电商数据分析怎么做（电商数据分析是什么）

本文目录

• 电商数据分析是什么
• 电商数据分析的完整流程是什么
• 电商怎么分析数据
• 电商怎么做数据分析
• 月薪2万的电商运营是如何做店铺分析和管理的
• 电商运营如何做数据分析
• 小型电商如何进行大数据分析
• 在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢为什么
• 做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习
• 电商公司如何进行数据分析

电商数据分析是什么

电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。

除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。

从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

电商数据分析的完整流程是什么

①独立用户访问量： 就是常说到的UV，即有多少台计算机在24小时内访问网站(UV和IP并不等同)。②积极访问者比率： 如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断上升的。③忠实访问者比率： 每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。④客户转化率： 转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。⑤客单价： 每一个顾客平均购买商品的金额，即平均交易金额。⑥客户满意度： 客户期望值与客户体验的匹配程度。换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数。⑦用户回访率： 衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次访问。⑧投资回报率： 用来衡量营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。关于电商数据分析的完整流程是什么，环球青藤小编今天就先和您分享到这里了。如若您对互联网营销有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于文案优化、广告营销文案写作的方法及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户推荐数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

电商怎么做数据分析

1、列表法将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。2、作图法作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。

月薪2万的电商运营是如何做店铺分析和管理的

做电商运营，2013年年底我就已经月入过2万了，我来说说这薪资是怎么拿到的吧。

管理2个店，一个淘宝店一个天猫店，

2013年薪资构成=底薪一共4000+提成，

从2013年8月份开始成为公司运营管理人员，

8月份薪资4000，

9月份薪资5000，

10月份薪资5000，

11月份薪资12000，

12月份薪资25500。

这5个月的底薪没有任何变化，全靠提成增长薪资。

刚接手的时候，店铺的销售业绩仅仅刚刚养活这边所有的人员而已。

而我自己的能力仅仅才会直通车和自创活动策划和基础的优化，

但我还有另一项绝大部分运营都没有的技能；那就是我对人性的探索，也就是对我运营的产品目标消费人群的心理的思考和挖掘。

小店铺能做的事情把基础优化好以后，你基本不会有什么事可以做了。

接下来就是思考突破点在哪？

1、消费者为什么买这个产品？

2、消费者买这个产品的目的？

3、消费者为什么买其他店铺的产品？

4、消费者为什么不买你的产品？

5、消费者为什么买你的产品？

6、消费者怎么找到他想要的产品？

7、消费者看到别人家的产品会有什么样的想法和行为？

8、消费者看到你的产品会有什么样的想法和行为？

9、消费者看到别人的产品和你的产品会有什么样的想法和行为？

10、消费者进入别人的产品详情页后和进入你的产品详情页后会有什么样的想法和行为？

我通过以上10个问题每天不停的思考并优化店铺。最终将2个几年没有起色的店铺运营了起来。

技术你只要愿意学花点时间和金钱就能拥有，但是主动思考只能靠自己。做电商没有一个技术能撑过3个月。自己的不断更新的大脑才是不可替代的。

电商运营如何做数据分析

一. 电商数据分析架构

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三. 线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

小型电商如何进行大数据分析

看你要分析哪些数据，又想得到怎样的运营效果。比如说你要提升网店的流量，提升转化率，那么你就要去分析从用户点击网页到最终下单购买，甚至签收（不退换货）每个环节的有效转化率；你要分析用户从不同终端进来的数据，分析不同平台广告投放的效果等。如果要看实际的电商大数据可视化分析，也可以去奥威软件的BI报表体验中心看看，那里有用虚拟数据制作的电商大数据可视化分析报表。或者你可以去了解下奥威软件的BI电商解决方案。

在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢为什么

数据分析对电商业务体系各个环节产生的数据进行深度地挖掘和分析，对于企业及时调整运营策略，制定后续的发展计划具有十分重要的战略意义。

一方面，便于管理者全面客观地了解企业情况，从而做出更科学合理的决策。一般的报表资料或者数据结果通常只能反映企业某个阶段或者某个部门的情况，且仅对这些数据资料进行表面查看，难以获取有效的信息和发现潜在的问题。百数通过对企业数据报表、行业调查资料全面的收集整理，以图表可视化的形式呈现，方便管理者进行针对性研究和分析，发现隐藏在数字和报表之后更深层次的内容，充分挖掘其本质问题，能够更客观地制定相关企业决策和发展计划。

另一方面，便于电商数据资料的进一步开发和利用，为企业经营管理提供数据和理论支持。在电商企业实际运作中，其实大多数据都没有发挥其应有的价值，数据利用率较低。而百数的数据分析功能可以将数据二次利用，帮助企业数据分析部门将其转化为对市场和企业发展都有益的有效信息，实现数据资料的再开发、再利用，为管理者提供了洞察市场规律的先决条件，管理者可以通过此结合企业自身的运营管理策略，对企业的运营发展进行全面的统筹决策。

为了解决“用户、商品、渠道”这三座压在电商管理者心头的“大山”，作为专攻管理系统领域的软件“百数”有着一套针对电商行业且区别于传统数据分析工具（Excel、ppt）的运作方案。

通过百数的数据分析管理系统可以做到：

1亿全年总销售额、 本月销售额 、日销售额的形势将店铺销售数据可视化呈现，利于管理者对不同渠道的店铺做数据分析，直观了解所有店铺的转化率等详细情况，对下一阶段对不同渠道店铺的决策提供数据支撑。比起主观的决策，数据分析明显更科学化与规范化。

2以产品销量、金额、种类、样式等进行企业产品分析，便于企业了解客户的需求，知道客户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品采购和活动推广。

做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习

电商运营中的数据分析重点是掌握关键的电商运营指标和分析方法

1.电商运营中的数据分析只是运营的辅助手段

题主既然是做电商运营的，那么应该很了解运营，我这里只聊一下如何在电商运营中应用数据分析。

电商运营作为用户和平台、商家之前的桥梁，工作内容涉及内容，活动，用户等多个方面，而题主想学习的数据分析，则能很好的使“桥梁”的作用发挥得更好，更好的服务用户，同时使商家收益更大化。

2.电商数据运营

运营+数据分析，衍生出了一个新名词，数据运营，有两层含义，狭义是指数据运营这一职位，广义指用数据指导运营决策，驱动业务增长的思维方式。

上图只是宽泛了列出了数据运营岗位的主要任务和目的，看起来和普通运营差别不大，区别在于数据运营在其上的每一个步骤都更加强调应用数据分析的方法。结合到电商行业，就是电商数据运营。

3.怎么学习数据分析应用中电商运营中

电商数据运营中最重要的是数据规划和数据分析方法

数据规划即确定电商中核心指标：

会员指标：

有价值的会员数，活跃的会员数，会员活跃率，会员回购率，会员留存率，平均购买次数，会员流失率

流量指标：

跳失率，二跳率，浏览量，PVIP比，订单转化率，访客数，到达率，平均在线时间

运营指标：

成交指标，效率指标，采购指标，库存指标，供应链指标，订单指标，退货指标

转化指标：

注册转化率指标，转化率指标，客户转化率指标，手长转化率指标，添加转化率指标，成交转化率指标

那么学习数据分析的第一步就是搞清楚这些指标的含义以及计算方法，其中大部分都是统计汇总数据，一般来说可以使用Excel解决，同时使用Excel绘制数据结果可以较直观的展现数据变化趋势。如果需要自己去数据库中取数，那还需要学习SQL，主要是select查询语句的写法。

数据分析方法的学习，在电商运营中可以理解为数据分析思路

分析方法非常多，如平均分析法，比较分析法，漏斗分析法，交叉分析法，杜邦分析法，分组分析法等。

我这里针对电商说几个核心分析方法：

二八法则，排行榜分析方法，直接相加法，加权求和法，多次排名法

另外还有一些经典的分析模型，如RFM，AARRR模型等，如RFM模型，如果使用Excel和sql来处理则比较繁琐和麻烦，特别是当数据量大了之后，效率也会降低，这时可以考虑使用Python来处理数据和建立模型，提升效率和简化操作。

指标先行，实践中学习应用学习数据分析思路和方法

相较与宽泛学习数据分析，在电商运营岗位上学习数据分析目的性强，效率更高

希望对你有帮助，祝顺利！

电商公司如何进行数据分析

一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。

首先，电商网站若是想接到单子，肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的，怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分，其中流量来源分析属于重点，如在对电商网站进行数据分析的时候，要先明白用户都是从哪里点击过来的，哪些网站可谓我们带来更多的订单，哪些流量来源是真实的，哪些属于虚假的等等。弄清楚这些之后，才能稳定老客户，发展新客户，将网站推广得更好。龢塘月色论坛

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。

最后，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流量分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。