電商數據分析的五種方法

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㈡ 電商數據分析常用方法有哪些

1.對比分析

橫向對比：簡單的說就是和誰對比?假如說我們上個月店鋪的成交額增長了30%，那麼我們是不是應該開心呢?

這里我們還要參考競爭對手的成交額，數據時代，我們可以很輕易的拿到競爭對手的相關數據。

縱向對比：我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或周為單位。

2.轉化分析

這里牽涉到一個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：

店鋪的目標用戶數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對於市場的影響以及用戶對於產品的滿意度。

平均消費金額：店鋪每年平均每位用戶消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標。

用戶的復購率：判別產品滿意度，假如用戶購買過一次後，還會購買第二次，說明用戶對於你的產品還是很滿意的，這樣既節省了市場推廣費用，用戶也會推薦給更多朋友來夠買。

3.留存分析

我們通過活動等形式把用戶引流到我們的流量池裡，但是經過一段時間後，用戶可能就會慢慢的流失了。那些留下來或者經常訪問我們店鋪的用戶稱之為留存。

我們常常用到的日活躍用戶量、月活躍用戶量、季度活躍用戶量，來檢測我們店鋪的流量。有的時候可能會看到我們的日活，在一段時期內都是逐漸增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤的。

留存是產品的核心，用戶只有留下來，我們的產品才能不斷增長。如果我們什麼都不做的話，用戶很快的就流失了。

4.產品比價

大部分電商公司會頻繁搞促銷，一般來說每次打的旗幟無非是全網最低，但是如何才能確定是全網最低呢?

這時候需要我們去搭建一個比價系統，這個比價系統的目的主要是為了去抓取各大電商平台商品的價格。通過各大電商平台的價格以及優惠額，來制定你自己的策略。

關於電商數據分析常用方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈢ 電商數據分析有什麼方法

1、市場分析

有市場需求的產品，即使產品品質很好也是沒有前(錢)途的。雖然目前淘系電商推廣渠道多樣化了，但是到目前為止絕大多數客戶仍然是通過搜索關鍵詞找到需要的產品。所以如果你產品相關的關鍵詞在淘寶上搜索量過少，至少說明當下是不太適合在淘寶上銷售。

2、同行分析

做生意是一定要研究對手數據的，可以這么說，在當下電商運營中，同行的信息應該是最有價值的。這也是很多運營必須要做的事——其實在監控和分析同行的店鋪。

3、分析自己店鋪

數據是店鋪問題診斷的基礎，當我們的店鋪出現問題，比如說流量下滑、轉化率下滑，這肯定是有原因的，絕大多數原因我們能夠通過邏輯分析去判斷出個大概，我們所有的分析和判斷都必須要通過數據去進行一個驗證和分析，如果不經過這一步，你只是主觀上分析的話，很容易出錯。

㈣ 電商網站訂單數據分析方法

眾所周知，電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多。

一、時間維度

從時間維度上來看，除了顯示分析周期的數據，最常用的分析方式是同比和環比，時間區間可以是按年、季和月，甚至是周，不過周相對用的少。

自己平台上的上架商品的數量、價格分布情況，作為運營者應該很了解的，均價當然也要了解，均價可能直接影響到網站客單價，網站的價格定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個網站均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品網站了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同網站而定。

以上只是簡單分析商品的某些數據，商品還能進行關聯性、TOP10、采購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平台除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析，有空再一起探討！