A. 網店店鋪的數據化運營
認為所謂數據化運營，我們就必須懂得看數據，通過現象分析本質，店鋪基本的數據生意參謀是大家肯定要用到的，如果開車就要懂得分析直通車報表，能通過數據看到店鋪存在的一些問題。生意參謀的數據還是很強大的，對於我們開直通車的選款、測款都有較大幫助，單品分析、行業數據都能提供很好的數據支持，下面我們來看下需要分析的一些數據。
1、店鋪整體數據
首先認為我們要縱觀全局，知道店鋪整體處於什麼層級，全店每天的訪客、成交以及轉化的整體情況，每天第一件事就是要對店鋪昨天的數據進行分析，首先我們看生意參謀首頁數據。
店鋪的核心指標要做到心中有數，每天店鋪的訪客數量還有支付金額與支付轉化率，看下自身店鋪的訪客跟同行平均和同行優秀對比，從數據我們可以看出，這個店鋪的訪客還是不錯的，都在行業優秀以上，當訪客比較不錯之後我們就要分析支付轉化率了，這個店鋪的轉化率還是有待提升的，如果能保持流量，轉化提升0.5個點，銷售額就能上去了，隨後流量數據也能有進一步的提升，分析完整體數據，接下來就要看具體到每款產品的數據了。
2、所有單品數據
每款單品的數據組合成為店鋪的綜合數據，店鋪的主要引流款和主要成交款我們必須要實時監控，如果某天店鋪訪客或者成交出現很大波動，那肯定是主要的產品出了問題
看經營分析—商品效果數據，按商品訪客數據和支付件數兩個指標分別排序，訪客前三和支付前三的商品是重中之重，這幾款一定不能出問題。現在爆款時代已經漸漸淡出了，淘寶的運營體系越來越消弱爆款效應，所以店鋪不能僅靠一兩款產品支撐，必須把流量均衡話，以防萬一某一個款式出了問題，店鋪整體還有挽救的空間，需要把爆款的流量分散開來，把店鋪多培養幾款產品出來，同一個二級分類下最好有兩款以上的商品做到流量比較不錯的。
3、具體到每款數據
掌握到店鋪的主要引流款和成交款，下面我們就要具體更深入的了解到這些主要款式究竟是哪個渠道的流量來源，分析哪個渠道訪客多、成交高，把控以後的優化方向，店鋪其他表現一般的產品就可以按照這些優秀款式的引流渠道去優化提升
認為我們可以在商品效果里的單品分析，點開這里我們要看無線的來源去向，現在pc的流量已經很少，商品的流量來源渠道有很多，你可以打開自己店鋪流量最高的一款產品，里邊流量來源渠道基本上就都包含了，一般像購物車、我的淘寶、手淘問大家這些渠道，雖然流量可能不是很多，但是轉化都是非常高的，我們可以去優化下這些渠道來提升轉化。
4、新品的培養
認為店鋪的上新也是很重要的，一般上新的產品都會有一定渠道的流量扶持，在猜你喜歡、微淘等渠道新品都能有機會露出，店鋪最好能做到定期上新，不斷優化店鋪整體商品比例，一些滯銷品最很久沒有效果的，就要考慮清倉換品。寶貝上新後有比較不錯表現的可以上車單獨建立一個新品培養計劃，用省油寶建立長尾詞計劃還是不錯的，自動篩選精準長尾詞，根據關鍵詞表現出價優化，後期做ROI也是很好的。新品經過前期一段時間的培養之後，有潛力的款就可以加大力度推廣，逐漸提升寶貝權重。
B. 如何進行淘寶店鋪數據分析
淘寶店鋪數據分析：
作為淘寶賣家，如果不懂的淘寶數據的分析，那麼就不能好好的認識自我，網店的經營也會受到阻礙。所以數據的分析比較重要，要會運用數據分析工具，從而看出問題，做出調整。
1、藉助生意參謀進行數據的分析，如：店鋪經營各項核心數據，包括店鋪實時數據、商品排行、行業排名、店鋪經營概況、流量分析、商品分析、交易分析、服務分析、營銷分析和市場行情。
2、流量分析展現全店流量概況、來源及去向、訪客及裝修分析；從店鋪整體到不同粒度細分店鋪交易情況，方便商家及時掌控店鋪交易情況，同時提供資金迴流行動點。
3、通過流量表格進行分析
a.通過流量查看和流量對比，找出屬於自己流量的高峰期，找出量子統計的流量高峰規律。
b.每天在自己店鋪的高峰期去發布要推的寶貝，這樣經過七天一個周期後，這些寶貝離下架時間很近就可以使得排名會比較靠前。
c.在高峰期時注意一定要安排客服在線，及時響應訊單用戶，避免流量白白流失而未達成成交。
4、通過開車數據分析優化關鍵詞及類目
寶貝詳細報表，選出寶貝下面展現量為零或者展現量很少的關鍵詞。針對這些詞，做近段時間的數據分析，不好的詞就要刪除。
·······
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。