電商數據分析方法

A. 如何進行電商網站數據分析

一般而言，電子商務網站數據分析包括了流量來源的分析及流量效率的分析，還有網站內部數據流的分析，用戶特徵分析這四個部分。

首先，電商網站若是想接到單子，肯定要保證流量。可是獲取流量是需要成本的，怎麼樣才能降低流量成本屬於電商網站運營最重要的一個部分，其中流量來源分析屬於重點，如在對電商網站進行數據分析的時候，要先明白用戶都是從哪裡點擊過來的，哪些網站可謂我們帶來更多的訂單，哪些流量來源是真實的，哪些屬於虛假的等等。弄清楚這些之後，才能穩定老客戶，發展新客戶，將網站推廣的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進行電商網站數據分析的時候流量效率指的是流量達到了網站是否屬於真實的流量。那麼，在具體分析的時候，要看下它的到達率，PV/IP比還有就是訂單轉化率等等。其中訂單轉化率是最重要的一方面，若沒有訂單轉換了一切都沒意義。

最後，怎樣進行電商網站數據分析也離不開站內數據流分析這個方面。這里所說的站內數據流的分析，主要是用於分析購物流程順暢程度及網站產品分布合理與否等等，然後再根據這些來分析頁面流量排名及場景轉化率分析，站內搜索分析及客戶為何離開頁面分析等問題的分析等等，查看問題所在，然後想辦法解決，才能讓網站產品得到更好的推廣。

B. 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！

C. 如何做電商數據分析

1. 網站數據

IP丶PV丶平均瀏覽頁數丶在線時間丶訪問深度比率丶訪問時間比率。這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，需要不斷去完善購物體驗。

2. 運營數據

總訂單丶有效訂單丶訂單有效率丶總銷售額丶客單價丶毛利潤丶毛利率丶下單轉化率丶付款轉化率丶退貨;每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對於上上周的數據，重點分析內部的工作，如產品引導丶定價策略丶促銷策略丶包郵策略等。

有關於這方面的需要可以直接聯系任拓數據科技（上海）有限公司，該公司通過海量電商大數據分析，提供行業深度觀察，產出行業趨勢報告，累積行業洞察能量，在多種商業場景中為客戶提供數據的價值，，幫助客戶公司持續創新和成功。

D. 電商數據處理的步驟與技巧

對於電商行業來說，數據分析的核心公式是：銷售額 = 流量*轉化率*客單價。因此，分析可以從流量、轉化率和客單價這三個維度進行：
1、流量
流量分析，可以從中發現用戶訪問網站的規律，並根據這些規律改進網站設計或營銷策略。
類別 指標 備注
流量數量 UV，獨立訪客數
PV，訪問量
流量質量 平均訪問深度
平均停留時間
跳出率
分析方法包括對比分析、細分分析等。
（1）對比分析
從點（指標值）、線（時間維度上的指標值，同比、環比等）、面（不同品類的指標值比較）維度對基礎指標進行對比分析
（2）細分分析
a. 細分來源，包括免費流量和付費流量，優化渠道質量；
b. 細分訪問時間點，分析流量的周訪問規律，迎合流量的上行趨勢進行營銷活動的推廣（和商品上新）；
c. 細分訪問頁面，包括首頁、列表頁、詳情頁等，第一，優化用戶訪問頁的質量，降低跳出率；第二，熱點圖分析，通過顏色區分不同區域的點擊熱度，了解頁面設計是否合理、廣告位的合理安排等。
2、轉化率
轉化率分析，檢測用戶購買路徑的轉化情況，算出每步的轉化率和流失率數據， 優化產品或頁面。
分析方法包括對比分析、轉化分析等。
（1）對比分析
從點（指標值）、線（時間維度上的指標值，同比、環比等）、面（不同品類的指標值比較）維度對基礎指標進行對比分析
（2）轉化分析
分析各節點轉化率，如首頁-列表頁轉化率，列表頁-詳情頁轉化率，詳情頁-支付頁轉化率，支付頁-支付成功頁轉化率。
3、客單價
客單價分析，能夠了解客單價分布，明確用戶定位，優化定價策略，以及有助於促銷活動的開展。
分析方法包括對比分析、促銷分析等。
（1）對比分析
從點（指標值）、線（時間維度上的指標值，同比、環比等）、面（不同品類的指標值比較）維度對基礎指標進行對比分析
（2）促銷分析
a. 商品分類：常規款、引流款、利潤款
b. 優惠券、包郵規則、多件折扣等
除此之外，電商數據分析分析中還關注用戶、訂單等維度：
1、用戶分析
2、訂單分析
根據零售行業的三大重要組成部分：人，貨，場，梳理電商數據分析中常涉及的指標：
三基分析法
評判一家電商企業的常用數據指標：
（1）用戶數：成交後的買家數，反映品牌對市場的影響力，評估品牌所佔領的市場份額；
（2）平均消費金額：每年人均消費金額，評估品牌的消費人群定位，以及盈利期望是否合理；
（3）復購率：衡量用戶忠誠度，復購率高說明對新客戶的依賴不大，節省更多的市場推廣費用。
根據復購率，確定公司的經營重心：
1、用戶獲取模式：復購率不足40%，說明經營重心應放在新用戶的獲取上；
2、混合模式：復購率為40%~60%，應兼顧新客戶的獲取與回頭客的招攬；
3、忠誠度模式：復購率大於60%，應將經營重心放在客戶忠誠度上。
各種模式間沒有優劣之分。
電商運營分析的維度：
1、平台：屬性、節奏、規則
2、店鋪：流量（流量、用戶）、商品（貨）、促銷（場）
3、競品：主推、策略、頁面
早期的電子商務模式主要通過轉化漏斗分析。
現在的電子商務：
1、大多買家通過搜索找到所買物品，而非電商網站的內部導航，搜索關鍵字更為重要；
2、電商商家通過推薦引擎來預測買家可能需要的商品。推薦引擎以歷史上具有類似購買記錄的買家數據以及用戶自身的購買記錄為基礎，向用戶提供推薦信息；
3、電商商家時刻優化網站性能，如A/B Test劃分來訪流量，並區別對待來源不同的訪客，進而找到最優的產品、內容和價格；
4、購買流程早在買家訪問網站前，即在社交網路、郵件以及在線社區中便已開始，即長漏斗流程（以一條推文、一段視頻或一個鏈接開始，以購買交易結束）。

E. 電商數據分析的完整流程是什麼

①獨立用戶訪問量： 就是常說到的UV，即有多少台計算機在24小時內訪問網站(UV和IP並不等同)。

②積極訪問者比率： 如果你的網站針對正確的目標受眾並且網站使用方便，你可以看到這個指標應該是不斷上升的。

③忠實訪問者比率： 每個長時間訪問者的平均訪問頁數，這是一個重要的指標，它結合了頁數和時間。

④客戶轉化率： 轉化率指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率。轉化率是網站最終能否盈利的核心，提升網站轉化率是網站綜合運營實力的結果。

⑤客單價： 每一個顧客平均購買商品的金額，即平均交易金額。

⑥客戶滿意度： 客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。換言之，就是客戶通過對一種產品可感知的效果與其期望值相比較後得出的指數。

⑦用戶回訪率： 衡量網站內容對訪問者的吸引程度和網站的實用性，網站是否有令人感興趣的內容使訪問者再次訪問。

⑧投資回報率： 用來衡量營銷費用的投資回報，把錢分配給有最高回報率的營銷方式。

關於電商數據分析的完整流程是什麼，環球青藤小編今天就先和您分享到這里了。如若您對互聯網營銷有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於文案優化、廣告營銷文案寫作的方法及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

F. 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

從8個方面來闡述如何對電商平台進行數據分析：

1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。
2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。
4.客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售。
6.市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。
7.風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。
8.市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整

想要更精準的了解電商平台的數據分析，推薦咨詢情報通。情報通全面覆蓋國內外主流電商平台全類目電商數據，可進行多重屬性交叉分析，通過對不同屬性組合進行分析，指導生產、指導訂貨，指導制定廣告投放策略，應用嚴謹的方法，進行數據爬取、數據計算、數據整理，常規數據日級抓取，直播數據分鍾級抓取，每周進行數據更新，可以隨時登錄系統進行查看。

G. 在電商行業如何進行大數據分析的

電商行業相對於傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。
當用戶在電商網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了價值客戶。
我們一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫里，所以對於這些客戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。

H. 電商運營如何做數據分析

一. 電商數據分析架構
首先需要承認的是，數據分析架構模型的前置是需要對業務的日常工作場景及需求有充足的理解，並能提出具有建議的數據分析方法，以釋放業務人員在數據分析環節的時效。

二. 線上店鋪管理分析
對於一家店鋪的用戶而言，一個完整的購買流程：看到廣告-進入店鋪-瀏覽商品-咨詢購買-下單支付。對於店鋪運營人員應該如何對各個環節的用戶進行流量分析和管理呢？針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析四方面進行詳細解析。
三. 線下門店管理分析
對於電商企業而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業務的擴張，現在這些企業通過不斷拓展線下門店，彌補線上用戶體驗的缺失，融合線上線下，從而擴大用戶規模。為此，永洪咨詢專家設計出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業選擇最合適的店鋪以及對店鋪實現高效管理。

I. 電商運營如何做數據分析

什麼是數據：所謂數據（data），是描述客觀事物的各種符號，數據包括數字、聲音、顏色、文字、圖像等。

對於電商來說，數據很多時候就是數字，比如：流量、轉化率、訪問深度、寶貝好評數、客服銷售佔比等等。

獲取這些數據也很容易，基本上我用到的軟體也就這幾個：生意參謀、生e經、赤兔。

對電商來說，數據統計包括：月度銷售統計表、客服銷售統計表、單品流量分布表等等。

我們可以根據自身的需要，在後台採集各種數據，做出各種樣式的統計表。對我來說，數據統計，有EXCEL就夠了，電商沒有那麼深奧，EXCEL幾乎能幫我們搞定所有數據統計的工作。

J. 電商平台 數據分析採用什麼方法

電商最重要的指標就是這幾個了：

1 、商品數據分析：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，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；

把電商所有平台數據統一整合到BDP個人版，然後拖拽就可以做出以上可視化圖表了，分析不需要重復做！