电商运营如何做数据分析 具体要分析哪些数据？
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- 其实很多时候新手长犯下的错误就是把数据过分妖魔化。真实的数据分析其实没有那么难，考虑到平台的差异性，给出几点思路仅供参考。 1、数据是针对什么的？针对什么就做对应的模块切入。 2、数据是一个整体，当然数据也是一个个模块的组成，要做数据的拆分。做到具体问题具体分析。 3、数据是划分底层数据和进阶数据的，分析过程也是有顺序的。 4、底层数据是定位问题出现的模块，进阶数据是确认问题带来影响深度。 5、简单来讲就是头痛看头的原因，脚痛看脚的原因，最后看整体看这些病痛给这个病人带来的整体影响，然后得出具体和整体的分析判断。 6、然后就是根据得出的分析判断做出措施。 Ps：考虑很多新人对于数据分析理解没有入门，特此给出的简化理解，大佬们就无需参考啦
- 内：要关注商品销量，评价，收藏加购，新灯塔各项数据，热词，活动，付费和搜索排名，逛逛，手淘推荐， 外：根据自家商品的目前的排名，分析同层竞品（价格、活动、关键词布局） 说的只是大概，每一项细分下来又有 n 个小项，目前电商发展到了白热化阶段，拼的就是各种细节和操作，当然产品也是很关键的
- 电商运营是个什么概念机制，作为电商人而言，首先要充分理解这个概念再去运营，否则何谈数据分析？为何由此一问？当下太多太多运营专员也好或运营主管也罢，一直提倡电商平台进入到灰色生存空间，难以生存！我本人基本持反对意见，并非恃才傲物而是会的知识面越宽发觉自己会的越少，现如今太多电商人依旧沿用 2019 年甚至离谱的还用 2013 年的运营体系，基本运营几个月就黄了，做后草草了事。 ~_~好吧！好吧，姑且认为每个阶段自🈶他的生存法则吧，不去过分计较那么多，实际上数据分析如何做以及分析那些数据真就是一个问题，并非 2 个问题，因为分析即代表找到方向。 数据维度坐标轴: 1`免费流量获取的本质，其实无论是一线品牌也好或三线品牌，不难理解的就是，流量渠道应该从哪里来有从哪里去。 2`付费流量配比合理性，如果说免费流量是关闭水阀，显然付费流量就是开启🔛阀门，关键点在于深度思考🤔就是数据源头应该从那个阶段切入💤。 总结: 核心竞争力数据方向*点击率*转化率*收藏*加购*获客成本以及致命渠道流量初期产品架构以及竞品的参考价值。
- 这个要看做哪个平台的吧，不晓得😂
- 数据分析很多， 第一销售数据 GMV，UV，展现，转化率，收藏，加购，竞品，单品数据等 第二客服数据数据，退款数据，评价数据等 第三，直通车等付费数据，包括点击率，分时加购等 第四会员数据，如果有站外投放还有站外投放数据，直播数据 第五，预测效率，盘库存数据数据等
- 1、流量数据 a.浏览量（访问量），即 PV（Page View），指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量，同一页面刷新一次也算一个访问。 b.访客数，即 UV（Unique Vistor），独立访客，一台电脑为一个独立访问人数。一般以天为单来统计 24 小时内的 UV 总数，一天之内重复访问只算一次。当然，现在一些平台支持自选时间段（1 小时、一天、一周）为去重标准。访客又分为新访客和回访客。 c.当前在线人数，指 15 分钟内在线的 UV 数。 d.平均在线时长，指平均每个 UV 访问网页停留的时间长度。（补充，如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析。） e.停留时间：指用户打开网站最后一页时间点减去第一个页面的时间点，所以该指标不能完全等同于用户浏览时长。为什么会存在这样的情况，主要是由于目前技术限制而采用这样的近似替代关系。 f.平均访问量（平均访问深度）：指用户每次浏览的页面数品平均值，即平均每个 UV 访问了多少个 PV。 g.日均流量，有时候会用到日均 UV 和日均 PV 的概念，即平均每天的流量。 h.跳出率，指只访问了一个页面就离开的访问次数除以该页面所有访问次数。分为首页跳出率、关键页面跳出率、具体产品页跳出率等。这些指标用来反应页面内容受欢迎的程度，跳出率越大，页面内容一般越需要调整。 2、转化指标 a.转化率：指进行了相关动作的访问量占总访问量的比率。转化率是电商运营的核心指标，也是用来判断营销效果的指标。 3、营运指标 a.成交指标：成交金额、成交数量、成交用户数。 b.订单指标：订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单。 c.退货指标：退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率。 d.效率指标：客单价、件单价、连带率（销售的件数 / 交易的次数）、动销率（有销量的商品数 / 在售商品数）。 e.采购指标：采购金额、采购数量。 f.库存指标：库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率。 g.供应链指标：送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长、平均送货时间。 图片来源：伙伴云供应商管理模版 4、会员指标 a.注册会员数：指曾经注册过的会员总数，其没有太大意义，所以可以用有效会员数概念，即在 1 年内有消费记录的会员数。 b.活跃会员数：指在一定时间内有消费或者登陆行为的会员数，时间周期和产品购买频率有关，快消品一般会在周期上定义短些。 c.活跃会员比率：即活跃会员占会员总数的比重。 d.会员复购率：指在一段时间内产生二次及以上购买行为的会员数占总会员数的比率。 e.平均购买次数：指某时期内每个会员平均购买的次数，订单总数除以购买用户数，最小值为 1. f.会员回购率：指上一期活跃会员在下一期有购买行为的会员比率，回购率和流失率是相对概念。 g.会员留存率：某时间节点的会员在某特定时间周期内登陆或消费过的会员比率。 h.会员流失率：指一段时间内没有消费的会员占会员总数的比率。 5、财务指标 a.新客成本：为了争取到新客户的点击、注册或购买，平均每个新客户消耗掉的营销费用就是新客成本。 b.单人成本：即营销成本（营销费用+配合成本）除以访客数（UV），这个指标不去区分访客是否是新访客，是否注册，是否购买，也就是不考虑具体的转化情况。 c.单笔订单成本：营销成本除以获取的订单数，不区分订单来源，以成交结果为导向。 d.费销比：即费用比例，营销成本除以订单金额，其倒数就是 ROI，即投入一元钱能带来的订单金额。 e.物流相关的财务指标，包括仓储费占比，物流费占比等。 b.注册转化率：即注册用户数除以新访客总数，当我们的目标是积累会员总数时，这个指标就很重要了。 c.客服转化率：咨询客服人员的用户数除以总访问数，这个类似于线下的试穿率。 d.收藏转化率：即将产品添加收藏或者关注的用户数除以该产品的总访问数。每逢双十一等大型促销钱，用户都会大量收藏产品到自己账户以便促销时购买。 e.添加转化率：即将产品添加到购物车的用户用户数除以该产品的总访问数，这个指标主要针对具体产品。 f.成交转化率：即成交用户数除以总访问数，一般我们提到的转化率就是成交转化率。成交转化率还可以细分为全网转化率、类目转化率、品牌转化率、单品转化率、渠道转化率、事件转化率等。 g.渠道转化率：从某渠道来的成交用户数除以该渠道来的总用户数，这个指标用来判断渠道质量。 h.事件转化率：因某事件带来的成交用户数除以该事件带来的总用户数，有些事件可以跟踪到人，例如营销中的关键字投放，其他网站的广告投放等。
- 很多刚开始接触某个平台的，都特别关注数据，很容易为了数据而做数据，最后就像楼里说的，掉坑里了。数据不是什么决定结果的绝对值，只是一个可以用来判断一个阶段工作结果的参考值。比如，一个商品在某个定价时，多少个点击量，多少的订单量？如果点击量高，订单量不高，说明产品选对了，价格不对。去依此做调整。反之，点击不高，但购买率还不错，那么，调整优化曝光。这些是基本的数据。可以看的数据太多了，时间，人群，定价，复购，平均购买周期，客单，连带等等。不同的平台，看的数据侧重也不太相同。
- 阅读市场数据的能力，也算是高技能之一吧。 一般电商数据是八维的，也可以只看其中的四维，甚至只看一维，都是可以的。 再八维之上，是复合性数据，比如老客户数据，会员数据，店铺层级等等， 没有流量，没有一切。所以自然是从流量入手看了，而坑产是结果，店铺层级是结果。 看数据，最忌讳掉入逻辑陷阱里，不要倒果为因，也不要倒因为果。 如此阅读数据，一切都是简单的了。
- 。。。如何做数据分析，你这是来拜师的么？
- 一、首先，要明白自己企业的商业模式 既然题主问的是电商，那么就先说一下电商的盈利模式，很简单： 客户看中了你的产品或者服务，你把产品和服务卖给客户，一个订单完成！ 电商公司和 o2o 类公司都是这种模式，公司的收入是由一个个订单堆积出来，订单是由用户购买了相关的商品或服务产生，可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素，公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将公司收入相关数据拆解为三大模块：用户、商品或服务、订单。作为运营人，我们最主要要关注的就是两个字——用户。 公司收入、订单都是由用户消费所产生，用户的消费流程可以划分为以下四个阶段：引流、转化、消费、存留。 当然我们希望最理想的情况就是吸引和转化最多的用户、让他们买我们的产品，并且留住他们好让他们一直买。然而现实是残酷的，我们能做的，就是对这些数据进行分析，根据数据情况进行策略对调整，让现实与理想情况之间的距离越来越近。 我们一般将用户分为新用户和老用户，无论新老用户，我们都会关心两块内容，一个是引流（拉新），一个是转化，最终以数据的形式体现出来，就是流量与转化率。 二、引流 一个购物中心，建在荒郊野外，没人进来，装饰再奢华也没什么卵用。用户是有限的，我们需要精打细算，实现对每种渠道每种类型的流量来源的最大价值利用。 分析目标：通过对流量的分析，保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。 分析内容：基本数据指标有访客数(uv)、浏览量(pv)、访问次数(visits)，是常用的衡量流量多少的数据指标；平均访问深度(浏览量/访问次数)、平均停留时间(总停留时间/总浏览量)、跳失率(跳出次数/访问次数)是用来衡量流量质量优劣的指标。 分析角度： 1. 观察流量规律，便于活动安排、服务调整 2.发现流量异常，分析异常原因并及时调整 3. 观察流量结构，分析其合理性，并作出结论 4. 追踪流量情况，衡量活动或者调整效果 三、转化 在完成引流的工作后，下一步需要考虑的就是转化了，一个崭新的用户一路走来到完成交易，中间需要经历： 浏览页面（下载 app）->注册成为用户->登陆->添加购物车->下单->付款->完成交易 每一环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率，一直是互联网公司运营的最核心的工作。转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。 分析目标：了解各环节转化情况，分析其异常或不合理情况，进行调整，以提升各环节的转化率。 分析角度：关于转化率的各种名词也特别多，有静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等，然而并不需要考虑这些词，只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。 我们依然使用 FineReport 中图表的形式来从各个角度对转化数据进行展示分析。 1.观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整 2. 追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证 3. 观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略 4. 分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据 四、日活/存留 互联网行业的拉新成本现在都很高，要投入广告、投入时间，这些都是成本。如果用户还没有产生什么价值就流失了，那一定是亏了。相反，拉过来的用户，存留的时间越长，产生的价值也就越大，也才能弥补其他流失用户所产生的损失。因此，提高用户的存留时间，也是提高公司收入，为公司创造更多价值的重要一环。 分析目标：通过分析用户的日活/存留，来帮助运营人员发现问题、监控数据，为调整策略提供数据支持，达到提高日活/存留的效果。 分析角度： 1.日活监控，观察用户活跃数据，分析日活健康度 活跃用户一般可以分为以下三类： 有些公司可能不太关注回流(一定时间内没有登陆的用户再次登陆)这部分用户，我将它列出来，是认为了解回流用户的日活情况在一些场合中是有价值的，例如活动期间、发优惠券测试，是否会对流失用户的回流产生了作用。 对于日活数据来说，相对理想的情况是老用户占比较高，为活跃用户主力，并且呈现逐步上升的趋势，代表产品对新用户的粘性较好，总体拉新存留大于流失用户。否则，要么是新用户的存留率过低，要么是老用户的流失率过高，都需要进行调整。 2.观察存留规律，定位存留阶段，辅助市场活动、市场策略定位等 3.对比不同用户、产品功能的存留情况，分析产品价值、辅助产品调整 通过对比，发现使用了分享功能和收藏功能的用户的存留率相对较高。得到这样一个信息后，可以通过产品上的调整，来鼓励用户使用分享、收藏等功能，以此来提高用户的存留率。 这种对比可以是多种形式的，将功能选择换成用户分类、用户来源，可以从不同的角度来观察问题。例如，如果发现男性用户的存留率比女性用户低，那么一是可以提醒反思造成这种情况的原因是什么，或者是可以调整产品推广渠道，以吸引女用户主。