电商数据分析应该从哪些方面进行分析

我一直在问答谈运营技术。

但是我认为，我最强在于数据跟视觉。

我认为，竞争到最后，运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。

今天我们恰巧有时间来谈谈数据。

什么是数据分析思维？数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。

我举个例子：你经常来我店铺购买姨妈巾。

你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。

根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。

拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。

如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。

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。

那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。

拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。

为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。

嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。

这就是数据分析的基本思维。

学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。

那么做数据分析。

需要明白几个东西。

1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。

譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。

这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。

实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。

平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。

闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。

2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。

就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。

这个事情无法举例，我这边给一份试题：现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。

好，你告诉我要做满100减10元。

嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。

拿出来你的数据。

嗯，不要问我怎么弄。

也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。

3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。

然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。

所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。

譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。

转化率越掉，收藏率可能就越高。

我就谈谈数据分析的框架，我估计这些东西别人懒得讲，所以我讲一下。

至于什么工具看什么数据让别人讲吧。

码字有些累。

谢谢。

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。