電子商務數據統計分析

⑴ 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析

大數據不僅僅意味著數據大，最重要的是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。下面介紹大數據分析的五個基本方面——
預測性分析能力：數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
數據質量和數據管理：通過標准化的流程和工具對數據進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
可視化分析：不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
語義引擎：由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據，語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
數據挖掘演算法：可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的，集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值，這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
據我所知多瑞科輿情數據分析站大數據分析還可以。針對單個網站上的海量數據，無遺漏搜集整理歸檔，並且支持各種圖文分析報告；針對微博或網站或微信，活動用戶投票和活動用戶評論互動信息整理歸檔，統計分析精準預測製造新數據；針對某個論壇版塊數據精準採集，數據歸類，出分析報告，准確定位最新市場動態；針對某個網站監測用戶的操作愛好，評定最受歡迎功能；針對部分網站，做實時數據抽取，預警支持關注信息的最新擴散情況；針對全網數據支持定向採集，設置關鍵詞搜集數據，也可以劃分區域或指定網站搜集數據針對電商網站實時監測評論，歸類成文檔，支持出報告。
大數據會影響整個社會的發展，主要看是想要利用數據做什麼了

⑵ 電子商務數據分析的電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什麼樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那裡，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什麼，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。
2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平台的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和後端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而後端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。有些人關心前端行為數據，也有些人關心後端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和後端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得「走火入魔」的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜裡的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊 量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平台，這是符合常理推斷的。不過就此以後，世界工廠的注冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費「新大陸」的口碑宣傳嗎?事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛 然提升的。對於一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平台以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美 。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站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裡面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
7、電子商務數據分析需注重實戰經驗
以上所談到的電子商務數據分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的數據分析更多的是實戰，網站分析的本質是在了解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好的功能與服務，制定擴展營銷的策略及附加功能的推廣服務等等。

⑶ 電商運營如何做數據分析

一. 電商數據分來析架構
首先需要承認的源是，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。

⑷ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

電子商務平台需要分析的數據及分析規則如下：

一、網站運營指標：

網站運營指標主要用於衡量網站的整體運營情況。在這里，EC數據分析聯盟暫時將網站運營指標分為網站流量指標、商品類別指標和供應鏈指標。網站流量指標主要用於考慮網站優化、網站可用性、網站流量質量和客戶購買行為。

商品類別指標主要用於衡量網站商品的正常運營水平，與銷售指標和供應鏈指標密切相關。這里的供應鏈指標主要是指電子商務網站的商品庫存和商品配送，而不考慮商品的生產和原材料的庫存和運輸。

二、商業環境指標：

這里，電子商務網站經營環境指標分為外部競爭環境指標和內部購物環境指標。外部競爭環境指標主要包括市場佔有率、市場拓展率、網站排名等，這些指標通常使用第三方研究公司的報告數據。與獨立的B2C網站相比，淘寶在這方面的數據要准確得多。

網站內部購物環境指標包括功能指標和運營指標（這部分與之前的流量指標一致）。常見的功能指標包括商品種類的多樣性、支付配送方式、網站正常運行、連接速度等。

三、銷售業績指標：

銷售業績指標與公司的財務收入直接掛鉤，在所有數據分析指標體系中起著主導作用。其他數據指標可根據該指標進行細分。

網站銷售績效指標主要關注網站訂單的轉化率，而訂單銷售指標主要關注具體毛利率、訂單效率、重復采購率、退貨率和匯率。當然，還有很多指標，如總銷售額、品牌類別銷售額、總訂單、有效訂單等，這里沒有列出。

四、營銷活動指標：

營銷活動的成功通常從活動效果（收入和影響）、活動成本和活動凝聚力（通常通過用戶注意力、活動用戶數量和客戶單價來衡量）等方面來考慮。在這里，營銷活動指標分為日常市場運營活動指標、廣告宣傳指標和對外合作指標。

其中，市場經營活動指標和廣告投放指標主要考慮新增客源數量、訂單數量、訂單轉化率、每次訪問成本、每次轉化收益和投資回報。而對外合作的指標則由具體的合作夥伴來確定。例如，電子商務網站與返利網合作時，首先考慮的是合作的回報。

5、客戶價值指數：

顧客價值通常由三部分組成：歷史價值（過去消費）、潛在價值（主要從用戶行為考慮，以RFM模型為主要衡量依據）、附加價值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這里，客戶價值指標分為總體客戶指標和新老客戶價值指標。

這些指標主要從客戶貢獻和購置成本兩個方面來衡量。例如，我們使用訪客數量、訪客成本和從訪客到訂單的轉換率來衡量總體客戶價值指數。除了上述考慮之外，老客戶價值的衡量更多的是基於RFM模型。

(4)電子商務數據統計分析擴展閱讀：

電子商務中使用分析數據的優點：

數據分析體系建立之後，其數據指標並不是一成不變的，需要根據業務需求的變化實時的調整，調整時需要注意的是統計周期變動以及關鍵指標的變動。

一般來說，單個數據索引的分析並不能解決這個問題，而且每個索引都是相互關聯的。將所有索引編織成一個網路，並根據具體需要找到每個數據索引節點。當用戶在電子商務網站上有購買行為時，他們會從潛在客戶轉變為網站的價值客戶。

電子商務網站一般將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息存儲在自己的資料庫中，因此，這些客戶可以根據網站的運營數據來分析自己的交易行為，估計每個客戶的價值以及為每個客戶拓展營銷的可能性。

參考資源來源：

網路-電子商務數據分析

⑸ 電商數據分析需要統計哪些指標

電商數據分析主要圍繞訂單增減、用戶消費行為、流量變化等維度在儀表盤展示不同的版圖表分析；
我一般權做電商數據分析，會先將數據導入一個數據分析工具（數據觀、魔鏡、bdp個人版這些都可以）然後根據需要做一個模板，即可完成數據分析，而且像bdp個人版的話，還支持同步寶，只需要導入數據做一次模板就可以了，下次更新數據，圖表隨之更新，即可不用重復做數據分析，還不錯。
希望樓主可以採納。

⑹ 電子商務數據分析對於企業具有什麼意義

這個意義就大了哦
至少能分析哪些產品好賣。
哪些產品沒有推廣出去。
或者沒有展現及點擊量。

⑺ 從哪裡能看到電商的行業數據分析報告

原標題：2019年中國電子商務行業市場分析：10年增長10倍，社交電商成為最大藍海市場

我國網路零售交易規模連續多年穩居世界第一

2019中國國際電子商務博覽會正在浙江義烏舉行。作為主辦方的中國國際電子商務中心相關負責人介紹說，我國電子商務發展規模和模式豐富程度，都已經遙遙領先其他國家，在網路零售交易額方面，已經連續多年穩居世界第一。

2018年中國電子商務交易總額超30萬億，10年增長10倍

據前瞻產業研究院發布的《中國電子商務行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2008年中國電子商務交易總額僅僅達3.4萬億元。2010年中國電子商務交易總額超4萬億元。到了2013中國電子商務交易總額突破10萬億元。截止至2017年全國電子商務交易額達29.16萬億元，同比增長11.7%。其中商品、服務類電商交易額21.83萬億元，同比增長24.0%;合約類電商交易額7.33萬億元，同比下降28.7%。預計2018年中國電子商務交易額將達37.05萬億元。進入2018年底，中國電子商務交易總額超30萬億元，達到了31.63萬億元，2008-2018年這十年期間增長了10倍。

2008-2018年中國電子商務交易額統計情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

中國國際電子商務中心副主任姚廣海表示，不僅僅是規模在世界遙遙領先，同時我們在電商模式的豐富程度，在電商覆蓋的領域，都是領先於世界(其他國家)的，同時直接影響電商發展的網上支付和物流快遞這兩個環節，我們在世界上更是遙遙領先。

專家表示，在拉動消費方面，電子商務的作用巨大。回顧過去幾年中國電子商務的發展成就，無疑跟信息技術的進步是分不開的。4G技術的發展，給移動互聯網帶來了便捷性，也帶動了手機端消費模式的興起。即將到來的5G技術可能會帶來更大的應用市場。

中國電子商會秘書長彭李輝表示，比如說萬物互聯，我們的車聯網，所有的出行、無人駕駛，都可以做到零延時的信息傳遞。未來在5G環境下面的一些直播短視頻，因為短視頻崛起之後，(對)帶動銷量有很大的幫助，通過視頻的角度，能夠初步了解商品的功能，精準找到需求。

跨境電商為雙邊貿易發揮作用

近年來，隨著「一帶一路」建設的不斷深入，中國與沿線國家在電子商務領域展開了廣泛的交流與合作，跨境電商不斷深耕。俄羅斯駐華商務代表處高級專員亞歷山德拉·加拉甘現場分享的數據顯示，2018年俄中兩國貿易額首次突破1000億美元，雙邊貿易額達到1070億美元，同比增長27%。其中，2018年兩國跨境電商貿易額已超過40億美元，同比增長23%，兩國客戶收到超過3億個包裹。

她說，俄羅斯的主要外國電商平台是中國，從包裹數量來看90%的海外包裹來自中國，從金額上看中國佔俄羅斯海外網購的50%。2018年6月兩國共同簽署「關於電子商務合作的諒解備忘錄」，電子商務在雙邊經貿關系中發揮著越來越重要的作用，同時也是吸引中小企業參與雙邊經貿合作的重要手段。

中非電子商務有限公司董事長侯志剛認為，數字經濟的發展已成為一種必然趨勢，電子商務有助於企業積極應對數字貿易壁壘，成為企業抓住數字貿易發展新機遇的重要載體。

社交電商成新的市場風口

針對近兩年社交電商以其裂變式的成長速度不斷刷新市場認知，成為新的萬億市場風口。國美零售控股集團副總裁李欣表示，隨著中國城鎮化率的不斷提升，「拼多多」的崛起就很好證明了中國還有很廣闊的未被開發出來的電商發展空間。社交電商是大的藍海，是有溫度的，下一步國美很重要的切入點就是社交電商。

據悉，國美於2018年4月開始上線和試運營旗下社交電商平台國美美店，截至2018年底，GMV(網站成交金額，包含付款和未付款兩部分)43億，服務用戶超過190萬人。

⑻ 如何做電商數據分析

目前我也從事數據分析，主要用到的是數據透視表；主要是提供一些報表供回領導參考。其實我感覺應該用答到了5W2H分析法，領導還跟我說過SWTO矩陣分析法，讓我下去仔細研究。
據說數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。
電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分布，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻採用的是數學模型分析預測的。

⑼ 電子商務運營數據一般分析哪些

一、抄瀏覽、創建訂單，支襲付訂單轉化；
二、商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
三、商品兩個時間區間的銷量、金額、客單價對比分析；
四、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
五、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
六、網站頁面廣告位對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
七、自定義商品組功能，重點對商品活動、商品類目進行統計分析。

⑽ 電子商務該如何做數據分析如何數據分析入門

一、為什麼要數據分析，數據分析可以幫到你什麼。
先搞懂什麼是數據分析，其定義是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息，集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律，並提供決策支持的一系列分析過程。數據→信息→營銷決策→銷量。既然是決策支持，那麼數據分析幫助我們發現問題、分析問題，並指導我們做出最佳營銷決策決策。商場如戰場，數據分析就是店鋪商戰中的雷達。
數據分析的作用：
分享線上活動成效、考核相關人員績效（KPI）、監控推廣的投入產出（ROI）、發現客服、營銷等方面的問題、預測市場未來趨勢、幫助改進網站UED。
二、 數據分析：關於監控。
很多人會說，不必錄入監控啊，量子上面不都有記錄嗎？但是殊不知，錄入和監控的過程其實就是分析的過程，往往做數據錄入的人員是最清楚公司的整體的狀況的人員。關於監控數據的來源工具，常用的也就那麼幾個：
數據魔方、量子統計、推廣後台、其他
來源不多，但是用到精通、熟練，充分從數據中提取有用信息，需要花心思。用量子統計獲取店鋪自身的優劣勢、用數據魔方縱觀行業概況，從推廣後台測評ROI，並從自身角度添加其他數據分析工具，最終有效結合起來，才算是知己知彼，胸中有丘壑。
關於數據獲取之後最關鍵的又算是數據模型的建立，這里我提供三個數據模型供大家參考。
1、銷量模型（店鋪經營概況）
2、產品模型（以產品為導向）
3、推廣模型（以推廣為導向）
三、數據分析：關於對比。
數據分析需要對比，可以是自己跟他人或行業比，也可以是自己不同時段的比較。譬如：我通過與行業的本月數據對比，發現其餘環節都略高於行業均值，只有客單價部分是短板，那麼提供的決策支持應該是增加同類寶貝推薦以及搭配套餐等工作，以及多做一些店鋪活動提高客單價。 又譬如：通過本周與上周的對比，發現銷售額下降嚴重，進一步分析發現行業銷售額不減反增，原來由於秋冬換季，我店鋪產品沒有及時更替產品嚴重滯後導致。
四、數據分析：關於分解。
分解也是數據分析不可或缺的一大環節，尤其是未來市場預測和流量比例分配。舉一個簡單的例子：現在我要加大推廣力度，在成本控制內提高20%的銷售額。
先用公式「銷售額= 流量 X 轉化率 X 客單價 」把銷售額分解開來，採用控制變數法，保持轉化率、客單價不變情況下。