電子商務數據分析系統

㈠ 有用來做大數據分析的電子商務數據嗎

題主問的問題有點不太嚴謹

嚴格來說，電商數據都是很有價值的東西，通常情況下根本不可能對外使用，除非自己運營電商平台，然後做一些大數據分析方面的工作，這方面，潤土電商已在做這方面的東西了，並且已整合AI技術，用PHP開發的已包含機器學習庫。交叉驗證，神經網路，預處理，特徵提取，智能演算法等功能，提供個草圖讓題主看下；

㈡ 我們有個電商網站做數據分析，需要比較全面的了解網站的詳細情況，哪個監測分析工具可以用啊

看你什麼水平，如果有一定代碼基礎可以選擇GA，但是這個也比較繁瑣，沒有技術基礎，不建議使用，另外推薦可以使用99click旗下的siteflow系統，可以分析600多個數據指標，功能比較強大， 而且有專門的客戶服務，方便使用。

㈢ 電子商務網站數據分析都分析哪些指標，有沒有比較真的的分析系統或者軟體

99click旗下的SiteFlow

㈣ 電商數據分析需要統計哪些指標

數據指標
1.電商總體運營指標
數據指標
電商總體運營整體指標主要面向的人群電商運營的高層，通過總體運營指標評估電商運營的整體效果。電商總體運營整體指標包括四方面的指標：
（1）流量類指標
獨立訪客數（UV），指訪問電商網站的不重復用戶數。對於PC網站，統計系統會在每個訪問網站的用戶瀏覽器上「種」一個cookie來標記這個用戶，這樣每當被標記cookie的用戶訪問網站時，統計系統都會識別到此用戶。在一定統計周期內如（一天）統計系統會利用消重技術，對同一cookie在一天內多次訪問網站的用戶僅記錄為一個用戶。而在移動終端區分獨立用戶的方式則是按獨立設備計算獨立用戶。
頁面訪問數（PV），即頁面瀏覽量，用戶每一次對電商網站或著移動電商應用中的每個網頁訪問均被記錄一次，用戶對同一頁面的多次訪問，訪問量累計。
人均頁面訪問數，即頁面訪問數（PV）／獨立訪客數，該指標反映的是網站訪問粘性。
（2）訂單產生效率指標
總訂單數量，即訪客完成網上下單的訂單數之和。
訪問到下單的轉化率，即電商網站下單的次數與訪問該網站的次數之比。
（3）總體銷售業績指標
網站成交額（GMV），電商成交金額，即只要網民下單，生成訂單號，便可以計算在GMV裡面。
銷售金額。銷售金額是貨品出售的金額總額。
註：無論這個訂單最終是否成交，有些訂單下單未付款或取消，都算GMV，銷售金額一般只指實際成交金額，所以，GMV的數字一般比銷售金額大。
客單價，即訂單金額與訂單數量的比值。
（4）整體指標
銷售毛利，是銷售收入與成本的差值。銷售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除沒有計入成本的期間費用（管理費用、財務費用、營業費用）。
毛利率，是衡量電商企業盈利能力的指標，是銷售毛利與銷售收入的比值。如京東的2014年毛利率連續四個季度穩步上升，從第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，體現出京東盈利能力的提升。
2.網站流量指標
數據指標
（1）流量規模類指標
常用的流量規模類指標包括獨立訪客數和頁面訪問數，相應的指標定義在前文（電商總體運營指標）已經描述，在此不在贅述。
（2）流量成本累指標
單位訪客獲取成本。該指標指在流量推廣中，廣告活動產生的投放費用與廣告活動帶來的獨立訪客數的比值。單位訪客成本最好與平均每個訪客帶來的收入以及這些訪客帶來的轉化率進行關聯分析。若單位訪客成本上升，但訪客轉化率和單位訪客收入不變或下降，則很可能流量推廣出現問題，尤其要關注渠道推廣的作弊問題。
（3）流量質量類指標
跳出率（Bounce Rate）也被稱為蹦失率，為瀏覽單頁即退出的次數/該頁訪問次數，跳出率只能衡量該頁做為著陸頁面（LandingPage）的訪問。如果花錢做推廣，著落頁的跳出率高，很可能是因為推廣渠道選擇出現失誤，推廣渠道目標人群和和被推廣網站到目標人群不夠匹配，導致大部分訪客來了訪問一次就離開。
頁面訪問時長。頁訪問時長是指單個頁面被訪問的時間。並不是頁面訪問時長越長越好，要視情況而定。對於電商網站，頁面訪問時間要結合轉化率來看，如果頁面訪問時間長，但轉化率低，則頁面體驗出現問題的可能性很大。
人均頁面瀏覽量。人均頁面瀏覽量是指在統計周期內，平均每個訪客所瀏覽的頁面量。人均頁面瀏覽量反應的是網站的粘性。
（4）會員類指標
注冊會員數。指一定統計周期內的注冊會員數量。
活躍會員數。活躍會員數，指在一定時期內有消費或登錄行為的會員總數。
活躍會員率。即活躍會員占注冊會員總數的比重。
會員復購率。指在統計周期內產生二次及二次以上購買的會員占購買會員的總數。
會員平均購買次數。指在統計周期內每個會員平均購買的次數，即訂單總數/購買用戶總數。會員復購率高的電商網站平均購買次數也高。
會員回購率。指上一期末活躍會員在下一期時間內有購買行為的會員比率。
會員留存率。會員在某段時間內開始訪問你的網站，經過一段時間後，仍然會繼續訪問你的網站就被認作是留存，這部分會員占當時新增會員的比例就是新會員留存率，這種留存的計算方法是按照活躍來計算，另外一種計算留存的方法是按消費來計算，即某段的新增消費用戶在往後一段時間時間周期（時間周期可以是日、周、月、季度和半年度）還繼續消費的會員比率。留存率一般看新會員留存率，當然也可以看活躍會員留存。留存率反應的是電商留住會員的能力。

㈤ 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。

㈥ 電商數據分析

像B2C電商數據分析包括了大行業大平台的數據狀況，也可以是小到店鋪、單品、sku的某個版某個維度詳細數據分權析。
慢慢買API介麵包含的電商數據有行業整體的背景現狀，覆蓋主流天貓、淘寶、京東、國美、蘇寧、聚美、唯品會、考拉等國內獨立電商平台，及時更新品牌、單品的交易價格、交易數量、交易額、促銷力度、消費者評價等。
還能基於電商平台品牌分銷數據，幫助品牌方通過有效的價格管控體系，對分銷商違規價格行為、非授權店鋪的侵權行為等提出實時預警提醒，並提供有效分析報告，進行及時渠道管理。

㈦ 想找幾個電商數據分析軟體，你有什麼好的推薦嗎

你去UB Store看下，我在那下載的是電商數據自動分析機器人。很不錯的一款小軟體，安全穩定，實時幫我分析、抓取數據，還能自動出報告。