電子商務數據分析實例

㈠ 電子商務的數據分析

宏觀上的政策發展情況
行業的現實數據與預測報告
競爭對手的發展情況與預測報告
自身現有的運營數據報告與預測
自身的投資意向與發展規劃

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 電商平台是怎麼做起來的求分析案例。

1999年興起政府上網、企業上網，電子政務（政府上網工程）、網上納稅、網上教育（湖南大學、浙江大學網上大學），遠程診斷（北京、上海的大醫院）等廣義電子商務開始啟動，並已有試點，並進入實際試用階段。

2000-2009年，電子商務逐漸以從傳統產業B2B為主體，標志著電子商務已經進入可持續性發展的穩定期。3G的蓬勃發展促使全網全程的電子商務V5時代成型。

電子商務建設的最終目的是發展業務和應用。一方面網上商家以一種無序的方式發展，造成重復建設和資源浪費；另一方面商家業務發展比較低級，很多業務僅以瀏覽為主，需通過網外的方式完成資金流和物流，不能充分利用Internet無時空限制的優勢。

因此有必要建立一個業務發展框架系統，規范網上業務的開展，提供完善的網路資源、安全保障、安全的網上支付和有效的管理機制，有效地實現資源共享，實現真正的電子商務。

(4)電子商務數據分析實例擴展閱讀

企業電子商務平台的建設，不僅僅是初級網上購物的實現，它能夠有效地在Internet上構架安全的和易於擴展的業務框架體系，實現B2B、B2C、C2C、O2O、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）ABC模式等應用環境，推動電子商務在中國的發展。

電子商務平台通過互聯網展示、宣傳或者銷售自身產品的網路平台載體越來越趨於平常化。

電子商務平台擴展另外一種途徑—互聯網營銷，讓用戶多一種途徑來了解、認知或者購買我們的商品。

電子商務平台可以幫助中小企業甚至個人，自主創業，獨立營銷一個互聯網商城，達到快速盈利的目的，而且只需要很低的成本就可以實現這一願望。

電子商務平台可以幫助同行業中已經擁有電子商務平台的用戶，提供更專業的電子商務平台解決方案。發展電子商務，不是一兩家公司就能夠推動的產業，需要更多專業人士共同參與和奮斗，共同發展。

㈤ 電商平台的數據分析應該怎麼做有沒有相關案例

電商平台的數據分析可以按業務邏輯，以前、中、後台進行區分，在電商平台的數據分析中，線上、線下店鋪管理為前台、全服務管理為中台，培訓招聘等為後台支持。

活動分析其實是非常重要的一部分。比如這家淘寶店去年的銷售額是50個億，僅雙十一單個活動銷售額就達到了8億。所以他們對於活動有嚴格的計劃表，於是我們會把活動單獨列一個主題進行分析。

他們在活動前期策劃的時候，歷史數據能夠指導他做出比較好的決策。

而在活動進行中，可以通過數據監控整體的流量變化、銷售情況變化。比如這次活動的某幾個頁面跳出率高，我通過數據發現之後，就要作出相應的調整優化，提高從流量到銷量的轉化率。或者說，活動過程中發現爆款商品的庫存已經無法滿足現狀了，我需要考慮是否要把原來7天的發貨期改為15天，還是說我可以推其他的產品。這些都可以憑借數據來提供決策的依據。

活動復盤環節，從整體上我可以知道活動投入和產出的金額，衡量這次活動的價值，從細節上，可以看到不同商品的銷售情況，還可以分析這次活動中哪些環節是可以做的更好的。比如這次活動中，因為一些優惠券的規則設置不合理，導致大量退貨，那在下次活動就要避免這樣的失誤。

以上為永洪科技為某行業Top1電商客戶做的案例部分內容分享。

㈥ 某網站電商運營數據分析案例

某網站電商運營數據分析案例
PHPStat是目前國內最專業的電子商務數據分析運營平台，專注為電子商務企業提供網站訪客轉化行為、訂單分析、商品分析、頁面轉化分析、營銷轉化分析的整體優化解決方案。目前PHPStat已經成功為蘇寧易購、湖南衛視快樂購、天天網、某網站、鴻星爾克、高鴻商城、以純旗艦店、海爾商城、天極網等在內的50家電子商務企業提供數據分析服務。下面是PHPStat為一家綠色食品網站某網站提供的數據分析的案例。
某網站在使用PHPStat之前遇到的問題
1. 數據非實時，很難根據數據的變化來調整業務；
2. 商品轉化率低，無法快速的了解每個品類以及該品類下的具體商品轉化情況；
3. 同一個商品分布在不同的頁面，不能夠了解每個頁面對該商品的轉化貢獻；
4. 商品臨時組活動全靠手工添加，低效並且費力，無法保證效果的真實性；
5. 營銷廣告無法跟蹤到產生的訂單、注冊數據，不能夠進行效果評估；
6. 首頁輪播廣告點擊量無法監測，更不能分析廣告帶來的訂單、注冊數據；
7. 想要得到首頁個區塊的點擊量，卻無法統計到；
PHPStat提供解決方案以及效果評估
PHPStat根據該某網站當前面臨的主要問題和實際運營狀況，為其制定了對應的解決方案，解決方案分為兩個部分，一部分是通過「PHPStat標准化電商數據採集方案」對某網站站設置正確的數據採集方式，從而對轉化率、動銷率和客單價等各項轉化指標進行跟蹤，另一部分是通過「專業excel報表」解決某網站數據分析報告效率低下的問題。
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專家幫助
藉助PHPStat細致的數據報表，中小型電商網站只需一鍵就可滿足網站數據分析需求；
PHPStat支持saas服務模式或者本地部署，並幫助業務運營人員更高效的響應業務需求；
PHPStat數據提供訪客、訂單、商品、活動頁面以及營銷方案五大類數據的監測，並提供圖文並茂的xls文件；
PHPStat幫助某網站最大化的滿足其業務需求，並有效降低了數據獲取的難度，減輕數據分析人員工作壓力；
數位技術專家以及分析精英實時提供在線支持，幫助您最有效的應用PHPStat解決網站存在的實際問題；
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咨詢

1. 電商數據採集
類型
說明
商品瀏覽採集
商品最終頁面的瀏覽來源，分析不同頁面對商品的轉化貢獻；
購物車採集
分析購物車商品的添加和移除現象，了解購物車使用情況；
訂單採集
採集訂單以及訂單包括商品的信息，分析商品的轉化情況；
訂單支付採集
分析訂單的支付轉化情況，發現支付瓶頸；
2. 案例截圖
3. 報表截圖
經過PHPStat專業的數據分析以及高效的excel報表，某網站內部團隊可以專注於網站運營數據的分析，關注網站業務的發展。

㈦ 數據分析系列篇 電商中數據分析應用

數據分析系列篇：電商中數據分析應用

談到零售，以淘寶、天貓、京東、Amazon為代表的電商公司，與大數據、數據分析保持著密不可分的關聯。而他們的數據分析應用都有哪些呢？
1.網站分析（流量分析）
記得很久之前藍鯨寫過新手如何學習網站分析，現在也回顧下。
Web分析人員應該具備的5個基本素質 1. 需要了解互聯網。2. 你需要知道一些網頁技術的基本概念。3. 你需要會用一些最基本的工具。4. 你需要學習最基本的WA概念和定義。5. 你要有商業意識（Business Sense）。
進行網站分析當然要使用網站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics，或者更好能知道Omniture，WebTrends之類。除了知道，你最好還要能會用其中的某一個。我建議新手從Google Analytics開始，免費工具，實施簡單，而且界面也簡單，非常適合入門級用戶。
WA的基本概念包括什麼是visit，什麼是PV，什麼是bounce rate，什麼是time on site……。想要知道這些，可以看英文的Avinash的博客，具體內容零散在他的博客的很多文章中（你可以直接點擊他博客的site map，不過他的site map更新比較慢，新文章可能還沒有被列入）。如果你想知道一些國際通用的WA概念和定義，你可以去WAA（WA聯合會，Web Analytics Association）這個民間協會組織看看，IAB（互動廣告協會）也有相關內容。當然，多閱讀是很重要的，Avinash有一些他推薦的博客，大家沒事兒隨便挑幾個閱讀，會有收獲。
有沒有好書推薦？中文的書籍其實還沒有太好的。Avinash的」Web Analytics One Hour A Day」是為數不多（也是我唯一知道）的翻譯為漢語的書籍。因此我建議大家在互聯網上尋找一些英文的書籍，比較推薦Google Analytics Short Cut（感謝Kurt的推薦），以及Web Analtyics Dumb Book。
圍繞流量分析這塊，有網站流量分析日、周、月報告，也有很多網站流量監控報告。GA、網路統計都是這一類的。
2.用戶分析（用戶畫像&用戶行為）
用戶分析已經講了很多次，就不多說了。

3.產品分析
產品分析主要結合應用畫像，應用的場景為購物籃、櫥窗推薦等，挖掘一個品類的潛在用戶，首先要找出此品類已有的用戶，然後通過這些用戶的行為、偏好、畫像等信息對用戶細分，挖掘其獨有的特徵，最後通過這些特徵建立模型定位出該品類的潛在用戶。
4.運營分析（活動分析）
運營分析主要針對的是運營活動前、活動中、活動後的分析，包括活動前的預期分析、用戶分析、市場策劃等，活動中的效果監控、A/B test，活動後的專題活動分析等。比如像量子恆利、淘寶魔方這些數據產品。
5.競對分析（市場分析）
常見的有了解易觀、艾瑞、派代網等行業分析數據，以及監控電商競對的行業數據。
6.物流分析
電商中的物流供應鏈是最重要的環節之一，所以能夠做好像雙十一這樣的提前備貨，優化配送站的方案以及物流配送環節的數據監控，退貨原因等分析是至關重要。
7.KPI分析
包括業務每季度、年度的經營分析情況。