免費電子商務運營數據分析

㈠ 電子商務該如何做數據分析

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，所以對於這些客戶我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶的擴展營銷的可能性。

電子商務相對於傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。基於數據分析的每一點點改變，就是一點點提升你賺錢的能力，所以，電子商務網站的數據分析顯得尤為重要。首先，我們要來了解一下數據分析對於一個網站的重要性。筆者並不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出數據門戶，並正式啟用新域名，新推出的數據門戶根據4500萬 中小企業用戶的搜索、詢單、交易等電子商務行為進行數據分析和挖掘，為中小企業以及電子商務從業人士等第三方提供綜合數據服務。馬雲曾表示「數據」將是阿 里巴巴未來十年發展的戰略核心。現已正式開放的部分為面向全體用戶的宏觀行業研究模塊，由行業搜索動態趨勢圖、專業化行業分析報告、細分行業和地區的內貿分析和針對行業各級產品的熱點分析，以及實時行業熱點資訊等部分構成，並且為免費提供。到2011年底阿里巴巴還將適時陸續推出數據門戶其他部分應用。

㈡ 電商運營如何做數據分析

什麼是數據：所謂數據（data），是描述客觀事物的各種符號，數據包括數字、聲音、顏色、文字、圖像等。

對於電商來說，數據很多時候就是數字，比如：流量、轉化率、訪問深度、寶貝好評數、客服銷售佔比等等。

獲取這些數據也很容易，基本上我用到的軟體也就這幾個：生意參謀、生e經、赤兔。

對電商來說，數據統計包括：月度銷售統計表、客服銷售統計表、單品流量分布表等等。

我們可以根據自身的需要，在後台採集各種數據，做出各種樣式的統計表。對我來說，數據統計，有EXCEL就夠了，電商沒有那麼深奧，EXCEL幾乎能幫我們搞定所有數據統計的工作。

㈢ 電商運營數據分析難嗎

一個合格的運營不僅要有老闆的責任心、美工的審美、推廣的市場洞察，還要有客服的一絲不苟。可以說，運營是一個店鋪的靈魂。在如今這個電商發展如日中天的時代，只要你敢說自己是運營，那絕對是非常的搶手。不管你是自己開店還是給別人打工，鍛煉自己的運營能力是你必須要經歷的一關。今天就給大家介紹一下作為一
名合格的運營該具有哪些能力。
一、定位市場的能力
定位市場是從產品角度來說的。一個運營對於選品要有自己的見解，不能人雲亦雲，更不能盲目相信數據。這是肯定有人會反駁我，他們會說在淘寶做生意，不看數據，那我們看什麼?我沒有否認數據的重要性，我只是說大家有的時候不要太迷信數據，因為數據不一定都是真實的。比如，按照市場數據來說，手機殼的市場要絕對大於鍵盤膜，但如果你一頭扎進手機殼這個行業里，你會發現事實不是自己想的那麼簡單。淘寶和線下生意的最大區別在於客戶遍布全中國，所以，再小的行業在
淘寶也會有很大的市場需求。關鍵看我們如何定位和包裝自己的產品。
二、查看數據的能力
查看數據包括的范圍很廣，包括主圖數據、詳情數據、產品數據、客戶數據、市場數據、推廣數據、seo數據等等。而作為運營，對於這些數據不僅要明確其確切含義，更要明確這些數據的應用意義。因為，店鋪是個整體，任何一部分數據出問題都會反映出一些問題。而運營要做的就是，匯總觀察數據，並根據數據得出結論，為下一步的優化解決方案提供支持。比如，店鋪流量上升和下滑，如果我們不去分析原因，那以後就不能避免再犯類似的錯誤，更不能提升我們的運營能力。
三、診斷店鋪的能力
診斷店鋪的范圍也比較廣，包括訪客走勢、產品銷量、營銷策略、推廣效果、活動績效等。不僅需要我們具備數據分析能力，更重要的是要有明確的思路，我們要學會從一些蛛絲馬跡洞悉店鋪問題。比如發現店鋪的某一項動態評分無故降低，你會簡單的認為僅僅是這一項出了問題嗎?你要知道，買家評分是很盲目的，如果他的心情不爽，往往不會僅僅對你某一項評分給出低分的。所以，我們要做的就是讓買家只要買我們的東西就很爽，至於怎麼爽，這就是你應該認真思考的問題了。
四、布局產品的能力
產品是定期上新還是一次性布局好?產品是全店推廣還是重點打造?產品是各自為戰還是合縱聯合?產品定價是越低越好還是走高端路線?這些都是運營需要認真思考的問題。定期上新需要有很好的供應鏈，一次性布局產品是小賣家的做法，當然後續選款並重點打造才是真正的考驗。一旦有了爆款傾向，就要集中店鋪所有資源來進行推廣(當然，不是每個寶貝都適合走爆款路線，爆款有風險)，一旦爆款成型，就要考慮是不是可以做關聯搭配來帶動其他產品，只有這樣店鋪才能持續增長。
至於定價，要先從人群定位開始。永遠要記住，再貴的東西也有人覺得便宜，再便宜的東西有人也覺得貴，而且會很挑剔。
五、全局把控的能力
運營不僅是執行者，很多時候其實是一個協調者，需要有更多方面的能力。比如美工沒有運營思路，而運營需要做的是把想法或方案准確表達給美工，而不是直接讓美工來作圖或做詳情，反過來再以各種挑剔或不滿來進行指責;再比如，由於營銷策略的改變，美工換了主圖，而客服沒有及時修改應對策略，很容易造成團隊矛盾。
這時候，運營就是一個全局把控的舵手，需要協調各部門的職能，盡量做到零差錯。
六、營銷推廣的能力
營銷推廣不僅僅是推廣的能力，合格的運營雖然不必精通具體操作方法，但對於思路和原理上的原理還是要懂得，並且要把中心放在店鋪整體的運營走向。比如，運營可以不會開直通車，但必須懂得直通車的基本原理和推廣模式。只有這樣才能指導美工和推廣部門進行更高效的協作。
七、人群定位的能力
人群定位在如今的電商行業非常重要，做產品之前如果沒有定位好你的人群或者根本就沒有這個概念，只是一味的上產品、做推廣、找流量，那後果必然是做的越多，死的越快。試想，同是連衣裙，為什麼有的可以賣幾十，有的卻可以賣到上千元。其實還是那個話題，你要始終明白，你現在面對的是全中國的賣家。人群體量大了，對應的人群分級也就多了起來。而且如今的個性化時代，如果店鋪或產品人群定位不準確，那意味著以後淘寶所給的流量也將不會精準，那轉化率必然會非常差，到時候哭都來不及了。
八、賣點挖掘的能力
賣點挖掘其實也是建立在人群定位上的，只有定位好了人群，才能准確挖掘賣點並合理表達給精準消費人群。舉個例子，比如我想做女士沐浴露，並且發現一個與我的寶貝非常相關的優質關鍵詞叫「沐浴露 持久留香美白」，那你說我下一步該怎樣設計我的主圖和詳情?我必然會在我的主圖和詳情中用到留香及美白這兩個核心賣點，並可以用使用前後對比的形式很直觀的表現出來。當然，運營沒必要會設計，但是挖掘賣點並指導給美工的工作必須是要做的。
九、營銷策略的能力
營銷策略是店鋪成長的動力。比如上新優惠、節日打折、清倉處理、活動促銷、滿減包郵、包裹營銷等等，都是運營人員熟練掌握的技能。所有這些策略的制定者及把控者肯定是運營，並且需要做好營銷計劃實時之後的效果評估匯總，以備後續營銷策略的策劃開展。
十、數據匯總的能力
運營的初級階段一定是數據，數據是反映店鋪的直接指標，要想從中看出問題，看出端倪，必須學會匯總分析數據的能力。匯總數據除了直接看生意參謀及其他工具的報表之外，自己製作表格並定期匯總也是非常必要的。比如：淘客資源匯總表、全店運營數據匯總表、店鋪活動銷售成果匯報表等等。這些需要自己在開店的過程中一步步積累，並形成自己的風格和技巧。
當然，運營的能力並不僅僅是我列出來的這10種，隨著淘寶的變化，必然會對運營提出更大的挑戰。而我們需要做的就是要不斷學習、不斷磨練，這有這樣才能真正成為一個行業大牛，才能實現人生價值!

㈣ 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。
了解產品
開始試用
規范報表
閱讀案例
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；
下載
注冊
範例
閱讀
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。

㈤ 電商運營數據分析指標有哪些

2)網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。

3)銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。

4)客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。

5)商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售。

6)市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。

7)風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。

8)市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整。

㈥ 電商運營數據分析軟體有哪些

魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

㈦ 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。

㈧ 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。

㈨ 淺談電子商務的數據分析

淺談電子商務的數據分析

隨著科學技術的發展，電子商務技術也在逐步的提升，人們在工作中需要的數據處理也越來越多。下面我們就以電子商務為例，為大家簡單的介紹一下進行數據分析的目的與流程。

一、進行數據分析的目的

人們在工作和生活中需要對數據進行分析，主要有兩個方面：

1、為了更好的發現問題，並且在發現問題的過程中，找到問題的根源，通過採用具體可行有效的辦法，對存在的問題進行解決。

2、為了總結發展趨勢。這里的數據分析就是在以往的數據基礎上，實現對總體數據的分析與總結，主要表現在為網路營銷提供解決支持的辦法。

數據分析在電子商務裡面運用的十分廣泛，可以依據相關的規定，對這些數據進行相關的分類，在依據實際的運營情況下，保證網站的可持續發展。下面我們就來具體的分析一下進行數據分析的流程。

二、進行數據分析的流程

在電子商務方面，進行的數據分析可以分為以下幾個方面。

1、對關鍵數據進行分析

由於不同的電子商務，其定位及針對的客戶群體不同，因此其實際的運營效果也不一樣，因此需要對網站內的關鍵數據進行分析，以此來判斷網站是否在正常運行。網站的關鍵數據包含很多方面，具體為：

（1）、要對網站的獨立用戶的訪問量進行總結分析，換句話說就是對電腦進行網站的訪問數量進行統計，需要注意的是電腦訪問數量與IP地址訪問不是同一個概念。

（2）、統計積極訪問者、忠實訪問者的比率及客戶的轉化率。

（3）、對客戶單價、滿意度。回訪率及投資回報率都要進行一定的數據統計，以此來分析整個網站的實際運營狀況。

2、對收集的數據進行分

網站數據的收集，是進行數據分析前的重要一步，因為它直接決定了分析結果的合理性。因此做好完整、合理、真實的數據收集工作是十分必要的。在這個過程中要注意對網站後台數據、搜索引擎數據、統計工具的數據等進行分析，因為這些數據看似雜亂，實際上是反應網站是否正常運行及運轉狀態的重要標志。

綜上所述，在對電子商務進行數據分析的過程中，不僅要注意以上兩點，還要針對這些數據進行量化分析，在完成所有步驟之後再開始制定方案。只有這樣，才能客觀的反應出公司的實際運轉狀態，才能達到預想的目的。

以上是小編為大家分享的關於淺談電子商務的數據分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨