電子商務數據分析報告

A. 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

B. 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。

C. 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。

D. 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。

E. 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。

F. 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。

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