電子商務數據分析ppt

⑴ 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。

(1)電子商務數據分析ppt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

⑵ 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

⑶ 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

我一直在問答談運營技術。但是我認為，我最強在於數據跟視覺。
我認為，競爭到最後，運營跟運營之間的差距是從數據跟視覺開始區分的。
今天我們恰巧有時間來談談數據。
什麼是數據分析思維？
數據分析思維，我認為是：把行為轉化為數據-通過數據反推行為。
我舉個例子：
你經常來我店鋪購買姨媽巾。
你今天過來買姨媽巾，我就知道你大概一周內要來大姨媽。根據你購買的數量跟規格，我就能推斷你一次大姨媽來多久，量大概多少。拉出來你半年的購買時間，我就可以推斷你多久一次大姨媽是不是穩定。
如果有兩個月沒看到你購買姨媽巾了。。。那肯定是在兩個月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出來你男朋友的購買記錄，我就知道，這個店鋪的雨衣可能不合格。
為了驗證他是不是不合格，我們去看看他半年內的復購率是不是遠低於同行。
嗯，就因為你沒有買姨媽巾，我懷疑這個店鋪的雨衣不合格。
這就是數據分析的基本思維。
學會數據分析的基本思維，只能說，你勉強具備數據分析的可能。
那麼做數據分析。需要明白幾個東西。
1、數據樣本：數據樣本如果選擇不合理，那麼結果完全就是錯誤的。譬如我去抓取一個定位40歲大媽的姨媽巾店鋪，要中國女性的姨媽周期，那根本就不科學好嗎。這是青春期跟更年期的差異（此例子說明林慕白同學同樣對婦科知識有所涉獵，歡迎廣大適齡未婚女性知友來信咨詢）。
實戰中經常犯的例子是：平銷轉化率很好的單品，在聚劃算賣不好。平銷轉化率不好的某些單品，聚劃算反而會賣爆？為什麼呢？想想，別問我，自己想。鬧不明白就別嘗試做電商的數據分析了。
2、數據選擇：實際上我們會遇到很多的數據，但是有些數據不一定是我們想要的。就像我們這輩子會遇到很多很好的女生，但是我們很難明白，誰才能更好陪伴我們走完這一生。這個事情無法舉例，我這邊給一份試題：
現在我們店鋪需要做優惠券促銷，目的要提高客單價。
好，你告訴我要做滿100減10元。
嗯，很好，那你現在告訴我，為什麼是滿100而不是滿110，為什麼是減10元而不是減20。拿出來你的數據。
嗯，不要問我怎麼弄。也不要懷疑我是不是真的能分析出來，我真的能。
3、動態變化：我們一般最常用的，就是通過數據之間的變化，來分析可能出現一些什麼問題或者變化。然而當一個數據量變化的時候，往往其他的數據也會發生變化。所以我們需要清晰什麼數據之間是正相關，什麼是反相關，他們之間的關系，在什麼情況下是成立的。譬如正常收藏的比例跟轉化率是正相關的，但是這幾天他們是反相關的。轉化率越掉，收藏率可能就越高。
我就談談數據分析的框架，我估計這些東西別人懶得講，所以我講一下。
至於什麼工具看什麼數據讓別人講吧。
碼字有些累。謝謝

⑷ 誰有關於~移動電子商務的旅遊數據分析~列表或PPT~~急

http://www..com/s?tn=adv&rn=100&bs=filetype%3Appt+%D2%C6%B6%AF%B5%E7%D7%D3%C9%CC%CE%F1+%C2%C3%D3%CE&f=8&wd=filetype%3Appt+%D2%C6%B6%AF%B5%E7%D7%D3%C9%CC%CE%F1+%C2%C3%D3%CE
你看下有沒有你要的
，如果沒有再改格式搜索版
filetype:pdf
或則
doc
再加權關鍵字搜索一下

⑸ 電商如何做數據分析

電商數據積累的越來越多，人工處理分析很苦難，這就要藉助大數據分析工具了，推薦大數據可視化分析工具大數據魔鏡，有5個版本，雲平台版本，永久免費，基礎企業版離線安裝使用也是免費的，另外還有標准企業版，高級企業版和hadoop版，可以針對大數據的企業的需求定製解決方案，做的很專業。謝謝採納

⑹ 如何做好電子商務數據分析

數據是這些：訪客、頁面數、停留時間、商品被訪問數、轉化率、客單價、成交額』訪問來源等等，分析方法：天、周、月、年的同比和環比數據，擴展分析行業的數據和競爭對手的數據

⑺ 電子商務數據分析的電子商務數據分析

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專化來監控和改進。通過數據可屬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。

⑻ 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。