2016年服裝類電子商務數據分析

『壹』 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。

『貳』 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。

『叄』 電子商務數據分析的數據分析的重要性

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。 事實上，全球各大行業巨頭都表示進駐「開放數據」藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億位元組數據，相當於200多個美國國會圖書館的藏 書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存，並擴大銷量，數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。電商平台也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶，作為行業門戶網站的裝備製造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業網站專 業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向，都昭示這一個特點：企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平台等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，並有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。從各方對待一個事物的態度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對於各行各業都非常的重要，尤其是對於電子商務平台。

『肆』 電子商務行業市場發展現狀以及未來發展前景趨勢分析

1、企業移動端加速，促進電子商務規模擴大

近年來，我國政府繼續出台財政政策加快中小企業應用電子商務。國內外環境均利好我國企業間電子商務的發展，而在網購市場中，企業加大移動端布局，移動購物發展迅速，成為拉動網購市場發展重要力量，進而推動電子商務整體市場增長。

2011-2018年間，我國電子商務交易額持續增長，穩居全球網路零售市場首位，跨境電子商務再上新台階，與全球電子商務市場聯動發展態勢愈加明顯。《中國互聯網發展報告2019》顯示，2018年全國電子商務交易額為31.63萬億元，比上年增長8.5%。其中商品、服務類電商交易額30.61萬億元，增長14.5%;合約類電商交易額1.02萬億元，下降51.3%。

2011-2018年中國電子商務交易額統計及增長情況

資料來源：前瞻產業研究院整理

——以上數據及分析請參考於前瞻產業研究院發布的《中國電子商務行業發展趨勢與投資決策分析報告》。

『伍』 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。

『陸』 電子商務案例分析優衣庫服裝體現了網路營銷中哪些職能

1.陳列架設施洋氣：在優衣庫店鋪內，每種陳列台和陳列架都有分類，每一種陳列工具都有不同的使用方式和作用。
2.動態技術顯深度：隨著數字化進程的加快，陳列也可以做得很智能。結合視覺、觸覺、嗅覺等感官體驗，能讓顧客全面、深入地了解到產品的根本。在「快社會」中，如何讓路過的人成為店鋪顧客，以及如何 讓顧客欣賞產品，都是商家值得深究的問題。
優衣庫在陳列產品的過程中，融入動態3D技術，把賣場室內的櫥窗展示設計成動態，以模特作為主體，利用電梯的原理，使其在幾層樓的店鋪中上下穿梭，不僅吸引顧眼球，還增加一份動態感，更靈活。
通過對優衣庫的視覺營銷分析，希望能夠使服裝行業走出傳統、陳舊的固有設計風格，不斷向創新型企業轉型。
1.關注、培養視覺營銷人才：「人才少」不僅理解為數量上缺乏，還有質量上缺乏。在中國，研究視覺營銷的人才並不多，即使有專業證書，由於無法在國內得到認同，只能投身於國外設計行列，並通過不斷進修取得更好發展。作為生產和復制代表，中國要在視覺營銷的人才培養部分找到突破口，鼓勵和支持國內專業人才到國外進修，並提供國內一條龍的發展平台，從而壯大國內設計程度。
2.明確視覺營銷策略體系：視覺營銷策略能否在終端得到成功實施，取決於兩個因素：一是設計策略的人員水平，二是管理策略的方針政策。缺乏全面、規范、嚴謹的管理力度和水準，即使有再強大的設計陣容也無法把方案完全實施。據數據分析，一般的實施方案放到終端只能實現30%，其原因多數來自於管理組。優秀的管理組首先應該熟悉視覺營銷和陳列等相關專業知識，站在設計者和企業本身考慮問題， 而不是紙上談兵。隨後就是根據產品特點和品牌風格，制定出有周期性，規律性的實施策略。以優衣庫為例，每一次的賣場轉換雖然主題和主打產品不同，但變換的規律一致，都是把重點產品放置到賣場中心，周圍再擺放次主打產品，形成以賣場中心為重點，四周逐漸擴散的形態。規律性的布局不但有利於賣場人員的布置，還能讓顧客在熟悉的場地感到煥然一新。
視覺營銷並不是一種完全脫俗的藝術品，而是由於每間賣場的都有其唯一性，那麼賣場必須結合品牌個性、產品的特色，賣場環境，以及新穎獨特、人性化的設計等元素，營造能夠給顧客感覺親和舒適放鬆的購物環境。黑蜘蛛www.bsicms.com電子商務為您解答

『柒』 電商服裝的市場容量多大擴張趨勢如何

中國服裝電商市場規模總體呈逐年增長態勢，2019年市場規模突破萬版億元

2015-2018年期間得益於權我國電商行業的迅速發展，我國服裝電商市場規模總體呈逐年增長態勢。2018年我國服裝電商市場規模為8205.4億元，同比增長22.0%。估計2019年我國服裝電商市場規模達10133.7億元。

——更多數據及分析請參考於前瞻產業研究院《中國服裝零售行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

『捌』 電子商務數據分析的電子商務數據分析的五個指標

電子商務數據分析體系包括網站運營指標、經營環境指標、銷售業績指標、運營活動指標和客戶價值指標五個一級指標。
網站運營指標這里定為一個綜合性的指標，其下麵包括有網站流量指標、商品類目指標以及（虛擬）供應鏈指標等幾個二級指標。經營環境指標細分為外部經營環境指標和內部經營環境指標兩個二級指標。銷售業績指標則根據網站和訂單細分為2個二級指標，而營銷活動指標則包括市場營銷活動指標、廣告投放指標和商務合作指標等三個二級指標。客戶價值指標包括總體客戶指標以及新老客戶指標等三個二級指標。 網站運營指標主要用來衡量網站的整體運營狀況，這里Ec數據分析聯盟暫將網站運營指標下面細分為網站流量指標、商品類目指標、以及供應鏈指標。
1.網站流量指標
網站流量指標主要用從網站優化，網站易用性、網站流量質量以及顧客購買行為等方面進行考慮。流量指標的數據來源通常有兩種，一種是通過網站日誌資料庫處理，另一種則是通過網站頁面插入JS代碼的方法處理（二種收集日誌的數據更有長、短處。大企業都會有日誌數據倉庫，以共分析、建模之用。大多數的企業還是使用GA來進行網站監控與分析。）。網站流量指標可細分為數量指標、質量指標和轉換指標，例如我們常見的PV、UV、Visits、新訪客數、新訪客比率等就屬於流量數量指標，而跳出率、頁面/站點平均在線時長、PV/UV等則屬於流量質量指標，針對具體的目標，涉及的轉換次數和轉換率則屬於流量轉換指標，譬如用戶下單次數、加入購物車次數、成功支付次數以及相對應的轉化率等。
2.商品類目指標
商品類目指標主要是用來衡量網站商品正常運營水平，這一類目指標與銷售指標以及供應鏈指標關聯慎密。譬如商品類目結構佔比，各品類銷售額佔比，各品類銷售SKU集中度以及相應的庫存周轉率等，不同的產品類目佔比又可細分為商品大類目佔比情況以及具體商品不同大小、顏色、型號等各個類別的佔比情況等。
3.供應鏈指標
這里的供應鏈指標主要指電商網站商品庫存以及商品發送方面，而關於商品的生產以及原材料庫存運輸等則不在考慮范疇之內。這里主要考慮從顧客下單到收貨的時長、倉儲成本、倉儲生產時長、配送時長、每單配送成本等。譬如倉儲中的分倉庫壓單佔比、系統報缺率（與前面的商品類目指標有極大的關聯）、實物報缺率、限時上架完成率等，物品發送中的譬如分時段下單出庫率、未送達佔比以及相關退貨比率、COD比率等等。 一個客戶的價值通常由三部分組成：歷史價值（過去的消費）、潛在價值（主要從用戶行為方面考慮，RFM模型為主要衡量依據）、附加值（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以及新、老客戶價值指標，這些指標主要從客戶的貢獻和獲取成本兩方面來衡量。譬如，這里用訪客人數、訪客獲取成本以及從訪問到下單的轉化率來衡量總體客戶價值指標，而對老顧客價值的衡量除了上述考慮因素外，更多的是以RFM模型為考慮基準。
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。通常，單獨的分析某個數據指標並不能解決問題，而各個指標間又是相互關聯的，將所有指標織成一張網，根據具體的需求尋找各自的數據指標節點。

『玖』 電子商務數據分析的電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什麼樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那裡，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什麼，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。
2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平台的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和後端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而後端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。有些人關心前端行為數據，也有些人關心後端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和後端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得「走火入魔」的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜裡的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊 量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平台，這是符合常理推斷的。不過就此以後，世界工廠的注冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費「新大陸」的口碑宣傳嗎?事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛 然提升的。對於一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平台以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美 。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
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，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
7、電子商務數據分析需注重實戰經驗
以上所談到的電子商務數據分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的數據分析更多的是實戰，網站分析的本質是在了解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好的功能與服務，制定擴展營銷的策略及附加功能的推廣服務等等。