電子商務營銷數據分析

⑴ 電子商務營銷中哪些數據可以用來作為營銷分析的基礎數據

有很多
比如消費、平均價格、點擊量、展現量、點擊率、千次展現費用等
訪客數、訪問次數、轉化次數、轉化率、平均訪問時長、平均訪問頁數、跳出率等
如果想要做推廣，可以找正規的廣告代理商。注意防騙，從官方推廣網站可以找到各個地區的服務代理商。比如以下鏈接是搜狗推廣代理商http://bo.sogou.com/queryAgent.jsp

⑵ 電商營銷數據分析這門課程模塊三如何進行營銷數據分析的知識點有哪些

電商營銷數據分析這門課模塊三如何進行營銷數據分析的知識點包含模塊導引,單元一電子商務營銷分析包含什麼,單元二營銷分析體系的搭建,單元三營銷分析維度,單元四如何進行廣告效果分析。

⑶ 電子商務營銷中，哪些數據可以用作為營銷分析的基本數據

眾所周知，電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多。 一、時間維度從時間維度上來看，除了顯示分析周期的數據，最常用的分析方式是同比和環比，時間區間可以是年、季和月，甚至是周，不過周相對用的少。 二、商品類別、價格維度 本次分析我主要是從商品類別、價格等多角度來進行商品數據分析，先是商品總的數據預覽，如圖（圖表在BDP個人版上製作的）： 這是選取8月23日的數據，可以看出，整個平台的上架的商品量還有4372萬，量還比較多；商品好評率為93%，是整個平台的平均值，那應該還算不錯啦！本月的月銷量還有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%應該問題不大，相當於這個超額完成銷量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超額完成也是正常，比如游泳三件套、風扇等等。還是這個月做了什麼活動，讓這個月的銷量比預定的目標稍微好一些......數據真實的反應是這樣，至於原因還是需要自己去找哈。 自己平台上的上架商品的數量、價格分布情況，作為運營者應該很了解的，均價當然也要了解，均價可能直接影響到網站客單價，網站的價格定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個網站均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品網站了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同網站而定。 以上只是簡單分析商品的某些數據，商品還能進行關聯性、TOP10、采購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平台除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析，有空再一起探討！ 註：數據圖表來自BDP個人版！

⑷ 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。

⑸ 電商營銷數據分析這門課程模塊二電商數據分析必備的技能及知識的知識點有哪些

電商營銷數據分抄析這門課模塊二電商數據分析必備的技能及知識的知識點包含模塊導引,單元一電商數據分析指標體系,單元二電商數據分析常用工具介紹,單元三電商數據分析師應具備的數據知識,單元四電子商務公司架構及部門職能規劃。

⑹ 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。

⑺ 電商營銷數據分析課程講什麼內容

在大數據時代下，電商企業關注產品外，更需要關注數據背後所反映的問題。如所專有企業都關注的屬財務數據和行業競爭環境數據外，電商企業更要關註： 1．網站運營數據：PV、UV、評論數、跳出率、新用戶注冊購買率、廣告投放轉化率、平均每個用戶獲取成本等，SEM流量佔比； 2．用戶數據：網站用戶年齡、用戶主要購物時間、用戶地域分布情況、用戶使用瀏覽器、用戶職業等相關人群屬性數據。 針對電商企業對數據分析崗位的人才技能，本課程有針對性地通過在線學習向學習者傳遞電商營銷數據分析所涵蓋的數據收集、挖掘和分析、報告及應用的完整數據分析知識，且數據分析相關教學外，本課程還涵蓋了電商企業組織架構、工作流程、工作方法和數據分析的工作定位等從事電商相關行業的必備知識，對於學員了解行業、深入行業和應用行業有積極意義。 最後，對於課程中的每個教學環節，幾乎都涵蓋了個人知識技能以及真實電商的分析和應用案例，可以幫助學員迅速進入角色，並且學以致用。

⑻ 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。

⑼ 電商營銷數據分析這門課程模塊一數據分析概述的知識點有哪些

電商營銷數據分析這門課模塊一數據分析概述的知識點包含模塊導引,數據分析概述。