電商市場調查報告數據分析

Ⅰ 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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 電商數據分析要掌握哪些數據指標

運營模塊

運營的主要職責是達成銷售目標，同時控制運營成本。所以在這一模塊我們主要關注三個數據指標：業績達標率、業績增長率、銷售利潤額。這三個指標非常好理解，主要是用來綜合評估運營水平。

商品模塊

這一模塊主要涉及兩個職能，商品企劃和商品運營。

商品企劃的主要職能是在一個銷售周期內，對商品的品類、價格帶、風格、銷售進度進行整體把控，避免使用單一產品沖業績。

商品運營的主要職能是負責商品的上架、入庫以及主推策劃，通常流程是：測款-養款-爆款-返單。當然，一個店鋪也不能打造過多的爆款，爆款的增多會損害品牌調性，到這一旦折扣下降就會引起消費者流失的局面。

市場模塊

市場模塊是僅次於運營的第二大模塊，同時又和運營的工作密不可分。主要包括市場推廣投放、會員維護、活動包裝等等。

其中，推廣是一個店鋪的重中之重，也是我們數據分析的主要對象，推廣包括包括付費和免費兩種渠道，付費渠道比如我們熟知的直通車、鑽展等等，免費推廣如微博、貼吧等等。定時的進行會員維護會促進會員沉澱，活躍的會員可以有效的節省推廣費用。

視覺設計模塊

這部分模塊中，我們主要分析的還是店鋪流量的漏斗轉化路徑。主要涉及的包括：頁面邏輯、標簽分類、主推商品。這部內容對應的就是我們常說的流量分析，分析客戶的訪問路徑，並結合漏斗模型，看看那部分的轉化對最終的轉化率影響最大並進行優化。

關於電商數據分析要掌握哪些數據指標，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅳ 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。

(4)電商市場調查報告數據分析擴展閱讀：

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

Ⅳ 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

Ⅵ 市場調研報告數據怎麼分析

不做問卷調查來就能描述，說明你有編輯源潛質。但會影響調研的真實性。
市場調研的主要目的就是要通過調研的數據來科學的分析一個項目/問題的普遍性規律，通過調研結果來修改和糾正你的決定（或者在學術上證明某些問題）。
所以問卷的問題或者說答案是調研報告的關鍵。

Ⅶ 總結 電商數據分析師的經驗

電商數據分析師的經驗總結
曾經有人說，世界上最苦逼的工作是程序猿們，每天只能和沒有性別的代碼打交道。整天熬夜的瘋狂寫代碼，然而並沒有什麼卵用。一不能吃，二不能喝，三不能幻想，對此我深表同情。
直到我自己走出校門，踏入企業以後，才知道：最苦逼的工作，不是程序猿，而是行業分析師，苦逼指數五顆星。要說我也是一個從985高校畢業的經濟系高材生，畢業後在一家外資企業上班的，待遇還算可以!公司是生產智能手機的，品牌名稱大家一定都知道，很抱歉不是喬幫主家。
我每天的主要工作內容，是負責市場競爭策略的研究工作。隨著大數據概念的風生水起，需要調查研究的范圍日益擴展了。從之前的宏中微三觀市場，一下子增加了輿情、電商、情報等不太熟悉的新潮領域。沒法子，馬雲不是說了，世界已經從信息時代(IT)變換到數字時代(DT)了，分析師也得與時俱進啊!
以前，我們都是從國外知名咨詢公司采購研究報告，進行市場研究與戰略決策。就像平行進口的電器和汽車一樣，進口的報告產品質量和數據水平比較國產報告質量要好一些，但是價格過於高大上了，動輒好幾萬一份，還是美金。隨著市場競爭日益激烈，公司一直都在降本增效了。我只好尋找一家國內大數據研究公司，一方面可以降低咨詢成本，一方面我們需要切換到數據思維，逐漸戒掉之前的咨詢思維了!
為了找到更好的數據供應商，我可真是煞費苦心啊!不眠不休地網上沖浪，調動身邊一切可以調動的資源。做了一周的功課，沒有遇到一個稱心如意的數據合作夥伴，感覺這件事情比自己當初尋找老婆還有困難呢!
直到有一天，我和關系不一般的「董小姐」一起吃飯，她提到了一個據說很厲害的大數據服務運營商。我就問她，那家公司叫什麼名字?她含含糊糊地回答我，那家公司據說……丈二和尚摸不到頭腦，我一來氣就不問她了!不就是一個公司名稱，又不是你的三圍信息，有什麼值得保密的?
晚上回到家裡，我繼續網上沖浪，尋尋覓覓了老半天，把網頁游戲和美女直播的時間都浪費了，還是沒有找到她說的那家公司。迫不得已，我度娘了一下「據說」。出乎意料的是，奇跡的事情發生了!原來「董小姐」早就告訴我那家公司的名字——據說(datacall)，國內知名的大數據運營服務商。從頭到尾地瀏覽了據說平台網站後，我突然有了柳暗花明又一村的感覺。
據說，目前覆蓋了十大領域的行業研究方向，對於國民經濟主要行業都有數據支持和研究功底，可以按照自己的需求進行行業選擇。
據說，你可以提交自己的需求，然後採用需求眾籌、產品眾包的模式進行精益生產，用大數據的思維進行數據應用產品的設計，一切用數據說話，沒有一點點傷痕。
據說，採用開放化的發展策略，對於時下新興的熱門研究方向，無論是情報輿情還是電商口碑，都有自己的研發團隊，可以整合全網數據資源，進行系統化的分析研究。
據說，活用了互聯網思維的發展模式，細顆粒度聚焦行業熱點、痛點和風險點。通過降低研究維度，提高了研究深度和精度，極大地降低了研究報告的成本，讓每一個中小微企業可以負擔得起咨詢費用。比如，我要做手機市場研究，可以從電商渠道、品牌和口碑三個維度分別進行定製化的數據應用產品，每個產品系列單位價格只有幾十塊錢，不必扛著一麻袋人民幣去付款了!
第二天，公司研究部門和據說數據平台簽訂了諒解備忘錄，終於告別了高成本、大部頭、長周期的研究報告了;再也不用為了審批研究經費，跟財務部那幫傢伙爭吵得臉紅脖子粗了!
據說，未來真的可以很美好!

Ⅷ 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

Ⅸ 在電商行業如何進行大數據分析的

電商行業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內監控和改進。通容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。
當用戶在電商網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了價值客戶。
我們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里，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，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。