電商營銷數據分析

❶ 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。

❷ 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。

❸ 電商運營怎麼做數據分析

投入產出比啊
以及後台數據處理，流量啊，用戶啊，銷量啊，統計統計

❹ 電商運營數據分析指標有哪些

2)網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。

3)銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。

4)客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。

5)商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售。

6)市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。

7)風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。

8)市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整。

❺ 電商數據分析

像B2C電商數據分析包括了大行業大平台的數據狀況，也可以是小到店鋪、單品、sku的某個版某個維度詳細數據分權析。
慢慢買API介麵包含的電商數據有行業整體的背景現狀，覆蓋主流天貓、淘寶、京東、國美、蘇寧、聚美、唯品會、考拉等國內獨立電商平台，及時更新品牌、單品的交易價格、交易數量、交易額、促銷力度、消費者評價等。
還能基於電商平台品牌分銷數據，幫助品牌方通過有效的價格管控體系，對分銷商違規價格行為、非授權店鋪的侵權行為等提出實時預警提醒，並提供有效分析報告，進行及時渠道管理。

❻ 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。

❼ 如何進行電商運營數據的分析，都有哪些方法

挑幾點來講。第一，必須明確運營的目標是什麼，有了這個目標，才能知道你到底應該分析哪些緯度，用哪些方法去分析。第二，有哪些數據可以分析。對電商而言，用戶的行為數據和交易數據都是很關鍵的。做用戶行為分析的工具很多，市面上常見的有 GA、神策等，做交易數據分析的比如 Ping++ 增長智能系統（GI）。工具和方法有很多，但最關鍵的是數據化思維，這是每一個運營人和營銷人都必須具備的基本技能。

❽ 電商運營數據分析難嗎

一個合格的運營不僅要有老闆的責任心、美工的審美、推廣的市場洞察，還要有客服的一絲不苟。可以說，運營是一個店鋪的靈魂。在如今這個電商發展如日中天的時代，只要你敢說自己是運營，那絕對是非常的搶手。不管你是自己開店還是給別人打工，鍛煉自己的運營能力是你必須要經歷的一關。今天就給大家介紹一下作為一
名合格的運營該具有哪些能力。
一、定位市場的能力
定位市場是從產品角度來說的。一個運營對於選品要有自己的見解，不能人雲亦雲，更不能盲目相信數據。這是肯定有人會反駁我，他們會說在淘寶做生意，不看數據，那我們看什麼?我沒有否認數據的重要性，我只是說大家有的時候不要太迷信數據，因為數據不一定都是真實的。比如，按照市場數據來說，手機殼的市場要絕對大於鍵盤膜，但如果你一頭扎進手機殼這個行業里，你會發現事實不是自己想的那麼簡單。淘寶和線下生意的最大區別在於客戶遍布全中國，所以，再小的行業在
淘寶也會有很大的市場需求。關鍵看我們如何定位和包裝自己的產品。
二、查看數據的能力
查看數據包括的范圍很廣，包括主圖數據、詳情數據、產品數據、客戶數據、市場數據、推廣數據、seo數據等等。而作為運營，對於這些數據不僅要明確其確切含義，更要明確這些數據的應用意義。因為，店鋪是個整體，任何一部分數據出問題都會反映出一些問題。而運營要做的就是，匯總觀察數據，並根據數據得出結論，為下一步的優化解決方案提供支持。比如，店鋪流量上升和下滑，如果我們不去分析原因，那以後就不能避免再犯類似的錯誤，更不能提升我們的運營能力。
三、診斷店鋪的能力
診斷店鋪的范圍也比較廣，包括訪客走勢、產品銷量、營銷策略、推廣效果、活動績效等。不僅需要我們具備數據分析能力，更重要的是要有明確的思路，我們要學會從一些蛛絲馬跡洞悉店鋪問題。比如發現店鋪的某一項動態評分無故降低，你會簡單的認為僅僅是這一項出了問題嗎?你要知道，買家評分是很盲目的，如果他的心情不爽，往往不會僅僅對你某一項評分給出低分的。所以，我們要做的就是讓買家只要買我們的東西就很爽，至於怎麼爽，這就是你應該認真思考的問題了。
四、布局產品的能力
產品是定期上新還是一次性布局好?產品是全店推廣還是重點打造?產品是各自為戰還是合縱聯合?產品定價是越低越好還是走高端路線?這些都是運營需要認真思考的問題。定期上新需要有很好的供應鏈，一次性布局產品是小賣家的做法，當然後續選款並重點打造才是真正的考驗。一旦有了爆款傾向，就要集中店鋪所有資源來進行推廣(當然，不是每個寶貝都適合走爆款路線，爆款有風險)，一旦爆款成型，就要考慮是不是可以做關聯搭配來帶動其他產品，只有這樣店鋪才能持續增長。
至於定價，要先從人群定位開始。永遠要記住，再貴的東西也有人覺得便宜，再便宜的東西有人也覺得貴，而且會很挑剔。
五、全局把控的能力
運營不僅是執行者，很多時候其實是一個協調者，需要有更多方面的能力。比如美工沒有運營思路，而運營需要做的是把想法或方案准確表達給美工，而不是直接讓美工來作圖或做詳情，反過來再以各種挑剔或不滿來進行指責;再比如，由於營銷策略的改變，美工換了主圖，而客服沒有及時修改應對策略，很容易造成團隊矛盾。
這時候，運營就是一個全局把控的舵手，需要協調各部門的職能，盡量做到零差錯。
六、營銷推廣的能力
營銷推廣不僅僅是推廣的能力，合格的運營雖然不必精通具體操作方法，但對於思路和原理上的原理還是要懂得，並且要把中心放在店鋪整體的運營走向。比如，運營可以不會開直通車，但必須懂得直通車的基本原理和推廣模式。只有這樣才能指導美工和推廣部門進行更高效的協作。
七、人群定位的能力
人群定位在如今的電商行業非常重要，做產品之前如果沒有定位好你的人群或者根本就沒有這個概念，只是一味的上產品、做推廣、找流量，那後果必然是做的越多，死的越快。試想，同是連衣裙，為什麼有的可以賣幾十，有的卻可以賣到上千元。其實還是那個話題，你要始終明白，你現在面對的是全中國的賣家。人群體量大了，對應的人群分級也就多了起來。而且如今的個性化時代，如果店鋪或產品人群定位不準確，那意味著以後淘寶所給的流量也將不會精準，那轉化率必然會非常差，到時候哭都來不及了。
八、賣點挖掘的能力
賣點挖掘其實也是建立在人群定位上的，只有定位好了人群，才能准確挖掘賣點並合理表達給精準消費人群。舉個例子，比如我想做女士沐浴露，並且發現一個與我的寶貝非常相關的優質關鍵詞叫「沐浴露 持久留香美白」，那你說我下一步該怎樣設計我的主圖和詳情?我必然會在我的主圖和詳情中用到留香及美白這兩個核心賣點，並可以用使用前後對比的形式很直觀的表現出來。當然，運營沒必要會設計，但是挖掘賣點並指導給美工的工作必須是要做的。
九、營銷策略的能力
營銷策略是店鋪成長的動力。比如上新優惠、節日打折、清倉處理、活動促銷、滿減包郵、包裹營銷等等，都是運營人員熟練掌握的技能。所有這些策略的制定者及把控者肯定是運營，並且需要做好營銷計劃實時之後的效果評估匯總，以備後續營銷策略的策劃開展。
十、數據匯總的能力
運營的初級階段一定是數據，數據是反映店鋪的直接指標，要想從中看出問題，看出端倪，必須學會匯總分析數據的能力。匯總數據除了直接看生意參謀及其他工具的報表之外，自己製作表格並定期匯總也是非常必要的。比如：淘客資源匯總表、全店運營數據匯總表、店鋪活動銷售成果匯報表等等。這些需要自己在開店的過程中一步步積累，並形成自己的風格和技巧。
當然，運營的能力並不僅僅是我列出來的這10種，隨著淘寶的變化，必然會對運營提出更大的挑戰。而我們需要做的就是要不斷學習、不斷磨練，這有這樣才能真正成為一個行業大牛，才能實現人生價值!

❾ 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