电子商务数据分析实例

㈠ 电子商务的数据分析

宏观上的政策发展情况
行业的现实数据与预测报告
竞争对手的发展情况与预测报告
自身现有的运营数据报告与预测
自身的投资意向与发展规划

㈡ 电商数据分析

像B2C电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个版某个维度详细数据分权析。
慢慢买API接口包含的电商数据有行业整体的背景现状，覆盖主流天猫、淘宝、京东、国美、苏宁、聚美、唯品会、考拉等国内独立电商平台，及时更新品牌、单品的交易价格、交易数量、交易额、促销力度、消费者评价等。
还能基于电商平台品牌分销数据，帮助品牌方通过有效的价格管控体系，对分销商违规价格行为、非授权店铺的侵权行为等提出实时预警提醒，并提供有效分析报告，进行及时渠道管理。

㈢ 电子商务该如何做数据分析如何数据分析入门

一、为什么要数据分析，数据分析可以帮到你什么。
先搞懂什么是数据分析，其定义是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据→信息→营销决策→销量。既然是决策支持，那么数据分析帮助我们发现问题、分析问题，并指导我们做出最佳营销决策决策。商场如战场，数据分析就是店铺商战中的雷达。
数据分析的作用：
分享线上活动成效、考核相关人员绩效（KPI）、监控推广的投入产出（ROI）、发现客服、营销等方面的问题、预测市场未来趋势、帮助改进网站UED。
二、 数据分析：关于监控。
很多人会说，不必录入监控啊，量子上面不都有记录吗？但是殊不知，录入和监控的过程其实就是分析的过程，往往做数据录入的人员是最清楚公司的整体的状况的人员。关于监控数据的来源工具，常用的也就那么几个：
数据魔方、量子统计、推广后台、其他
来源不多，但是用到精通、熟练，充分从数据中提取有用信息，需要花心思。用量子统计获取店铺自身的优劣势、用数据魔方纵观行业概况，从推广后台测评ROI，并从自身角度添加其他数据分析工具，最终有效结合起来，才算是知己知彼，胸中有丘壑。
关于数据获取之后最关键的又算是数据模型的建立，这里我提供三个数据模型供大家参考。
1、销量模型（店铺经营概况）
2、产品模型（以产品为导向）
3、推广模型（以推广为导向）
三、数据分析：关于对比。
数据分析需要对比，可以是自己跟他人或行业比，也可以是自己不同时段的比较。譬如：我通过与行业的本月数据对比，发现其余环节都略高于行业均值，只有客单价部分是短板，那么提供的决策支持应该是增加同类宝贝推荐以及搭配套餐等工作，以及多做一些店铺活动提高客单价。 又譬如：通过本周与上周的对比，发现销售额下降严重，进一步分析发现行业销售额不减反增，原来由于秋冬换季，我店铺产品没有及时更替产品严重滞后导致。
四、数据分析：关于分解。
分解也是数据分析不可或缺的一大环节，尤其是未来市场预测和流量比例分配。举一个简单的例子：现在我要加大推广力度，在成本控制内提高20%的销售额。
先用公式“销售额= 流量 X 转化率 X 客单价 ”把销售额分解开来，采用控制变量法，保持转化率、客单价不变情况下。

㈣ 电商平台是怎么做起来的求分析案例。

1999年兴起政府上网、企业上网，电子政务（政府上网工程）、网上纳税、网上教育（湖南大学、浙江大学网上大学），远程诊断（北京、上海的大医院）等广义电子商务开始启动，并已有试点，并进入实际试用阶段。

2000-2009年，电子商务逐渐以从传统产业B2B为主体，标志着电子商务已经进入可持续性发展的稳定期。3G的蓬勃发展促使全网全程的电子商务V5时代成型。

电子商务建设的最终目的是发展业务和应用。一方面网上商家以一种无序的方式发展，造成重复建设和资源浪费；另一方面商家业务发展比较低级，很多业务仅以浏览为主，需通过网外的方式完成资金流和物流，不能充分利用Internet无时空限制的优势。

因此有必要建立一个业务发展框架系统，规范网上业务的开展，提供完善的网络资源、安全保障、安全的网上支付和有效的管理机制，有效地实现资源共享，实现真正的电子商务。

(4)电子商务数据分析实例扩展阅读

企业电子商务平台的建设，不仅仅是初级网上购物的实现，它能够有效地在Internet上构架安全的和易于扩展的业务框架体系，实现B2B、B2C、C2C、O2O、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）ABC模式等应用环境，推动电子商务在中国的发展。

电子商务平台通过互联网展示、宣传或者销售自身产品的网络平台载体越来越趋于平常化。

电子商务平台扩展另外一种途径—互联网营销，让用户多一种途径来了解、认知或者购买我们的商品。

电子商务平台可以帮助中小企业甚至个人，自主创业，独立营销一个互联网商城，达到快速盈利的目的，而且只需要很低的成本就可以实现这一愿望。

电子商务平台可以帮助同行业中已经拥有电子商务平台的用户，提供更专业的电子商务平台解决方案。发展电子商务，不是一两家公司就能够推动的产业，需要更多专业人士共同参与和奋斗，共同发展。

㈤ 电商平台的数据分析应该怎么做有没有相关案例

电商平台的数据分析可以按业务逻辑，以前、中、后台进行区分，在电商平台的数据分析中，线上、线下店铺管理为前台、全服务管理为中台，培训招聘等为后台支持。

活动分析其实是非常重要的一部分。比如这家淘宝店去年的销售额是50个亿，仅双十一单个活动销售额就达到了8亿。所以他们对于活动有严格的计划表，于是我们会把活动单独列一个主题进行分析。

他们在活动前期策划的时候，历史数据能够指导他做出比较好的决策。

而在活动进行中，可以通过数据监控整体的流量变化、销售情况变化。比如这次活动的某几个页面跳出率高，我通过数据发现之后，就要作出相应的调整优化，提高从流量到销量的转化率。或者说，活动过程中发现爆款商品的库存已经无法满足现状了，我需要考虑是否要把原来7天的发货期改为15天，还是说我可以推其他的产品。这些都可以凭借数据来提供决策的依据。

活动复盘环节，从整体上我可以知道活动投入和产出的金额，衡量这次活动的价值，从细节上，可以看到不同商品的销售情况，还可以分析这次活动中哪些环节是可以做的更好的。比如这次活动中，因为一些优惠券的规则设置不合理，导致大量退货，那在下次活动就要避免这样的失误。

以上为永洪科技为某行业Top1电商客户做的案例部分内容分享。

㈥ 某网站电商运营数据分析案例

某网站电商运营数据分析案例
PHPStat是目前国内最专业的电子商务数据分析运营平台，专注为电子商务企业提供网站访客转化行为、订单分析、商品分析、页面转化分析、营销转化分析的整体优化解决方案。目前PHPStat已经成功为苏宁易购、湖南卫视快乐购、天天网、某网站、鸿星尔克、高鸿商城、以纯旗舰店、海尔商城、天极网等在内的50家电子商务企业提供数据分析服务。下面是PHPStat为一家绿色食品网站某网站提供的数据分析的案例。
某网站在使用PHPStat之前遇到的问题
1. 数据非实时，很难根据数据的变化来调整业务；
2. 商品转化率低，无法快速的了解每个品类以及该品类下的具体商品转化情况；
3. 同一个商品分布在不同的页面，不能够了解每个页面对该商品的转化贡献；
4. 商品临时组活动全靠手工添加，低效并且费力，无法保证效果的真实性；
5. 营销广告无法跟踪到产生的订单、注册数据，不能够进行效果评估；
6. 首页轮播广告点击量无法监测，更不能分析广告带来的订单、注册数据；
7. 想要得到首页个区块的点击量，却无法统计到；
PHPStat提供解决方案以及效果评估
PHPStat根据该某网站当前面临的主要问题和实际运营状况，为其制定了对应的解决方案，解决方案分为两个部分，一部分是通过“PHPStat标准化电商数据采集方案”对某网站站设置正确的数据采集方式，从而对转化率、动销率和客单价等各项转化指标进行跟踪，另一部分是通过“专业excel报表”解决某网站数据分析报告效率低下的问题。
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专家帮助
借助PHPStat细致的数据报表，中小型电商网站只需一键就可满足网站数据分析需求；
PHPStat支持saas服务模式或者本地部署，并帮助业务运营人员更高效的响应业务需求；
PHPStat数据提供访客、订单、商品、活动页面以及营销方案五大类数据的监测，并提供图文并茂的xls文件；
PHPStat帮助某网站最大化的满足其业务需求，并有效降低了数据获取的难度，减轻数据分析人员工作压力；
数位技术专家以及分析精英实时提供在线支持，帮助您最有效的应用PHPStat解决网站存在的实际问题；
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1. 电商数据采集
类型
说明
商品浏览采集
商品最终页面的浏览来源，分析不同页面对商品的转化贡献；
购物车采集
分析购物车商品的添加和移除现象，了解购物车使用情况；
订单采集
采集订单以及订单包括商品的信息，分析商品的转化情况；
订单支付采集
分析订单的支付转化情况，发现支付瓶颈；
2. 案例截图
3. 报表截图
经过PHPStat专业的数据分析以及高效的excel报表，某网站内部团队可以专注于网站运营数据的分析，关注网站业务的发展。

㈦ 数据分析系列篇 电商中数据分析应用

数据分析系列篇：电商中数据分析应用

谈到零售，以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司，与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。而他们的数据分析应用都有哪些呢？
1.网站分析（流量分析）
记得很久之前蓝鲸写过新手如何学习网站分析，现在也回顾下。
Web分析人员应该具备的5个基本素质 1. 需要了解互联网。2. 你需要知道一些网页技术的基本概念。3. 你需要会用一些最基本的工具。4. 你需要学习最基本的WA概念和定义。5. 你要有商业意识（Business Sense）。
进行网站分析当然要使用网站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics，或者更好能知道Omniture，WebTrends之类。除了知道，你最好还要能会用其中的某一个。我建议新手从Google Analytics开始，免费工具，实施简单，而且界面也简单，非常适合入门级用户。
WA的基本概念包括什么是visit，什么是PV，什么是bounce rate，什么是time on site……。想要知道这些，可以看英文的Avinash的博客，具体内容零散在他的博客的很多文章中（你可以直接点击他博客的site map，不过他的site map更新比较慢，新文章可能还没有被列入）。如果你想知道一些国际通用的WA概念和定义，你可以去WAA（WA联合会，Web Analytics Association）这个民间协会组织看看，IAB（互动广告协会）也有相关内容。当然，多阅读是很重要的，Avinash有一些他推荐的博客，大家没事儿随便挑几个阅读，会有收获。
有没有好书推荐？中文的书籍其实还没有太好的。Avinash的”Web Analytics One Hour A Day”是为数不多（也是我唯一知道）的翻译为汉语的书籍。因此我建议大家在互联网上寻找一些英文的书籍，比较推荐Google Analytics Short Cut（感谢Kurt的推荐），以及Web Analtyics Dumb Book。
围绕流量分析这块，有网站流量分析日、周、月报告，也有很多网站流量监控报告。GA、网络统计都是这一类的。
2.用户分析（用户画像&用户行为）
用户分析已经讲了很多次，就不多说了。

3.产品分析
产品分析主要结合应用画像，应用的场景为购物篮、橱窗推荐等，挖掘一个品类的潜在用户，首先要找出此品类已有的用户，然后通过这些用户的行为、偏好、画像等信息对用户细分，挖掘其独有的特征，最后通过这些特征建立模型定位出该品类的潜在用户。
4.运营分析（活动分析）
运营分析主要针对的是运营活动前、活动中、活动后的分析，包括活动前的预期分析、用户分析、市场策划等，活动中的效果监控、A/B test，活动后的专题活动分析等。比如像量子恒利、淘宝魔方这些数据产品。
5.竞对分析（市场分析）
常见的有了解易观、艾瑞、派代网等行业分析数据，以及监控电商竞对的行业数据。
6.物流分析
电商中的物流供应链是最重要的环节之一，所以能够做好像双十一这样的提前备货，优化配送站的方案以及物流配送环节的数据监控，退货原因等分析是至关重要。
7.KPI分析
包括业务每季度、年度的经营分析情况。