电子商务用户数据分析

Ⅰ 电商数据分析常用方法有哪些

1.对比分析

横向对比：简单的说就是和谁对比?假如说我们上个月店铺的成交额增长了30%，那么我们是不是应该开心呢?

这里我们还要参考竞争对手的成交额，数据时代，我们可以很轻易的拿到竞争对手的相关数据。

纵向对比：我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。

2.转化分析

这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：

店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。

平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。

用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来够买。

3.留存分析

我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。

我们常常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量，来检测我们店铺的流量。有的时候可能会看到我们的日活，在一段时期内都是逐渐增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误的。

留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。

4.产品比价

大部分电商公司会频繁搞促销，一般来说每次打的旗帜无非是全网最低，但是如何才能确定是全网最低呢?

这时候需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。

关于电商数据分析常用方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅱ 电商数据分析的意义是什么

电商数据分析的意义在于：
发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。

基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

Ⅲ 电商数据分析应该从哪些方面进行分析

我一直在问答谈运营技术。但是我认为，我最强在于数据跟视觉。
我认为，竞争到最后，运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。
今天我们恰巧有时间来谈谈数据。
什么是数据分析思维？
数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。
我举个例子：
你经常来我店铺购买姨妈巾。
你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。
如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。
为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。
嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。
这就是数据分析的基本思维。
学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。
那么做数据分析。需要明白几个东西。
1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。
实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。
2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：
现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。
好，你告诉我要做满100减10元。
嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。
嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。
3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。
我就谈谈数据分析的框架，我估计这些东西别人懒得讲，所以我讲一下。
至于什么工具看什么数据让别人讲吧。
码字有些累。谢谢

Ⅳ 电子商务该如何做数据分析

当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些客户我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。

电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析显得尤为重要。首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名，新推出的数据门户根据4500万 中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿 里巴巴未来十年发展的战略核心。现已正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。

Ⅳ 如何进行电商网站数据分析

一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。

首先，电商网站若是想接到单子，肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的，怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分，其中流量来源分析属于重点，如在对电商网站进行数据分析的时候，要先明白用户都是从哪里点击过来的，哪些网站可谓我们带来更多的订单，哪些流量来源是真实的，哪些属于虚假的等等。弄清楚这些之后，才能稳定老客户，发展新客户，将网站推广的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。

最后，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。

Ⅵ 浅谈电子商务的数据分析

浅谈电子商务的数据分析

随着科学技术的发展，电子商务技术也在逐步的提升，人们在工作中需要的数据处理也越来越多。下面我们就以电子商务为例，为大家简单的介绍一下进行数据分析的目的与流程。

一、进行数据分析的目的

人们在工作和生活中需要对数据进行分析，主要有两个方面：

1、为了更好的发现问题，并且在发现问题的过程中，找到问题的根源，通过采用具体可行有效的办法，对存在的问题进行解决。

2、为了总结发展趋势。这里的数据分析就是在以往的数据基础上，实现对总体数据的分析与总结，主要表现在为网络营销提供解决支持的办法。

数据分析在电子商务里面运用的十分广泛，可以依据相关的规定，对这些数据进行相关的分类，在依据实际的运营情况下，保证网站的可持续发展。下面我们就来具体的分析一下进行数据分析的流程。

二、进行数据分析的流程

在电子商务方面，进行的数据分析可以分为以下几个方面。

1、对关键数据进行分析

由于不同的电子商务，其定位及针对的客户群体不同，因此其实际的运营效果也不一样，因此需要对网站内的关键数据进行分析，以此来判断网站是否在正常运行。网站的关键数据包含很多方面，具体为：

（1）、要对网站的独立用户的访问量进行总结分析，换句话说就是对电脑进行网站的访问数量进行统计，需要注意的是电脑访问数量与IP地址访问不是同一个概念。

（2）、统计积极访问者、忠实访问者的比率及客户的转化率。

（3）、对客户单价、满意度。回访率及投资回报率都要进行一定的数据统计，以此来分析整个网站的实际运营状况。

2、对收集的数据进行分

网站数据的收集，是进行数据分析前的重要一步，因为它直接决定了分析结果的合理性。因此做好完整、合理、真实的数据收集工作是十分必要的。在这个过程中要注意对网站后台数据、搜索引擎数据、统计工具的数据等进行分析，因为这些数据看似杂乱，实际上是反应网站是否正常运行及运转状态的重要标志。

综上所述，在对电子商务进行数据分析的过程中，不仅要注意以上两点，还要针对这些数据进行量化分析，在完成所有步骤之后再开始制定方案。只有这样，才能客观的反应出公司的实际运转状态，才能达到预想的目的。

以上是小编为大家分享的关于浅谈电子商务的数据分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅶ 概述电子商务数据分析应用的几个主要步骤及课程中提及的知识要点

电商数据分析的步骤日常性数据分析

流量相关数据：IP丶PV丶在线时间丶老用户比例丶新用户比例。

订单相关数据：总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利率。

转化率相关数据：下单转化率丶付款转化率。

Ⅷ 电商数据分析需要哪些工具呢

进行电商数据分析，找一个靠谱的数据分析平台就可以，情报通是市面上电商数据分析比较好的工具。

情报通可以提供淘系数据，包含天猫和淘宝的全类目行业销售数据、品牌销售数据、热销宝贝数据、价格分布数据、站内推广数据、热搜词数据等，基本满足日常调研的几个维度。使用情报通，需要按照套餐付费，基本上老客户都是常年合作的，可以详细的查询到行业数据销售数据等。目前情报通能看到国内电商平台淘系、京东的行业数据，境外Lazada等平台的行业数据，以及抖音直播平台的电商数据等。

要想了解更多关于电商数据分析的问题，建议关注情报通。情报通中的店铺分析模块可以查看竞争对手、自己和分销渠道等任意店铺最近、本月和上月所有宝贝销量、均价和销售额，每天密切跟踪竞争对手、自己店铺和分销渠道等任意店铺改名、调价每个记录，通过制作各版块分析图支持同比数据，通过分析找到全新表现出色的分销渠道。

Ⅸ 电商数据分析要掌握哪些数据指标

运营模块

运营的主要职责是达成销售目标，同时控制运营成本。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标：业绩达标率、业绩增长率、销售利润额。这三个指标非常好理解，主要是用来综合评估运营水平。

商品模块

这一模块主要涉及两个职能，商品企划和商品运营。

商品企划的主要职能是在一个销售周期内，对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控，避免使用单一产品冲业绩。

商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划，通常流程是：测款-养款-爆款-返单。当然，一个店铺也不能打造过多的爆款，爆款的增多会损害品牌调性，到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面。

市场模块

市场模块是仅次于运营的第二大模块，同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。

其中，推广是一个店铺的重中之重，也是我们数据分析的主要对象，推广包括包括付费和免费两种渠道，付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等，免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员维护会促进会员沉淀，活跃的会员可以有效的节省推广费用。

视觉设计模块

这部分模块中，我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径。主要涉及的包括：页面逻辑、标签分类、主推商品。这部内容对应的就是我们常说的流量分析，分析客户的访问路径，并结合漏斗模型，看看那部分的转化对最终的转化率影响最大并进行优化。

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