电商营销数据分析

❶ 电商营销数据分析这门课程模块一数据分析概述的知识点有哪些

电商营销数据分析这门课模块一数据分析概述的知识点包含模块导引,数据分析概述。

❷ 如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表供回领导参考。其实我感觉应该用答到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。
据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。
电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。

❸ 电商运营怎么做数据分析

投入产出比啊
以及后台数据处理，流量啊，用户啊，销量啊，统计统计

❹ 电商运营数据分析指标有哪些

2)网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。

3)销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4)客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。

5)商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。

6)市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。

7)风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。

8)市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。

❺ 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。

❻ 电商运营如何做数据分析

一. 电商数据分来析架构
首先需要承认的源是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
三. 线下门店管理分析
对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

❼ 如何进行电商运营数据的分析，都有哪些方法

挑几点来讲。第一，必须明确运营的目标是什么，有了这个目标，才能知道你到底应该分析哪些纬度，用哪些方法去分析。第二，有哪些数据可以分析。对电商而言，用户的行为数据和交易数据都是很关键的。做用户行为分析的工具很多，市面上常见的有 GA、神策等，做交易数据分析的比如 Ping++ 增长智能系统（GI）。工具和方法有很多，但最关键的是数据化思维，这是每一个运营人和营销人都必须具备的基本技能。

❽ 电商运营数据分析难吗

一个合格的运营不仅要有老板的责任心、美工的审美、推广的市场洞察，还要有客服的一丝不苟。可以说，运营是一个店铺的灵魂。在如今这个电商发展如日中天的时代，只要你敢说自己是运营，那绝对是非常的抢手。不管你是自己开店还是给别人打工，锻炼自己的运营能力是你必须要经历的一关。今天就给大家介绍一下作为一
名合格的运营该具有哪些能力。
一、定位市场的能力
定位市场是从产品角度来说的。一个运营对于选品要有自己的见解，不能人云亦云，更不能盲目相信数据。这是肯定有人会反驳我，他们会说在淘宝做生意，不看数据，那我们看什么?我没有否认数据的重要性，我只是说大家有的时候不要太迷信数据，因为数据不一定都是真实的。比如，按照市场数据来说，手机壳的市场要绝对大于键盘膜，但如果你一头扎进手机壳这个行业里，你会发现事实不是自己想的那么简单。淘宝和线下生意的最大区别在于客户遍布全中国，所以，再小的行业在
淘宝也会有很大的市场需求。关键看我们如何定位和包装自己的产品。
二、查看数据的能力
查看数据包括的范围很广，包括主图数据、详情数据、产品数据、客户数据、市场数据、推广数据、seo数据等等。而作为运营，对于这些数据不仅要明确其确切含义，更要明确这些数据的应用意义。因为，店铺是个整体，任何一部分数据出问题都会反映出一些问题。而运营要做的就是，汇总观察数据，并根据数据得出结论，为下一步的优化解决方案提供支持。比如，店铺流量上升和下滑，如果我们不去分析原因，那以后就不能避免再犯类似的错误，更不能提升我们的运营能力。
三、诊断店铺的能力
诊断店铺的范围也比较广，包括访客走势、产品销量、营销策略、推广效果、活动绩效等。不仅需要我们具备数据分析能力，更重要的是要有明确的思路，我们要学会从一些蛛丝马迹洞悉店铺问题。比如发现店铺的某一项动态评分无故降低，你会简单的认为仅仅是这一项出了问题吗?你要知道，买家评分是很盲目的，如果他的心情不爽，往往不会仅仅对你某一项评分给出低分的。所以，我们要做的就是让买家只要买我们的东西就很爽，至于怎么爽，这就是你应该认真思考的问题了。
四、布局产品的能力
产品是定期上新还是一次性布局好?产品是全店推广还是重点打造?产品是各自为战还是合纵联合?产品定价是越低越好还是走高端路线?这些都是运营需要认真思考的问题。定期上新需要有很好的供应链，一次性布局产品是小卖家的做法，当然后续选款并重点打造才是真正的考验。一旦有了爆款倾向，就要集中店铺所有资源来进行推广(当然，不是每个宝贝都适合走爆款路线，爆款有风险)，一旦爆款成型，就要考虑是不是可以做关联搭配来带动其他产品，只有这样店铺才能持续增长。
至于定价，要先从人群定位开始。永远要记住，再贵的东西也有人觉得便宜，再便宜的东西有人也觉得贵，而且会很挑剔。
五、全局把控的能力
运营不仅是执行者，很多时候其实是一个协调者，需要有更多方面的能力。比如美工没有运营思路，而运营需要做的是把想法或方案准确表达给美工，而不是直接让美工来作图或做详情，反过来再以各种挑剔或不满来进行指责;再比如，由于营销策略的改变，美工换了主图，而客服没有及时修改应对策略，很容易造成团队矛盾。
这时候，运营就是一个全局把控的舵手，需要协调各部门的职能，尽量做到零差错。
六、营销推广的能力
营销推广不仅仅是推广的能力，合格的运营虽然不必精通具体操作方法，但对于思路和原理上的原理还是要懂得，并且要把中心放在店铺整体的运营走向。比如，运营可以不会开直通车，但必须懂得直通车的基本原理和推广模式。只有这样才能指导美工和推广部门进行更高效的协作。
七、人群定位的能力
人群定位在如今的电商行业非常重要，做产品之前如果没有定位好你的人群或者根本就没有这个概念，只是一味的上产品、做推广、找流量，那后果必然是做的越多，死的越快。试想，同是连衣裙，为什么有的可以卖几十，有的却可以卖到上千元。其实还是那个话题，你要始终明白，你现在面对的是全中国的卖家。人群体量大了，对应的人群分级也就多了起来。而且如今的个性化时代，如果店铺或产品人群定位不准确，那意味着以后淘宝所给的流量也将不会精准，那转化率必然会非常差，到时候哭都来不及了。
八、卖点挖掘的能力
卖点挖掘其实也是建立在人群定位上的，只有定位好了人群，才能准确挖掘卖点并合理表达给精准消费人群。举个例子，比如我想做女士沐浴露，并且发现一个与我的宝贝非常相关的优质关键词叫“沐浴露 持久留香美白”，那你说我下一步该怎样设计我的主图和详情?我必然会在我的主图和详情中用到留香及美白这两个核心卖点，并可以用使用前后对比的形式很直观的表现出来。当然，运营没必要会设计，但是挖掘卖点并指导给美工的工作必须是要做的。
九、营销策略的能力
营销策略是店铺成长的动力。比如上新优惠、节日打折、清仓处理、活动促销、满减包邮、包裹营销等等，都是运营人员熟练掌握的技能。所有这些策略的制定者及把控者肯定是运营，并且需要做好营销计划实时之后的效果评估汇总，以备后续营销策略的策划开展。
十、数据汇总的能力
运营的初级阶段一定是数据，数据是反映店铺的直接指标，要想从中看出问题，看出端倪，必须学会汇总分析数据的能力。汇总数据除了直接看生意参谋及其他工具的报表之外，自己制作表格并定期汇总也是非常必要的。比如：淘客资源汇总表、全店运营数据汇总表、店铺活动销售成果汇报表等等。这些需要自己在开店的过程中一步步积累，并形成自己的风格和技巧。
当然，运营的能力并不仅仅是我列出来的这10种，随着淘宝的变化，必然会对运营提出更大的挑战。而我们需要做的就是要不断学习、不断磨练，这有这样才能真正成为一个行业大牛，才能实现人生价值!

❾ 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