1樓：全球塑膠網
一、時間維度
從時間維度上來看，除了顯示分析週期的資料，最常用的分析方式是同比和環比，時間區間可以是年、季和月，甚至是周，不過周相對用的少。
二、商品類別、**維度
本次分析我主要是從商品類別、**等多角度來進行商品資料分析，先是商品總的資料預覽，如圖（圖表在bdp個人版上製作的）：
這是選取8月23日的資料，可以看出，整個平臺的上架的商品量還有4372萬，量還比較多；商品好評率為93%，是整個平臺的平均值，那應該還算不錯啦！本月的月銷量還有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%應該問題不大，相當於這個超額完成銷量啦，是不是平臺近期上架了很多夏天商品，所以8月份超額完成也是正常，比如游泳三件套、風扇等等。還是這個月做了什麼活動，讓這個月的銷量比預定的目標稍微好一些......
資料真實的反應是這樣，至於原因還是需要自己去找哈。
自己平臺上的上架商品的數量、**分佈情況，作為運營者應該很瞭解的，均價當然也要了解，均價可能直接影響到**客單價，**的**定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個**均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品**了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同**而定。
以上只是簡單分析商品的某些資料，商品還能進行關聯性、top10、採購情況等分析，大家依據自己的**實際情況進行分析。當然，電商平臺除了商品分析，還有訂單資料、使用者行為等分析，有空再一起**！
注：資料圖表來自bdp個人版！
2樓：雙子鐵錘小妹
幾個方面吧，使用者屬性，包括消費者的年齡、性別、區域、競品銷售情況，從銷量、銷額、投放渠道、熱銷產品規格、**資訊、**變動等方面。對比方式可以周月度環比、同比發現問題，相關的電商分析軟體也有很多，奧維雲、慢慢買大資料、魔鏡市場分析......
電商平臺應該分析哪些資料？具體怎麼去分析？
3樓：名
電商平臺的資料分析，應該關注五大關鍵資料指標和三個關鍵思路。五大關鍵資料指標是活躍使用者量、轉化、留存、復購、gmv；三個關鍵思路是商品運營、使用者運營和產品運營。
4樓：小皓粉絲團
最近找到了一個資料視覺化東西，bit超級資料剖析渠道，它整合了**、京東、阿里雲、鷹眼資料等外部資料運用，大大節省了資料蒐集的時間，並且操作簡略，還有許多免費的職業模板能夠運用。
5樓：尼德霍格綾羅
指標很多，選擇幾個看重的關鍵指標，建立一個模型，每天更新指標資料，一段時間後就清楚店鋪的一些具體情況，但是要堅持，因為這個需要不斷跟進不斷更新。
6樓：匿名使用者
首先要構建電商資料分析的基本指標體系，主要分為8個類指標，即： 總體運營指標，.**流量指標，銷售轉化指， 客戶價值指標，商品類指標，市場營銷活動指標，風控類指標，市場競爭指標。
以上總共從8個方面來闡述如何對電商平臺進行資料分析，當然，具體問題具體分析，每個公司的側重點也有所差異，所以如何分析還需因地制宜。
7樓：絆絆
電商資料分析只需要分析三個資料：流量、客單價、轉化率。首先你要了解電商的**公式 ：銷售額=流量x客單價x轉化率。
8樓：消化
大部分都是對行為型別做資料分組，這裡說個不一樣的思路。資料嘛，不是憑空來的，不是使用者製造的資料，就是平臺自有的資料，又或者市場的動態資料。這樣的話我們可以從使用者，市場，平臺三個產生資料的主體去對資料進行分類彙總。
從使用者這個點來說，大致的也就是**，行為和去向。
9樓：知86668採忻
電商運營主要的資料指標有幾大類，包括總體運營指標、**流量類指標、銷售轉化指標、客戶價值指標、商品及**鏈指標、營銷活動指標、風險控制指標和市場競爭指標。不同類別指標對應電商運營的不同環節，如**流量指標對應的是**運營環節，銷售轉化、客戶價值和營銷活動指標對應的是銷售環節。
10樓：回憶
傳統意義零售業會分析2個指標。我個人覺得電商可以加第三個。其他就別加了，加了你也分析不過來。
什麼市場佔有率什麼的也別算了，根本不靠譜，市場是多大，佔有了多少，只能通過一個方法來分析，那就是說好聽了叫估計，說難聽了叫yy。這兩個指標是: basket size和return rate。
電商資料分析應該從哪些方面進行分析
11樓：ecdataway資料威
1、銷售狀況分析：主要分析本月銷售情況、本月銷售指標完成情況、與去年(或上月)同期對比情況。通過這組資料的分析可以知道同比銷售趨勢、實際銷售與計劃的差距。
2、銷售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利額情況，與去年同期對比情況。通過這組資料的分析可以知道同比毛利狀況，以及是否在商品毛利方面存在不足。
12樓：
我一直在問答談運營技術。但是我認為，我最強在於資料跟視覺。
我認為，競爭到最後，運營跟運營之間的差距是從資料跟視覺開始區分的。
今天我們恰巧有時間來談談資料。
什麼是資料分析思維？
資料分析思維，我認為是：把行為轉化為資料-通過資料反推行為。
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，我就知道你大概一週內要來大姨媽。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。
這就是資料分析的基本思維。
學會資料分析的基本思維，只能說，你勉強具備資料分析的可能。
那麼做資料分析。需要明白幾個東西。
1、資料樣本：資料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，要中國女性的姨媽週期，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**知識有所涉獵，歡迎廣大適齡未婚女性知友來信諮詢）。
實戰中經常犯的例子是：平銷轉化率很好的單品，在聚划算賣不好。平銷轉化率不好的某些單品，聚划算反而會賣爆？
為什麼呢？想想，別問我，自己想。鬧不明白就別嘗試做電商的資料分析了。
2、資料選擇：實際上我們會遇到很多的資料，但是有些資料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**，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。拿出來你的資料。
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，就是通過資料之間的變化，來分析可能出現一些什麼問題或者變化。然而當一個資料量變化的時候，往往其他的資料也會發生變化。
所以我們需要清晰什麼資料之間是正相關，什麼是反相關，他們之間的關係，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。
我就談談資料分析的框架，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資料讓別人講吧。
碼字有些累。謝謝
13樓：
使用者、商品、渠道。對電商行業稍有涉及的人都知道能撬動這“三座大山”唯有“進行資料分析”這一個“支點”。資料運營分析是每一個“電商人”都需要掌握的技能，沒有一個具體的行業框架，盲目去操作是電商運營的大忌。
電子商務運營資料一般分析哪些？
14樓：衝浪**優化
一、瀏覽、建立訂
單，支付訂單轉化；
二、商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，建立訂單，版支付等權五步轉化趨勢；
三、商品兩個時間區間的銷量、金額、客單價對比分析；
四、**首頁、頻道頁對商品瀏覽、建立訂單，支付訂單轉化；
五、**首頁、頻道頁對商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，建立訂單，支付等五步轉化趨勢；
六、**頁面廣告位對商品瀏覽、建立訂單，支付訂單轉化；
七、自定義商品組功能，重點對商品活動、商品類目進行統計分析。
15樓：
流量轉化資料，來訪ip的到訪頁面，可以通過第三方工具topbox監控電商的**渠道轉化資料；搜尋引擎免費/付費關鍵字轉化資料；廣告轉化資料監控；以及對edm，sms進行監控和分析。
16樓：
這個說起來就比較多了。比如說使用者細分分析，頁面瀏覽情況分析，營銷效果的監控與分析等等。運營需要做的工作都可以用資料來指導，重點是自己能不能夠收集到正確的資料以及發掘資料背後的資訊。
17樓：路林欣
想運營好電商，懂得分析很重要，哪些資料指標是比較關鍵的呢？
18樓：匿名使用者
經濟基礎環境（網路可達性、物流可達性、支付可得性）；
市場活躍狀況及供需版關係（網路活躍權度指數、網路消費**指數、網路經營**指數、網路融資環境指數）；
經濟規模走勢（網路消費指數、網路投資指數、網路**指數）；
經濟總量（電子商務經濟增加值、電子商務就業量）洛陽儒墨科技公司——產業經濟資料監測、**與政策模擬平臺
跨境電商平台，區別，有哪些，主流的跨境電商平台有哪些
跨境電商平台主要有亞馬遜 速賣通 ebay wish等。成熟的跨境電商平台 速賣通 亞馬遜 ebay wish shopee 蝦皮 這五個平台都是做跨境電商的，看你自己偏向於那個，同時跨境電商收付款可以用cbi銀行這一類的，個人免費開。速賣通 是阿里巴巴一家旗下的平台，相當於我們國內的 是一樣的，主...
電商平台的組成有哪些，常見的電商平台有哪幾種模式？
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