电商运营数据分析指标电商运营主要看什么数据分析，电商数据分析需要学哪些 _睿知

一、电商运营数据分析指标有哪些？
1)整体运营指标：控制流量、订单、整体销售业绩、整体指标，至少对运营的电商平台有个大概的了解。运营怎么样，是亏还是赚？2)网站流量指标：即分析访问你网站的访问者。基于这些数据，可以改进网页，分析访问者的行为等。3)销售转化率指标：分析从下单到付款的全流程数据，帮你提高商品转化率。还可以分析一些经常出现异常的数据。4)客户价值指标：这里主要分析客户的价值，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)商品指标：主要分析商品的种类，那些卖的好的商品，库存情况，建立关联模型的可能性，分析出那些商品同时销售的概率比较大，从而进行捆绑销售。6)营销活动指标，主要监测电商网站上一个活动的效果，监测广告指标。7)风险控制指标：分析卖家的评论和投诉，发现问题并改正。8)市场竞争指数：主要分析市场份额和网站排名，并做进一步调整。

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二、电商平台运营需要分析哪些数据
待分析的数据如下：1 .日访问量2、日成交额3、访问转化率4、客单价5、日总销量6、同类产品其他店铺价格。
三、电商运营的五大关键数据指标
【电商运营数据分析指标电商运营主要看什么数据分析，电商数据分析需要学哪些】我们来看一个电商五大关键数据指标的例子。问：如果网站平均停留时间较长，说明什么？对于同类型网站或者同品类的电子商务网站，平均停留时间越高的网站越有吸引力。换句话说，停留时间的长短是衡量网站粘性最重要的指标。不仅如此，停留时间与成交之间有很强的正相关关系，如下图所示：实际上，平均停留时间对销售额有正向作用，不仅线上使用，线下传统零售行业也使用。比如增加商场货架之间的距离，可以增加女性消费者的停留时间，从而促进购买。当然，这里还涉及到另一个问题，就是增加货架距离固然可以增加销量，但同时单位面积的销售产出也可能变小，所以需要衡量比较后再做决定。同时也要考虑定位问题和实际条件。第一，建立日常运营数据指标的重要性。量化公司日常运营健康状况的指数簇相当于飞机的“仪表表”(有时称为“气压计”) 。通过这些指标可以判断公司是否在正常的轨道上运行。所有的世界500强公司都有一个晴雨表系统，它有两个功能：1)决策支持；2)绩效评估。二。如何正确看待运营数据指标？在笔者之前解释品牌的帖子中，笔者曾多次做过这样的类比：通过数据指标判断一个网站是否健康，就像去医院体检一样，比如验血、血小板总数、白细胞总数、红细胞压积容量、淋巴细胞百分比、粒细胞百分比等。类比于电商网站的数据指标。通过指标是可以判断一个网站运营是否良好的，所以你需要知道两类数值：——但是，难点在于，没有足够的经验，往往很难将数据指标与背后的问题一一对应。三。常见的日常操作指标有哪些？鉴于电商行业的格局，目前天猫和淘宝的市场份额领先，所以以淘宝和天猫的数据指标为例。其他独立的B2C商城数据指标可以适当对比这些指标，基本差不多。常见的指标，其含义也很清楚，限于篇幅，在此不再赘述。以上指标主要针对PC端，移动端可以参考上表进行相应的合理权衡来得到指标。另外，有些数据指标行业没有严格严谨的定义，大部分不足以作为通用标准。因此，有些指标是可以定制的。只要对数据进行核对和比较，就必须清楚地知道数据的前提或口径。这里有四个指标需要特别说明。你可能有点不熟悉。第一个指标：商品集中度，是指占销售额或销售量80%的商品数量或比例(具体数字可自行商定) 。一般来说，商品集中度越高，下单和追单越方便，也就是越容易补货，但同时也暴露出较少的优质商品存在潜在风险，尤其是季节性的快消品品类。集中度高的商品一旦处于换季边缘，整个销售业绩就会遭受重挫，需要联系所在品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”；第二个指标：商品销售率，商品销售率=销售品种数*100%，销售品种：店内销售的商品总数；第三个指标：库存与销售额的比率，库存与销售额的比率=商店的即时库存或期末库存周期的总销售额，其中库存和销售额可以是数量，也可以是金额。第四个指标：客户重叠。现在很多电商都在实施全网分销、多品牌的策略(多品牌定位可以让市场覆盖面更广，抗风险能力更强) 。为了让新品牌更快更有效地起步和成长，通常的做法是导入网站tr
流量过早退出可能导致新品牌发展缓慢甚至发育不良，而流量过晚退出可能导致多个品牌同质化，品牌定位难以区分，无法有效产生增量市场。当然，用重叠的成熟品牌和新品牌来追踪客户的差异和特点显然是不够的。我们可以这样比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B: (1)两个品牌的客户重合比例是多少？(2)在(1)的基础上，计算重合客户的重复购买率？(3)在(1)的基础上，计算巧合顾客在B购买商品后从未返回A购物的顾客比例？(4)在(1)、(2)、(3)的基础上，客户的比例是多少？这里必须强调的是，数据指标的统计必须100%准确。数据的准确性不仅决定了未来的数据分析和挖掘。
和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。四、“晴雨表”的作用那么，建立晴雨表有何作用呢?不言而喻，作用是很大的，分为直接作用和间接作用。一方面，晴雨表可以作为数据存档的基本单元，方便及时调用;另一方面，可以自由抽取其中的关键性指标生成运营日报丶周报和月报等。建立晴雨表相对比较容易做到，但是解读晴雨表数据指标的能力就需要漫长经验的积累，否则无法看到数据背后所代表的业务状况。解读数据需要把控以下关键点：(1)知道该指标的实际值和行业参考值。例如想知道店铺的转化率水准是怎样的，就必须了解行业TOP卖家的平均转化率数值。(2)优先注意数据奇异点和数据拐点，突然变大或者变小的数据一定是受到外力的作用。例如给客户短信群发，应该在短信发出去之后极短的时间内便会出现流量拐点，如果没有出现相应的流量拐点表明短信通道没有发送出去(短信延迟)，或者客户对于长期的短信已经产生免疫的作用，抑或促销活动不能吸引到客户。(3)数据要有对比，可以是同比，也可以是环比。(4)选取合适的数据呈现形式。依据数据想要表达的意思选择相应的呈现方式非常重要，生动形象的数据展现形式能有助于快速抓住重点。五、请大家一起来讨论下这些数据指标的变化代表的意义关于数据解读，需要依靠某单个核心指标来解读，但是有时候也需要联合一组指标综合研判。笔者随机例举5个问题来讲解如何通过指标来解析数据背后的意义。请大家先把答案写在回复中。1.对于网络女装品牌的估值应该看哪些指标?2.如果收藏人数多但是成交人数少是什么原因?3.翻页数(PV/UV)越大表示网站越好么?4.回头率低一般是什么原因造成的?5.某件商品销量下滑一般是什么原因?

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四、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析？电商三个底层因素：曝光、点击、反馈，可以从这三个纬度进行深入分析。例如影响曝光的因素有关键词的数量和排名，一个词代表着一个被买家找到的渠道，能覆盖越全越好，排名跟你排在第几页有关，我们都知排名越前被买家看到点击的概率越大，目前大部分电商平台的第一页很多都是付费的位置，所以这里面会涉及到付费工具的使用问题了，工具包含了固定排名、顶级展位、直通车、橱窗、信用保障、评价体系等，剩余的才是自然排名，自然排名是建立匹配的基础上去延伸排序的。点击的影响因素很多，几个重点的要去关注优化：产品相关度、图片质量、排名位置、评价体系、信用保障、销量、回复率等。反馈的影响因素我只提两点：产品内容描述页和旺铺。
五、电商运营如何做数据分析？什么是数据：所谓数据（data），是描述客观事物的各种符号，数据包括数字、声音、颜色、文字、图像等。对于电商来说，数据很多时候就是数字，比如：流量、转化率、访问深度、宝贝好评数、客服销售占比等等。获取这些数据也很容易，基本上我用到的软件也就这几个：生意参谋、生e经、赤兔。对电商来说，数据统计包括：月度销售统计表、客服销售统计表、单品流量分布表等等。我们可以根据自身的需要，在后台采集各种数据，做出各种样式的统计表。对我来说，数据统计，有EXCEL就够了，电商没有那么深奥，EXCEL几乎能帮我们搞定所有数据统计的工作。

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六、电商平台应该分析哪些数据？要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV 。活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类 /SKU 的转化率；留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV *转化率*客单价。商品运营：流量优化和品类优化，前面提到电商行业的一大特点是商品品类或者 SKU 非常多，那么如此多的商品该如何运营，这是三个电商 APP 的首页界面（各家 Web 端布局也比较相似）：前两个是京东和国美，属于平台型的电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的 Banner ，下面是活动专区。在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类 /SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV 。一个电商购买流程的主路径：首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化分析的角度出发，我们关注转化路径每一步的转化率；通过分析不难发现最后一步“支付完成”的转化率偏低。