电商平台价格监控电商活动需要监控什么数据，中国第一神价电商监控平台 _睿知

一、电商价格监控能监控哪些数据？
电商价格监测一般以价格监测为主，如果客户需要，还可以捕捉产品的其他信息，如产品好评、销量等信息。

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二、电商数据分析需要统计哪些指标
简单来说，你需要看几个指标网站使用情况：PV/UV、在线时间、辍学率、访问深度、转化率等。流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量占比趋势等。运营数据：总销售额、订单数量、客单价、人均消费、单位商品数量、订单转化率、退货率等。用户分析：地域分布、年龄分布、重复购买率、会员注册时长。另外，以下是详细声明。你可以看看。毕竟对电商数据指标研究的越深入，对后期运营和活动越有利。电子商务数据分析体系包括网站运营指标、商业环境指标、销售业绩指标、运营活动指标、客户价值指标五个一级指标。网站运营指数在这里定义为综合指数，包括网站流量指数、商品品类指数、(虚拟)供应链指数等几个二级指数。经营环境指标又细分为两个二级指标：外部经营环境指标和内部经营环境指标。销售业绩指标根据网站和订单细分为两个二级指标，营销活动指标包括营销活动指标、广告指标、业务合作指标等三个二级指标。客户价值指数包括三个二级指数，即整体客户指数和新老客户指数。网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况。在这里，Ec数据分析联盟暂时将网站运营指标细分为网站流量指标、商品品类指标和供应链指标。1.网站流量指标网站流量指标主要从网站优化、网站可用性、网站流量质量、客户购买行为等方面考虑。流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种是通过在网站页面中插入JS代码的方法处理(从日志中收集的两种数据长短点较多。metropolis中有用于分析和建模目的的日志数据仓库。大多数企业仍然使用GA进行网站监控和分析。) 。网站流量指标可以细分为数量指标、质量指标和转化指标。比如我们常见的PV、UV、访问量、新访客、新访客比例等。属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时间、PV/UV等。属于交通质量指标。对于具体目标，涉及的转化次数和转化率属于流量转化指标，比如用户下单次数、购物车添加次数、支付成功次数和相对。2.商品类别指标商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标、供应链指标密切相关。比如商品品类结构比例、各品类销售额比例、各品类SKU销售额集中度以及对应的存货周转率等。不同产品类别的比例又可细分为商品类别的比例和不同尺寸、颜色、型号等类别的特定商品的比例等。3.供应链指标这里的供应链指标主要是指电商网站上商品的库存和发货，而不考虑商品的生产和原材料库存的运输。这里主要考虑从客户下单到收货的时间，仓储成本，仓储生产时间，配送时间，每单配送成本等。比如在仓储方面，子仓单的比例，系统空置率(与之前的商品品类指标密切相关)，物料空置率，限时上架完成率等。以及在商品配送方面，如分时订单配送率、未配送率、相关退货率、COD率等。一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值(过往消费)、潜在价值(主要来源于用户行为，以RFM模型为主要衡量依据)和附加价值(主要来源于用户忠诚度、口碑推广等。).这里，客户价值指标分为整体客户指标和新老客户价值指标，主要从两个方面来衡量
比如在这里，总客户价值指数是通过访客数量、访客获取成本和从访问到下单的转化率来衡量的。除了上述考虑，RFM模型被用作衡量老客户价值的基准。数据分析系统建立后，其数据指标不是一成不变的，需要根据业务需求的变化进行实时调整。调整时要注意统计周期和关键指标的变化。通常，单独分析某个数据指标并不能解决问题，各个指标之间是相互关联的。把所有指标编织成一个网络，根据具体需求找到自己的数据指标节点。
三、有没有针对电商的数据监测，都可以监测哪些内容？
你做电子商务的哪一块？如果是淘宝，用商家！业务可以查数据：1 。交通进入报告2 。单品搜索及流量分析报告3 。单品盈亏分析报告4 。竞争产品分析报告5 。同级商店报告6 。转换数据分析表希望对你有所帮助，请采纳！谢谢你

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四、电子商务营销中哪些数据可以用来作为营销分析的基础数据
在数据驱动的营销中，数据质量控制、数据预测和统计都要有一个系统的支持。
文/我的刀
近年来电子商务的快速发展，使得围绕电子商务的相关产业和服务迅速增加，数据运营就是一个例子。相比传统行业，电子商务对数据的依赖更大，数据获取也容易很多。再者，数据处理的工作也有很大的需求和变化：先是纯技术的数据统计，拥有它，后来是数据分析师，商业分析师，数据挖掘专家甚至数据科学家。在应用上，也有量子统计、CRM软件等各种工具。
，再到咨询公司、顾问公司等。
之所以有那么多的岗位，那么多的公司出现，就是电商企业希望自己的数据能“数据变现”，提升销售、降低成本、加快周转等等，从而达到开源销售、节约成本的目的。
数据化运营曾经在2011年非常火爆，但后来却渐渐无人提及。为何如此?
第一种原因是因为做数据的同事对商业理解不够，对运作模式理解不够。拿到一些数据推送给一线运营人员，如果经验不够，直接拿来应用，自然会产生很多问题。因为电商的整个链条非常长，从营销流程看，从各种渠道的推广到站内的导流引导(参考《站外引流+站内引导：流量不是梦!》)，到折扣策略、订单的审核、采购的回货、物流的选择、包裹的跟踪、客服的维护等等，每一步都需要很好的沟通和协调才能完成。这些工作并非仅仅数据层面上就能一次性解决，是需要每个步骤对数据的理解是一致的基础上才能完成的。
第二种原因就是那些运营人员是从零开始做起，各个部门的协作已经非常娴熟，在常规的营销、运营的层面对数据的依赖非常小，同时又熟悉市场、了解用户，对供应链又比较熟悉，这样的团队基本可以秒杀数据的工作人员。
那就意味着数据分析师们注定要失业了?这倒未必。
想在这样的团队有立足，就只能在分工协作的条件下做他们无法靠业务经验来完成的事情——数据挖掘、大数据应用。这样的应用场景是：具有相同兴趣偏好、相同消费习惯的用户群、用户的支付方面的风险控制、用户流失预警、匹配各种用户群的商品组等等。对这些场景可以组合多种营销策略，而达到销售的目的。
而对于销售以后的事情，比如如何保证订单不缺货，选择好的物流及时发货，并能给用户及时的反馈包裹情况等都需要内部的运营系统。当然，除了系统方面的支持外，还需要很多的人力执行层面的执行，仓库的拣货、打包，物流人员的取包、送货等等。尽管这些都不能由机器或者系统代替，但数据中心完全可以提供相关的支持支持。
数据化运营可以在整个公司的运营体系中发挥很大的作用，如果有数据中心的支持，除了可以监控运营的整个流程，还能提供相关的KPI数据、人力管理数据、财务数据等，使得公司能方面快捷的知道公司运营的各个关键节点的表现，以方便做出各种决策，在执行层面能制定出更优化的、更高效的战术。
主题营销是数据化运营中最常见的动作。因为各种节日的活动促销非常频繁，一到节假日就会发现各种促销活动蜂拥而至，无论是商场还是超市都是如此。而线上的电商则更是疯狂，不仅造出了光棍节，还有了诸如“94”备货节之类的节日，更不用说各家自己搞的店庆什么的了。同时，这些主题营销的影响一般比较大，主要表现为：站外流量、站内商品的热销和缺货、团队协作的不顺畅、仓库的发货压力、采购的回货不及时。
当电商遇到这些问题的时候，我们就能说是时候启用数据分析了。
从数据营销的角度看主题营销活动，可以分四个阶段：数据准备、实施、反馈、总结推广。其核心思路：找出主题及相关的热词，然后针对热词做出站内的调整、站外的引流，然后跟单完成订单的发货。
第一阶段：数据准备
数据准备阶段是要对进行营销的主题进行分析，选取符合主题的词，进行商品和用户选择、市场推广、站内商品陈列的调整。然后在推广、站内热词、商品布局达到团队的理解一致。完成初步的准备。
1. 明确市场推广策略
市场推广需要考虑大的氛围，如整个电商环境是否参加，参加的力度是多大，主打什么品类，推广的主要渠道有哪些，各个渠道是以什么方式进行。这些是要明确的。举例来说，有的网站是以论坛为主，比如外贸电商中的DX，就要在产品的测评文章上下工夫，找出符合主题的宣传点，确定关键词，然后根据这些词来选择商品，在论坛写出专业的测评帖子。帖子的曝光率在数据中有相关的体现，基本能估算其中的流量，如果和版主合作，流量和转化都会比较不错。在SEM方面可操作的范围不大，如果大家都做同一个主题，热词的选择会比较相近，根据市场投放的费用，基本就定死了用多少关键词。综合各个渠道看，关键词的选取、论坛的文章、社交网站的主题要保持一致，且非常明确，在推广的各个团队要一致。
2. 主题和热词
主题是企业要打的一个点是什么?如果一个竞争对手打低价，你就可以打真品、高端、低价、快速送货、赔付等等。热词的选取可以参考站内搜索列表和站外投放列表。站内的热词是要转化率的，站外的热词是引流的。对应站内和站外的热词在数据中心都应该有对应的搜索人数和进入人数，及对应的转化情况。站内的热词选定后，也可以拿给站外进行推广。
3. 用户群和商品
热词定义完成，就可以根据主题和热词选择用户群和商品了。还是以化妆品为例，用户群可以选取有购买过的女性，如果主题更明确点，比如母亲节，可以定位年龄。还有就是购买过女性商品的男性。如果数据中心记录了搜索热词对应的用户，那他们也算作目标用户群里。有了用户群和主题，品类人员就要根据用户群的大小、主题和热词去选择相关的商品。商品的切合度要和主题一致，同时在价格段上有区分，折扣上有吸引，商品质量有保证。最常见的做法就是拿品牌商品做一个折扣去引流，然后利用各种非折扣商品的销售来弥补品牌商品的亏损。
4. 站内商品布局
站布局可以分为三个点：搜索、广告位、专页。搜索就是根据挑选的商品进行搜索优化，选出的热词在站内的搜索结果列表是可控的，保证选出的商品在选出的热词产生的搜索列表的曝光度，一般的系统可以完成这些。广告位是针对主题活动的，在站内一般不会所有的广告位都参加这样的主题活动，除非是非常大的活动，特别那种品类分工比较明确的平台。手机的广告位一般不会放化妆品的商品推荐。所以，一般做到某个类目里面即可。专页多用来放在首页的flash里，同时又可以作为一个着陆页进行推广。如果专页里面有不同的属性导航，属性可以用对应的热词来做，这样还可以让SEO的团队进行相关的SEO优化，也能有些自然搜索流量，不过这样的见效较慢。
第二阶段：实施
在相关准备完成后就可以做对应的实施了，核心是要做好各个团队的步调一致，主要是时间的协调。应对突发情况在各个团队间如何处理。
1. 商品处理
实施阶段商品的最易出现的问题是卖断货，如果选择的商品突然发生了“超卖”现象，实际库存满足不了订单的需求，就要去联系采购确认市场是否能回货、回货的市价是多久、下单的用户是否能及时的送达。如果回货时间只能满足部分订单，那离发货点远的用户订单可能就要通知客服取消订单了，这种情况应该在早期有个预判，给采购的团队有相关的通知出来，这也是团队协作要做的关键。对于哪些没卖出去的商品怎么处理?可以参考之前的文章《库存积压巧盘活之四大招数》。
2. 用户通知
EDM和手机短信等方式的通知是比较普遍的方式，对应起来还可以有优惠券产生，主要的是在第一阶段选取的用户群对应着陆页面要好，如果站内的专页有相关的属性导航，可以直接着陆到属性导航页。EDM有相关的时效性，用邮箱的大部分都是办公室一族，时间要选择好，比如早上7点半，下午5点。都可以保证自己的邮件在他的邮件列表里排名是top的。
3. 站外引流
论坛和SNS的网站一般时效性比较差，一个帖子发完后，最近几个小时的曝光是最高的，放出去后，推广人员要及时跟进，主要是相关的互动。不管是售前客服的及时互动，还是推广人员的及时互动都会影响转化，最怕的是客服和推广不知道具体的活动的规则，不熟悉商品，这个也要在之前进行相关的沟通，甚至培训。
4. 跟单
不要以为用户付了款，你就能收到钱。最常见的情况是就那种无库存销售的商品，超卖的商品也算在这个里面，在发货过程中是优先发那些买了很多商品的用户，还是优先买了单个商品的用户是要进行考虑的。对那些买很多商品的用户进行相关的拆单，等货等情况，在前期要做相关的规定，执行中系统有相关的支持。重点客户可能要单独的发货，走物流。缺货、回货、发货情况要进行及时的数据跟踪。当然这些数据中心都可以在数据上有一定的支持。
第三阶段：反馈
活动结束后，就要等着各方的反馈了，用户的、客服的反馈、物流是否通顺等等，反馈的核心是市场推广、商品选择、客服跟踪、采购回货、物流跟踪的在活动的配合是否顺畅，有无发现主题推广不一致的情况，整合营销的打法是要整个团队顺利的沟通，不是各自完成各自的KPI，像主题活动的客服培训、推广培训是要有的，商品推广力度、范围需要通知采购的，诸如此类的问题一定是跨部门整体作战才能完成的。
1. 数据反馈
前期确定的相关目标的完成情况是什么样的，投入的人力资源是什么样的，产生这样的情况的原因是什么样的。然后评估收益，并在数据中心对本次活动产生的数据进行归总。在此后的活动中备查。核心指标根据活动主题来定，常见的是注册用户、购买用户、退款用户、销售额、毛利、毛利率、销售件数、推广费用。
2. 团队协作反馈
一般的营销活动，大家比较关注前期的市场推广，而忽略平台内部的商品布局，忽略订单完成后的补货、发货情况，作为电商企业，一个长长的链条中，那个环节出问题，影响销售的情况，或者是成本的增加，对于电商这种节奏快，业务变化大的企业，团队的整体协作，比单个团队更重要。
3. 人力反馈
如果整合内部资源做活动，人力的投放是要控制的，有的企业做个1111要备战3个月，活动多了，企业内部根本无法承担。但也经常看到十几个几个人的团队做的销售和几百人的团队差不多，原因是什么?可能有一种答案就是十几个人的团队小团队专业，大团队协作好。活动的一个产出就是人力投入的控制，通过这样的控制可以让团队更顺畅的沟通，按项目管理的角度说就是严格控制各个团队的输入、输出，每个团队必须保证本团队的结果质量和时间控制。
在三个阶段的营销过程中，团队的沟通至关重要，而沟通的高效往往建立在良好的数据支持上面，大家交流的数据统计口径是一致的，面对数据的理解是一致的，才能在协作中达到高效的沟通和融合，对于数据质量的把控、数据预测和统计都要一个系统来支持，而用户群的选择，商品的选择更是需要分析团队，甚至挖掘团队来支持。这就是数据营销。
五、电子商务运营数据一般分析哪些？独立访客量（UV）、页面的浏览量（PV）、转化率同时还有同期相比，和往日相比。一般就这五个数据。期它的看不看都没有什么。

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六、电商数据分析应该从哪些方面进行分析从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析：1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。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，进一步进行调整想要更精准的了解电商平台的数据分析，推荐咨询情报通。情报通全面覆盖国内外主流电商平台全类目电商数据，可进行多重属性交叉分析，通过对不同属性组合进行分析，指导生产、指导订货，指导制定广告投放策略，应用严谨的方法，进行数据爬取、数据计算、数据整理，常规数据日级抓取，直播数据分钟级抓取，每周进行数据更新，可以随时登录系统进行查看。
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