電商銷售數據如何分析?

General 更新 2024-05-17

電商平臺應該分析哪些數據？具體怎麼去分析

賣家分析競爭對手，在選款或者市場競爭環境分析得到競爭小市場大的產品，其次是賣家本身很難看出自己的問題，或者只知道有問題，不知道如何去突破。通過多分析優秀的競爭對手運營思路和爆款人氣寶貝，不斷從對手中學到好的打法，通過跟對手的差距比較來發現自己的問題加以改進，店查查和淘寶官方的免費工具量子店鋪經丶淘寶指數是很方便的工具，而且不用花錢。

一. 選擇合適的對手：從淘寶搜索入手，找符合自己的目標的賣家：寶貝標題有特定關鍵詞的丶寶貝屬性有特定屬性詞丶價格在自己標定範圍，而且還有一個很重要的，等級和自己相近的，也就是說你是心級賣家去找金冠黃冠賣家來分析是毫無意義的，而且分析不是找銷量大的而是找活力強的競爭對手

二丶競爭店鋪分析

競爭店鋪分析我們應該主要關注的指標是店鋪創建時間丶主營類目丶dsr，那些寶貝是主銷產品，這個店鋪的類目銷量分佈丶動銷SKU有那些，大家都可以很容易從圖表中看到結果

三丶競爭寶貝分析

1、跟蹤對手數據的每天變化：銷量丶收藏丶評論丶瀏覽量（C店才有）丶轉化率丶收藏率丶寶貝創建時間（主要就是了解對手產品的起始週期）

2、價格丶運費策略丶促銷策略的差別

主要是折扣，或者有沒有做VIP折扣，是否包郵這些，促銷策略大家可以通過標題看到一些活動的蹤跡，很多淘寶官方或者第三方活動都需要修改標題，大家從標題修改變化丶時間丶成交量這些來判斷競爭寶貝做了什麼活動，帶來了多少銷量等等

3、買家購買行為分析

賣家購買時間丶購買頻度丶數量可以分析競爭對手的客戶粘度和回購率，很多店鋪是靠回頭客來形成大量銷售的，特別是化妝品是需要定期購買的，單個寶貝的買家分析是不全面的，全店買家成交記錄的提取可以更加客觀看到這個店鋪有多少忠實買家，當然對自己店鋪買家成交記錄分析也是相當實用，已經是CRM的基本功能了。我們以前還有一個做法，針對特殊產品的，比如狐臭淨，這個產品是無法斷根的，那些說能夠斷根的全是忽悠人，這種產品和化妝品都有一個特性，就是大量重複購買，一般兩三個都會來買一次，我們採用一個方法就是將狐臭淨價格範圍選定，找銷量前幾頁的寶貝，挑選出跟自家寶貝類似的，將他們的買家購買記錄全部提取出來，專門安排一個客服去公關，送小樣給他們試用。這些數據也可以分析出好些賣家的銷量是否刷單而來

很高興你能關注你店鋪的數據，那麼你能堅持關注嗎？堅持關注，去學習數據。你會發現運營的問題，你會讓你的店鋪發生改變。也許有一天你會成為用數據指導運營的高手，去堅持看數據，讓這個好的習慣為你帶來質的改變吧。你現在做的事情不是馬上就能看到成果的，但你持續下去，一段時間以後就會看出效果來。

電商數據分析需要統計哪些指標

數據指標

1.電商總體運營指標

數據指標

電商總體運營整體指標主要面向的人群電商運營的高層，通過總體運營指標評估電商運營的整體效果。電商總體運營整體指標包括四方面的指標：

（1）流量類指標

獨立訪客數（UV），指訪問電商網站的不重複用戶數。對於PC網站，統計系統會在每個訪問網站的用戶瀏覽器上“種”一個cookie來標記這個用戶，這樣每當被標記cookie的用戶訪問網站時，統計系統都會識別到此用戶。在一定統計週期內如（一天）統計系統會利用消重技術，對同一cookie在一天內多次訪問網站的用戶僅記錄為一個用戶。而在移動終端區分獨立用戶的方式則是按獨立設備計算獨立用戶。

頁面訪問數（PV），即頁面瀏覽量，用戶每一次對電商網站或著移動電商應用中的每個網頁訪問均被記錄一次，用戶對同一頁面的多次訪問，訪問量累計。

人均頁面訪問數，即頁面訪問數（PV）／獨立訪客數，該指標反映的是網站訪問粘性。

（2）訂單產生效率指標

總訂單數量，即訪客完成網上下單的訂單數之和。

訪問到下單的轉化率，即電商網站下單的次數與訪問該網站的次數之比。

（3）總體銷售業績指標

網站成交額（GMV），電商成交金額，即只要網民下單，生成訂單號，便可以計算在GMV裡面。

銷售金額。銷售金額是貨品出售的金額總額。

注：無論這個訂單最終是否成交，有些訂單下單未付款或取消，都算GMV，銷售金額一般只指實際成交金額，所以，GMV的數字一般比銷售金額大。

客單價，即訂單金額與訂單數量的比值。

（4）整體指標

銷售毛利，是銷售收入與成本的差值。銷售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除沒有計入成本的期間費用（管理費用、財務費用、營業費用）。

毛利率，是衡量電商企業盈利能力的指標，是銷售毛利與銷售收入的比值。如京東的2014年毛利率連續四個季度穩步上升，從第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，體現出京東盈利能力的提升。

2.網站流量指標

數據指標

（1）流量規模類指標

常用的流量規模類指標包括獨立訪客數和頁面訪問數，相應的指標定義在前文（電商總體運營指標）已經描述，在此不在贅述。

（2）流量成本累指標

單位訪客獲取成本。該指標指在流量推廣中，廣告活動產生的投放費用與廣告活動帶來的獨立訪客數的比值。單位訪客成本最好與平均每個訪客帶來的收入以及這些訪客帶來的轉化率進行關聯分析。若單位訪客成本上升，但訪客轉化率和單位訪客收入不變或下降，則很可能流量推廣出現問題，尤其要關注渠道推廣的作弊問題。

（3）流量質量類指標

跳出率（Bounce Rate）也被稱為蹦失率，為瀏覽單頁即退出的次數/該頁訪問次數，跳出率只能衡量該頁做為著陸頁面（LandingPage）的訪問。如果花錢做推廣，著落頁的跳出率高，很可能是因為推廣渠道選擇出現失誤，推廣渠道目標人群和和被推廣網站到目標人群不夠匹配，導致大部分訪客來了訪問一次就離開。

頁面訪問時長。頁訪問時長是指單個頁面被訪問的時間。並不是頁面訪問時長越長越好，要視情況而定。對於電商網站，頁面訪問時間要結合轉化率來看，如果頁面訪問時間長，但轉化率低，則頁面體驗出現問題的可能性很大。

人均頁面瀏覽量。人均頁面瀏覽量是指在統計週期內，平均每個訪客所瀏覽的頁面量。人均頁面瀏覽量反應的是網站的粘性。

（4）會員類指標

註冊會員數。指一定統計週期內的註冊會員數量。

活躍會員數。活躍會員數，指在一定時期內有消費或登錄行為的會員總數。

......

電商平臺應該分析哪些數據？具體怎麼去分析

眾所周知，電商平臺定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這裡可以做的數據圖表類型很多。

一、時間維度

從時間維度上來看，除了顯示分析週期的數據，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、價格維度

本次分析我主要是從商品類別、價格等多角度來進行商品數據分析，先是商品總的數據預覽

這是選取8月23日的數據，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......數據真實的反應是這樣，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、價格分佈情況，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網站客單價，網站的價格定位甚至是主要人群定位都會很清晰。比如，某個網站均價5000，那可能可以屬於輕奢侈品網站了，可能主要人群是年收入過10萬的女白領等等，這個依不同網站而定。

以上只是簡單分析商品的某些數據，商品還能進行關聯性、TOP10、採購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平臺除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析，有空再一起探討！

電商數據分析需要統計哪些指標

簡單來說，你需要一下幾個指標

①網站使用：PV/UV、在線時間、跳失率、訪問深度、轉化率等；②流量來源分析：各渠道轉化率、ROI、自然流量比重趨勢等；③運營數據：總銷售額、訂單數、客單價、人均消費、單均商品數、訂單轉化率、退貨率等；④用戶分析：會員的地區分佈、年齡分佈、重複購買率、註冊時長。

另外，下方是比較詳細的說法，您可以看一下，畢竟對於電商數據指標的研究越深刻，越有利於後期運營及活動的開展

電子商務數據分析體系包括網站運營指標、經營環境指標、銷售業績指標、運營活動指標和客戶價值指標五個一級指標。

網站運營指標這裡定為一個綜合性的指標，其下面包括有網站流量指標、商品類目指標以及（虛擬）供應鏈指標等幾個二級指標。經營環境指標細分為外部經營環境指標和內部經營環境指標兩個二級指標。銷售業績指標則根據網站和訂單細分為2個二級指標，而營銷活動指標則包括市場營銷活動指標、廣告投放指標和商務合作指標等三個二級指標。客戶價值指標包括總體客戶指標以及新老客戶指標等三個二級指標。網站運營指標主要用來衡量網站的整體運營狀況，這裡Ec數據分析聯盟暫將網站運營指標下面細分為網站流量指標、商品類目指標、以及供應鏈指標。

1.網站流量指標

網站流量指標主要用從網站優化，網站易用性、網站流量質量以及顧客購買行為等方面進行考慮。流量指標的數據來源通常有兩種，一種是通過網站日誌數據庫處理，另一種則是通過網站頁面插入JS代碼的方法處理（二種收集日誌的數據更有長、短處。大企業都會有日誌數據倉庫，以共分析、建模之用。大多數的企業還是使用GA來進行網站監控與分析。）。網站流量指標可細分為數量指標、質量指標和轉換指標，例如我們常見的PV、UV、Visits、新訪客數、新訪客比率等就屬於流量數量指標，而跳出率、頁面/站點平均在線時長、PV/UV等則屬於流量質量指標，針對具體的目標，涉及的轉換次數和轉換率則屬於流量轉換指標，譬如用戶下單次數、加入購物車次數、成功支付次數以及相對應的轉化率等。

2.商品類目指標

商品類目指標主要是用來衡量網站商品正常運營水平，這一類目指標與銷售指標以及供應鏈指標關聯慎密。譬如商品類目結構佔比，各品類銷售額佔比，各品類銷售SKU集中度以及相應的庫存週轉率等，不同的產品類目佔比又可細分為商品大類目佔比情況以及具體商品不同大小、顏色、型號等各個類別的佔比情況等。

3.供應鏈指標

這裡的供應鏈指標主要指電商網站商品庫存以及商品發送方面，而關於商品的生產以及原材料庫存運輸等則不在考慮範疇之內。這裡主要考慮從顧客下單到收貨的時長、倉儲成本、倉儲生產時長、配送時長、每單配送成本等。譬如倉儲中的分倉庫壓單佔比、系統報缺率（與前面的商品類目指標有極大的關聯）、實物報缺率、限時上架完成率等，物品發送中的譬如分時段下單出庫率、未送達佔比以及相關退貨比率、COD比率等等。一個客戶的價值通常由三部分組成：歷史價值（過去的消費）、潛在價值（主要從用戶行為方面考慮，RFM模型為主要衡量依據）、附加值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這裡客戶價值指標分為總體客戶指標以及新、老客戶價值指標，這些指標主要從客戶的貢獻和獲取成本兩方面來衡量。譬如，這裡用訪客人數、訪客獲取成本以及從訪問到下單的轉化率來衡量總體客戶價值指標，而對老顧客價值的衡量除了上述考慮因素外，更多的是以RFM模型為考慮基準。

數據分析體系建立之後，其數據指標並不是一成不變的，需要根據業務需求的變化實時的調整，調整時需要注意的是統計週期變動......

如何做電商數據分析

目前我也從事數據分析，主要用到的是數據透視表；主要是提供一些報表供領導參考。其實我感覺應該用到了5W2H分析法，領導還跟我說過SWTO矩陣分析法，讓我下去仔細研究。

據說數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。

電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分佈，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻採用的是數學模型分析預測的。

小型電商如何進行大數據分析

我認為關鍵是要與業務相結合，要有數據準備，然後有一定的數據分析工具。至於分析的內容的話，可以分析很多方面的，比如說平臺運營效果分析、供應鏈分析、人員績效分析、用戶生命週期等等，從而建立一個模型。如果簡單的分析不能滿足公司需求的話，可以使用數據分析工具。現在市場上也有很多很好用的數據分析工具，例如國內的finebi等。

電商平臺應該分析哪些數據？具體怎麼去分析

我們在做電商運營中，常常會在網站設計上花費更多的精力，其目的是為了吸引更多的人駐足瀏覽，但有時候效果卻事與願違，造成這種結果的原因很多，如用戶人群定位不準確，網頁設計不合理，網站廣告投放不合理等等，本期我們將對網頁效果做個簡單的闡述。

三個指標：

首先要了解影響頁面效果分析常見的三個數據指標：網頁項目分析（二跳率）、商品陳列分析、場景分析。二跳決定頁面質量，商品陳列決定拜訪內容，場景分析發現流失原因。

如何優化頁面效果：

一、網頁項目分析優化：

通過“網頁項目分析”瞭解重點頁面的頁面質量.二跳率

所有重點頁面的瀏覽量、用戶數，二跳率、用戶點擊率數據。其中瀏覽量、用戶數等指標反映頁面的流量大小，二跳率、點擊量、點擊率、加載時間反映頁面的質量，尤其二跳率越高頁面質量越好。

二、商品陳列分析：

1.優化頁面點擊（如圖）：

通過頁面點擊瞭解頁面不同區塊/位置的點擊量大小，進而瞭解用戶最關注的區域/位置。；瞭解頁面或者區域內不同信息的點擊量大小，進而瞭解用戶最關注的內容。頁面點擊的主要目的就是優化頁面結構和佈局。

2. 產品類目優化：（如圖）

對產品類目優化，關注大家熱搜的產品是什麼？哪些品牌受歡迎？最終轉化率是多少？最終目標是為了很好的優化產品類目，合理分類。

3.用戶性質-用戶地域、時段、來源分析

某個網頁項目的地域分佈數據。，某個網頁項目的流量來源與來源質量差異：包括站外來源，站內來源。網頁項目分析時段統計用於查看時段或當天 24 小時，產生的瀏覽量和點擊量，同時24小時可以和昨日、上週同日、上月同日做瀏覽量和點擊量對比。其目的是更好的優化來源途徑。

三、場景分析

場景分析是為了更好的發現用戶流失的原因，掌握每個購物環節用戶是如何流失的。

購物流程：從單品頁開始，直至訂單成功（或者支付成功）。註冊流程：一般僅為註冊信息填寫、註冊成功兩個步驟，少數會包含激活成功。活動參與/用戶互動流程：從活動參與/用戶互動的第一個環節開始，直至完成。

案例分析：

上述我們分析瞭如何對頁面效果進行優化分析，下面我們以2個熱點圖為案例對上述進行分析。

圖一：

通過圖一我們瞭解到哪些內容的點擊情況和預期差別很大？頁面的重點內容是否為點擊熱點？頁面各版塊的點擊情況如何？首頁第一屏和第二屏的點擊差別是否很大？放在不同位置相同內容點擊差別是否很大？推薦區域的內容用戶是否關注？

圖二：

我們通過圖一掌握的數據，對網頁進行優化，產品板塊如何設置，熱點產品如何擺放等。

圖三：

通過場景分析發現關鍵流程執行率低的原因，哪個環節流失的多，如何流失的？而從根據這些數據去優化設置購物流程，從而提升轉化率。

綜上所述，影響頁面效果的因素很多，本期內容所闡述的三個指標是最基礎的，但也是最關鍵的，就好比是大樓的地基，地基決定樓層高度，基礎性的數據不做好，其它做更多也是枉然！

電子商務運營數據一般分析哪些？

流量轉化數據，來訪ip的到訪頁面，可以通過第三方工具Topbox監控電商的來源渠道轉化數據；搜索引擎免費/付費關鍵字轉化數據；廣告轉化數據監控；以及對EDM，SMS進行監控和分析。

如何進行電商交易數據的分析，都有哪些方法

首先，你是否具備數據化思維呢？你對數據敏感嗎？另外，都說工欲利其事必先利其器，

電商銷售額下降，應該從哪些數據維度分析

摘自：YiShop電商系統

要構建電商數據分析的基本指標體系，主要分為8個類指標

1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平臺有個大致瞭解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。

2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。

3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。

4. 客戶價值指標：這裡主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。

5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的機率比較高，而進行捆綁銷售，有點像啤酒喝尿布的故事。

6. 市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。