电商数据分析(电商运营如何做数据分析？)

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正文

1、电商运营如何做数据分析？

电商运营当以数据分析为主，有一句话是，千万人撩你，不如一人懂你，这句话在互联网圈可以说成是，真正的了解用户，才能得到用户，所以，没有最好的数据，只有更加专业。

大数据分析可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注，excel表格大多用来是记录数据，有了记录才能研究出针对性的方案。

电商运营通常会遇到一些相对笼统的问题，比如：广告的投放是否精准，用户体验如何优化、产品定位等，这类大众问题通常是结合消费人群的需求特性、优化及调整产品框架去解决。

这几年互联网的迅速发展，“智能”二字基本上是遍布生活的各个角落，不说大的，智能手机基本人手一台（除去年龄较大的小部分群体或者偏远的贫困山区），那做电商运营的数据分析，就拿淘宝来讲，数据的记录与分析，无线端肯定是首推，细分到：产品流量变化、占比、爆款、等等手机端问题的分析和改善；细分运用专业名词来讲就是颗粒度，我们在分析定性的过程中有一个极为重要的概念叫做“颗粒度”，既然做数据分析就不能马虎，把数据细化到某种程度，上文说到过，精准、特性、框架，这些带有一定透明的数据都是要让用户变得立体、清晰，这样你的产品才能更为精确的投入，这就类似用PS做图一样，图片放大了呈现出来的就是小方格，类似于马赛克，但它并不是模糊，反倒是更加的透明化；比如：

“这是一台手机”

“这是一台智能手机”

“这是一台充电5分钟通话2小时智能手机”

“这是一台充电5分钟通话2小时OPPO R9智能手机”

上述过程中，当它是一台手机时，它身上就具备手机的共性，但当它是一台只能手机时，显然它就不能代表老年机了……直至细化到它是一台充电5分钟通话2小时OPPO R9智能手机时，它就只能代表这一特定品牌、特定型号的手机了。

那既然讲到数据分析方法，说一个我在职的电商行业，淘宝店家

店铺管理分为两大类：店铺基础、活动策划，其它小一点的就是引流渠道的开拓（手机活动），行业相关，比如电商资讯（帮派、淘宝首页专区），行业数据分析与整理（全网热销产品TOP20、上升幅度最大TOP10）

店铺基础

数据分析那肯定是离不开生意参谋、生意经、直通车数据分析等，重点关注的就是PV、UV的变化与检修；那么电商每天盯的是什么？那肯定是销售，销售的构成：销售额=流量*转化率*客单价，这就是电商产品的核心KPI公式。作为一个电商数据分析者一定要了解运营、商务、采购、供应链、物流等等，总的来说，要深入一定的业务，了解业务的整个机制（近年出的新零售）。

活动策划这个就不难了，淘宝官方每天的活动报名适合我们的活动要看下，例如：淘营销http://yingxiao.taobao.com/，第三方或者U站活动。

其他的就是与内功相关的了，推广安排（淘宝SEO，宝贝的标题与详情页，上下架时间，合理的安排宝贝的上下架时间，分析竞争对手精确下架时间后进行调整），付费推广（直通车，宝贝开车前要做数据分析，选词，出价，考核位置，淘宝客，优秀淘宝客计划设置，高佣金，测链接排名，精准淘宝客名单——添加，维护，洽谈，钻展，需要7天做测试哪个位置最适合，钻展预算计划等）以及设计美化、客服管理等，这些都是大数据的记录与分析下来的。还有很多细节方面没有讲到，做电商运营，应该对自己有更严格的要求，特别是数据分析与记录，在提出需求时，就要理清所有要分析的数据，做深入的研究，它所围绕的核心就是：用户，现在是精准化时代，淘宝的“千人千面”就是一个很好的案例，一般数据分析是定性，简单说就是了解与分析，定量则是验证，更加凸专业性，同时花费的成分也比较高，所以数据分析有很多种方法，并不是固定的，就像制作一个Excel表格一样，当项目上线后，只需往里填数字就行了。

上述只是从电商角度浅谈，还有很多涉及到互联网方面的我就不造了，码字有点累，Thanks

2、电商数据分析所需的数据有哪些？

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，有点像啤酒喝尿布的故事。

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。

以上总共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个公司的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。

3、有没有好用的电商数据统计工具推荐？

就京东淘宝官方的就很好

4、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析？

电商平台的数据分析，应该关注五大关键数据指标和三个关键思路。五大关键数据指标是：活跃用户量、转化、留存、复购、GMV；三个关键思路是：商品运营、用户运营和产品运营。下面具体说说：

一： 五大关键数据指标

（1）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；

（ 2）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；

（ 3）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；

( 4）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；

(5）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。

二：三个关键思路

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 。

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5、在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？

在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员：

数据分析师是一个随着消费互联网数据沉淀经过大数据化而衍生的一个前瞻性的职业，同时随着产业互联网的践行，数据对于企业的价值意义大于了企业营销及内控管理的本身。

一个优秀的数据分析师所做的前端消费数据分析，后端产业数据分析，行业数据分析、宏观数据分析，都会影响和决定一个企业的基础营销以及扩张战略，可以说是一个前瞻性的职业，这个职业决定了企业在管理与营销方面的营收增长与低成本试错。个人认为数据分析是对企业营销方面有很大的建树性作用，特别是国内中小型企业因缺乏数据分析，缺乏正规的营销管理方法与工具，简单的把营销做销售或者是广告或者是品牌，因此在一定程度上可以辅助并纠正企业营销思维：

作好数据运营个人认为应该具备以下几个能力：

1、懂业务：除了数据分析本身所具备的基本建档、分类、分析、统计及数学功能以外，应该具备懂业务的的能力：熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果就没有太大的使用价值；

2、懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导；另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议；

3、懂分析：能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用：

4、懂工具：数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作；

5、懂设计：运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

6、懂应用：数据分析只是基础，那么数据能否准确的分析和实践应用企业营销及管理，不仅是数据分析师应该具备的能力，也是应该同营销、调研，销售、管理等企业产业链去看匹配度是否符合正向规律；

作为电商行业数据分析师除了懂和应用具备以上能力外，对电商与本上行业的特性，互联网营销、互联网传播与销售，新一代消费心理学，电商趋势，电商服务行业类型及产品所属的类别应有独到的见地和认知；作为电商数据分析师，核心职责就是通过数据分析要么拉新，要么提升存留、要么加强消费印象，要么拉升消费、要么做产品品类调整，要么做营销布局调整、要么就是电商服务感知条调整，所以要根据数据分析结果去优化调整数据反馈最明显的地方，才是电商数据分析师的价值所在。即利用数据创新增长价值。

6、电商怎么做数据分析？

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。

7、做电商运营想学习数据分析该怎么从零开始学习？

电商运营中的数据分析重点是掌握关键的电商运营指标和分析方法1.电商运营中的数据分析只是运营的辅助手段

题主既然是做电商运营的，那么应该很了解运营，我这里只聊一下如何在电商运营中应用数据分析。

电商运营作为用户和平台、商家之前的桥梁，工作内容涉及内容，活动，用户等多个方面，而题主想学习的数据分析，则能很好的使“桥梁”的作用发挥得更好，更好的服务用户，同时使商家收益更大化。

运营+数据分析，衍生出了一个新名词，数据运营，有两层含义，狭义是指数据运营这一职位，广义指用数据指导运营决策，驱动业务增长的思维方式。

上图只是宽泛了列出了数据运营岗位的主要任务和目的，看起来和普通运营差别不大，区别在于数据运营在其上的每一个步骤都更加强调应用数据分析的方法。结合到电商行业，就是电商数据运营。

电商数据运营中最重要的是数据规划和数据分析方法

数据规划即确定电商中核心指标：

会员指标：

有价值的会员数，活跃的会员数，会员活跃率，会员回购率，会员留存率，平均购买次数，会员流失率

流量指标：

跳失率，二跳率，浏览量，PVIP比，订单转化率，访客数，到达率，平均在线时间

运营指标：

成交指标，效率指标，采购指标，库存指标，供应链指标，订单指标，退货指标

转化指标：

注册转化率指标，转化率指标，客户转化率指标，手长转化率指标，添加转化率指标，成交转化率指标

那么学习数据分析的第一步就是搞清楚这些指标的含义以及计算方法，其中大部分都是统计汇总数据，一般来说可以使用Excel解决，同时使用Excel绘制数据结果可以较直观的展现数据变化趋势。如果需要自己去数据库中取数，那还需要学习SQL，主要是select查询语句的写法。

数据分析方法的学习，在电商运营中可以理解为数据分析思路

分析方法非常多，如平均分析法，比较分析法，漏斗分析法，交叉分析法，杜邦分析法，分组分析法等。

我这里针对电商说几个核心分析方法：

二八法则，排行榜分析方法，直接相加法，加权求和法，多次排名法

另外还有一些经典的分析模型，如RFM，AARRR模型等，如RFM模型，如果使用Excel和sql来处理则比较繁琐和麻烦，特别是当数据量大了之后，效率也会降低，这时可以考虑使用Python来处理数据和建立模型，提升效率和简化操作。

相较与宽泛学习数据分析，在电商运营岗位上学习数据分析目的性强，效率更高

希望对你有帮助，祝顺利！

8、电商运营数据分析软件有哪些？

魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。