电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
\u7535\u5546\u5e73\u53f0\u5e94\u8be5\u5206\u6790\u54ea\u4e9b\u6570\u636e\uff1f\u5177\u4f53\u600e\u4e48\u53bb\u5206\u6790\uff1f\u7535\u5546\u4e09\u4e2a\u5e95\u5c42\u56e0\u7d20\uff1a\u66dd\u5149\u3001\u70b9\u51fb\u3001\u53cd\u9988\uff0c\u53ef\u4ee5\u4ece\u8fd9\u4e09\u4e2a\u7eac\u5ea6\u8fdb\u884c\u6df1\u5165\u5206\u6790\u3002\u4f8b\u5982\u5f71\u54cd\u66dd\u5149\u7684\u56e0\u7d20\u6709\u5173\u952e\u8bcd\u7684\u6570\u91cf\u548c\u6392\u540d\uff0c\u4e00\u4e2a\u8bcd\u4ee3\u8868\u7740\u4e00\u4e2a\u88ab\u4e70\u5bb6\u627e\u5230\u7684\u6e20\u9053\uff0c\u80fd\u8986\u76d6\u8d8a\u5168\u8d8a\u597d\uff0c\u6392\u540d\u8ddf\u4f60\u6392\u5728\u7b2c\u51e0\u9875\u6709\u5173\uff0c\u6211\u4eec\u90fd\u77e5\u6392\u540d\u8d8a\u524d\u88ab\u4e70\u5bb6\u770b\u5230\u70b9\u51fb\u7684\u6982\u7387\u8d8a\u5927\uff0c\u76ee\u524d\u5927\u90e8\u5206\u7535\u5546\u5e73\u53f0\u7684\u7b2c\u4e00\u9875\u5f88\u591a\u90fd\u662f\u4ed8\u8d39\u7684\u4f4d\u7f6e\uff0c\u6240\u4ee5\u8fd9\u91cc\u9762\u4f1a\u6d89\u53ca\u5230\u4ed8\u8d39\u5de5\u5177\u7684\u4f7f\u7528\u95ee\u9898\u4e86\uff0c\u5de5\u5177\u5305\u542b\u4e86\u56fa\u5b9a\u6392\u540d\u3001\u9876\u7ea7\u5c55\u4f4d\u3001\u76f4\u901a\u8f66\u3001\u6a71\u7a97\u3001\u4fe1\u7528\u4fdd\u969c\u3001\u8bc4\u4ef7\u4f53\u7cfb\u7b49\uff0c\u5269\u4f59\u7684\u624d\u662f\u81ea\u7136\u6392\u540d\uff0c\u81ea\u7136\u6392\u540d\u662f\u5efa\u7acb\u5339\u914d\u7684\u57fa\u7840\u4e0a\u53bb\u5ef6\u4f38\u6392\u5e8f\u7684\u3002\u70b9\u51fb\u7684\u5f71\u54cd\u56e0\u7d20\u5f88\u591a\uff0c\u51e0\u4e2a\u91cd\u70b9\u7684\u8981\u53bb\u5173\u6ce8\u4f18\u5316\uff1a\u4ea7\u54c1\u76f8\u5173\u5ea6\u3001\u56fe\u7247\u8d28\u91cf\u3001\u6392\u540d\u4f4d\u7f6e\u3001\u8bc4\u4ef7\u4f53\u7cfb\u3001\u4fe1\u7528\u4fdd\u969c\u3001\u9500\u91cf\u3001\u56de\u590d\u7387\u7b49\u3002\u53cd\u9988\u7684\u5f71\u54cd\u56e0\u7d20\u6211\u53ea\u63d0\u4e24\u70b9\uff1a\u4ea7\u54c1\u5185\u5bb9\u63cf\u8ff0\u9875\u548c\u65fa\u94fa\u3002
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1 \u3001\u5546\u54c1\u6570\u636e\u5206\u6790\uff1a\u7535\u5546\u5e73\u53f0\u5b9a\u671f\u90fd\u8981\u5bf9\u5546\u54c1\u9500\u552e\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u6bd4\u5982\u9488\u5bf9\u5404\u4e2a\u4e0d\u540c\u5546\u54c1\u7684\u9500\u91cf\u3001\u5e93\u5b58\u5206\u6790\u3001\u5546\u54c1\u8bc4\u8bba\u7b49\u3002\u505a\u5546\u54c1\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u53ef\u4ee5\u4ece\u65f6\u95f4\u7ef4\u5ea6\u6216\u8005\u4ece\u4e0d\u540c\u5546\u54c1\u7684\u7c7b\u522b\u3001\u4ef7\u683c\u7b49\u591a\u4e2a\u7ef4\u5ea6\u6765\u505a\u5206\u6790\uff0c\u8fd9\u91cc\u53ef\u4ee5\u505a\u7684\u6570\u636e\u56fe\u8868\u7c7b\u578b\u5f88\u591a\uff0c\u6bd4\u5982\u4ece\u65f6\u95f4\u7ef4\u5ea6\u3001\u5546\u54c1\u7c7b\u522b\u3001\u4ef7\u683c\u7ef4\u5ea6\u7b49\uff1b
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3\u3001\u8ba2\u5355\u6570\u636e\u5206\u6790\uff1a\u6210\u4ea4\u989d\u3001\u6210\u4ea4\u7387\u3001\u5ba2\u5355\u4ef7\u7b49\uff1b
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5\u3001\u8425\u9500\u6d3b\u52a8\u5206\u6790\uff1aROI\u3001\u6d3b\u52a8\u6548\u679c\u3001\u8425\u9500\u6210\u672c\u7b49\uff1b
\u4ee5\u4e0a\u53ef\u89c6\u5316\u56fe\u8868\u5747\u6765\u81eaBDP\u4e2a\u4eba\u7248\u3001
电商平台应该分析的数据和分析的规则如下：
1、网站运营指标：
网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。
商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。
2、经营环境指标：
这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据，相对于独立B2C网站而言，淘宝此方面的数据要精准的多。
网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标（这部分内容和之前的流量指标是一致的），常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。
3、销售业绩指标：
销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩，这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用，其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。
网站销售业绩指标重点在网站订单的转化率方面，而订单销售指标重点则在具体的毛利率、订单有效率、重复购买率、退换货率方面，当然还有很多指标，譬如总销售额、品牌类目销售额、总订单、有效订单等等，这里并没有一一列出。
4、营销活动指标：
一场营销活动做的是否成功，通常从活动效果（收益和影响力）、活动成本以及活动粘合度（通常以用户关注度、活动用户数以及客单价等来衡量）等几方面考虑。这里将营销活动指标区分为日常市场运营活动指标、广告投放指标以及对外合作指标。
其中市场运营活动指标和广告投放指标主要考虑新增访客数、订单数量、下单转化率、每次访问成本、每次转换收入以及投资回报率等指标。而对外合作指标则根据具体合作对象而定，譬如某电商网站与返利网合作，首先考虑的也是合作回报率。
5、客户价值指标：
一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值（过去的消费）、潜在价值（主要从用户行为方面考虑，RFM模型为主要衡量依据）、附加值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。这里客户价值指标分为总体客户指标以及新、老客户价值指标。
这些指标主要从客户的贡献和获取成本两方面来衡量。譬如，这里用访客人数、访客获取成本以及从访问到下单的转化率来衡量总体客户价值指标，而对老顾客价值的衡量除了上述考虑因素外，更多的是以RFM模型为考虑基准。
扩展资料：
电子商务中使用分析数据的优点：
数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。
通常，单独的分析某个数据指标并不能解决问题，而各个指标间又是相互关联的，将所有指标织成一张网，根据具体的需求寻找各自的数据指标节点。当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。
电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些客户可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。
参考资料来源：百度百科-电子商务数据分析
电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：
一、网站运营指标：
网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。
商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。
二、商业环境指标：
这里，电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与独立的B2C网站相比，淘宝在这方面的数据要准确得多。
网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标（这部分与之前的流量指标一致）。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。
三、销售业绩指标：
销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。
网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率，而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然，还有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等，这里没有列出。
四、营销活动指标：
营销活动的成功通常从活动效果（收入和影响）、活动成本和活动凝聚力（通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量）等方面来考虑。在这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。
其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。
5、客户价值指数：
顾客价值通常由三部分组成：历史价值（过去消费）、潜在价值（主要从用户行为考虑，以RFM模型为主要衡量依据）、附加价值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。这里，客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。
这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如，我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。
扩展资料：
电子商务中使用分析数据的优点：
数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。
一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个问题，而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络，并根据具体需要找到每个数据索引节点。当用户在电子商务网站上有购买行为时，他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。
电子商务网站一般将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此，这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为，估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。
参考资源来源：
百度百科-电子商务数据分析
众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
注：数据图表来自BDP个人版！
可以分析很多数据呀，比如市场大盘数据、竞品投放/销量数据、转化率、点击率等等等等。
当然，一般电商平台可能不会提供大盘数据或者竞品数据等，需要领域内的辅助工具。
我从“竞品”来大概讲一讲吧。
首先必然得先找到竞品数据。
比如我是做“男士休闲衬衫”，那就先收集同类“男士衬衫”的数据。比如借助DataEye-EDX。
通过条件筛选商品得到相关产品数据。从下图数据我们主要可以从“文案”、“产品单价”、“平台”、“渠道”、“落地页”五个方向去考虑。
首先文案和落地页可以结合来分析
首先康康使用次数较多的文案，其中像“高档”、“年轻”、“大牌”、“降价”、“帅”等关键词出现次数较多。
二类电商主要面向三线以下城市的中老年消费者，下沉市场群体本身对“价格”和“产品质量”比较敏感，而中老年群体倾向于提高生活品质的同时，对年轻、帅的词语也比较有好感。
再来看看“男士衬衫”的广告素材，多是以成年男性为模特，展示帅气强壮的形象，配以“降价”、“优惠”等文案来进一步吸引下佛诶这。
然后是产品单价
以下面这款近期销量不错的“短袖衬衫”为例子，点开查看单品详细数据。
在价格上，主要以单件89元，两件优惠138元来刺激用户多件购买。根据阿里巴巴的数据来看，单件衬衫的成本约在30元以下，单间售卖毛利50左右。
近期男上装的竞争力度相较两个月前要小很多了，在投放这块，或许仍有不小的利润空间可供操作。具体的出价还是得看商家上手操作后，以平台为准。
平台
“男士衬衫”大多数上架的都是“鲁班”平台。可以尝试错开竞争，从其他平台比如“抖音小店”、“度小店”等上架商品。
渠道
投放渠道亦多是以巨量引擎平台为主，其中“今日头条”和“抖音”是较多的。
其中部分原因在于今日头条用户属性垂直，多为24岁以上男性，匹配产品目标消费群。
以上只是较为粗略的分析。另外包括单品的投放趋势、竞品的竞品以及买家分布等多维度数据都是可以进一步分析的。
众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。
一、时间维度
从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。
二、商品类别、价格维度
本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：
这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。
自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。
以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！
注：数据图表来自BDP个人版！
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