電商營銷分析都用什麼做分析呀

『壹』 電子商務營銷中哪些數據可以用來作為營銷分析的基礎數據

有很多
比如消費、平均價格、點擊量、展現量、點擊率、千次展現費用等
訪客數、訪問次數、轉化次數、轉化率、平均訪問時長、平均訪問頁數、跳出率等
如果想要做推廣，可以找正規的廣告代理商。注意防騙，從官方推廣網站可以找到各個地區的服務代理商。比如以下鏈接是搜狗推廣代理商http://bo.sogou.com/queryAgent.jsp

『貳』 電子商務營銷中，哪些數據可以用作為營銷分析的基本數據

眾所周知，電商平台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，這里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，除了顯示分析周期的數據，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，如圖（圖表在BDP個人版上製作的）： 這是選取8月23日的數據，可以看出，整個平台的上架的商品量還有4372萬，量還比較多；商品好評率為93%，是整個平台的平均值，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，是不是平台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。 自己平台上的上架商品的數量、價格分布情況，作為運營者應該很了解的，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、采購情況等分析，大家依據自己的網站實際情況進行分析。當然，電商平台除了商品分析，還有訂單數據、用戶行為等分析，有空再一起探討！ 註：數據圖表來自BDP個人版！

『叄』 如何做好電商數據分析

1.依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

首先，你需要創造出用戶對你品牌的認知，將他們帶領到你的店鋪門口。比如通過億信ABI，能看到網站訪問者的人口信息，比如年齡和性別。也有關於地理位置、興趣、表現的數據。這些見解能幫助你做出用戶畫像。

2.依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析“訪客數”最重要的是分析“流量來源”。分析不同流量來源的“數量”和“支付轉化率”，找出“支付轉化率”比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高“訪客數”還可以提高整體的“支付轉化率”。這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。

當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。

3.店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。

4.提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

5.用戶留存數據分析

聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。

6.用戶推薦數據分析

對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。

7.產品數據分析

(1)產品數據分分析

①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數;或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。

這里還有一個數據很重要，即平均訂單價值，是指顧客進行一次購買(一個或多個商品)的平均值。提高平均訂單價值就會增加銷售額，這是毋庸置疑的。平均訂單價值還通常是代表收入增長速度最直接的指標之一，甚至比轉化率優化更重要，我們在產品頁面、購物車頁面和結帳後頁面中添加少量的相關內容就可能會產生重大影響。

②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

同樣，這里主要注意一個數據，即客單價。“客單價”的提升主要靠商品單價和關聯銷售：首先在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，並降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價;其次，優化寶貝介紹、營銷活動、滿贈規則、客服話術等，盡可能從顧客的需求出發吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

(2)銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的“整體主要指標”(OMM)之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

該指標幾乎反映了所有電商運營環節的效果——像市場營銷、流量積累、商品優化、產品迭代等。只要我們的銷售額實現逐月增加，就基本可以確定我們的策略是正確的。

需要注意的是，跟蹤總銷售額的過程中存在潛在陷阱，我們要確保銷售額可持續地長期增加才是最重要的。如果只關注短期效果，可能會錯誤地認為策略正確，反而不利於整體業務。但通常情況下，當我們將總銷售額(總收入)作為核心指標時，基本不會出錯。

『肆』 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

我一直在問答談運營技術。但是我認為，我最強在於數據跟視覺。
我認為，競爭到最後，運營跟運營之間的差距是從數據跟視覺開始區分的。
今天我們恰巧有時間來談談數據。
什麼是數據分析思維？
數據分析思維，我認為是：把行為轉化為數據-通過數據反推行為。
我舉個例子：
你經常來我店鋪購買姨媽巾。
你今天過來買姨媽巾，我就知道你大概一周內要來大姨媽。根據你購買的數量跟規格，我就能推斷你一次大姨媽來多久，量大概多少。拉出來你半年的購買時間，我就可以推斷你多久一次大姨媽是不是穩定。
如果有兩個月沒看到你購買姨媽巾了。。。那肯定是在兩個月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出來你男朋友的購買記錄，我就知道，這個店鋪的雨衣可能不合格。
為了驗證他是不是不合格，我們去看看他半年內的復購率是不是遠低於同行。
嗯，就因為你沒有買姨媽巾，我懷疑這個店鋪的雨衣不合格。
這就是數據分析的基本思維。
學會數據分析的基本思維，只能說，你勉強具備數據分析的可能。
那麼做數據分析。需要明白幾個東西。
1、數據樣本：數據樣本如果選擇不合理，那麼結果完全就是錯誤的。譬如我去抓取一個定位40歲大媽的姨媽巾店鋪，要中國女性的姨媽周期，那根本就不科學好嗎。這是青春期跟更年期的差異（此例子說明林慕白同學同樣對婦科知識有所涉獵，歡迎廣大適齡未婚女性知友來信咨詢）。
實戰中經常犯的例子是：平銷轉化率很好的單品，在聚劃算賣不好。平銷轉化率不好的某些單品，聚劃算反而會賣爆？為什麼呢？想想，別問我，自己想。鬧不明白就別嘗試做電商的數據分析了。
2、數據選擇：實際上我們會遇到很多的數據，但是有些數據不一定是我們想要的。就像我們這輩子會遇到很多很好的女生，但是我們很難明白，誰才能更好陪伴我們走完這一生。這個事情無法舉例，我這邊給一份試題：
現在我們店鋪需要做優惠券促銷，目的要提高客單價。
好，你告訴我要做滿100減10元。
嗯，很好，那你現在告訴我，為什麼是滿100而不是滿110，為什麼是減10元而不是減20。拿出來你的數據。
嗯，不要問我怎麼弄。也不要懷疑我是不是真的能分析出來，我真的能。
3、動態變化：我們一般最常用的，就是通過數據之間的變化，來分析可能出現一些什麼問題或者變化。然而當一個數據量變化的時候，往往其他的數據也會發生變化。所以我們需要清晰什麼數據之間是正相關，什麼是反相關，他們之間的關系，在什麼情況下是成立的。譬如正常收藏的比例跟轉化率是正相關的，但是這幾天他們是反相關的。轉化率越掉，收藏率可能就越高。
我就談談數據分析的框架，我估計這些東西別人懶得講，所以我講一下。
至於什麼工具看什麼數據讓別人講吧。
碼字有些累。謝謝

『伍』 你們都在使用哪些工具做電商數據分析

目前正在使用情報通工具做電商數據分析。

情報通於2008年上線，是最早的電商分析產品之一，累計為超過3萬多家店鋪和品牌商提供電商大數據服務，是品牌商、經銷商、研究機構的電商運營必備工具之一。資料庫覆蓋阿里、淘寶、京東、蘇寧、國美、網易考拉等電商平台，其中阿里旗下包括天貓、天貓國際、天貓超市、淘寶、全球購，京東更可細分為：京東自營、京東POP、京東海外。

有關於這方面的需要可以直接聯系任拓數據科技（上海）有限公司，該公司通過海量電商大數據分析，提供行業深度觀察，產出行業趨勢報告，累積行業洞察能量，在多種商業場景中為客戶提供數據的價值，，幫助客戶公司持續創新和成功。

『陸』 你們都在使用哪些工具做拼多多電商數據分析

好像目前官方還來沒有給到相源關的數據呈現的，需要藉助第三方數據軟體，而目前市面上做的數據準的也只有那麼兩三個，可以用一下拼多多數據分析軟體多多情報通，專業店鋪數據分析工具,專業賣家輔助工具,7天打造爆款.可查成交流量詞,銷量解析,選款選詞,關鍵詞卡位等,幫助商家解決店鋪運營難題。多多情報通免費試用

『柒』 電商運營如何做數據分析

什麼是數據：所謂數據（data），是描述客觀事物的各種符號，數據包括數字、聲音、顏色、文字、圖像等。

對於電商來說，數據很多時候就是數字，比如：流量、轉化率、訪問深度、寶貝好評數、客服銷售佔比等等。

獲取這些數據也很容易，基本上我用到的軟體也就這幾個：生意參謀、生e經、赤兔。

對電商來說，數據統計包括：月度銷售統計表、客服銷售統計表、單品流量分布表等等。

我們可以根據自身的需要，在後台採集各種數據，做出各種樣式的統計表。對我來說，數據統計，有EXCEL就夠了，電商沒有那麼深奧，EXCEL幾乎能幫我們搞定所有數據統計的工作。

『捌』 電子商務行業大數據分析採用的演算法及模型有哪些

第一、RFM模型

通過了解在網站有過購買行為的客戶，通過分析客戶的購買行為來描述客戶的價值，就是時間、頻率、金額等幾個方面繼續進行客戶區分，通過這個模型進行的數據分析，網站可以區別自己各個級別的會員、鐵牌會員、銅牌會員還是金牌會員就是這樣區分出來的。同時對於一些長時間都沒有購買行為的客戶，可以對他們進行一些針對性的營銷活動，激活這些休眠客戶。使用RFM模型只要根據三個不同的變數進行分組就可以實現會員區分。

第二、RFM模型

這個應該是屬於數據挖掘工具的一種，屬於關聯性分析的一種，就可以看出哪兩種商品是有關聯性的，例如衣服和褲子等搭配穿法，通過Apriori演算法，就可以得出兩個商品之間的關聯系，這可以確定商品的陳列等因素，也可以對客戶的購買經歷進行組套銷售。

第三、Spss分析

主要是針對營銷活動中的精細化分析，讓針對客戶的營銷活動更加有針對性，也可以對資料庫當中的客戶購買過的商品進行分析，例如哪些客戶同時購買過這些商品，特別是針對現在電子商務的細分越來越精細，在精細化營銷上做好分析，對於企業的營銷效果有很大的好處。

第四、網站分析

訪問量、頁面停留等等數據，都是重要的流量指標，進行網站數據分析的時候，流量以及轉化率也是衡量工作情況的方式之一，對通過這個指標來了解其他數據的變化也至關重要。

『玖』 電子商務運營數據一般分析哪些

一、抄瀏覽、創建訂單，支襲付訂單轉化；
二、商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
三、商品兩個時間區間的銷量、金額、客單價對比分析；
四、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
五、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
六、網站頁面廣告位對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
七、自定義商品組功能，重點對商品活動、商品類目進行統計分析。

『拾』 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

電子商務平台需要分析的數據及分析規則如下：

一、網站運營指標：

網站運營指標主要用於衡量網站的整體運營情況。在這里，EC數據分析聯盟暫時將網站運營指標分為網站流量指標、商品類別指標和供應鏈指標。網站流量指標主要用於考慮網站優化、網站可用性、網站流量質量和客戶購買行為。

商品類別指標主要用於衡量網站商品的正常運營水平，與銷售指標和供應鏈指標密切相關。這里的供應鏈指標主要是指電子商務網站的商品庫存和商品配送，而不考慮商品的生產和原材料的庫存和運輸。

二、商業環境指標：

這里，電子商務網站經營環境指標分為外部競爭環境指標和內部購物環境指標。外部競爭環境指標主要包括市場佔有率、市場拓展率、網站排名等，這些指標通常使用第三方研究公司的報告數據。與獨立的B2C網站相比，淘寶在這方面的數據要准確得多。

網站內部購物環境指標包括功能指標和運營指標（這部分與之前的流量指標一致）。常見的功能指標包括商品種類的多樣性、支付配送方式、網站正常運行、連接速度等。

三、銷售業績指標：

銷售業績指標與公司的財務收入直接掛鉤，在所有數據分析指標體系中起著主導作用。其他數據指標可根據該指標進行細分。

網站銷售績效指標主要關注網站訂單的轉化率，而訂單銷售指標主要關注具體毛利率、訂單效率、重復采購率、退貨率和匯率。當然，還有很多指標，如總銷售額、品牌類別銷售額、總訂單、有效訂單等，這里沒有列出。

四、營銷活動指標：

營銷活動的成功通常從活動效果（收入和影響）、活動成本和活動凝聚力（通常通過用戶注意力、活動用戶數量和客戶單價來衡量）等方面來考慮。在這里，營銷活動指標分為日常市場運營活動指標、廣告宣傳指標和對外合作指標。

其中，市場經營活動指標和廣告投放指標主要考慮新增客源數量、訂單數量、訂單轉化率、每次訪問成本、每次轉化收益和投資回報。而對外合作的指標則由具體的合作夥伴來確定。例如，電子商務網站與返利網合作時，首先考慮的是合作的回報。

5、客戶價值指數：

顧客價值通常由三部分組成：歷史價值（過去消費）、潛在價值（主要從用戶行為考慮，以RFM模型為主要衡量依據）、附加價值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這里，客戶價值指標分為總體客戶指標和新老客戶價值指標。

這些指標主要從客戶貢獻和購置成本兩個方面來衡量。例如，我們使用訪客數量、訪客成本和從訪客到訂單的轉換率來衡量總體客戶價值指數。除了上述考慮之外，老客戶價值的衡量更多的是基於RFM模型。

(10)電商營銷分析都用什麼做分析呀擴展閱讀：

電子商務中使用分析數據的優點：

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周期變動以及關鍵指標的變動。

一般來說，單個數據索引的分析並不能解決這個問題，而且每個索引都是相互關聯的。將所有索引編織成一個網路，並根據具體需要找到每個數據索引節點。當用戶在電子商務網站上有購買行為時，他們會從潛在客戶轉變為網站的價值客戶。

電子商務網站一般將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息存儲在自己的資料庫中，因此，這些客戶可以根據網站的運營數據來分析自己的交易行為，估計每個客戶的價值以及為每個客戶拓展營銷的可能性。

參考資源來源：

網路-電子商務數據分析