电子商务数据分析

『壹』 电子商务该如何做数据分析如何数据分析入门

一、为什么要数据分析，数据分析可以帮到你什么。
先搞懂什么是数据分析，其定义是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据→信息→营销决策→销量。既然是决策支持，那么数据分析帮助我们发现问题、分析问题，并指导我们做出最佳营销决策决策。商场如战场，数据分析就是店铺商战中的雷达。
数据分析的作用：
分享线上活动成效、考核相关人员绩效（KPI）、监控推广的投入产出（ROI）、发现客服、营销等方面的问题、预测市场未来趋势、帮助改进网站UED。
二、 数据分析：关于监控。
很多人会说，不必录入监控啊，量子上面不都有记录吗？但是殊不知，录入和监控的过程其实就是分析的过程，往往做数据录入的人员是最清楚公司的整体的状况的人员。关于监控数据的来源工具，常用的也就那么几个：
数据魔方、量子统计、推广后台、其他
来源不多，但是用到精通、熟练，充分从数据中提取有用信息，需要花心思。用量子统计获取店铺自身的优劣势、用数据魔方纵观行业概况，从推广后台测评ROI，并从自身角度添加其他数据分析工具，最终有效结合起来，才算是知己知彼，胸中有丘壑。
关于数据获取之后最关键的又算是数据模型的建立，这里我提供三个数据模型供大家参考。
1、销量模型（店铺经营概况）
2、产品模型（以产品为导向）
3、推广模型（以推广为导向）
三、数据分析：关于对比。
数据分析需要对比，可以是自己跟他人或行业比，也可以是自己不同时段的比较。譬如：我通过与行业的本月数据对比，发现其余环节都略高于行业均值，只有客单价部分是短板，那么提供的决策支持应该是增加同类宝贝推荐以及搭配套餐等工作，以及多做一些店铺活动提高客单价。 又譬如：通过本周与上周的对比，发现销售额下降严重，进一步分析发现行业销售额不减反增，原来由于秋冬换季，我店铺产品没有及时更替产品严重滞后导致。
四、数据分析：关于分解。
分解也是数据分析不可或缺的一大环节，尤其是未来市场预测和流量比例分配。举一个简单的例子：现在我要加大推广力度，在成本控制内提高20%的销售额。
先用公式“销售额= 流量 X 转化率 X 客单价 ”把销售额分解开来，采用控制变量法，保持转化率、客单价不变情况下。

『贰』 电子商务数据分析的电子商务数据分析的七个重要因素

1、电子商务数据分析需要商业敏感
今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是 为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都 增长，也还是有问题。再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。
2、电商网站转化率是关键，ROI是最终的目标
电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响， 分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。投资回报率(ROI)往往具有时效性–回报通常是基于某些特定年份。
3、电子商务数据分析衡量指标的设定
指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是 指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。
4、某些指标异常变化的原因分析
网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站–世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册 量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升 的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目–全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛 然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。有一天，linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这 也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?
5、利用数据分析用户的行为习惯
再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美 。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!
6、客户的购买行为分析
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，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。
7、电子商务数据分析需注重实战经验
以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素，笔者个人感觉倒是有点套路，电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。

『叁』 电商运营如何做数据分析

一. 电商数据分来析架构
首先需要承认的源是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二. 线上店铺管理分析
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
三. 线下门店管理分析
对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

『肆』 电商数据分析应该从哪些方面进行分析

我一直在问答谈运营技术。但是我认为，我最强在于数据跟视觉。
我认为，竞争到最后，运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。
今天我们恰巧有时间来谈谈数据。
什么是数据分析思维？
数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。
我举个例子：
你经常来我店铺购买姨妈巾。
你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。
如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。
为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。
嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。
这就是数据分析的基本思维。
学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。
那么做数据分析。需要明白几个东西。
1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。
实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。
2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：
现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。
好，你告诉我要做满100减10元。
嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。
嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。
3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。
我就谈谈数据分析的框架，我估计这些东西别人懒得讲，所以我讲一下。
至于什么工具看什么数据让别人讲吧。
码字有些累。谢谢

『伍』 什么是电商数据分析分析的主要内容是什么如何成为电商数据分析师越详细越好

技能不太清楚，主要还是看个人能力了，但它所涵盖的素养听多听重要的
数据分析师的基本素质如下：

一 态度严谨负责

严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，seo数据分析师可以说是企业的医生，他们通过企业运营数据的分析，为企业寻找症结以及问题。一名合格的seo数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应该受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对seo数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后做所做的数据分析结果都受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以，作为一名seo数据分析师就必须有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。

二 好奇心强烈

好奇心人皆有之，但是作为seo数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在seo数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。

三 逻辑思维清晰

除了一颗探索真相的好奇心，seo数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。

通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

四 擅长模仿

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

五 用于创新

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。

这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。

希望可以解决你的问题。。。。

『陆』 从哪里能看到电商的行业数据分析报告

原标题：2019年中国电子商务行业市场分析：10年增长10倍，社交电商成为最大蓝海市场

我国网络零售交易规模连续多年稳居世界第一

2019中国国际电子商务博览会正在浙江义乌举行。作为主办方的中国国际电子商务中心相关负责人介绍说，我国电子商务发展规模和模式丰富程度，都已经遥遥领先其他国家，在网络零售交易额方面，已经连续多年稳居世界第一。

2018年中国电子商务交易总额超30万亿，10年增长10倍

据前瞻产业研究院发布的《中国电子商务行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2008年中国电子商务交易总额仅仅达3.4万亿元。2010年中国电子商务交易总额超4万亿元。到了2013中国电子商务交易总额突破10万亿元。截止至2017年全国电子商务交易额达29.16万亿元，同比增长11.7%。其中商品、服务类电商交易额21.83万亿元，同比增长24.0%;合约类电商交易额7.33万亿元，同比下降28.7%。预计2018年中国电子商务交易额将达37.05万亿元。进入2018年底，中国电子商务交易总额超30万亿元，达到了31.63万亿元，2008-2018年这十年期间增长了10倍。

2008-2018年中国电子商务交易额统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

中国国际电子商务中心副主任姚广海表示，不仅仅是规模在世界遥遥领先，同时我们在电商模式的丰富程度，在电商覆盖的领域，都是领先于世界(其他国家)的，同时直接影响电商发展的网上支付和物流快递这两个环节，我们在世界上更是遥遥领先。

专家表示，在拉动消费方面，电子商务的作用巨大。回顾过去几年中国电子商务的发展成就，无疑跟信息技术的进步是分不开的。4G技术的发展，给移动互联网带来了便捷性，也带动了手机端消费模式的兴起。即将到来的5G技术可能会带来更大的应用市场。

中国电子商会秘书长彭李辉表示，比如说万物互联，我们的车联网，所有的出行、无人驾驶，都可以做到零延时的信息传递。未来在5G环境下面的一些直播短视频，因为短视频崛起之后，(对)带动销量有很大的帮助，通过视频的角度，能够初步了解商品的功能，精准找到需求。

跨境电商为双边贸易发挥作用

近年来，随着“一带一路”建设的不断深入，中国与沿线国家在电子商务领域展开了广泛的交流与合作，跨境电商不断深耕。俄罗斯驻华商务代表处高级专员亚历山德拉·加拉甘现场分享的数据显示，2018年俄中两国贸易额首次突破1000亿美元，双边贸易额达到1070亿美元，同比增长27%。其中，2018年两国跨境电商贸易额已超过40亿美元，同比增长23%，两国客户收到超过3亿个包裹。

她说，俄罗斯的主要外国电商平台是中国，从包裹数量来看90%的海外包裹来自中国，从金额上看中国占俄罗斯海外网购的50%。2018年6月两国共同签署“关于电子商务合作的谅解备忘录”，电子商务在双边经贸关系中发挥着越来越重要的作用，同时也是吸引中小企业参与双边经贸合作的重要手段。

中非电子商务有限公司董事长侯志刚认为，数字经济的发展已成为一种必然趋势，电子商务有助于企业积极应对数字贸易壁垒，成为企业抓住数字贸易发展新机遇的重要载体。

社交电商成新的市场风口

针对近两年社交电商以其裂变式的成长速度不断刷新市场认知，成为新的万亿市场风口。国美零售控股集团副总裁李欣表示，随着中国城镇化率的不断提升，“拼多多”的崛起就很好证明了中国还有很广阔的未被开发出来的电商发展空间。社交电商是大的蓝海，是有温度的，下一步国美很重要的切入点就是社交电商。

据悉，国美于2018年4月开始上线和试运营旗下社交电商平台国美美店，截至2018年底，GMV(网站成交金额，包含付款和未付款两部分)43亿，服务用户超过190万人。

『柒』 电商部门数据分析的数据来源是什么

1.大部分电商公司会有自己的数据管理系统，根据数据类型来源进行单独的区回分
会员管理系统、答订单系统、支付系统等，数据分析根据实际需求提交数据需求，然后在不同的系统数据库里面取数
当然，也有公司直接开发报表系统，为常用的数据进行BI报表管理，工作人员按照日期导数数据后自己进行筛选和处理即可
2.或者，直接去市场上获取大数据数据源；目前大数据集成平台较少，看你具体需要什么方向的数据
举个例子，华域云脑网站，在数据商城搜索需要的数据方向，自动筛选出相关数据源，选择需要的数据包下载即可
或者，直接申请在先定制，数据需求的定制，根据你的数据要求提供数据报表或者数据结果

『捌』 什么是电子商务网络数据分析师

电子商务网络数据分析师是指利用计算机技术、网络技术，通过专业的网络版商务平台等现代信息技术权，帮助商家与顾客或商家与商家之间从事各类商务活动或相关工作的人员。可以说电子商务师是融IT与商务于一身的高素质复合型人才

『玖』 电子商务数据分析对于企业具有什么意义

这个意义就大了哦
至少能分析哪些产品好卖。
哪些产品没有推广出去。
或者没有展现及点击量。