电商数据分析的主要指标

1. 电商数据分析的主要指标

电商数据分析的主要指标
运营数据化，用数据说话，用数据来发现问题，解决问题，相信大家都不陌生。现在电子商务公司对数据分析开始重视起来，但大多都是上了一个数据分析工具，比如量子、CNZZ、51la，有人每天关注。作为中小电商，有需要一个部门来做吗？我感觉有一个人就够了，哈哈。。。1、网站使用率：PV/UV、在线时间、跳失率、深度访问率。这是最基本的，每项提高都不容易，需要不断改进每个页面中，每一个发现问题的细节。就拿跳失率来说，高了肯定不是好事，但要知道问题出在哪里。在做活动或者上硬广的时候，跳失率会很高，意味着人群不精准，或者广告诉求和实际内容差距很大，或者本身页面有问题。2、流量来源分析：监控各渠道转化率，针对不同的渠道，做有效地营销，UV 代表推广力度，转化率代表效果；转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果差不到哪去，广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。主要是给运营和推广部门做指导方向。
3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、订单转化率、退货率由于用户下单和付款不一定会在同一天完成，这些数据每周汇总，每周数据一定是稳定的。重点指导运营内部的工作，如促销策略、定价策略、产品推广
4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率。重复购买率提现的是电商的竞争力，绝对是内功。这包括知名度、口碑、客服、包装、发货等每个细节。没有好的重复购买率是没有任何前途的，所以很多大卖家投首页焦点广告，上硬广，就是获取用户第一次购买，从而获得长期的重复购买。否则花钱砸广告，就纯属烧钱行为。
所以，我觉得运营核心工作，一方面就是做外功，提高转化率，获得消费者的第一次购买行为；另外一方面就是做内功，提高重复购买率。这B2C，真是算不上互联网行业，就是传统零售业换了一个平台，把原来从实体店卖东西，搬到了网上，减少了店面房租，增加了网上装修设计，消费者可以足不出户，享受当“上帝”的感觉！

2. 电商数据分析需要统计哪些指标

最重要的就是这几个了：
1 、商品数据分析：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，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；


2、访问流量分析：渠道质量、跳出率、PC/UV、访问时长、转化率等；


3、订单数据分析：成交额、成交率、客单价等；


4、用户行为分析：新老用户购买情况、复购率、活跃率等；


5、营销活动分析：ROI、活动效果、营销成本等；



以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！

3. 电商数据分析需要统计哪些指标

简单来说，你需要一下几个指标

①网站使用：PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等；②流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等；③运营数据：总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等；④用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。

另外，下方是比较详细的说法，您可以看一下，毕竟对于电商数据指标的研究越深刻，越有利于后期运营及活动的开展
电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。
　　网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 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。
　　1.网站流量指标
　　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。流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。
　　2.商品类目指标
　　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。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。
　　3.供应链指标
　　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。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 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。
　　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。

4. 电商数据分析指标都有哪些？该如何进行分析？

 此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固
   传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。   传统零售是小数据，电商是大数据。   传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。   传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。   传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。   传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。   总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。
   传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化
                                           电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。
   1、百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。   2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。   3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。   4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。   还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。
   以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类
                                           对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进
                                           这里需要注意两个点
   1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；
   2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。
   如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析
   从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。
                                                                                                                                                                                                           对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：
                                           对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：
                                           对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：   
                                           
   数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。
                                                                                                                           执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。
   1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。   2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。   3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。
                                                                                   1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。   2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。   3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。   四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。   4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。
                                           1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。   2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）   3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。
                                           参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

5. 电商常用的数据分析指标

浏览量PV：用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个浏览量，同一个页面刷新一次也算一个浏览量
  
 访客数UV：一般以天为单位来统计24小时内的UV总数，一天内重复访问的只能算一次
  
 实时在线人数：指15分钟内在线UV数
  
 平均在线时间：指平均每个UV访问网页停留的时间长度
  
 日均流量：平均每天的流量
  
 跳失率：指只浏览了一个界面的访问次数除以该界面的总访问次数
  
 转化率：指进行相关动作的访问量占总访问量的比例
  
 注册转化率=注册用户数/新访客数
  
 客服转化率=咨询客服人员的用户数/总访问数
  
 收藏转化率=将产品添加收藏/该产品的总访问量
  
 添加转化率=将商品添加到购物车的用户数/该产品的总访问量
  
 成交转化率=成交用户数/总访问数
  
 渠道转化率=从某渠道来的成交用户数/该渠道来的总用户数
  
 活跃会员数：指一定时期内有消费记录或者登录行为的会员数，周期一般有30天、60天、90天等等
  
 活跃会员比例=活跃会员数占会员总数
  
 会员复购率：指在某个时期内产生二次消费或者两次以上消费的会员占会员总数
  
 平均购买次数=订单总数/购买用户总数
  
 会员回购率：指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比例
  
 会员留存率：某个时间节点的会员在在特定时间周期内登录过或消费过的会员比例
  
 会员流失率：指一段时间内没有消费的会员占会员总数的比例
  
 新客成本：获客总成本/新增客户数
  
 单人成本=营销成本/访客数
  
 单笔订单成本=营销成本获得的订单数
  
 费销比=营销成本/订单金额

6. 电商数据分析是什么

电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。
除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。
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。

电商分析数据方法如下：
一、依据用户画像，洞察需求
用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
二、依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。
这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。
三、店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：
1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。
2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。
3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI
对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。
五、产品数据分析
1、产品数据分分析
①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后最终下单的人数。
②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。
2、销量数据分析
我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。
六、用户留存数据分析
聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。
七、用户推荐数据分析
对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

7. 电商数据分析指标

您好，很高兴为您解答，电商数据分析指标详细介绍如下：1、转化率：用户流量转化为购买行为的比例。2、营销转化率：指用户受营销活动影响，从而完成购买行为的比例。3、收藏率：指用户点击收藏按钮的比例。4、访问深度：指用户访问网站页面的深度，一般来说，访问深度越高，用户的购买意愿也越强烈。5、跳出率：指用户进入网站后，在某一页面离开网站的比例。6、留存率：指用户进入网站后，在某一页面停留的比例。7、购买回头率：指用户在某一时间段内，重复购买同一商品的比例。8、购买转化率：指用户进入网站后，完成购买行为的比例。9、搜索转化率：指用户在网站中搜索商品后，完成购买行为的比例。10、推荐转化率：指用户收到推荐商品后，完成购买行为的比例。【摘要】
电商数据分析指标【提问】
您好，很高兴为您解答，电商数据分析指标详细介绍如下：1、转化率：用户流量转化为购买行为的比例。2、营销转化率：指用户受营销活动影响，从而完成购买行为的比例。3、收藏率：指用户点击收藏按钮的比例。4、访问深度：指用户访问网站页面的深度，一般来说，访问深度越高，用户的购买意愿也越强烈。5、跳出率：指用户进入网站后，在某一页面离开网站的比例。6、留存率：指用户进入网站后，在某一页面停留的比例。7、购买回头率：指用户在某一时间段内，重复购买同一商品的比例。8、购买转化率：指用户进入网站后，完成购买行为的比例。9、搜索转化率：指用户在网站中搜索商品后，完成购买行为的比例。10、推荐转化率：指用户收到推荐商品后，完成购买行为的比例。【回答】

8. 电商数据分析指标

你好，电商数据分析指标；主要分为8个类指标，即：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。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。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。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。【摘要】
电商数据分析指标【提问】
你好，电商数据分析指标；主要分为8个类指标，即：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。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。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。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。【回答】