电商平台的数据分析应该怎么做？有没有相关案例？

1. 电商平台的数据分析应该怎么做？有没有相关案例？

电商平台的数据分析可以按业务逻辑，以前、中、后台进行区分，在电商平台的数据分析中，线上、线下店铺管理为前台、全服务管理为中台，培训招聘等为后台支持。

前台：面向客户
中台：对面向客户的部门进行支持
后台：财务、法务、招聘、培训
按这样的框架分配之后，就能知道单个部门进行的动作对于整体的影响是什么。
1.流量分析什么样的流量能够带来转化？
什么影响了流量的转化？
什么样的流量转化金额比较大，选择什么样的渠道？


比如我有1000万，我要知道如何进行投入产出是最高的。针对这样的问题，可以进行以下三类分析：
•       推广分析：分析不同流量来源、渠道及获客成本 。
•       内容分析：分析各内容的流量来源及相关运营效果（主要针对手淘中的内容、达人直播等）。
•       页面分析：特别是单独活动的落地页，需要分析当前页面的流量来源及去向分布，关注页面热力重点，为店铺装修指导提供依据。
2.销售分析当用户进店之后，把用户进行的每个详细的步骤拆分出来，去看哪些过程影响了销售订单的转化。

对于该公司来讲，他们的核心指标是发货，只有到发货环节的订单，才能算作业绩。所以在发货前的所有环节都需要进行分析，比如商品详情页、客户咨询环节、支付环节等。
3.商品分析其实对于淘宝店家来说，需要知道有哪些商品？怎样搭配契合对应的活动？

之前是零零散散的状态，新品研发进度、上架商品的表现、滞销产品的去库存，这些其实都是需要有一个完整的掌握的，这样才能更好地去配合活动。
很多淘宝店铺的销售是需要围绕活动进行的，所有的业绩其实是拆分在很多个活动里的。只要活动选得好，一个活动产生的效果可能会大于其他营销方式的总和。
所以活动的选品就成了重点需要去关注的。在选品的时候，除了要考虑商品的历史表现，还要考虑如何备货、备货周期是多久，能不能保证活动期间的发货。
所以，通过数据分析我们可以知道三个部分：
一、    目前的产品结构及产品情况
二、    针对本次活动需要达成的目标，选品的逻辑是什么，应该看哪些数据。
三、    爆款的备货，如果要把一个商品作为活动的爆款，我需要这件商品在7天内就能发货。
备货如何验证商品销售、活动预测精准度？

4.活动分析
活动分析其实是非常重要的一部分。比如这家淘宝店去年的销售额是50个亿，仅双十一单个活动销售额就达到了8亿。所以他们对于活动有严格的计划表，于是我们会把活动单独列一个主题进行分析。
他们在活动前期策划的时候，历史数据能够指导他做出比较好的决策。
而在活动进行中，可以通过数据监控整体的流量变化、销售情况变化。比如这次活动的某几个页面跳出率高，我通过数据发现之后，就要作出相应的调整优化，提高从流量到销量的转化率。或者说，活动过程中发现爆款商品的库存已经无法满足现状了，我需要考虑是否要把原来7天的发货期改为15天，还是说我可以推其他的产品。这些都可以凭借数据来提供决策的依据。
活动复盘环节，从整体上我可以知道活动投入和产出的金额，衡量这次活动的价值，从细节上，可以看到不同商品的销售情况，还可以分析这次活动中哪些环节是可以做的更好的。比如这次活动中，因为一些优惠券的规则设置不合理，导致大量退货，那在下次活动就要避免这样的失误。
以上为永洪科技为某行业Top1电商客户做的案例部分内容分享。

2. 电商平台怎么做

电商平台的做法如下：
1、熟悉平台规则。大家应该也很清楚，如果说对一个事情不了解不熟悉，怎么会把它做好。要懂得利用规则为自己谋取最大的利益，不能只看看平台获利的新闻，要做好万全之策，想法成熟，明白平台规则技巧。
2、选品。开网店第一件事做的就是选择好的产品，可以在商城内搜索关键词看看其他店铺的情况，着重平台销量、竞争程度、价格优势等，要发现挖掘新颖产品，不能一味模仿，做到吸睛就赢在起跑线上。

3、创意优化。创意是把平凡的产品美化形象化，将艺术与商业结合，既要新颖好看也要能打动消费者。
4、引流。引流重要的是工具，会带动自然流量，提升排名，带动销量。
5、推广渠道。单一的流量渠道不能保证每天的营业额，要达到效果，就得多方面推广，上活动及站外推广不可少。
6、用辅助工具。电商运营思路，加上工具效果会更好。如数据分析、寻找好的产品、运营策略调整，整改，运用辅助工具可以解决很多人工的操作，帮助商家提升工作效率。

3. 电商平台是怎么做起来的？求分析案例。

1999年兴起政府上网、企业上网，电子政务（政府上网工程）、网上纳税、网上教育（湖南大学、浙江大学网上大学），远程诊断（北京、上海的大医院）等广义电子商务开始启动，并已有试点，并进入实际试用阶段。
2000-2009年，电子商务逐渐以从传统产业B2B为主体，标志着电子商务已经进入可持续性发展的稳定期。3G的蓬勃发展促使全网全程的电子商务V5时代成型。
电子商务建设的最终目的是发展业务和应用。一方面网上商家以一种无序的方式发展，造成重复建设和资源浪费；另一方面商家业务发展比较低级，很多业务仅以浏览为主，需通过网外的方式完成资金流和物流，不能充分利用Internet无时空限制的优势。
因此有必要建立一个业务发展框架系统，规范网上业务的开展，提供完善的网络资源、安全保障、安全的网上支付和有效的管理机制，有效地实现资源共享，实现真正的电子商务。



扩展资料
企业电子商务平台的建设，不仅仅是初级网上购物的实现，它能够有效地在Internet上构架安全的和易于扩展的业务框架体系，实现B2B、B2C、C2C、O2O、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）ABC模式等应用环境，推动电子商务在中国的发展。
电子商务平台通过互联网展示、宣传或者销售自身产品的网络平台载体越来越趋于平常化。
电子商务平台扩展另外一种途径—互联网营销，让用户多一种途径来了解、认知或者购买我们的商品。
电子商务平台可以帮助中小企业甚至个人，自主创业，独立营销一个互联网商城，达到快速盈利的目的，而且只需要很低的成本就可以实现这一愿望。
电子商务平台可以帮助同行业中已经拥有电子商务平台的用户，提供更专业的电子商务平台解决方案。发展电子商务，不是一两家公司就能够推动的产业，需要更多专业人士共同参与和奋斗，共同发展。

4. 电商平台是怎么做起来的？求分析案例。

淘宝、天猫、京东等平台、微电商、小程序电商、电商App、社群电商等电商平台的案例分析如下：
1、淘宝、天猫、京东等平台
这是最早期的电商模式，商家入驻平台，就可以在网上卖东西。如果之前没有做，现在并不鼓励企业把精力花费在这些平台。因为开店之后你会发现，完全没有人咨询、下单。因为平台的红利期已经过去，各大细分领域都已经有巨头出现，通过销量、成本等把控了90%以上的流量，新企业想要获取排名、曝光，只能花钱做推广，这样成本又非常高。

2、微电商
除了淘宝，微电商的模式就是通过网页的形式，在微信里面展示。当初的微商，主要交易平台就是微电商。目前，微电商领域的玩家主要有：微店、有赞、微盟这种微电商平台，价格便宜的功能鸡肋，功能丰富的价格高。目前最主要的问题就是需要自己找流量，因为大多千篇一律，用户留存较差，入口较深，获取用户比较难。

3、小程序电商：小程序背靠微信10亿的流量，发展非常快，但是在电商领域，小程序依然面临很多问题：功能：小程序虽然从加载速度上有多优化，但是整体功能依旧偏少。入口：小程序电商入口太深，用户很难第一时间找到。营销：微信对小程序营销把控非常严格，封杀比较严重。

4、电商App：电商商城类的App，功能最为丰富，所有的用户自己自由把控运营，可以实现的商业模式丰富多样，比如内容电商、分销电商、社群电商、导购商城、外卖商城、同城生活圈等等。过去App开发成本高，所以电商商城主要是大型企业的玩家，比如小红书、每日优鲜、肯德基等等。但是，随着开发技术的发展，利用应用公园类的App制作平台，自己就能快速制作一个的电商类的App。
5、社群电商
物以类聚人以群分，如果要问某垂直行业人群最集中的地方在哪，行业社群无疑最好的答案。全民社交时代，再加上最近流行的裂变营销，让社群运营的价值无限放大。千万级大号有书，就是通过社群裂变实现的。社群电商，就是在电商平台方面，增加了社群运营。目前，新的“百团大战”就是社区社群生鲜电商。

5. 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

6. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

我们在做电商运营中，常常会在网站设计上花费更多的精力，其目的是为了吸引更多的人驻足浏览，但有时候效果却事与愿违，造成这种结果的原因很多，如用户人群定位不准确，网页设计不合理，网站广告投放不合理等等，本期我们将对网页效果做个简单的阐述。
三个指标：
首先要了解影响页面效果分析常见的三个数据指标：网页项目分析（二跳率）、商品陈列分析、场景分析。二跳决定页面质量，商品陈列决定拜访内容，场景分析发现流失原因。
如何优化页面效果：
一、网页项目分析优化：
通过“网页项目分析”了解重点页面的页面质量.二跳率

所有重点页面的浏览量、用户数，二跳率、用户点击率数据。 其中浏览量、用户数等指标反映页面的流量大小，二跳率、点击量、 点击率、加载时间反映页面的质量，尤其二跳率越高页面质量越好。
二、商品陈列分析：
1.优化页面点击（如图）：

通过页面点击了解页面不同区块/位置的点击量大小，进而了解用户最关注的区域/位置。；了解页面或者区域内不同信息的点击量大小，进而了解用户最关注的内容。 页面点击的主要目的就是优化页面结构和布局 。
2. 产品类目优化：（如图）


对产品类目优化，关注大家热搜的产品是什么？哪些品牌受欢迎？最终转化率是多少？最终目标是为了很好的优化产品类目，合理分类。
3.用户性质-用户地域、时段、来源分析


某个网页项目的地域分布数据。，某个网页项目的流量来源与来源质量差异：包括站外来源，站内来源。网页项目分析时段统计用于查看时段或当天 24 小时，产生的浏览量和点击量，同时24小时可以和昨日、上周同日、上月同日做浏览量和点击量对比。 其目的是更好的优化来源途径。
三、场景分析
场景分析是为了更好的发现用户流失的原因，掌握每个购物环节用户是如何流失的。

购物流程：从单品页开始，直至订单成功（或者支付成功）。注册流程：一般仅为注册信息填写、注册成功两个步骤，少数会包含激活成功。活动参与/用户互动流程：从活动参与/用户互动的第一个环节开始，直至完成。
案例分析：
上述我们分析了如何对页面效果进行优化分析，下面我们以2个热点图为案例对上述进行分析。
图一：

通过图一我们了解到哪些内容的点击情况和预期差别很大？页面的重点内容是否为点击热点？ 页面各版块的点击情况如何？首页第一屏和第二屏的点击差别是否很大？放在不同位置相同内容点击差别是否很大？推荐区域的内容用户是否关注？
图二：

我们通过图一掌握的数据，对网页进行优化，产品板块如何设置，热点产品如何摆放等。
图三：
通过场景分析发现关键流程执行率低的原因，哪个环节流失的多，如何流失的？而从根据这些数据去优化设置购物流程，从而提升转化率。

综上所述，影响页面效果的因素很多，本期内容所阐述的三个指标是最基础的，但也是最关键的，就好比是大楼的地基，地基决定楼层高度，基础性的数据不做好，其它做更多也是枉然！

7. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

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
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！

8. 电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

　　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！