今天花果知识就给我们广大朋友来聊聊电商运营数据如何找到,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
电商平台应该分析哪些数据？
答要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV。活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类 / SKU 的转化率；留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV *转化率*客单价。商品运营：流量优化和品类优化，前面提到电商行业的一大特点是商品品类或者 SKU 非常多，那么如此多的商品该如何运营，这是三个电商 APP 的首页界面（各家 Web 端布局也比较相似）：前两个是京东和国美，属于平台型的电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的 Banner ，下面是活动专区。在商品运营中，尤其是首页商品更新快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类 / SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV。一个电商购买流程的主路径：首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化分析的角度出发，我们关注转化路径每一步的转化率；通过分析不难发现最后一步“支付完成”的转化率偏低。
电商平台应该分析哪些数据?
答1. 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。
2.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。
3. 销售转化指标
分析从下单到支付整个过程的数据你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4. 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。
5.商品类指标
主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6. 市场营销活动指标
主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7. 风控类指标
分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8. 市场竞争指标
主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
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电商运营的五大关键数据指标
答电商运营的五大关键数据指标
先来看一个例子。问：如果网站平均停留时间越长说明了什么问题
对于同一种类型的网站或者同一个品类的电商网站，平均停留时间越高表示网站越有吸引力，换句话说，停留时间长短是衡量网站黏性的最重要的指标。不仅如此，停留时间与成交也有很强的正相关关系，如下图所示：
其实，平均停留时间对销售额有正面积极的作用力不仅被用在网上，在线下的传统零售行业也被运用的淋漓尽致，譬如增大商场货架的距离可以增加女性消费群体的逗留时间从而促进购买。当然，这里还牵涉到另外一个问题，就是增加货架距离固然可以提升销售额但是同时单位面积内销售产出有可能变小了，所以需要测算之后进行比较才能做出决策。同时，还要考虑定位问题和实际条件限制。
一、建立日常运营的数据指标的重要性
量化公司日常运营健康状态的指标簇，相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”)，通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上。所有的世界500强企业都有晴雨表体系，它有两方面作用：1)决策支持;2)考核业绩。
二、如何正确看待运营数据指标
在之前笔者关于讲解品牌的帖子，笔者曾多次这样比喻：通过数据指标判断一个网站是否健康就好比去医院体检，比如抽血化验，血小板总数丶白细胞总数丶红细胞压积容量丶淋巴细胞百分比丶粒细胞百分比等项目数据就类比于电商网站数据指标，通过指标就能判断网站是否运营良好，所以需要知道两类值：实际值和参考值。但是难点在于，如果没有足够的经验，往往很难将数据指标与背后的问题一一对应起来。
三、常见的日常运营指标有哪些
鉴于电商行业的格局，天猫和淘宝所占的市场份额目前领先的所以就以淘宝和天猫的数据指标为例，其它独立B2C商城数据指标可以适当比靠这些指标，基本上大同小异。
常见的指标，其意义也非常明朗，限于篇幅不再赘述，指标主要针对PC端，移动端可以参考上表进行相应合理取舍得出指标。另外，部分数据指标行业并没有严格和严谨的定义，多数是一家之言不足以作为通用标准，所以，一些指标是可以自定义的，只要在数据进行核对和比较时，务必清楚地知道数据得出的前提，或者说是口径。这里有四个指标需要特别解释下，大家可能稍微陌生一些。
第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;
第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数;
第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额。
第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：
(1) 两个品牌的客户重合比例是多少
(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率
(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例
(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少
这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。
四、“晴雨表”的作用
那么，建立晴雨表有何作用呢不言而喻，作用是很大的，分为直接作用和间接作用。一方面，晴雨表可以作为数据存档的基本单元，方便及时调用;另一方面，可以自由抽取其中的关键性指标生成运营日报丶周报和月报等。建立晴雨表相对比较容易做到，但是解读晴雨表数据指标的能力就需要漫长经验的积累，否则无法看到数据背后所代表的业务状况。解读数据需要把控以下关键点：
(1)知道该指标的实际值和行业参考值。例如想知道店铺的转化率水准是怎样的，就必须了解行业TOP卖家的平均转化率数值。
(2)优先注意数据奇异点和数据拐点，突然变大或者变小的数据一定是受到外力的作用。例如给客户短信群发，应该在短信发出去之后极短的时间内便会出现流量拐点，如果没有出现相应的流量拐点表明短信通道没有发送出去(短信延迟)，或者客户对于长期的短信已经产生免疫的作用，抑或促销活动不能吸引到客户。
(3)数据要有对比，可以是同比，也可以是环比。
(4)选取合适的数据呈现形式。依据数据想要表达的意思选择相应的呈现方式非常重要，生动形象的数据展现形式能有助于快速抓住重点。
五、请大家一起来讨论下这些数据指标的变化代表的意义
关于数据解读，需要依靠某单个核心指标来解读，但是有时候也需要联合一组指标综合研判。笔者随机例举5个问题来讲解如何通过指标来解析数据背后的意义。请大家先把答案写在回复中。
1.对于网络女装品牌的估值应该看哪些指标
2.如果收藏人数多但是成交人数少是什么原因
3.翻页数(PV/UV)越大表示网站越好么
4.回头率低一般是什么原因造成的
5.某件商品销量下滑一般是什么原因
电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
答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！
明白了电商运营数据如何找到的一些关键内容，希望能够给你的生活带来一丝便捷，倘若你要认识和深入了解其他内容，可以点击花果知识的其他页面。
