1. 電商運營每天都看的是什麼數據
你好朋友！
主要看一下幾點:
一、點擊率:新品期的點擊率對於流量的提升比轉化率都要高，那麼點擊率從哪裡去看呢?
點擊率查看具體的路徑是：生意參謀-經營分析-商品效果。
在這其中查看數據的時候要特別注意：
1)點擊率不能低於3%，如果能夠保證10%以上的點擊率，你的手淘流量會很容易的爆發起來。
2)點擊率低於3%的話，一定要去分析原因，盡快解決。影響點擊率的主要因素有：主圖、價格、基礎銷量。
3)以上數據的選擇需要注意如下幾點：
①埠選擇PC端，因為只有PC才有點擊率的數據，但是在大數據下，這個指標也是准確的。
②如果數據不夠大的話，時間選擇7天，只有大數據才會准確。
希望能幫助到你！
還請及時採納謝謝！
祝你生活愉快！
2. 電商數據分析有什麼方法
1、市場分析
有市場需求的產品，即使產品品質很好也是沒有前(錢)途的。雖然目前淘系電商推廣渠道多樣化了，但是到目前為止絕大多數客戶仍然是通過搜索關鍵詞找到需要的產品。所以如果你產品相關的關鍵詞在淘寶上搜索量過少，至少說明當下是不太適合在淘寶上銷售。
2、同行分析
做生意是一定要研究對手數據的，可以這么說，在當下電商運營中，同行的信息應該是最有價值的。這也是很多運營必須要做的事——其實在監控和分析同行的店鋪。
3、分析自己店鋪
數據是店鋪問題診斷的基礎，當我們的店鋪出現問題，比如說流量下滑、轉化率下滑，這肯定是有原因的，絕大多數原因我們能夠通過邏輯分析去判斷出個大概，我們所有的分析和判斷都必須要通過數據去進行一個驗證和分析，如果不經過這一步，你只是主觀上分析的話，很容易出錯。
3. 電商運營如何做數據分析
電商一般有這些數據指標，差不多就夠了，可以參考下：
1、網站整體運營情況；
2、銷售數據（訂單數據）；
訂單模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
3、用戶行為數據；
用戶模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
4、商品數據；
5、客戶咨詢數據；
咨詢模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
6、售後服務數據；
7、推廣投放數據；
投放模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
8、營銷活動數據；
9、財務數據：盈利、成本等
--> 基本指標篇 <--
1、銷售數據
商品方面：
1、總銷售額，總銷量
2、熱銷商品top N，熱銷品類top N （這些是件數，也就是銷量）
3、商品銷售額貢獻top N，品類銷售額貢獻 top N （這些是金額，有些大件商品）
還可以看的更細一點，每件商品的利潤不一樣，可以算出來：
4、利潤額貢獻top N，品類利潤額貢獻 top N。
——以上有助於你劃分哪些商品來引流，哪些商品來促銷。
5、瀏覽量商品最高 top N，瀏覽量品類最高 top N。
——看看有啥商品瀏覽量高卻賣不出去的，要調查原因是價格不好還是什麼？
客戶方面
總訪客、新訪客、新注冊用戶、客單價
用戶地域分布、用戶設備來源分布（瀏覽器或設備）、用戶渠道來源分布（訪問網站、網路推廣、券媽媽之類的……）
活動期間訪問趨勢（一般是個線圖 橫軸是時間 縱軸是訪問量 多線圖還可以加一根銷售額）
2、運營數據
客戶行為數據
1、每日uv、pv等等……
2、熱區圖（把用戶的行為做一個簡單的可視化呈現，看看哪裡點的最多，活動頁面下面幾屏有沒有熱度，如果下面有想要主推的利潤高的產品，要及時往上挪）
3、轉化漏斗（從訪問、注冊、加購、下單、付款做一個漏斗，看到底哪個環節流失客戶最多，有bug修bug，有流程不順要改善）
推廣數據
1、推廣總費用，總收入，ROI
2、各渠道費用，點擊量，收入，ROI（可以用分組條圖或柱線圖來展示各渠道的費用與收入，投入高的渠道效果不一定好，通過對比可以篩選性價比最高的推廣渠道）
--> 工具篇 <--
說完基本指標，說說工具好啦。我看到題主問除了excel還有啥，當然不能靠excel。
原始數據辣眼睛～
做表比較慢，而且相對不太智能，數據多的時候，絕對不能手抖～
傳遞起來太慢了，動不動好幾十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要費好幾個小時的時間。
在效率為王的時代，我們不是為了在活動過程中就強化好的地方、修正不好的地方嗎？
等ppt做好了黃花菜都涼了。
看看要是數據直接成這樣了會不會很好看？
就是有這樣的神器～滑鼠拖一拖、拽一拽，左邊的excel就變成右邊的可視化圖表了！
然後看（領）表（導）的人就不用暗自運氣了，
只要看看顏色，比比大小、長短、高低，哪裡需要整、哪裡需要改，哪裡需要贊，一目瞭然！
分析工具就是 運營|整合分散的運營數據，實時分析、精準洞察
追蹤客戶行為的工具可以用： GrowingIO 官網－矽谷新一代無埋點用戶行為數據分析產品
線上表單工具： 夥伴辦公 - 領先的移動辦公與數據管理平台
項目協作工具： Team Collaboration Solutions
4. 電商數據分析指標都有哪些該如何進行分析
此文是對最近學習的電商相關知識點做一個鞏固
傳統零售利用二八法則生存，電商靠長尾理論積累銷售。
傳統零售是小數據，電商是大數據。
傳統零售是「物流」，零售過程就是商品的流動；電商是「信息流」，顧客通過搜索、比較、評論、分享產生信息，達到購買的目的。
傳統零售注重體驗感，電商注重服務和效率。
傳統零售是做加法，電商是做乘法。傳統零售是通過一家家店擴大影響力，電商通過資金的投入迅速搶占市場。
傳統零售的主要成本是房租和人工成本，電商的主要成本是物流和營銷成本。
總結：電商和傳統零售雖有千萬種差別，但總歸都是零售，融合是二者註定的趨勢，即現在火熱的新零售。
傳統零售的數據主要是進銷存數據、顧客數據和消費數據。電商的數據卻復雜得多，數據來源渠道也很多樣化
電商數據來源廣泛，常規的流量數據、交易數據、會員數據在品牌的交易平台都有提供。一些第三方網站也提供數據源及分析功能。
1、網路統計：包括流量相關的網站統計、推廣統計、移動統計三部分內容。分析內容包括趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定製分析和優化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、內容分析、社交分析、移動分析、轉化分析、廣告分析幾部分內容。
3、Crazy egg熱力圖：主要特色是對頁面熱點追蹤分析的熱力圖。
4、CNZZ數據專家（友盟）：包括站長統計、全景統計、手機客戶端、雲推薦、廣告管家、廣告效果分析和數據中心等。
還有一些無需埋點監測數據的產品，如GrowingIO、神策數據、諸葛io等。
以下為用思維導圖進行梳理的電商數據分析指標，總共包括六大類
對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據指標可以網頁進行改進
這里需要注意兩個點
1）影響因素不同：UV 價值更受流量質量的影響；而客單價更受賣的貨的影響；
2）使用場景不同：UV 價值可以用來評估頁面 / 模塊的創造價值的潛力；客單價可以用來比較品類和商品特徵，但一個頁面客單價高，並不代表它創造價值的能力強，只能得出這個頁面的品類更趨近於是賣高價格品類的。
如果網站是為了幫助客戶盡快完成他們的任務（比如：購買，答疑解惑），那麼在線時長應當是越短越好；如果希望客戶一同參與到網站的互動中來，那麼時間越久會越好。所以，分析在線時長是否越長越好，要根據產品定位來具體分析
從注冊到成交整個過程的數據，幫助提升商品轉化率。
對於一個新電商來說，積累數據，找准營運方向比賣多少貨，賺多少錢更重要。這個階段主要 關注流量指標 ，指標如下：
對於已經經營一段時間的電商，通過數據分析 提高店鋪銷量 就是首要任務。此階段的重點指標是 流量和銷售指標 ，指標如下：
對於已經有規模的電商，利用數據分析 提升整體營運水平 就很關鍵。重點指標如下：
數據指標分為追蹤指標、分析指標和營運指標，營運指標就是績效考核指標。一個團隊的銷售額首先是追蹤出來的，其次是分析出來的，最後才是績效考核出來的。銷售追蹤自然是按天、按時段說話，分析一般是以周和月為單位，績效考核常常是以月為主、以年為輔。
執行人員側重過程指標，管理層側重結果指標。對於數據分分析人員來說要學會根據職位提供不同的數據。
1、無流量不電商，對於流量分析，我們常用漏斗圖來做分析，幾乎每個流量的細分都可以用到漏斗圖。
2、漏斗圖就是一個細分和溯源的過程，通過不同的層次分解從而找到轉化的邏輯。
3、漏斗圖的弱點，就是反應一條轉化路徑的形態，我們可以稍加修改實現漏斗圖的對比功能。
1、流量的質量分為質和量兩方面，只有質沒有量的流量是沒有多少實際價值的，流量的質體現在不同的營銷目的上，例如獲得點擊、注冊、收藏、購買或者獲取利潤的目的。
2、可以通過四象限分析圖來對比分析流量的質量。下圖是針對購買的轉化率和流量的四象限圖，其中第一象限的流量應該是高質量的，流量和轉化率均高於平均值；第二象限渠道的流量轉化率高，但量不大，通過搜索來的流量大部分屬於此類；第四象限流量屬於質低量高，站外購買的流量這種情況比較多；第三象限屬於質低量低的雙低流量，不用特別維護，任其發展即可。
3、圖中的Y軸可以根據具體的分析目的替換成點擊率、注冊率、收藏率、ROI（單元產出）等進行對比分析。
四象限分析圖中，X軸、Y軸、分析對象都可以根據不同的目的進行替換。
4、散點圖的四象限分析可以結合趨勢，或者演變成四象限氣泡圖，氣泡圖的大小為ROI，這種四象限圖信息量更大。
1、電商的銷售針對比傳統零售復雜很多，主要復雜在流量的多層次多渠道上，互聯網的好處是幾乎能將用戶的每個動作記錄下來，然後我們從中找到關鍵點進行診斷即可。下圖，是一個類似杜邦分析的圖，從值（圖中紅色）和率（圖中藍色）兩個方面，訂單、新客、老客三個維度將銷售額拆成五個層次，每個層次間具有加或乘的邏輯關系。
2、銷售額是一個結果指標，圖中的20個指標是過程指標，每個指標的變化都會影響最終的銷售額，基本都是正相關。（折扣和銷售額的關聯會稍微復雜一些）
3、通過上圖，使用對比、細分的原則分析可以判斷出哪兒些指標變化對銷售額產生了影響。
參考書籍為《數據化管理——洞悉零售及電子商務運營》
5. 電商怎麼分析數據
電商分析數據的方法如下：
1、對比分析我們可以把近15天的成交額以線條的形式顯示出來，這樣就可以很清楚的看到近期的成交額是否達到預期，有沒有下降趨勢，當然我們也可以以季度、月或周為單位。
2、轉化分析，這里牽涉到一個問題，評判一家電商企業需要用到的一些日常統計指標：
（1）店鋪的目標用戶數量：一家店鋪的成交量，反映的是這家店鋪對於市場的影響以及用戶對於產品的滿意度。
（2）平均消費金額：店鋪每年平均每位用戶消費了多少，以此來定位目標人群，確定是否達到盈利的指標。
（3）用戶的復購率：判別產品滿意度，假如用戶購買過一次後，還會購買第二次，說明用戶對於你的產品還是很滿意的，這樣既節省了市場推廣費用，用戶也會推薦給更多朋友來購買。
3、留存分析我們通過活動等形式把用戶引流到我們的流量池裡，但是經過一段時間後，用戶可能就會慢慢的流失了。那些留下來或者經常訪問我們店鋪的用戶稱之為留存。留存是產品的核心，用戶只有留下來，我們的產品才能不斷增長。如果我們什麼都不做的話，用戶很快的就流失了。
4、產品比價。這個時候就需要我們去搭建一個比價系統，這個比價系統的目的主要是為了去抓取各大電商平台商品的價格。通過各大電商平台的價格以及優惠額，來制定你自己的策略。
6. 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析
最重要的就是這幾個了：
1 、商品數據分析：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、商品評論等。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，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；
以上可視化圖表均來自BDP個人版、
7. 電商工具，用什麼軟體查看數據啊
可以用「電商黑馬」任意店鋪，任意競品都可以查看，查看銷量數據的呀。自動計算衍生數據，商家都在用
8. 電商怎麼分析數據
電商分析數據方法如下：
一、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。
二、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。
三、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。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：
1、銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值。
2、平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額。
3、放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的佔比。
四、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。
五、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。
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。
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。
六、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。
七、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。
9. 做電商要看哪些數據
構建電商數據分析的基本指標體系，主要分為8個類指標。
1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。
2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。
4.客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售，有點像啤酒喝尿布的故事。
6.市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。
7.風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。
8.市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整。
10. 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析
電商平台應該分析的數據和分析的規則如下：
1、網站運營指標：
網站運營指標主要用來衡量網站的整體運營狀況，這里Ec數據分析聯盟暫將網站運營指標下面細分為網站流量指標、商品類目指標、以及供應鏈指標。網站流量指標主要用從網站優化，網站易用性、網站流量質量以及顧客購買行為等方面進行考慮。
商品類目指標主要是用來衡量網站商品正常運營水平，這一類目指標與銷售指標以及供應鏈指標關聯慎密。這里的供應鏈指標主要指電商網站商品庫存以及商品發送方面，而關於商品的生產以及原材料庫存運輸等則不在考慮范疇之內。
2、經營環境指標：
這里將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網站的市場佔有率，市場擴大率，網站排名等，這類指標通常是採用第三方調研公司的報告數據，相對於獨立B2C網站而言，淘寶此方面的數據要精準的多。
網站內部購物環境指標包括功能性指標和運營指標（這部分內容和之前的流量指標是一致的），常用的功能性指標包括商品類目多樣性、支付配送方式多樣性、網站正常運營情況、鏈接速度等。
3、銷售業績指標：
銷售業績指標直接與公司的財務收入掛鉤，這一塊指標在所有數據分析指標體系中起提綱挈領的作用，其他數據指標的細化落地都可以根據該指標去細分。
網站銷售業績指標重點在網站訂單的轉化率方面，而訂單銷售指標重點則在具體的毛利率、訂單有效率、重復購買率、退換貨率方面，當然還有很多指標，譬如總銷售額、品牌類目銷售額、總訂單、有效訂單等等，這里並沒有一一列出。
4、營銷活動指標：
一場營銷活動做的是否成功，通常從活動效果（收益和影響力）、活動成本以及活動粘合度（通常以用戶關注度、活動用戶數以及客單價等來衡量）等幾方面考慮。這里將營銷活動指標區分為日常市場運營活動指標、廣告投放指標以及對外合作指標。
其中市場運營活動指標和廣告投放指標主要考慮新增訪客數、訂單數量、下單轉化率、每次訪問成本、每次轉換收入以及投資回報率等指標。而對外合作指標則根據具體合作對象而定，譬如某電商網站與返利網合作，首先考慮的也是合作回報率。
5、客戶價值指標：
一個客戶的價值通常由三部分組成：歷史價值（過去的消費）、潛在價值（主要從用戶行為方面考慮，RFM模型為主要衡量依據）、附加值（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以及新、老客戶價值指標。
這些指標主要從客戶的貢獻和獲取成本兩方面來衡量。譬如，這里用訪客人數、訪客獲取成本以及從訪問到下單的轉化率來衡量總體客戶價值指標，而對老顧客價值的衡量除了上述考慮因素外，更多的是以RFM模型為考慮基準。
(10)女裝電商怎麼看數據擴展閱讀：
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。
通常，單獨的分析某個數據指標並不能解決問題，而各個指標間又是相互關聯的，將所有指標織成一張網，根據具體的需求尋找各自的數據指標節點。當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶。
電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫裡面，所以對於這些客戶可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶的擴展營銷的可能性。
參考資料來源：網路-電子商務數據分析