1. 电商运营每天都看的是什么数据
你好朋友！
主要看一下几点:
一、点击率:新品期的点击率对于流量的提升比转化率都要高，那么点击率从哪里去看呢?
点击率查看具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。
在这其中查看数据的时候要特别注意：
1)点击率不能低于3%，如果能够保证10%以上的点击率，你的手淘流量会很容易的爆发起来。
2)点击率低于3%的话，一定要去分析原因，尽快解决。影响点击率的主要因素有：主图、价格、基础销量。
3)以上数据的选择需要注意如下几点：
①端口选择PC端，因为只有PC才有点击率的数据，但是在大数据下，这个指标也是准确的。
②如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。
希望能帮助到你！
还请及时采纳谢谢！
祝你生活愉快！
2. 电商数据分析有什么方法
1、市场分析
有市场需求的产品，即使产品品质很好也是没有前(钱)途的。虽然目前淘系电商推广渠道多样化了，但是到目前为止绝大多数客户仍然是通过搜索关键词找到需要的产品。所以如果你产品相关的关键词在淘宝上搜索量过少，至少说明当下是不太适合在淘宝上销售。
2、同行分析
做生意是一定要研究对手数据的，可以这么说，在当下电商运营中，同行的信息应该是最有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在监控和分析同行的店铺。
3、分析自己店铺
数据是店铺问题诊断的基础，当我们的店铺出现问题，比如说流量下滑、转化率下滑，这肯定是有原因的，绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概，我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析，如果不经过这一步，你只是主观上分析的话，很容易出错。
3. 电商运营如何做数据分析
电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：
1、网站整体运营情况；
2、销售数据（订单数据）；
订单模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
3、用户行为数据；
用户模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
4、商品数据；
5、客户咨询数据；
咨询模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
6、售后服务数据；
7、推广投放数据；
投放模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_
8、营销活动数据；
9、财务数据：盈利、成本等
--> 基本指标篇 <--
1、销售数据
商品方面：
1、总销售额，总销量
2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）
3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）
还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：
4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。
——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。
5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。
——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？
客户方面
总访客、新访客、新注册用户、客单价
用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、网络推广、券妈妈之类的……）
活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）
2、运营数据
客户行为数据
1、每日uv、pv等等……
2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）
3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）
推广数据
1、推广总费用，总收入，ROI
2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）
--> 工具篇 <--
说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。
原始数据辣眼睛～
做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～
传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。
在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？
等ppt做好了黄花菜都凉了。
看看要是数据直接成这样了会不会很好看？
就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！
然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，
只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！
分析工具就是 运营|整合分散的运营数据，实时分析、精准洞察
追踪客户行为的工具可以用： GrowingIO 官网－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品
线上表单工具： 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台
项目协作工具： Team Collaboration Solutions
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、网络统计：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. 电商怎么分析数据
电商分析数据的方法如下：
1、对比分析我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。
2、转化分析，这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。
（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。
（3）用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来购买。
3、留存分析我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。
4、产品比价。这个时候就需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。
6. 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析
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；
以上可视化图表均来自BDP个人版、
7. 电商工具，用什么软件查看数据啊
可以用“电商黑马”任意店铺，任意竞品都可以查看，查看销量数据的呀。自动计算衍生数据，商家都在用
8. 电商怎么分析数据
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。
9. 做电商要看哪些数据
构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
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，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。
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。
10. 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。
(10)女装电商怎么看数据扩展阅读：
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：网络-电子商务数据分析