电商运营怎么分析数据「电商运营数据分析报告」

今天给大家普及一下电商运营怎么分析数据「电商运营数据分析报告」相关知识，最近很多在问电商运营怎么分析数据「电商运营数据分析报告」，希望能帮助到您。

深度好文，电商运营如何做好数据分析？

数据分析不管是实体店、网店，甚至是其他方面都有着十分重要的地位，因为它让你通过分析能够快速地发现更多有价值的东西。只要对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解，那么这个店铺之后一定会回报你的。

很多人畏惧电商运营的数据分析，原因不外乎大家觉得数据量太过于庞大、数据分析时要用到Excel函数门槛高。

但是事实上选对了方法与工具之后，也就没有那么困难。

ps：文末有小福利哦，仔细看下去吧～

电商数据运营分析常用的关键指标

电商比传统零售要懂的数据复杂得多，数据来源渠道也很多样化，需要的基础数据指标一般有：流量数据指标、转化数据指标、营运数据指标、会员数据指标、财务数据指标......

下面，我们重点来说下几个重要的电商数据指标！

ps：我敢说，做了十年电商的老运营，不见得能全部说清楚这些指标含义

1）流量数据

1、浏览量（访问量），即PV，指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量，同一页面刷新一次也算一个访问。

2、访客数，即UV，独立访客，一台电脑为一个独立访问人数。一般以天为单来统计24小时内的UV总数，一天之内重复访问只算一次。当然，现在一些平台支持自选时间段（1小时、一天、一周）为去重标准。访客又分为新访客和回访客。

3、当前在线人数，指15分钟内在线的UV数。

4、平均在线时长，指平均每个UV访问网页停留的时间长度。（补充，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。）

5、停留时间：指用户打开网站最后一页时间点减去第一个页面的时间点，所以该指标不能完全等同于用户浏览时长。为什么会存在这样的情况，主要是由于目前技术限制而采用这样的近似替代关系。

6、平均访问量（平均访问深度）：指用户每次浏览的页面数品平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。

7、日均流量，有时候会用到日均UV和日均PV的概念，即平均每天的流量。

8、跳出率，指只访问了一个页面就离开的访问次数除以该页面所有访问次数。分为首页跳出率、关键页面跳出率、具体产品页跳出率等。这些指标用来反应页面内容受欢迎的程度，跳出率越大，页面内容一般越需要调整。

2）转化指标

1、转化率：指进行了相关动作的访问量占总访问量的比率。转化率是电商运营的核心指标，也是用来判断营销效果的指标。

2、注册转化率：即注册用户数除以新访客总数，当我们的目标是积累会员总数时，这个指标就很重要了。

3、客服转化率：咨询客服人员的用户数除以总访问数，这个类似于线下的试穿率。

4、收藏转化率：即将产品添加收藏或者关注的用户数除以该产品的总访问数。每逢双十一等大型促销钱，用户都会大量收藏产品到自己账户以便促销时购买。

5、添加转化率：即将产品添加到购物车的用户数除以该产品的总访问数，这个指标主要针对具体产品。

6、成交转化率：即成交用户数除以总访问数，一般我们提到的转化率就是成交转化率。成交转化率还可以细分为全网转化率、类目转化率、品牌转化率、单品转化率、渠道转化率、事件转化率等。

7、渠道转化率：从某渠道来的成交用户数除以该渠道来的总用户数，这个指标用来判断渠道质量。

8、事件转化率：因某事件带来的成交用户数除以该事件带来的总用户数，有些事件可以跟踪到人，例如营销中的关键字投放，其他网站的广告投放等。

3）营运指标

1、成交指标：成交金额、成交数量、成交用户数。

2、订单指标：订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单。

3、退货指标：退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率。

4、效率指标：客单价、件单价、连带率（销售的件数/ 交易的次数）、动销率（有销量的商品数/ 在售商品数）。

5、采购指标：采购金额、采购数量。

6、库存指标：库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率。

7、供应链指标：送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长、平均送货时间。

4）会员指标

1、注册会员数：指曾经注册过的会员总数，其没有太大意义，所以可以用有效会员数概念，即在1年内有消费记录的会员数。

2、活跃会员数：指在一定时间内有消费或者登陆行为的会员数，时间周期和产品购买频率有关，快消品一般会在周期上定义短些。

3、活跃会员比率：即活跃会员占会员总数的比重。

4、会员复购率：指在一段时间内产生二次及以上购买行为的会员数占总会员数的比率。

5、平均购买次数：指某时期内每个会员平均购买的次数，订单总数除以购买用户数，最小值为1.

6、会员回购率：指上一期活跃会员在下一期有购买行为的会员比率，回购率和流失率是相对概念。

7、会员留存率：某时间节点的会员在某特定时间周期内登陆或消费过的会员比率。

8、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率。

5）财务指标

1、新客成本：为了争取到新客户的点击、注册或购买，平均每个新客户消耗掉的营销费用就是新客成本。

2、单人成本：即营销成本（营销费用 配合成本）除以访客数（UV），这个指标不去区分访客是否是新访客，是否注册，是否购买，也就是不考虑具体的转化情况。

3、单笔订单成本：营销成本除以获取的订单数，不区分订单来源，以成交结果为导向。

4、费销比：即费用比例，营销成本除以订单金额，其倒数就是ROI，即投入一元钱能带来的订单金额。

物流相关的财务指标，包括仓储费占比，物流费占比等。

二、电商数据分析常用的工具有哪些？

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。

基于此，商家对运营人员的各类数据“汇总-整合-分析-研究”工作专业度要求十分严格。

除了手工采集数据，用Excel分析外，一些第三方服务也提供数据采集及分析功能，比如以下几种：

全域生参：一站式电商数据分析与运营平台，通过实在RPA 松塔 BI一整套解决方案产品，打通全平台链路，实现数据“采、存、管、用”一体化，释放数据价值，发现业务的关键增长点，提升企业效益。

使用门槛非常低，不需要掌握Excel复杂的函数，费劲吧啦的搞数据透视表就可以生成好看的数据看板。

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。

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。

Crazyegg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。

一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

三、电商运营工具——全域生参介绍

下面，我们着重介绍下目前市场上大热的可视化数据分析工具——全域生参。

直接通过案例分析：

1、全域生参精细化运营，用户细致分层

在经商家授权后，我们通过实在RPA自动登录店铺（京东/拼多多/淘系）后台-选择618期间数据-整合并分析成可视化大屏报告，呈现如下：

商家运营通过上面的美妆平台618数据交易看板，对618活动期间访客人数、支付人数、支付金额等核心指标展开分析，并与去年同期数据对比后发现，在活动期间，访客人数虽有上升，但支付转化率和支付人数均有下降，公司销售额出现下滑。

商家希望通过数据分析对用户进行分层：高价值用户/潜在价值用户/低价值用户，建立更细致的用户画像，制定更加精准的营销手段。

光有618时间段的数据还不够全面，商家决定对上半年所有数据进行分析复盘。运营通过RPA对各平台成交用户数据自动下载后，分别把会员ID、购买金额、购买日期三个标签拖入仪表盘进行分析。

运营发现不同会员的消费金额差距很大，很明显平均购买金额越大的用户对商家来说价值越高。因此，运营以“0-300/300-500/500以上”三个购买金额区间为维度，把用户分为低额消费/中额消费/高额消费，但高额消费用户对商家来说就是高价值用户吗？

通过数据看板分析，商家发现同样购买金额的用户，有的购买频次很高，有的却很低，消费频次也决定了用户价值。因此，商家又以“偶尔购买/经常购买/频繁购买”对用户打标。同样，会员最后一次购买时间也决定用户价值。

最终，商家决定以“消费金额、购买频次、购买时间”三个标签作为参考，再结合年龄、地域等标签对所有用户进行细致分层。

2、全域生参精细化运营，发现产品价值

确定用户层级后，商家决定对不同层级的用户推广不同的产品。

面对高价值用户，商家决定针对性地进行产品搭配推荐，提高客单价；面对潜在价值用户，商家发现用户更喜欢性价比高的产品，决定通过推送优惠券和活动链接，吸引下单；面对低价值用户，短期内贡献销售额较低，商家决定暂不做额外营销。

按此计划，商家先通过<全域生参>产品销售数据贡献看板，对自家全平台店铺做产品盘点，从中选出TOP10的产品。

光有此项还不够全面，商家又在商品价值分析数据看板中，筛选出高转化率的优质产品，经多方面分析后，商家确定搭配组合的产品，并对其命名、颜值、品质做出再次优化，借此加深品牌在高价值用户心中的印象。

同理，按照上述方法，商家也筛选出性价比高的产品，并附加优惠券对潜在价值的客户进行营销。制定好推广计划后，为验证价值，商家通过实在RPA“多平台自动批量发送消息”功能，对分层用户进行个性推广。

科学决策需要数据不断反馈，商家在推送个性营销后，便建立活动数据看板，通过<全域生参>的单品分析数据看板，监控活动期间的销售额趋势，不同客群的贡献对比等。

在活动过程中，商家通过数据分析发现单靠消息推送还无法覆盖到全部会员，因此又做出决定，通过付费推广工具，对客群进行多维覆盖营销，并通过付费推广渠道数据监控看板对不同渠道的投放效果监控。

然后根据数据反馈，对付费渠道的图片质量、文案对应的点击效果进行分析调优。

至此，商家通过对销售额、流量、转化率、客单价等核心指标的复盘，做出总结：根据<全域生参>后台数据，把用户进行细致分层，针对性营销；把具有新表现力的单品，在618后重点扶持，打造店铺新爆品；对于滞销品，在日常参与的活动中进行一些清仓处理，回笼资金，不占库存。

3、全域生参精细化运营，开拓新品市场

做好店铺复盘后，商家还发现现有的赛道趋近饱和，难以有新的爆发，因此，商家决定开拓新的品类，增加新鲜血液。

通过市场大盘中的品牌竞争力排行数据看板，商家发现有的品类80%流量被几个大品牌占据，若预算资金不足，自己很难从中突围。

在<全域生参>后台对几个品类的筛选后，结合店铺人群标签，商家最终确定一款“遮瑕”新品。

但在前期对新品破零后，商家发现无论是怎么推广，销量始终上不去，导致新品销量权重很低，撬动不了免费流量。

商家在排查标题、主图、外观等属性后，还是没有找到原因，后面又从价格段方面入手，通过市场排行分析数据看板对排行前10的商品价格进行分析，发现当初定价只贴合了店铺人群喜好的价格段，没有兼顾市场因素，虽然这个价格段店铺粉丝人群喜欢，但没有尊重市场。

商家在重新调整价格策略后，又开始新一轮的推广，考虑到“遮瑕”产品具备种草属性，商家利用订阅、逛逛来进行新品的提前透出，并在上新这段时间设置相应的折扣优惠来促进爆发，同时，利用实在RPA在适合种草的抖音平台筛选达人推广。

实在智能RPA·抖音达人自动筛选

科学决策需要数据不断反馈，商家在制定好计划后，便通过竞品监控数据看板把对标的商品和自家商品设立监控，并设置数据预警，当竞品的销量超过设定值时，便会通过邮件通知运营者做出及时应对。

当运营收到消息时，即使不在电脑前，也可异地通过手机查看<全域生参>后台，不再受设备环境和地域限制，提升用户使用便捷性和响应及时性。

值得一提的是，<全域生参>后台数据在使用期间会一直保存，沉淀为企业的数字资产，不会随人员流动导致数据丢失。

数字时代，越来越多的商家强调利用数据进行精细化运营，全域生参作为新一代自助大数据分析的商业智能工具，能快速搭建自助分析的BI平台，推动业务人员从数据中分析问题，洞察先机，正在成为越来越多电商企业提升业务效果的不二选择。