电商运营要分析哪些重要的数据「电商哪些方面需要数据分析」

电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过对大市场数据和后台商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。例如数据可以看到产品在市场同类占比价格趋势、通过活动降价促销带来订单数增长。

电商行业竞争白热化，想要做爆款必须要精细化运营懂的数据分析，其中这些指标是每天都要去看去对比分析根据市场及时做好调整策略。

一、流量数据

展现次数：访客通过关键词搜索到该商品出现的次数，展现次数越多出现在买家次数就越多。影响展现次数的因数有产品类目是否放错、标题是否含有热搜词卖点关键词、首图质量。

访客数：指一天之内到底有多少不同的用户访问了你的网站。

浏览量：店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加单次计算

点击转化率：所选时间内访客在站内主要来源中进入店铺时的点击次数除以店铺在这些来源的展现次数，站内主要来源包括：产品搜索、公司搜索、专场活动、行业频道。访客点击次数与展现次数的比率，展现高访客少那么比率就非常低，需要提升商品主图、标题、动销、客单价等因素。

跳失率：访客中没有发生点击行为的人数/访客数，即1-点击人数/访客数。该值越低表示流量的质量越好。单品跳失率计算方法；商品详情页跳出访客数/商品访客数。一个较高的跳失率是不利于店铺转化率提升以及店铺的发展的，跳失率过高可以考虑要修改主图卖点，需要把商品款式、颜色、促销信息等展示给客户眼前。

流量概况：流量概况由流量总览、流量趋势、流量来源排行、访客行为、访客特征等五部分构成。其中流量概况是把整体店铺的流量分析情况，把最重要的数据先替我们找到，更直观的先了解整体店铺流量的情况。我们可以很直接的和行业的访客数、浏览量、跳失率、人均浏览量、平均停留时间进行对比，发现自己的不足。我们从流量趋势里也可以很直观的看到自己店铺各项数据的走势，进而和行业大盘及同层级均值去比较发现问题所在，进而解决。这块指标还可以选择和同行对比，进而更直观的发现和同行之间的一个差距。我们也可以从自己的流量来源排行里知道自己的流量构成，进而分析流量构成是否健康。知道转化率的变化，和同行比较自己的优势在哪里，劣势在哪里，如何提高。而访客行为可以很清晰的看到我们入店关键词分布及相应关键词的转化率，也可以看到单品访问量的排行。这对我们调整标题和宝贝的推广有指导意义。访客特征里我们可以很清晰的看到一天内那个时间段的访客最多、访客的地域分布、访客的性别分布。这个对于我们的付费推广及详情页制作、客服技巧有很大的指导作用。

活动流量：通过报名活动其他渠道进入的流量

关注收藏人数：关注收藏的粉丝数可以作为客户画像精准营销和店铺定位做分析

商品页面访问量：单品页面浏览量或点击量

二、客户数据

访客分析：从访客进店的时段分布、地域分布、营销偏好、关键词top等分析给客户画像。

客户分层：从客户需求的角度来看不同类型的客户需求是不同的，想让不同的客户对同一商品都感到满意，就要求有针对性的符合客户需求的产品和服务。从区域、时间段做精细营销。

地域分布：访客IP显示的地址

访问时间：不同时间段进入访客，从时间可以算出什么时间做营销比较好。

下单买家：付款的买家

支付金额：付款的金额

复购率：重复下单的买家

评价率：收到货后回复的评价比率

退货率：收到货要退货的卖出货的比率

三、转化数据

客单价：是指每一位顾客平均购买商品金额。客单价=商品平均单价×每一顾客平均购买商品数；销售额/顾客数。

动销率：单品库存/买家购买件数，动销越高排名越高，展现流量越高。

SKU：商品的库存、颜色、大小。

客诉率：投诉客户数/总客户数；包含客服服务能力、产品质量、物流速度等

内容渠道：卖点和推广文案，小视频、活动、直播等流量渠道

页面访问深度率：访客在一次浏览商品的过程中浏览了其他商品。如果访客一次性的浏览的商品次数越多，那么就基本上可以认定，你的商品有他感兴趣的东西。访客访问商品的深度用数据可以理解为网站平均访问的页面数，就是PV和uv的比值，这个比值越大，用户体验度越好，客户的粘性也越高。

客户活跃度/流失率：指那些会时不时地光顾下商品，并为网站带来一些价值的用户。而流失用户，是指那些曾经访问过商品或注册过的用户，但由于对商品渐渐失去兴趣后逐渐远离网站，进而彻底脱离网站的那批用户。活跃用户用于衡量店铺的运营现状，而流失用户则用于分析商品是否存在被淘汰的风险，以及单品是否有能力留住新用户。

通过了解数据指标的含义留心日常数据，我们可以快速掌握公司基本产品，而在对比分析为客户画像进行关联分析做出运营项目商品刺激客户需求从而推动产品的动销和网站销量。