大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下电商数据分析怎么做的问题，以及和电商大数据查询平台的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
电商数据分析是什么
电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况，也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。
除了常规的商品型号、商品价格、促销信息、店铺名称等，还可以自定义其他维度、可以说说是做到了全方位展现渠道违规行为，满足多样化的巡检场景需求。
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。
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。
电商数据分析的基本流程
电商数据分析的基本流程如下：
1.明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。
2.数据采集：收集与目标相关的数据，这些数据包括网站流量、订单数据、用户行为数据等等。
3.数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。
4.数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等等。
5.数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。
6.数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。
7.制定行动计划：根据分析结果，制定相应的行动计划，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等等。
8.实施和监控：实施行动计划，并定期监控分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。
以上是电商数据分析的基本流程，其中需要注意的是，在整个流程中需要保证数据的准确性和可靠性，并结合业务实际情况，灵活调整分析方法和策略。
电商怎么做数据分析
电商数据分析的常用方法有：逻辑树分析法；PEST分析法；多维度拆解法；对比分析法；假设检验分析法。
1、逻辑树分析：逻辑树分析法的目的是把复杂的问题变简单，即把一个问题当成树干，然后找出所有充当树枝的子问题，并以此类推，逐步找到一个个具体而直接的子问题，从而找到解决复杂问题的方法。
2、PEST分析法：用于做行业分析，是通过政治Politics，经济Economy，社会Society和技术Technology四个因素来分析宏观环境的方法，其应用领域有公司战略规划，市场经营规划，产品发展规划，撰写研究报告等。
3、多维度拆解法：目的是从多个维度思考问题，即从多个角度出发，把一个复杂问题拆解成多个简单的子问题去解决，其把问题整体拆解成多个部分，通过对比可以看出不同整体之间部分的差异。
4、对比分析法：通过对比找差异，从而追踪业务是否存在问题的方法。使用对比分析法，要搞清楚两个问题，一是和谁比，二是如何比。
5、假设检验分析法：归因分析，即分析问题发生的原因，其底层逻辑是逻辑推理，分为3个步骤，分别是：提出假设，收集证据，得出结论。
如何做电商数据分析
电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：
建立完整的数据追踪体系
对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题
针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进
一、首先建立数据追踪体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：
搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据
搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据
社交媒体：社交媒体后台数据
展示类广告投放广告投放平台数据等
二、分析
从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题
三、提出解决方案
根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。
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