什么是电子商务的数据分析？

一、什么是电子商务的数据分析？

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。

二、电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入）

8年电子商务运营经验，4年新媒体内容赛道产品和运营经验，陪跑2000+商家。电商该如何做数据分析，分享一些我的经验。

要观测数据，首先就要建立一套完备的数据指标体系，定义清楚我们要看什么，怎么看。我们来看一下电商行业最经典的数据分析工具“生意参谋”，里面都提供了哪些管理店铺，需要数据监控的指标。

电商数据是用来记录用户行为的数字信息，包括用户的注册、登录、流量、点击、消费、复购等一系列行为习惯的量化数据。

要分析这些数据，首先得了解电商的业务流程，通过业务流程分析用户的业务路径，每个路径需要关注什么指标，以及需要每个路径可能带来的业务损耗。最终形成一个完善的业务漏斗。

从用户的角度出发，电商的业务流程可包括以下重要节点：1. 注册用户是从哪些渠道成为电商注册用户的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付宝、抖音、小红书等。这里需要重点观测每个渠道的注册用户数以及每个渠道的获客成本，例如CPA（单个注册成本）。

2. 流量当用户注册完成后，会有电商页面进行承接，也就意味着用户会产生浏览和点击行为，此时可以通过用户的浏览行为，判断用户的喜好兴趣和潜在交易。这里需要重点观测每个页面的UV、PV、浏览时长、商品点击率等。需要注意的是，在电商阵地中，搜索是一个非常重要的入口，当用户有明确的购物意向时，更可能通过搜索直接到达商品。因此需重点关注搜索的相关流量，包括搜索UV、PV、有结果率等。

3. 转化当用户到达商品层面后，就会进入下单和交易的转化环节。这是电商的核心黄金流程，也是用户交易的重要路径。这里需要重点关注下单量、下单人数、下单金额、支付单量、支付人数、支付金额、客单价、毛利率等。同时需要注意售后订单的情况，但订单因为售后或者其他异常原因关单时，对于平台来说也是一部分流失。所以需要关注售后订单量、关单量、关单率等。

4. 复购对于平台来说，获取一个用户后，当然会希望他尽可能的多复购，多产生GMV（销售额），也就是尽可能提高ARPU值（单用户贡献价值），这需要重点关注用户活跃度、复购率、购物车情况等。购物车其实是一个下单工具，但根据用户习惯，加到购物车的商品更可能后续购买或复购，所以在这阶段也可以关注用户购物车的使用率。

电商各个流程的分析，离不开数据分析。如果你的数据分析能力比较薄弱，推荐去学习知乎知学堂官方的数据分析课程，课程从数据基础开始教起，在里面你不仅可以系统的学习数据分析课程，还有老师手把手带你进行实战项目，美团、阿里、boss直聘，很多大厂的数据分析案例拆解，讲解得清晰透彻，帮你精准定位业务的问题，摆脱业务瓶颈！感兴趣的同学可以报名参加，链接如下：

电商比传统零售要分析的数据复杂得多，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、订单数据指标、、转化率数据指标、运营数据指标、会员数据指标.....电商运营日常需要监控、分析的数据如下：流量数据：IP、PV、在线时间、老用户比例、新用户比例订单数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利率转化率数据：下单转化率、付款转化率运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货会员数据：会员总数、所有会员购物比率(新会员，老会员)掌握了大量的电商原始数据后，我们需要通过电商获客转化漏斗，一点点拆解、分析自己店铺里的数据，从数据出发找到店铺问题的关键，并且及时做出调整，让流量效率、转化率都达到最大化，最终实现达成GMV（商品交易总额）的总目标。

通过数据分析：我们通过分析渠道的流量结构、广告投放策略，把用户引入着陆页，通过详细的商品介绍、突出卖点，想办法激活用户；通过跳出率、用户停留时长等数据分析，调整你的策略，想办法留住用户，让用户产生加入购物车、生成订单等购买行为。举一个简单的案例

A店铺近3年双十一数据表现从数据中，我们可以分析出如下问题：

现象1：店铺流量逐年降低从20-22年双11的店铺访客数从6134下降到5830，再降低到5531，每年较前一年呈现5% 的下降趋势。结合抖音、小红书等产品的火速发展，猜测是淘系整体的一个流量占比在电商市场受到了外部产品的蚕食，导致了淘系整体流量变少，各店铺的流量也随之减少。

现象2：转化率基本稳定近 3 年的转化率分别是 20.0033%、20.3945%，20.7738%，整体都在 20%，有一点点细微的提升。说明店铺的消费者人群的转化率还是比较稳定的，没有因为流量减少，出现下滑。

现象3：客单价较大提升客单价这3年呈稳定的上升趋势，从323.93上升到390.96再上升到了412.41，通过销售额=客单价X支付买家数的公式，推导出近3年的销售数据分别为397462.11，464851.44，473859.09，并得到销售额呈上升的趋势分别增长率为16.95%和2.27%。

由此可推测客单价的提升从使店铺销售数据没有因为流量下滑而大幅度下降，甚至在 21年对20年还有较大程度的提升。

结合3个现象可以猜测今年也就是23年双11，店铺的流量还会存在一定程度的下降，在转化率得以维持的情况下，可以继续在客单价方向上发力，通过策略提升消费者的客单价，保证店铺销售数据不会出现大规模的下降。

但从客单价每年都有较大的增长情况下，22 比 21 年的销售额提升比例远远小于 21比 20 的提升，说明客单价对于稳定店铺销售数据的意义可能在减弱，但因为数据只有 1 年的变化不具备代表性，所以在选择继续提升客单价的同时，可以考虑寻找新的策略来实现店铺的销售数据的增长。以上就是电商行业中比较常见的数据分析场景，数据分析是电商精细化运营中非常重要的一环，大家一定要学会熟练的应用。

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三、电子商务大数据分析专业就业前景？

就业前景不错。

电子商务大数据分析就业前景非常广阔，一般是互联网公司、电子商务类企业，做数据分析工作，比如数据统计、调查与分析应用、数据化营销与管理等。当然这一块，个人更建议，了解各类经济板块后，学习一些专业上的技能来弥补不足，数据类知识偏向于计算机科学，可以多学习分析软件的作用，多积累经验，这个专业学历没有那么看重，所以学生完全可以凭能力和经验取胜。

四、3种电子商务数据分析法？

对比分析、转化分析、留存分析、产品比价

五、电子商务数据分析证书有什么用？

含金量非常高，

数据分析深刻影响未来行业发展，电子商务的优势就是可以通过数据进行所有监控，而数据分析贯穿电子商务商品采购、视觉设计、网店销售、营销推广、客户服务、物流管理等全链条岗位

六、为什么要认识电子商务数据分析指标？

认识电子商务数据分析的指标是了解电子商务的分析过程的重要方法

七、电子商务数据分析概论课件

电子商务数据分析概论课件

电子商务的出现和发展给商业世界带来了巨大的变革。随着互联网的普及和技术的进步，越来越多的企业选择将业务转移到在线平台上。这也导致了海量的数据产生，而数据分析成为了当今商业领域中至关重要的一环。

电子商务数据分析概论课件为大家提供了关于电子商务数据分析的基础知识和技术。无论是想要进入电子商务行业的新手，还是已经在电子商务领域工作的专业人士，本课件都能够帮助你更好地理解和应用数据分析的方法和工具。

第一章：电子商务数据分析简介

在第一章中，我们将介绍电子商务数据分析的概念、意义和作用。通过引入实际案例，我们将帮助学员理解为什么数据分析对电子商务行业至关重要，并且展示数据分析在提升销售、优化用户体验、改进营销策略等方面的应用。

第二章：数据收集和存储

在第二章，我们将深入讲解如何进行数据收集和存储。学员将学习到不同的数据收集方法，包括网站数据追踪、用户调查、社交媒体监测等。同时，我们也会介绍数据存储的技术和方法，如数据库管理系统和云存储。

第三章：数据清洗和预处理

数据清洗和预处理是数据分析过程中至关重要的一步。第三章将教授学员如何清洗和预处理电子商务数据，以保证数据的准确性和完整性。我们将分享一些常用的数据清理技术和工具，如数据去重、缺失值处理和异常数据检测。

第四章：数据可视化

数据可视化是将复杂的数据转化为易于理解和解释的图表、图形和图像的过程。在本章中，我们将介绍常用的数据可视化工具和技术，如数据图表、热力图和地理信息系统。学员将学习如何利用数据可视化来发现数据中隐藏的模式和趋势。

第五章：数据分析方法与技术

第五章将详细介绍电子商务数据分析的各种方法和技术。我们将讨论数据挖掘、机器学习、人工智能等方面的内容，并提供实际案例来展示这些方法和技术在电子商务中的应用。此外，我们还将介绍数据分析工具和编程语言，如Python和R。

第六章：数据分析应用案例

在第六章中，我们将通过一些真实的案例来展示电子商务数据分析的应用。学员将学习如何利用之前学到的知识和技术来解决实际的业务问题。这些案例涵盖了从市场营销分析到用户行为分析的不同领域，帮助学员更好地理解数据分析在电子商务中的实际应用价值。

第七章：数据保护与隐私

最后，我们将介绍数据保护和隐私的重要性。电子商务企业必须合规保护用户的数据和隐私，以建立可靠和安全的商业环境。本章将向学员介绍相关法规和标准，并分享一些数据安全和隐私保护的最佳实践。

电子商务数据分析概论课件提供了全面而深入的学习资源，帮助您成为一名出色的电子商务数据分析师。无论您是想要提升自己的职业发展，还是希望创办自己的电子商务企业，掌握数据分析的技能都是必不可少的。加入我们，开始您的电子商务数据分析之旅吧！

八、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

九、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

十、1+x电子商务数据分析证书怎么考？

报考条件:一，大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践实习经历。二，中专学历者相关专业如电子商务，计算机几级有东西工程。电子信息工程等毕业后从事相关行业连续一年实践实习经历。非上述专业，需在相关行业连续实践三年以上。三，在校学生，大专层次以上相关专业学生报考必须以学习相关专业两年以上。其他学生报考需按教学大纲经系统培训80学时以上。

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核。考试共有三门《数据分析基础》，《量化经营》，《量化投资》，每一门100分，60分及格制。每年有四次考试，具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知。大致在每年的3月，6月，9月，12月中旬。

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