电商企业数据

一、电商企业数据

探索电商企业数据的关键成功因素

在当今数字化时代，电子商务已经成为许多企业发展的重要领域。电商企业数据的收集和分析对于企业的成长和竞争力至关重要。通过深入了解数据分析的关键成功因素，电商企业可以更好地制定战略、优化运营并提高盈利能力。

以下是几个关键成功因素，帮助电商企业充分利用企业数据：

1. 数据质量管理

电商企业需要确保数据的准确性、完整性和一致性。只有基于可靠的数据，企业才能做出明智的决策。数据质量管理包括数据收集、清洗、整理和验证。通过开发严格的数据质量控制流程，电商企业可以将低质量数据的影响降至最低。

2. 数据安全保护

电商企业处理大量的用户数据和交易信息，保护数据的安全性至关重要。任何数据泄漏或安全漏洞可能导致巨大的损失，对企业的信誉和声誉造成负面影响。因此，企业需要采取有效的措施来加密数据、限制访问权限并定期进行安全审计。

3. 数据分析工具和技术

电商企业需要选择适合自身需求的数据分析工具和技术。这些工具可以帮助企业探索数据、发现趋势、预测需求并洞察用户行为。常见的数据分析工具包括数据仪表盘、数据挖掘、机器学习和人工智能技术等。

4. 数据挖掘和洞察

通过数据挖掘和洞察，电商企业可以深入了解用户行为、购买偏好和市场趋势。对大数据进行分析可以发现隐藏的模式和关联，为企业提供战略决策的依据。例如，通过分析用户购物篮数据，企业可以实施个性化推荐策略，提高销售转化率。

5. 用户体验优化

电商企业应该通过数据分析来优化用户体验。了解用户的行为和反馈可以帮助企业改进网站设计、产品展示和购物流程。通过个性化推荐、用户界面优化和快速响应等策略，企业可以提高用户满意度并增加忠实客户。

6. 跨渠道数据整合

电商企业常常在多个渠道上销售产品，如网站、移动应用和社交媒体平台等。企业需要将这些渠道的数据整合在一起，以获得全面的洞察和综合的业务视图。跨渠道数据整合可以帮助企业了解用户在不同渠道上的行为和转化路径。

7. 实时数据监控

随着电商业务的复杂性增加，实时数据监控变得越来越重要。企业需要通过监测关键指标和数据指标，及时发现并解决潜在问题。实时数据监控可以帮助企业迅速反应市场变化、优化广告投放和改进供应链管理。

8. 数据驱动的决策

最重要的是，电商企业应该将数据作为决策的基础。数据驱动的决策可以减少主观偏见，提高决策的准确性和可预测性。企业应该建立数据文化，倡导数据驱动的思维方式，并为员工提供数据分析培训和支持。

总之，电商企业数据的收集和分析是成功经营电子商务的关键。通过有效管理和利用数据，企业可以更好地理解市场需求、优化运营和提高客户满意度。电商企业应该以数据为导向，不断探索和创新，迎接数字化时代的挑战。

二、电商数据分析方法？

谢邀

随着数据时代的到来，各行各业的经营发展开始注重数据分析思维。通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度，从而用数据去解决产品存在的问题。

电商数据分析主要分为四大版块：

对比分析：不仅对比自己的每周月年的数据增比，还要参考竞争对手的成交额

转化分析：关键的几个指标，店铺的目标用户数量，平均消费金额，用户的复购率

留存分析：常用到的日活跃用户量、月活跃用户量、季度活跃用户量，来检测我们店铺的流量。

产品比价：对比其他平台的产品来战略性的调整自己的产品，避免产品价格调整后，消费者不买账的情况。

......

当开始数据分析产品时，首先分别分析每个变量，以描述拥有的数据并评估其质量，接下来分析每个变量之间的关系。

在数据面前，清晰的知道自己应该如何运营，那一种方法解决实际问题才是最有效的，学以致用。

——附上———

【280份 电商爆款打造运营实操全套表格】

（仅供个人学习，禁止商用！）

【01】电商实操-爆款体系表 17份

【02】电商实操-大促体系表 25份

【03】电商实操-绩效体系表 18份

【04】电商实操-推广体系表 37份

【05】电商实操-市场体系表 30份

【06】电商实操-产品体系表 33份

【07】电商实操-培训体系表 19份

【08】电商实操-组织体系表 5份

【09】电商实操-管理体系 44份

【10】电商实操-直播体系表 9份

【11】电商实操-视觉体系表 15份

【12】电商实操-客服体系表 30份

三、电商罗盘数据怎么分析？

一．在后台当中直接查看

首先在直播时电商罗盘数据怎么查看方法当中，较为简单快捷的方式，便是商家在后台当中直接查看自己所需数据，并且由于它的直播间的自带功能，所以无需缴纳多余费用。一般情况能计算出用户与订单之间的比例，数据计算较为笼统，在详细数据方面比较模糊，如果是刚开始运营没有过多预算的商家，可以通过这一方式查看。

四、电商如何做数据分析？

不管你是数据分析师，还是店铺管理者，亦或是运营人员，如果要更好地做电商数据分析，可以聚焦这十大场景，实现电商数据从获取到分析的全链路打通，驱动业务！提高店铺GMV！

1、高层经营总览

高层在做商业决策的时候，往往需要参考各类数据指标，这个时候就需要一个高层经营总览看板，通过一个仪表板，进行全盘生意核心指标的总体呈现。

高层经营总览看板是电商数据分析中综合性最大的一项，除了辅助决策外，还可以结合利润、费用等指标综合评估各销售渠道在生意大盘中的占比及经营健康度。

关键词：全渠道、高层、经营

2、平台运营分析

随着业务的不断发展，很多卖家入驻了多个电商平台，如多个天猫店铺、京东店铺、拼多多店铺、天猫超市、微店等。订单和数据分散在各个店铺，如果各个平台分散分析，会带来标准不一致，和无法综合分析的问题。

这个时候需要统一数据出口，赋能电商运营部门通过同一数据门户随时查看各大各个电商平台运营的总览状况, 掌握数据指标。

关键词：电商、运营部、管理层

3、推广投放分析

推广投放是电商运营中最重要的一个部分，要及时跟踪各渠道投放转化率、调优整体营销方案ROI，乃至找对渠道、投对产品，快速占领市场以及消费者心智都需要进行推广投放分析。

关键词：站内 站外 投放

4、直播分析

现在直播大热，越来越多的电商卖家将自己的生意布局到了各个平台直播，如抖音电商直播、淘宝直播等。

直播分析能帮助运营者快速掌握抖音等直播平台运营情况及达人带货效果，了解每月直播场次、转化、交易情况及主推品的直播表现和达人贡献。

关键词：直播、短视频、带货

5、大促活动运营分析

活动期间，订单量暴增，各类成本核算也随之变复杂。因此促销活动也需要全链路分析，最终分析是否达成大促目的，如提高销售，吸引消费者，传递出品牌的核心价值等，进而提升品牌的影响力。

关键词：促销、电商、运营

6、行业市场分析

自上而下的分析思路对目标行业目前的市场容量和销售情况以及销售趋势进行从全局到重点的分析。

7、分销渠道分析

以销售的角度了解分销商对商品的接纳程度及地理位置分布，给大促活动提供库存支撑和做更合理地产品供应需求预测。

8、商品分析

结合全平台商品销售情况，进行体系化商品诊断及商品增速分析，快速定位爆品与增长缓慢的商品，助力后续优化工作。

9、评论语义分析

以消费者为中心，追踪以及分析 购买商品的客户评价，及时调整自身的产品与服务与消费者预期的匹配性。

10、用户观察分析

旨在分析用户购买行为、用户地域分布及复购情况，用户付款方式等，助力于运营对用户打标、 后续计划及推广的执行。

以上就是电商数据分析的10大分析场景解析。上面的数据看板我为了省事直接使用的九数云BI的模板图。

九数云BI能帮助电商卖家能打通各大电商平台店铺数据，全局了解整体情况，决策效率高；将绩效和运营情况量化绑定，定位业绩问题，精细化管理。使用九数云做电商数据分析，电商运营负责人可以根据自己的运营逻辑，跨平台、跨系统自由搭建报表，按时间/工具/品类/店铺/竞品等多维度查看和分析数据，监控全平台投放效率，找到最优投放路线。使用九数云做电商数据分析，电商财务人员可以轻松计算绩效与库存数据，数据异常时能自动预警，无需再花费大量时间去做机械的重复数据核算工作。

五、脑电数据特征分析方法？

脑电图分析是很专业的事情，就是我们根据脑电图检测的不同的类型，包括常规脑电图、动态脑电图和视频脑电监测。

分析的方法大致相同，主要从脑电波的分析的几个要素，包括波形、波幅、频率、分布部位和曲线的一些方式这几个方面来分析。

但是，我们还要分析脑电图做诱发试验过程中的这个过程，包括过度换气试验、闪光刺激试验或睁闭眼试验这些诱发实验过程中的脑电波。

对于脑电监测，我们还要分析不同的睡眠分期，脑电波出现的一些情况，最重要的要分析癫痫样放电、局灶性或者是弥漫性的慢波的一些分布情况。

六、怎么对电商直播数据进行分析啊?

直播内容相关：

1. 直播平均观看时长，对比行业或主要竞品水平，判断直播间是否有吸引力
2. 同场直播的时段观看人数波动，判断哪些话题消费者更感兴趣
3. 观看时长和转化率相关性，判断直播内容的吸引力是否增强了购买意愿

直播销售效果相关：

1. 直播转化率，对比店铺平均转化率，判断直播是否促进了成交
2. 直播客单价，对比店铺平均客单价，判断直播是否提升了客单
3. 直播产品销售结构，对比店铺产品销售结构，判断直播是否帮助店铺高端化

直播投入产出比相关：

1. 媒体投流，落地直播间、店铺页和商品页的产出对比，判断落地直播间是否ROI更高
2. 直播玩法的ROI分析。例如直播间经常会设计一些大额秒杀券，特价秒杀品等玩法来聚人气。需要具体分析：a.享受到优惠的消费者的二次购买比例，判断直播玩法只是被薅羊毛还是真的能够拉新；b.未能享受优惠的围观消费者的下单比例，也就是看优惠发放时段的转化率是否有明显下降，判断直播玩法聚来的人气只是来抢优惠，还是有机会对围观消费者进行转化。
3. 直播本身的ROI分析。直播间的两项额外支出：a. 运营支出，包括直播间场地租金、主播佣金、运营团队工资等；b. 直播专享券支出，使得直播间价格略低于店铺价格。直播间低价带来的利润损失可以通过两个方式弥补：a. 拉新成本的降低；b. 商品结构的优化。将直播对利润的正向和负向影响算出来，就能得到直播的ROI

直播人群相关：

对比直播人群和店铺人群的差别，指导直播间内容设计，例如

1. 直播间女性消费者比例高于全店，直播间可酌情增加外观设计之类女性感兴趣的话题
2. 直播间18-25岁人群比例高于全店，直播间可以多使用年轻人的沟通语言
3. 直播间学生比例高于全店，直播间可以多推荐学生偏好的机型，或学生可接受的价格段
4. ……

七、电商运营如何做数据分析？

电商数据分析，估计是80%数据分析师的启蒙场景；从商品角度出发，从用户角度出发，或者从店铺角度出发，三个方向都能聊；看似不同视角，但电商的分析永远只有一个核心，即如何帮商家打造爆品

爆品！电商永远的核心。当然要凭空了解电商的马太效应，不容易；咱们还是先说基本法，掌握好基本的分析技能，一步步采石才能接近大教堂之愿景

1. 电商数据是什么？如何养成基本的分析能力？

电商数据会分为产品或商品模块、用户模块和店铺模块，这里面的最小数据元，当然就是大家常说的SKU（Stock Keeping Units）；为保证阅读的流畅性，朋友们不用纠结SKU的定义；一个简单例子，“300ml的罐装无糖可乐”，就是一个SKU，包含了一个产品的规格、包装和味道等特性；而SPU在这个例子中，就是“无糖可乐”，更多是描述一个细分的类目

所以不用急着关心工具。了解一下全貌，知道电商数据长啥样，以及由此衍生的分析场景有哪些；有这些认知在脑海里，比那些只会玩弄Excel、或者会一点Python入门的工具人厉害多了；入门的阶段，场景的作用要远大于工具，多听多练多接触实战

比如从产品角度出发，讲好供货和销售的两个端口的故事很重要

• 行业、类目或单个商品的销量跟踪，by 周/月/季度/年的环比、同比等
• 不同价格带的销量对比分析，找到同一品类的高中低端产品，以及销量、销售额的高中低分布
• 对比不同产品的毛利、净利和库存周转率表现，从收益角度看产品流通
• 关心产品的复购率、跨购率（一般简化为一个产品对所有订单的覆盖率）

能看出来，当提及产品的复购和跨购时，实际上已经从产品的维度跳到了订单或用户的维度；因为“复购”说明数据库能识别同一个用户有多次购买同一产品；所以产品、用户、店铺三个模块并不是孤立的

回答我们开头讲的电商核心，“爆品”；如果用这三个模块来理解“爆品”，那就是同类商品中销量Top的SKU（产品角度），或对于用户覆盖率最高的SKU（用户角度，覆盖率高可以理解为大部分在该店消费的顾客都会买该产品，类似于必买品），或店铺销售额中占比最高的SKU（店铺角度）

如果你在面试中被问到类似的问题，解答何为爆品，你能马上从以上三个角度解答，那恭喜你，一是你即将通过面试，二是说明你已经具备基本的分析能力；这个东西说起来简单，哪怕很多人看了这篇回答，日后遇到类似问题还是无头绪；因为这不是一个Excel公式或者Python代码，公式和代码你记下来下次就会用了，但对于分析能力，你看过或听过，未必就是你的

可能很多朋友第一次听到关于电商分析的三个模块，对上面的一些基本概念还不是很了解，比如SKU、爆品，包括AARRR消费者模型等；这些概念学起来并不难，只是不太建议全程自学，概念多而杂，多听一些有专业老师带班学习的入门和科普课程，能帮助入门同学更结构化地梳理知识，还有一些日常工作需要使用的数据分析方法、思维、模型的分享与使用

而且还有很多好玩的实战案例。

关于智能马桶的分析，我应该多次提到了；我以前被问到过，如何用最快的数据分析方法，论证智能功能对于马桶的必需程度？说白了，就是买一个智能马桶值不值

有两个方法：1）看智能马桶的电商销量占全部马桶的电商销量，比例如何；2）看智能马桶在同价格带里与其他同类商品的电商销量，对比如何

没错，以上两种最快最简单，一个是占比，一个是对比

1）看占比怎么看——关键是找用户的对标

首先对比智能马桶和全部马桶的平均价，看相差多少，这部分就是溢价（大概差一千元左右）；以及智能马桶的电商销量占全部马桶电商销量的比例是多少，这部分说白了就是VIP的占比，图中统计就是27%；也就是说花一千块的溢价，成为27%的VIP会员，你是否愿意。有了这个比例你就有了参照，比如你的收入水平是Top27%吗，比如你是否在生活中花过类似的溢价率去买到27%左右的会员体验呢，如演唱会买更靠前的座位（各价位段的座位占比是可以统计的）、买知识星球的课加入头部博主的私密群（私密群人数占博主粉丝人数是可以算的）等等

所以乍一看买一个智能坐便器值不值，问题很虚；但通过问题一转化，就能变到可以量化的标准，你就可以拿着这个量化标准去反问需求方

2）看对比怎么看——关键是找产品的对标

另外一个，看对比怎么看；这个更直接。同价格带里总有些同类产品是必需的，比如油烟机；如果在该价格带里，智能马桶的销量接近油烟机，甚至超过；是不是就说明智能马桶已经是很多人的必需品了

当然这个案例，可以往深了做；比如你从用户模块切入，先找到和消费者（向你提问的那个人）画像相似的群体，根据收入/性别/年龄/消费观等等画像做一个聚类，如果智能马桶在这个聚类群体里订单覆盖率很高（比如大部分都买过智能马桶），那智能马桶对于那个向你提问的消费者来说，大概率就是必需品了

大概率？多大叫大概率，如果设这个群体中有可能买智能马桶的概率为p，反之则为（1-p），则完全又可以变成一个p-value的问题，或者Wald-Test问题；当然这样就把问题往参数估计、置信区间的方向引了，完全走向了技术化；这一段你没仔细看也没关系，我后面都不会提晦涩的数学了，也就这里说到兴起提一嘴，别跳转别跳转

毕竟除了技术进阶，数据分析的进阶还有很多维度。

2. 电商数据分析的进阶

电商运营的角色，一个很核心的职能就是帮助商家组货，在不同的季度、不同的大促节点下调整选品策略，同时还能帮商家排好秒杀品、引流款、利润款的坑位及定价策略；这所有的动作都是围绕那个最根本的核心，尽可能帮商家卖出爆品，继而通过爆品为商家带来流量沉淀，为商家的其他商品引流，为电商平台拉新粗活

所以判断一个电商运营的数据分析能力高低，其实就是看他能不能从海量的电商平台数据中找到自己的爆品方法论；从一开始的读报表找信息，到学会简单的分析和销量业绩的跟踪，再到搭建一套完整的数据分析体系用于识别爆品、定选品策略，其实就是一个电商运营做数据分析的进阶之路；

这个进阶路径不是一蹴而就的，特别是入门的阶段有专人指导、能在实际应用场景中打好基础，会少走很多弯路，所以先给大家推荐↓「数据分析名师实战训练营」，无论是数据分析技能、模型、思维还是数据分析实战项目应用、演练一应俱全，可以让自己对数据分析有个整体的了解

如果觉得上面的内容都比较熟悉了，咱就可以接着聊几个进阶模型；如果对于产品、用户和店铺侧三个分析模块的基础知识还想再了解了解，可以翻回我开头的部分，也可先体验一下我推荐的训练营，毕竟接下来的内容还是有些小难度的

2.1. ECR模型

ECR（Efficient Cusmter Research）是很典型的产品模块和用户模块相结合的分析模型，这个模型在帮助电商商家在选品组货、排布坑位（秒杀品、引流品、利润款等）的过程中，能起到很大作用

选品组货，核心原则是找到产品中不可或缺的SKU或SPU（对SKU概念还不清晰的小伙伴请翻回第一部分），所谓镇店之宝

镇店之宝有四个维度，1）竞争核心——该品牌与同行竞争的招牌；2）消费者青睐——该品牌核心消费群体的心头之爱；3）供应充足——有足够多的规格和细分SKU供选择；4）消费者忠诚——消费者只选择该品牌的SKU

• 竞争核心：一般用品牌的Loyalty Index，就是这个品牌在同类产品的市场份额，所以Loyalty Index = 该品牌相应SPU的销售额 / 相应SPU的市场总销售额，这个比例越大，说明该品牌在相应SPU的市场份额越高，在这个SPU类目里竞争优势越大
• 消费者青睐：每个品牌都会有核心群体，这个核心群体在相应SPU中带来的销售总额，就是这个SPU最直接的价值
• 供应充足：这个维度主要是讲供应柔性，就是消费者既可以选300ml的易拉罐装可乐，也可以选500ml的瓶装可乐，可以选无糖的，也可以选香草味的；总而言之就是在可乐这个SPU下，消费者有足够多的选择，能满足不同的场景、不同的偏好
• 消费者忠诚：这个厉害了，在电商场景里能得到消费者高忠诚度，是很难很难的事情；消费者忠诚理解起来倒简单，就是消费者只要一想喝可乐，只会选某品牌的某特定产品，这就是忠诚；忠诚的消费者人数比例（占买过这个品牌相应产品的总人数比例），就是消费者忠诚度

ECR模型很常用，也是很多平台内嵌的系统模型，虽然综合了产品和用户模块，但总体来看还是以产品为主导；接下来再分享一个用户视角主导的模型

2.2. 客户满意度模型

图的左边先不要看！左边不要细看！都是些偏算法模型。如果你不太关心技术向的内容，想把更多精力放到业务理解上，只看图右侧即可

消费者满意度由三个方面组成：对品牌的形象认知、对某次消费的期望、消费和产品的体验；顾客满意度就是基于认知→期望→体验→反馈，整个链路，把每一步都量化到数据库和模型算法里，帮助电商运营长期跟踪品牌健康度和消费者反馈

这实际上就是消费者AARRR模型的延申，细心的读者肯定发现我第一章就提到了AARRR模型，没发现的小伙伴建议再次回顾全文

关键是，认知→期望→体验→反馈，每一步有哪些量化指标，以及每一步怎么关联起来、怎么衡量相互影响；比如反馈，系统就可以抓取用户对于店铺的评分、对于产品的评价进行定量以及定性的自然语言处理分析，综合这些指标进行因子分析，先得到一个初步的满意度指标

其他的环节也同理，最后模型会再运用到线性回归和协方差矩阵，把因子分析统一到结构方程模型中；总而言之这里头就是技术细节，从业务理解上，大家只要熟悉了AARRR模型，就能掌握

2.3. 选品优化模型

最后再提一下选品优化，呼应一下我们全文的主题，帮商家选爆品！

选品优化一般有两个优化目标，提高销售额和提高毛利率（Revenue and Profitability）

逛超市的朋友都知道，一般大品类上，超市布局会有大致的分门别类；到具体区块的类目中，每一个架子不同层怎么排布，都是有学问的，比如消费者站立的时候能平视的几层，就是黄金展位；哪些产品应该放在黄金展位，选价格便宜的还是选最畅销的，还是选利润最高的，这里头都有设计

选品优化模型基于不同的目标（比如销售额或毛利率的最大化），会通过模型确定三个方面——定品、定价和定位；定品就是要上哪些品类大概要上多少量，定价就是综合利润空间和优惠促销之间去平衡，定位就是选货架的露出

这里头会涉及很复杂的模型，还会涉及不同产品间的转化关系；比如有些消费者在超市中没找到可口可乐，可能就会选百事可乐，这就是一个转化；但有些消费者就是不选，买不到可口可乐就掉头走人了，这就是一个转化失败，一次消费者流失

细心的朋友肯定发现了，这里头提到的，就包含了上面ECR模型中的消费者忠诚度；没错选品优化本身就包含了ECR模型和顾客满意度的版块，这个庞大工程有时候不能全由模型解决， 还会相当一部分的人工经验进行调校

今天先说到这里了， 以后有机会再详细展开每一个模块。不嫌啰嗦可以关注本人的知乎号和专栏，当然也欢迎报名我极力推荐的课程，毕竟性价比高，学了就会学有所成、孰能生巧

八、电商平台男装类目应该分析哪些数据？

此前，知衣科技发布了《2022服装行业洞察与分析：Q4女装电商数据复盘》作为“2022年终盘点系列“的开场。

第二篇《2022服装行业洞察与分析：Q4男装电商数据复盘》，从男装角度复盘第四季度市场数据：

本文要点

大盘1. 环比同年Q3，在双11双12加持下，Q4男装的商品销售额上涨了146.48%。2. 环比Q3单品均价上涨了59元，与主力销售品类的客单价有关。3. 同⽐分析2021与2022第四季度的男装销售表现，22年走势更为平稳。品类1. 与同期女装的销售额品类占比接近，Q4男装也以保暖属性突出的羽绒服、外套、毛针织衫等品类为主，占较大比重。2. 具体到每个月，棉⾐品类同比降幅最大，只在12⽉份有微幅度的上涨。3. 对比Q4男装与女装的品类分析，卫衣、毛呢大衣与毛针织衫呈相反趋势。趋势1. 2022Q4羽绒服品类的双12销售额与双11持平。2. 男装的主力销售价位段与机会开发价位段，分别比女装高50和100元。

从第四季度的男装电商宏观大盘来看，2022年Q4男装商品的整体销量达到了2.26亿件，商品销售额达到378.30亿元，其中共上新商品162.19万件，单品平均价格167元。

环比22年Q3男装的市场销售数据，Q4男装大盘的双销数据基本实现了大幅上涨，尤其是商品销售额达到了146.48%的环比上涨，但上新数下跌了近40万件，单品均价亦上涨了59元，与主力销售品类的客单价有关。

纵观Q4整季男装的市场销售表现，受双11预售和⼤促影响，销售额在10/31-11/13这两周达到了峰值，分别为60亿元和52亿元，同理在双12期间略有微涨。

同⽐分析2021与2022第四季度的男装销售表现，知衣科技注意到2022年走势更为平稳。

从价格⽅⾯来看，12⽉的商品单价稳定在177元左右，11⽉有14.29%的降价趋势，⽽10⽉份有16.18%的涨价幅度，或与双11活动促销调价、活动力度强相关。

受季节气温影响，⽻绒服是2022第四季度男装的主⼒销售品类，销售额占⽐为20.79%，其次是休闲裤、夹克、卫⾐和⽑针织衫品类，销售额占⽐都在10%-15%之间。

与同期女装的品类分布大致接近，保暖属性突出的羽绒服、外套、毛针织品类均占较大比重。

具体到每个⽉来看，11⽉份的全部关键品类的同⽐销售额都有不同程度的下滑，尤其是棉⾐品类，下跌幅度高达47%。

⽻绒服、休闲裤、夹克、⽜仔裤则在10⽉和12⽉的同⽐都有所增⻓。⽽卫⾐、衬衫、⽑呢⼤⾐，只有在10⽉份是上涨的，棉⾐品类只在12⽉份有微幅度的上涨。

推测受疫情影响与双11预热活动影响，人们的消费预期发生调整，且大部分消费者在10月预热期内释放完服装消费需求，因此11月正式活动期内的消费有所下降。

知衣科技将第四季度男装核心品类销售额、同比变化与均价表现等变量元素作为主要参考，综合评估了部分男装品类的表现，可以大致归纳为5大类型：

高销低下滑品类：羽绒服

中销低下滑品类：卫衣、休闲裤、夹克

中销高下滑品类：毛针织衫、棉衣

低销低下滑品类：牛仔裤、T恤、衬衫

低销高下滑品类：毛呢大衣

与Q4女装相比，男装对毛呢大衣、卫衣、毛针织衫的需求表现与女装行业呈相反趋势，在女装，卫衣正处于低销高下滑趋势，而毛呢外套与毛针织衫则属于高销平稳/高增长品类。

根据男装热销品类在第四季度的销售趋势可知，受双11预售和⼤促影响，所有关键品类都在10/31-11/13⽇这两周达到了销售峰值。

另外，在双12活动期内，也就是12/05-12/11这⼀周，全品类出现了销售额的⼆次峰值，尤其是⽻绒服品类，销售额与双11⼤促持平；⽻绒服、棉⾐、衬衫等品类则在10/10-10/16这周，也出现过微⼩的峰值。

通过对2022第四季度男装电商中不同价位段的销售表现，及其所表现出来的正向走势与反向走势中，知衣科技认为：

50-300元是男装需要确保的主力消费价位段，比女装略高50元。

300-500元是产品开发的机会价位段，比女装略高100元。

基于全面的市场销售数据洞察，知衣科技借助AI智能算法提炼了2022第四季度男装的风格、图案、颜色、廓形、工艺等8大维度流行趋势。

从上升热度词云可知，Clean Fit、美式、军绿色、山系、机能、高克重、复古是2022第四季度有明显增幅的男装趋势关键词，服装商家在新一季的设计/选款中可作为参考。

接下来，知衣科技将围绕词云中上升趋势明显的日系休闲、美式街潮、美式简约、Clean Fit4种热点，展开推荐其代表性款式、品牌与小红书达人推荐。

“日系休闲”代表品牌推荐：DAIKON Lab、南鹤NAHRACN、MRBOXX盒子工作室

小红书达人推荐：MiTcH、饺子仙、等等再等等

“美式街潮”代表品牌推荐：MEDM、BIPOLAR、Remedy线上商店

小红书达人推荐：科科银行、李生蚝、TYPE3

“美式简约”代表品牌推荐：boneless旗舰店、rass旗舰店、climaxvision旗舰店

小红书达人推荐：谢文睿WillRay、小周要假期、noffk

“Clean Fit”代表品牌推荐：ZPZstudio卓胖子轻熟韩风、OSENS男装旗舰店、Prale

小红书达人推荐：askyddd、hesennseiii、Shawng

以上便是本次《2022服装行业洞察与分析：Q4女装电商数据复盘》的全部公开内容。

九、电商运营网店数据分析报表怎么写？

2021年专业回答1000个问题 | 这是第43个问题

你需要先明确你要需要分析的数据都有哪些，你想要通过数据的分析得到怎样的判断以及做出怎样的决策。

单品运营计划，需要统计单品流量数据，转化数据。并且监控竞品的数据进行对比分析。

以上是单品成本、利润核算表，你在单品实现销售增长的过程中，需要对盈亏进行统筹控制。

如果是做服装的，你还需要对店铺里的产品线运营有统筹能力，并对产品线的时间做规划部署。这样去统筹团队运营，会形成有效的协同

你还需要对店铺的整体数据做到心中有数，每日向老板和团队同步核心数据的动态。让团队做到清晰做事。

比较重要的就是基于周期时间下的销售达成。这样你可以及时知道GAP，并形成策略对GAP进行填补。

所以分析的数据还是很多的。要掌握的数据也是很多的，对于这些数据和信息的掌握，都可以帮助你实现增长策略的形成

以上

十、小型电商如何进行大数据分析？

做数据分析，首先要明确我们的目的是什么，要达到什么样的效果。基于此去明确做哪些数据分析，采用什么方式方法做表达。

做这些分析服务的对象是老板，而对老板来说，数据分析都是为了卖货提高销售额服务。在这个过程中，数据分析是为了把那些买的最好、有利可图、增长速度快、反馈较好的产品挑选出来以及对竞争对手的销售数据、网站分析、营销策略、产品策略等进行分析，以便即时调整自己的业务。

这些需求都可以归纳到消费行为参与者、消费产品、以及消费场景三方面上。

在对于老板来说，不需要也不想知道在这个过程中用到了哪些数据，做了什么样的分析，只要达到他的效果，并且将这个结果展示给他就行。整个过程中，需要我们做的：数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化。

完成这些任务，不仅需要扎实数据分析能力，也还需要数据分析思维。对于数据量较小的可以使用Excel，中大型数据量的可以使用SQL或者Python进行处理。数据可视化包括图表和数据大屏，可以使用BI类工具。

一般全流程的学习需要花费大量的时间和精力，主要是各种教程庞杂、不成体系，我在学习怎么完成数据分析的过程中走了很多弯路，系统、简单、上手就会的教程太少了。

在这儿，我推荐一个课程，知乎知学堂推出了可完美契合这个分析流程的课程，从基础到高手技巧都有详细讲解，同时不仅有技术，还有数据思维和方法论的讲解。确保大家学会了一个例子，就可以做一类数据分析。现在报名参加，还有数据分析三大福利可领。点击下面的链接即可参与：

做哪些分析？

为了达到前面说的分析目的，也为了更快捷数据分析，我们可以找一些指标来量化手上的数据。找指标的原因主要有两个：1.避免迷茫，可以快速下手；2.指标体系都是相当专业的，可以准确描述行业概况。

之前有大佬总结过电商数据指标体体系，很全面，也够专业，大家可以根据自己的需求来挑选需要的指标来表达。主要包括：总体指标、流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类指标、市场营销活动指标、风控类指标、市场竞争指标。

总体指标

总体指标主要是面向领导者，从流量、订单数据、业绩指标以及盈利指标来反应电商平台的整体状况。

流量指标包括：独立访客数、页面访客数、人均页面访客数；订单数据包括：总订单熟练 、访客到下单转化率；业绩指标包括：成交金额、销售金额、客单价；盈利指标包括：销售毛利、毛利率。

流量指标

主要是对商店、平台的访客指标，这部分指标可以告诉你有多少人访问了商店、平台，有助于评估商店或平台的受欢迎程度；也可以帮助你发现用户访问网站的路径和行为，优化用户体验。流量指标包括规模类指标、成本类指标、质量类指标以及会员类指标。会员也可以指商店粉丝数或者收藏商家人数。

规模类指标包括：独立访客数、页面访客数；成本类指标包括：访客获取成本；质量类指标包括：跳出率、页面访问时长、人均页面访客数；会员类指标包括：注册人数、活跃人数、活跃率、复购率、平均购买次数、回购率、留存率。

销售转化指标

这类指标可以用来衡量商店的营销效果、研究用户的购买行为和消费心理，优化商店平台的体验，提升平台转化率和销售额。这类指标包括购物车类指标、下单类指标、支付类指标、交易率指标。

购物车类指标包括：加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车商品数、支付转化率；下单类指标包括：下单笔数、下单金额、下单买家数、浏览下单转化率；支付类指标包括：支付金额、支付买家数、支付商家数、浏览-支付转化率、下单-支付金额转化率、下单-支付时长；交易率指标包括：交易成功订单数、交易成功买家数、交易成功商品数、交易失败订单金额、交易订单金额、交易订单失败买家数、交易失败商品数、退款总订单数、退款金额、退款率。

客户价值指标

这个指标衡量客服在商家严重的价值，这类指标可以帮助商家了解客户满意度、优化营销活动等。主要是包括客户指标、新客户指标、老客户指标。

客户指标包括：累计购买客户数、客单数；新客户指标包括：新客户熟练、新客户获取成本、新客户客单价；老客户指标包括：消费频率、最近一次购买时间、消费金额、重复购买次数。

商品类指标

商品类指标用于分析商品的种类、销售和库车情况，对于多种商品可进行关联分析，以促进销售额，包括产品总数、优势性指标、存量、上架数、首发指标。

市场营销活动指标

这类指标主要是用于评估某次活动后带来的效果，用于优化后续活动，包括新增访客数、新增粉丝数、总访问人数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。

风控类指标

用于评估分析客户的购买后行为，优化产品。包括买家评价指标和投诉类指标。买家评价指标包括：评价数、买家评价上传图片数、评价率、好评率、差评率；投诉类指标包括：发起投诉率、投诉类、撤销投诉率。

市场竞争指标

这个指标可以用于同行业分析，对比竞品优化产品策略。包括市场份额相关类指标以及行业排名。一共八大类指标，如果是给老板看的话，做好第一类总体指标表达就好。如要有更详细的数据，也可以详细分析后面的几类指标。

用什么工具？

这些指标明确了可以做什么分析，接着就是明确用什么工具做这些指标分析。整个数据分析包括各种指标计算以及数据可视化部分。

Excel

Excel是大家最能接触到的数据分析软件。在数据量不大的情况下，Excel可以满足大家绝大部分的需求，可以使用数据透视表做订单类数据分析，同时也可以完成图表制作，简单的线性分析。

Excel通过将多个小图表结合在一起，可以组成仪表盘，这个也是最初的数据大屏，其效果也是很直观和简单。

Python

Python需要有一点编程基础，但现在教程有很多，也有已经总结好了的代码可以直接拿来用。

Python关于数据分析和可视化方面也有专门的库，比如numpy、pandas、matplotlib、seaborn等。

通过调用这些库就可以完成很精美的数据可视化。

在前面的指标体系中，也提到了风控类指标，这类指标反应用户购买体验，也是很重要的指标，而风控类最好的资料就是评论，如果不想一条一条的复制，就建议学习一些爬虫软件。

爬虫工具有很多，ython中有爬虫工具BeautifulSoup库，国内也有大佬做了一个可视化爬虫工具EasySpider。

BI工具

BI工具可以说是专为大数据可视化准备的，同时BI工具也兼有数据分析的功能，可以对获取的数据进行多维度分析。BI工具用起来还是很方便的，可以通过拖拉拽的方式，经过少量的编写工具就可以快速完成一个数据仪表盘的设计。

目前国内外BI工具都有很多，如比FineBI、Yonghong Desktop Basic、PowerBI、tableau等。

PowerBI

PowerBI是微软提供的一款商业分析工具软件，用于可视化数据并分享见解。其主要功能，包括数据获取，数据清洗，模型创建，报告和仪表板设计等。

FineBI

FineBI是帆软公司推出的一款自助式BI 商业智能产品，提供从数据采集，数据处理，数据分析到数据可视化展现的商业智能解决方案。

以上就是本次分享内容，如果点赞想了解更多数据分析内容的人多，我再来更新。

最后在推荐一下知学堂的这个【数据分析3天实战训练营】，对于想提高数据分析能力以此来转岗、达到升职加薪目的的朋友来说，真的太合适了。训练营里既有我上述提到的数据分析工具的教授，也有实战项目，老师带着你做，相信你学习完，对怎么做数据分析不再迷茫，点击下面链接即可参加：

祝大家升职加薪！

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