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电商运营：数据分析6部曲
更新时间：2025-5-7 04:58:50 作者：爱短链
数据电子商务运营具有重要的指导意义。
修改方案可以通过数据分析更准确地制定，但如何进行数据分析？具体的分析过程是什么？如何制作电子商务数据报告？答案将在下面公布。
01 日常数据分析 1. 流量相关数据：IP丶PV在线时间、老用户比例、新用户比例。
2. 订单相关数据：总订单、有效订单、有效订单、总销售额、客户单价、毛利率。
3. 转化率相关数据：订单转化率、付款转化率。
02 每周数据分析 用户订单和付款可能不会在同一天完成，但一周的数据相对准确，所以我们把每周的数据作为比较的参考对象，主要用途是比较上周和上周的差异，操作做了一些工作，产品做了一些调整，相应的数据会有一定的变化，如果没有改进，方法有问题或自己的问题。
1. 网站数据 IP丶PV平均浏览页数、在线时间、访问深度比和访问时间比。
这是最基本的，每个数据都不容易改进，这意味着不断改进每个发现问题的细节，不断改进购物体验。
2. 运营数据 总订单、有效订单、有效订单、总销售、客户单价、毛利润、毛利率、订单转换率、付款转换率、退货；日常数据总结，周数据必须稳定，主要比上周数据，重点分析内部工作，如产品指导、定价策略、促销策略、部工作。
分析时大家思考三个问题： 1.对比数据，为什么订单数量减少了？但是销量增加了？这是好事吗？ 2.对比数据，为什么客户单价上涨？但是利润率降低了？这是好事吗？ 3.对比数据，能否实现销售增长、利润率增加、订单数量增加？ 03 用户分析 会员分析数据：会员总数、所有会员购物比例（新会员、老会员） 1.会员回购率 2.转化率 04 流量来源分析 流量分析是指导运营和推广部门的发展方向。
除了关注转化率外，浏览页数、在线时间和访问深度也是评估渠道价值的指标。
05 内容分析 主要有两个指标：主页装饰和婴儿详细信息页面的购买率。
1. 检查哪种产品销售不好，哪种产品销售好，基本上会解释一些问题，然后所有团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次改进。
2. 主页必须与热门内容一致，学会阅读新闻，学会阅读天气，分析消费者最关心什么，喜欢什么产品，检查同行商店的促销手段非常装饰等，从他人到本质，学习应用。
06 数据报告 1. 业务数据报告是什么？ 业务报告是业务人员通过收集和分析大量数据，结合自己对业务的理解，解释现有业务的优缺点，并提出合理的业务优化建议，以指导业务的健康发展。
业务报告不同于简单的数据报告。
业务报告不仅可以简单地列出数据，还需要做以下三点： a.优化业务改进； b.帮助业务找到机会； c.创造新的商业价值。
20世纪90年代，沃尔玛超市经理分析了销售数据，发现啤酒和尿布经常出现在同一个购物篮里。
结果证明，当丈夫被妻子送到超市买孩子的尿布时，他也会为自己买啤酒。
购物中心只是把两种商品放在一起，实际上增加了销售。
例如，从日常数据中发现了一定的规律，合理推测了消费者的生活和购物习惯，提出了业务优化建议，成功获得了业务增长。
回到电子商务运营，小到商店，大到平台，是事实；商店可以分析哪些商品更容易出现在订单中，然后相互推荐和排水，并在商店页面附近显示；平台可以分析哪些类别更强，如果女装和女鞋、家居装饰家具和家用电器更强，可以考虑联合策划活动，如果商品侧允许，还可以策划满减、满件等营销，加深连带，提升业绩。
计算公式：女装和女鞋的连单性=购买女装和女鞋的用户数/购买女装的用户数。
2. 业务数据报告常用思维 以上是业务数据报告的定义和简单的例子，那么我们可以从什么角度挖掘业务数据，优化现有业务呢？以下是四种常见的数据分析思路。
a.对比分析是将数据放在合理的参考系中，通过对比来解释问题。
一项业务有总销售额，UV、转化率等指标可以在一定程度上说明业务进展，但单一指标过于片面，缺乏实际指导意义。
比如电商banner有一天广告图的点击率是5%。
我们无法立即判断广告图的文案、排水产品、色调和风格是否成功。
如果我们能与同一位置的其他时间的广告图进行比较，我们可以发现更多的问题。
此外，可比较的维度包括性别、年龄、地区、省份等。
以地区为例，我们可以统计不同地区(华北、华中、华南、华西、华东)连衣裙的订单比例，从而得出连衣裙在XX该地区更受欢迎（特别是在季节变化）的结论，然后回到业务中，调整不同地区用户服装的曝光率，以便更有效地利用流量，提高性能。
另一个应用于对比思维的是A/B test，例如，在测试产品修订效果时，用户质量可以均匀地分为两组，通过两组用户的数据反馈来判断产品修订是否成功。
b. 转化 业务是由层层转化而来的。
在进行业务分析时，我们应该首先整理整个业务流程，清楚地列出每个环节，然后计算和分析每个环节的转化率，并思考如何提高每个环节的转化率。
曝光UV→点击UV→（店铺点击UV）→商详UV→下单人数→支付人数 梳理完以上流程后，需要计算曝光点击率、详细到达率、订单转化率、支付转化率等。
，然后将各个环节的转化率与其他活动页面的转化率进行比较，或者将活动页面前三天的日均转化率进行比较，看数据是高是低。
假如一曝光UV低，可考虑增加站外流量，在站内申请更多资源。
如果点击率低，可能是文案太弱，广告图不够吸引用户，或者资源本身质量差。
如果页面详细到达率低，应考虑页面结构是否合适，商品是否符合用户偏好，可根据数据反馈及时更换点击效果差的商品，如果详细到达率随时间逐渐减弱，应找到一定的规则定期更换页面商品排名。
如果商品的购买转化率较低，则应考虑商业详细页面是否有优化的空间，如在商业详细页面主图下方增加促销氛围图，并在商品信息位置增加促销说明。
还有商品的付款率。
如果低于正常值，建议卖方催促订单。
说到转型，我不得不提到最近流行的抖音。
app路径不能再短了。
app你可以看到视频，不要让用户陷入点击和点击，以找到他们想要的纠缠。
c.公式 业务不仅可以按照转化过程进行分割，还可以从公式的角度进行指标分割。
众所周知，总销售额=客单价*用户数量。
因此，如果我们想提高业绩，我们需要： 吸引更多用户； 从每个用户那里得到更多的钱。
淘宝的性价比高，拼多多的群体产品等，都是可以增加用户数量的游戏；全额减少、购买、全折扣、一定金额后可以参加抽奖等，这些都是可以提高客户单价的营销方法。
最终的核心业务指标可以通过合理的拆分和分裂来实现。
d. 分类分析 分类分析是一种非常重要的手段，电子商务中常见的分类分析思路是分类。
平台销售总额可分为一级销售总额，一级类别可分为二级类别，二级类别可分为门店。
如果你想实现一个业务目标，你可以计算每个类别应该承担的业务目标个类别应该承担的业务目标，然后根据商店（或商品）的平均销售（可以提高）来计算你的业务目标需要提供多少商店（或商品）来支持实现。
这样，目标就会变得清晰和可实现，如果最终结果出现偏差，也很容易分析原因。
以上是我对电子商务运营中业务数据分析的思考。
数据对业务有很大的指导意义，但当现阶段缺乏数据或数据没有足够的参考价值时，也要发挥自己的创新思维，不畏惧，不敢做出判断。
End. 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
修改方案可以通过数据分析更准确地制定，但如何进行数据分析？具体的分析过程是什么？如何制作电子商务数据报告？答案将在下面公布。
01 日常数据分析 1. 流量相关数据：IP丶PV在线时间、老用户比例、新用户比例。
2. 订单相关数据：总订单、有效订单、有效订单、总销售额、客户单价、毛利率。
3. 转化率相关数据：订单转化率、付款转化率。
02 每周数据分析 用户订单和付款可能不会在同一天完成，但一周的数据相对准确，所以我们把每周的数据作为比较的参考对象，主要用途是比较上周和上周的差异，操作做了一些工作，产品做了一些调整，相应的数据会有一定的变化，如果没有改进，方法有问题或自己的问题。
1. 网站数据 IP丶PV平均浏览页数、在线时间、访问深度比和访问时间比。
这是最基本的，每个数据都不容易改进，这意味着不断改进每个发现问题的细节，不断改进购物体验。
2. 运营数据 总订单、有效订单、有效订单、总销售、客户单价、毛利润、毛利率、订单转换率、付款转换率、退货；日常数据总结，周数据必须稳定，主要比上周数据，重点分析内部工作，如产品指导、定价策略、促销策略、部工作。
分析时大家思考三个问题： 1.对比数据，为什么订单数量减少了？但是销量增加了？这是好事吗？ 2.对比数据，为什么客户单价上涨？但是利润率降低了？这是好事吗？ 3.对比数据，能否实现销售增长、利润率增加、订单数量增加？ 03 用户分析 会员分析数据：会员总数、所有会员购物比例（新会员、老会员） 1.会员回购率 2.转化率 04 流量来源分析 流量分析是指导运营和推广部门的发展方向。
除了关注转化率外，浏览页数、在线时间和访问深度也是评估渠道价值的指标。
05 内容分析 主要有两个指标：主页装饰和婴儿详细信息页面的购买率。
1. 检查哪种产品销售不好，哪种产品销售好，基本上会解释一些问题，然后所有团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次改进。
2. 主页必须与热门内容一致，学会阅读新闻，学会阅读天气，分析消费者最关心什么，喜欢什么产品，检查同行商店的促销手段非常装饰等，从他人到本质，学习应用。
06 数据报告 1. 业务数据报告是什么？ 业务报告是业务人员通过收集和分析大量数据，结合自己对业务的理解，解释现有业务的优缺点，并提出合理的业务优化建议，以指导业务的健康发展。
业务报告不同于简单的数据报告。
业务报告不仅可以简单地列出数据，还需要做以下三点： a.优化业务改进； b.帮助业务找到机会； c.创造新的商业价值。
20世纪90年代，沃尔玛超市经理分析了销售数据，发现啤酒和尿布经常出现在同一个购物篮里。
结果证明，当丈夫被妻子送到超市买孩子的尿布时，他也会为自己买啤酒。
购物中心只是把两种商品放在一起，实际上增加了销售。
例如，从日常数据中发现了一定的规律，合理推测了消费者的生活和购物习惯，提出了业务优化建议，成功获得了业务增长。
回到电子商务运营，小到商店，大到平台，是事实；商店可以分析哪些商品更容易出现在订单中，然后相互推荐和排水，并在商店页面附近显示；平台可以分析哪些类别更强，如果女装和女鞋、家居装饰家具和家用电器更强，可以考虑联合策划活动，如果商品侧允许，还可以策划满减、满件等营销，加深连带，提升业绩。
计算公式：女装和女鞋的连单性=购买女装和女鞋的用户数/购买女装的用户数。
2. 业务数据报告常用思维 以上是业务数据报告的定义和简单的例子，那么我们可以从什么角度挖掘业务数据，优化现有业务呢？以下是四种常见的数据分析思路。
a.对比分析是将数据放在合理的参考系中，通过对比来解释问题。
一项业务有总销售额，UV、转化率等指标可以在一定程度上说明业务进展，但单一指标过于片面，缺乏实际指导意义。
比如电商banner有一天广告图的点击率是5%。
我们无法立即判断广告图的文案、排水产品、色调和风格是否成功。
如果我们能与同一位置的其他时间的广告图进行比较，我们可以发现更多的问题。
此外，可比较的维度包括性别、年龄、地区、省份等。
以地区为例，我们可以统计不同地区(华北、华中、华南、华西、华东)连衣裙的订单比例，从而得出连衣裙在XX该地区更受欢迎（特别是在季节变化）的结论，然后回到业务中，调整不同地区用户服装的曝光率，以便更有效地利用流量，提高性能。
另一个应用于对比思维的是A/B test，例如，在测试产品修订效果时，用户质量可以均匀地分为两组，通过两组用户的数据反馈来判断产品修订是否成功。
b. 转化 业务是由层层转化而来的。
在进行业务分析时，我们应该首先整理整个业务流程，清楚地列出每个环节，然后计算和分析每个环节的转化率，并思考如何提高每个环节的转化率。
曝光UV→点击UV→（店铺点击UV）→商详UV→下单人数→支付人数 梳理完以上流程后，需要计算曝光点击率、详细到达率、订单转化率、支付转化率等。
，然后将各个环节的转化率与其他活动页面的转化率进行比较，或者将活动页面前三天的日均转化率进行比较，看数据是高是低。
假如一曝光UV低，可考虑增加站外流量，在站内申请更多资源。
如果点击率低，可能是文案太弱，广告图不够吸引用户，或者资源本身质量差。
如果页面详细到达率低，应考虑页面结构是否合适，商品是否符合用户偏好，可根据数据反馈及时更换点击效果差的商品，如果详细到达率随时间逐渐减弱，应找到一定的规则定期更换页面商品排名。
如果商品的购买转化率较低，则应考虑商业详细页面是否有优化的空间，如在商业详细页面主图下方增加促销氛围图，并在商品信息位置增加促销说明。
还有商品的付款率。
如果低于正常值，建议卖方催促订单。
说到转型，我不得不提到最近流行的抖音。
app路径不能再短了。
app你可以看到视频，不要让用户陷入点击和点击，以找到他们想要的纠缠。
c.公式 业务不仅可以按照转化过程进行分割，还可以从公式的角度进行指标分割。
众所周知，总销售额=客单价*用户数量。
因此，如果我们想提高业绩，我们需要： 吸引更多用户； 从每个用户那里得到更多的钱。
淘宝的性价比高，拼多多的群体产品等，都是可以增加用户数量的游戏；全额减少、购买、全折扣、一定金额后可以参加抽奖等，这些都是可以提高客户单价的营销方法。
最终的核心业务指标可以通过合理的拆分和分裂来实现。
d. 分类分析 分类分析是一种非常重要的手段，电子商务中常见的分类分析思路是分类。
平台销售总额可分为一级销售总额，一级类别可分为二级类别，二级类别可分为门店。
如果你想实现一个业务目标，你可以计算每个类别应该承担的业务目标个类别应该承担的业务目标，然后根据商店（或商品）的平均销售（可以提高）来计算你的业务目标需要提供多少商店（或商品）来支持实现。
这样，目标就会变得清晰和可实现，如果最终结果出现偏差，也很容易分析原因。
以上是我对电子商务运营中业务数据分析的思考。
数据对业务有很大的指导意义，但当现阶段缺乏数据或数据没有足够的参考价值时，也要发挥自己的创新思维，不畏惧，不敢做出判断。
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