电商数据表怎么做，电商网站如何做数据分析最好全面一些

来源：整理时间：2023-02-28 00:52:56 编辑：问船数据网手机版

1，电商网站如何做数据分析最好全面一些

其实道理都是一样的，那就是反推。首先通过大数据平台，查询电商网站的哪些关键字点击比较多- 定向推广用户点击或者访问哪些商品居多，用户访问/用户购买=转换率广告的转换率分析，1000个广告点击=多少用户访问/多少用户购买，是否划算。大致的只能说这些，全面的我可以写出几万字了，很难受

电商网站如何做数据分析最好全面一些

2，大数据时代要如何做电商

独立电商正在面临前所未有的营销挑战，这种挑战突出体现在三个方面。首先，营销成本越来越高，获客成本居高不下。成本高企的主要因素是媒体对定价权的掌握，以及电商巨头对资源的垄断；其次，随着媒体碎片化越来越严重，营销管理效率受到挑战，机会成本越来越高。电商在找到适合自己的媒体之前，需要一个不小的试错成本和时间积累；第三，促销竞争越来越激烈，用户忠诚度越来越低。一个同行的促销就轻易把用户给挖走，不动用特殊优惠难以触动沉睡的老用户。以往期望有高二购率的高举高打营销模式日渐式微。　　电商营销的关键要素，在于营销渠道的选择、营销效率的管控和营销规模的可放大性。不断会有新的渠道出现，然而这个渠道是不是一个优质渠道，主要体现在是否可以达到效率与规模的平衡。　　大数据正是这样一个工具，帮助电商进行管控与计算，平衡效率与规模。大数据在电商营销中的应用，核心是做数据资产的保值和增值。大体可分为CRM数据、访客数据和第三方数据三类，数据规模依次呈几何级数递增。所谓保值，是练内功，通过数据发现消费规律，并在此基础上对用户细分和聚类，用适合的工具与用户交流其关心的内容，最终实现用户的转化与再转化；所谓增值，是走出去，基于对自身用户的持续画像，以此在外网寻找“有缘人”，故增值的核心是数据个性绽放，业务需求匹配。不论保值还是增值，应注重积累和持续，而非短平快；注重价值规律由内向外发掘，不同层次的差异化和递进关系，而非一刀切。

一. 电商数据分析架构首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。二. 线上店铺管理分析对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。三. 线下门店管理分析对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

大数据时代要如何做电商

3，如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表供领导参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。

经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台

电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：1. 建立完整的数据追踪体系2. 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题3. 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：1. 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据2. 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据3. 社交媒体：社交媒体后台数据4. 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。

也是学徒级别，学习中！

电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，推荐大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，永久免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳

如何做电商数据分析

4，关于APP推广的数据报表这个应该怎么做

1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。你接手这项工作的时候第一任务就是把这些数据梳理好。2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。4. 用户使用时长的监测。一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。（这里说一个题外话，个人认为在对产品做修改的时候一定是想办法去迎合用户，而不是想办法改变用户让用户去适应产品。这里以微博作为例子，用户一直把微博看做是一款传媒产品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一个综合社交平台，推出了微博会员，用户推荐，各种私信评论规则等，后台事实证明这一切都没有改变用户对微博的认知，微博所作的一切都是无效的。所以当你苦恼于为什么用户没有按照我的设想去用产品的时候，一定要想着我该怎样变才能迎合用户的需求，而不是去想我该怎样变才能让用户认可产品的设计？）5. 用户流失情况。一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。