电子商务数据分析有哪些常用指标(电商数据分析的4大思维和8个指标)

外滩书报

2022-04-20 20:53:40

这两天，传说中的罗永浩带货去了Tik Tok直播。单场直播观看人数达到5000万，交易金额达到1.8亿！从这两年火爆的淘宝直播，到Tik Tok从社交到电商的转型，不难看出，电商行业迎来了又一次升级，从原来的图文时代到直播时代，从原来的关注“货”到“人”

在电商行业普及和变革的背后，数据分析往往成为主要的助推器之一。商家通过分析产品、用户、平台的数据，可以知道什么样的产品卖得好，什么样的人喜欢买，什么样的促销活动比较受欢迎等等。，从而调整策略对症下药，进行精准营销。因此，近年来，电子商务行业的数据分析师成为当前市场上需求量很大的一个职位。为了给一些想进入电子商务数据分析的朋友指明方向，本文将详细阐述电子商务数据分析需要掌握的方法和思路。

电商的业务流程

老话说，不懂业务，就不要做数据分析。任何商业分析都需要关注商业。在分析电商数据之前，我们先来了解一下电商平台的业务流程:

显然，电商零售的流程和传统零售有很大不同。从用户登录到购买商品，再到最后的订单购买和确认收货，每个环节都有大量的数据在平台上产生。我们应该收集和分析哪些数据？有必要建立一个完善的电子商务数据分析指标体系，为我们的分析提供方向。

电商主要有哪些数据？

传统零售的数据分析侧重于商品的分析，而电商更侧重于用户和流量的分析。根据电商业务流程的各个环节，我们大致可以将电商数据分为四类:营销数据、流量数据、会员数据、交易和服务数据。

【/s2/】营销数据:【/s2/】做电商，必须玩各种营销活动，会产生营销费用、用户覆盖、活动点击和打开等营销数据。，然后这些数据会衍生出人均单价、活动打开率、人群到达率等指标。

流量数据:电商运营的核心数据是流量数据，包括平台的浏览量、访问量、用户登录时间、线上市场等等。

会员数据:电商会员一般门槛较低。注册的话就是会员，然后根据消费金额或者消费金额转化的积分来升级会员等级，比如淘宝这样的淘气点。会员数据包括会员的个人信息、交易记录、登录行为和其他行为数据。电商平台的各种营销活动，往往都是基于对会员行为数据的分析。

交易和服务数据:交易数据主要包括交易金额、数量、人数、商品信息、交易地点、交易时间等数据，服务数据主要包括供应链等数据。

电商数据分析的8大指标

根据电子商务运营的各个环节，我们可以将电子商务数据分析的指标体系分为以下八个部分。

先说整体运营指标。一般整体运营指标的分析是针对企业高层的，我们可以从平台流量、订单数据、整体销售业绩指标、利润指标来了解平台的运营状况。

网站流量指数是对平台的访客进行分析，比如通过分析页面访问时间、跳出率等指标来优化页面。

销售转化指数主要包含从下单到付款全过程的数据，可以进行分析，提高商品的转化率。

客户价值指数的主要目的是发现有价值的用户，实现精准营销。一般可以建立RFM价值模型进行分析。

商品品类指数主要分析商品的品类、销量、库存，可以建立关联分析模型组合销售商品，比如之前啤酒、纸尿裤的经典故事。

营销活动指数主要监测某个营销活动带来的效果，以及广告投放指数。

风控类是指主要分析用户购买后的评价，找出产品的优势和问题。

市场竞争指数主要分析市场份额和平台排名，通过与竞品对比调整策略。

电商分析数据分析思路

对于电商数据分析，要掌握这四个思路:比较、细分、转化、分类，基本可以应付日常的分析工作。

1。比较思维

数据对比主要是从横向和纵向的角度。指标之间的横向比较可以帮助我们理解期望值的合理性。时间维度的指标对比，就是我们常说的趋势分析。

这里，我以商铺的营业额分析为例:

纵向比较

我们在坐标轴上显示一段时间的营业额，这样可以清楚的看到这段时间的营业额是否达到了预期。

另外，还要分析实际情况。比如我们通过数据发现今天的成交量比昨天大很多，可能是因为今天是周六，或者是节假日等等。所以在做纵向对比的时候，要判断今天(如果是周六)的成交量是否合理。除了看最近30天的走势数据，还可以看最近10周周六的成交量走势。如果今天是假日，那么可以和往年的同一天进行对比。但由于间隔时间较长，可能有很多干扰因素在里面，数据反映的意义有限。

横向比较

例如，我们说商店的营业额本周增加了10%。这是好消息吗？

增加看似是进步，但也可能是落后的表现。比如横向对比后，你发现竞争对手的营业额在本周增长了20%。那么这10%就是一个不好的现象，就是我们需要一个参照系来判断一个现象好不好。