本文主要是介绍电商数据怎么分析？电商数据接口助力电商运营中每日必看5个底层数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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电商运营店铺涉及大量数据，包括用户行为、交易记录、库存信息等，如何有效做好电商数据分析？
电商运营每天到底要看哪些数据，才能准确评估店铺运营状况，有效提升运营成效？
本篇根据数据分析的底层逻辑，梳理出电商5看；
1、看店铺经营数据
2、看商品销售数据
3、看运营推广数据
4、看行业大盘
5、看竞店动作
电商运营可以根据这5个维度，整理专属自己电商店铺的数据看板，每天早上先看一遍数据再开展工作，不仅能够做到对自己的店铺心中有数，还能及时观测市场情况，追上热点。
一、看店铺总体数据
站在店铺整体视角，分析经营数据，对店铺的总体经营情况做到心中有数
关键指标
1、店铺销售表现：
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销售毛利
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毛利率
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订单数量
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成交金额（GMV）
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销售金额
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客单价
2、店铺流量表现
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曝光
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点击
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访客（独立访客数UV、页面访客数PV）
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跳失率
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平均浏览时长
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加购率
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访问-加购-下单转化率
3、经营成本及费用
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营销费用——推广费用
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经营成本——人工成本等
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人工台账——其他经营费用等
分析维度：
以下为一般建议重点关注维度：
1、成交金额、买家数、客单价、交易商品；
成交金额直接衡量电商业绩的最直接指标；买家数显示了购买产品的独立消费者数量，有助于理解店铺吸引新客户和维护老客户的能力；客单价有助于衡量顾客购买力和产品定价策略是否合理；交易商品帮助商家了解消费者的偏好，预测市场趋势；
2、成交金额趋势
通过分析成交金额的变化趋势，能够反映市场供求关系、消费者行为和价格波动等多个方面的信息；如通过分析年成交额趋势，可以预测店铺销售淡旺季；分析季度成交额趋势，可以观测气温对成交额的影响；
通过成交金额变化趋势分析，也可以快速定位成交金额异常高、低的时间，争对性查找原因，找到有效运营的方法论
3、加购率趋势
加购率是衡量用户对商品感兴趣程度的重要指标。关注加购率趋势，有助于我们及时发现推广是否异常、页面是否异常；
4、访客-加购-购买转化漏斗
访客-加购-购买转化，帮助商家了解顾客在购物过程中的行为模式，通过漏斗模型衡量这一过程，有助于及时发现异常转化环节，针对性采取措施，提升转化率；
二、看商品
主要分析商品的种类，哪些商品卖得好？哪些商品转化率高？哪些商品连带率高？
关键指标：
产品总数指标：SKU商品数量、SPU、在线SPU、电商商品销售数、电商商品库存数
产品优势性指标：主要是独家产品的收入占比
品牌存量指标：包括品牌数和在线品牌数指标。
上架：包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU数、上架商品数和上架在线商品数。
首发：包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。
分析维度：
1、店铺商品数目、商品类别、不同商品类别销售额、销售数量占比
2、店铺主销sku、近7天销量增速增长/下降top
3、商品连带购买情况
使用购物篮分析模型，分析用户一起购买概率大的产品，方便做出搭配购买推荐，提升客单价
4、店铺商品价格段搭建情况
使用波士顿矩阵进行分析店铺商品，右上角象限着重提高销量，左上角象限着重进行成本控制，右下角象限着重解决库存积压，左下角象限时着重减少投入，优化处理
三、看推广
店铺推广情况直接关系到店铺的可见度、品牌形象和销售业绩。
关键指标
市场营销活动指标：包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、活动下单转化率以及投资回报率（ROI）。
广告投放指标：包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。
分析维度
1、推广整体效果数据及趋势：总花费、展现量、点击量、加购量
2、店铺整体流量来源
3、关键词推广效果
4、单个商品推广花费及成效
四、看行业
通过行业媒体、电商平台后台数据、rpa工具抓取数据，观测行业行情
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观看行业行情趋势，上涨还是下降
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行业搜索词变化，最近是否出现热词、热词排名如何
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行业商品榜单，是否有突然爆火的单品
五、看竞店
通过关注竞店店铺、第三方平台后台数据等
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竞店是否调整总体价格段、是否调整竞品价格、是否进行推广促销活动
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竞店推广渠道的关键词访客数多少，点击单价如何，交易金额如何，对比自己产品找出不足关键词
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流量渠道访客数，观察搜索、推鉴、活动、内容、付费不同渠道的访客数
这篇关于电商数据怎么分析？电商数据接口助力电商运营中每日必看5个底层数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
