电商运营如何做数据分析？

一、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

二、电商运营如何做数据分析？

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。

三、电商运营数据分析的基本流程？

一、数据收集

数据收集是数据分析的起点。电商企业可以通过各种渠道收集数据，如网站、APP、社交媒体、电子邮件、客服等。这些数据包括用户信息、购买行为、网站流量、社交媒体互动、客服对话等。数据的收集需要严格遵守法律法规和用户隐私政策，确保数据的合法性和安全性。

二、数据清洗和整合

数据收集后，需要对数据进行清洗和整合。数据清洗是指将无用或错误的数据删除或修正，以避免对数据分析的干扰。数据整合是指将来自不同渠道的数据合并成一张表格或数据库，以便后续的分析。

三、数据分析

数据分析是电商数据分析的核心。数据分析可以分为描述性分析、预测性分析和决策性分析三个层次。描述性分析是对数据进行简单的统计分析，如平均值、中位数、众数、标准差等，以了解数据的基本特征。预测性分析是对未来进行预测，如趋势分析、回归分析、时间序列分析等，以帮助企业制定长期战略。决策性分析是对具体问题进行分析，如产品定价、促销策略、用户行为分析等，以帮助企业做出决策。

四、数据可视化

数据可视化是将分析结果以图表、图形等形式呈现出来，以便更好地理解数据。数据可视化可以使数据更加直观、易于理解，同时可以帮助企业更好地与内部员工和外部合作伙伴分享数据分析结果。

五、数据应用

数据应用是将数据分析结果应用到实际业务中，以提升企业绩效。数据应用可以包括产品改进、营销优化、用户服务改进等方面。数据应用需要与业务部门密切合作，确保数据分析结果能够真正地为业务带来价值。

四、电商运营数据分析软件有哪些？

魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。

五、电商运营网店数据分析报表怎么写？

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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

六、电商运营的数据

电商运营的数据是现代电商行业中不可或缺的重要资源。通过收集、分析和利用数据，电商企业可以深入了解消费者行为、优化运营策略，并提升销售业绩。数据不仅能帮助企业抓住市场机遇，还可以为企业竞争提供关键的竞争优势。

在电商运营中，数据存在于各个环节。从市场研究、产品开发、营销推广、销售管理到客户服务，数据都扮演着重要的角色。通过科学统计和分析，企业可以对电商运营的各个环节进行优化，提高效率和效益。

电商市场研究的数据应用

市场研究是电商运营的第一步，也是决策的基础。通过对市场进行深入分析和调查，企业可以了解消费者需求、竞争格局和市场潜力。数据在市场研究中的应用主要包括以下几个方面：

• 消费者行为数据：通过用户访问记录、搜索记录和购买行为等数据，了解消费者对产品的需求、喜好和购买习惯。
• 竞争对手数据：通过收集和分析竞争对手的销售数据、商品信息和价格策略，评估竞争对手的实力和优势，为企业制定合理的竞争策略。
• 市场趋势数据：通过对市场的历史数据和发展趋势进行分析，预测未来市场的走向，为企业的产品定位和市场策略提供参考。

电商营销推广的数据应用

电商营销推广是吸引消费者、促进销售的重要手段。通过数据的应用，企业可以更加准确地了解目标用户群体，制定有效的营销策略，并实时监测和调整推广效果。以下是电商营销推广中常用的数据应用：

• 用户画像数据：通过对用户属性、兴趣爱好、购买行为等数据的分析，构建用户画像，精准定位目标用户群体，为个性化推广提供依据。
• 渠道效果数据：通过对各个推广渠道的数据进行分析，评估不同渠道的推广效果，优化投入产出比，提高推广效率。
• 社交媒体数据：通过对社交媒体平台的数据监测和分析，了解用户对品牌的关注度、口碑评价和互动行为，为社交媒体营销提供参考。

电商销售管理的数据应用

电商销售管理是确保销售目标实现的关键环节。通过数据的应用，企业可以实时掌握销售情况，了解产品热销情况和销售渠道效果，并及时调整销售策略。以下是电商销售管理中常用的数据应用：

• 销售数据分析：通过销售数据的统计和分析，了解产品销售情况、销售趋势和客户购买行为，为销售决策提供依据。
• 库存管理数据：通过库存数据的监控和分析，及时掌握库存情况，避免库存积压和缺货现象，保持库存的合理水平。
• 物流数据分析：通过物流数据的追踪和分析，了解物流配送的时效和质量，保证订单的及时交付和客户满意度。

电商客户服务的数据应用

电商客户服务是保持客户忠诚度和口碑的重要环节。通过数据的应用，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务，并及时解决客户投诉和问题。以下是电商客户服务中常用的数据应用：

• 客户满意度数据：通过客户满意度调查和数据分析，了解客户对产品质量、售后服务等方面的满意度，为提升客户满意度制定相应策略。
• 客户行为数据：通过客户的浏览记录、购买记录等数据，了解客户的需求和购买偏好，为个性化推荐和定制化服务提供依据。
• 客户反馈数据：通过客户的反馈和投诉数据，及时发现和解决问题，改进产品和服务质量，保持良好的客户关系。

综上所述，电商运营的数据应用对于企业的发展至关重要。通过科学的数据收集、分析和利用，企业可以深入了解消费者需求、优化运营策略，并保持竞争优势。在电商行业竞争日趋激烈的今天，掌握并合理应用数据已成为成功电商企业的必备技能。

七、电商运营相关数据

电商运营相关数据是帮助企业了解其业务表现并作出有效决策的关键因素。通过分析和解读电商运营数据，企业可以获得有关销售、客户、市场等方面的宝贵见解。本文将重点介绍一些重要的电商运营相关数据，并探讨如何利用这些数据来优化业务。

1. 销售数据

销售数据是电商运营中最基本且最重要的数据之一。通过销售数据，企业可以了解到产品的销售情况、销售额、销售渠道等信息。这些数据可以帮助企业评估产品的市场需求、制定销售策略以及预测未来的销售趋势。

企业可以通过销售数据来分析产品的销售情况。例如，可以查看某个特定产品的销售数量以及销售额，以了解该产品的受欢迎程度和销售潜力。此外，还可以对比不同产品之间的销售情况，找出销售冠军和滞销产品。

销售数据还可以帮助企业评估销售渠道的效果。通过分析不同销售渠道的销售数据，企业可以了解到哪些渠道对销售额的贡献最大，从而可以调整资源分配，优化销售渠道策略。

2. 客户数据

客户数据是电商运营中另一个重要的数据类型。通过客户数据，企业可以了解到客户的购买行为、购买偏好以及客户的特征等信息。这些数据对于提高客户满意度、进行精准营销以及发现潜在客户都至关重要。

通过客户数据，企业可以了解到客户的购买行为。例如，可以分析客户的购买频率、购买时间以及购买金额等指标，从而了解到客户的购买习惯。这对于制定营销策略以及提供个性化推荐非常有帮助。

企业还可以通过客户数据来了解客户的购买偏好。通过分析客户的购买记录，可以了解到客户对哪些产品更感兴趣，对某类产品的购买意愿更高。这为企业提供了精准营销的线索，可以根据客户的购买偏好进行定向推销。

3. 市场数据

市场数据是电商运营中用于了解市场环境和竞争对手的数据。通过分析市场数据，企业可以了解到市场的规模、趋势以及竞争情况。这些数据可以帮助企业制定市场营销策略、分析市场机会以及评估竞争优势。

市场数据可以帮助企业了解市场的规模和趋势。通过分析市场数据，可以了解到某个特定市场的销售额、增长率以及市场份额。这对于评估市场的潜力以及预测未来的市场趋势非常重要。

企业还可以通过市场数据来了解竞争情况。通过分析竞争对手的销售数据和市场份额，可以了解到自身在市场中的竞争优势，并且可以根据竞争对手的表现来调整自己的市场策略。

4. 数据分析工具

要想充分利用电商运营相关数据，企业需要借助一些数据分析工具。这些工具可以帮助企业进行数据的收集、整理、分析和可视化。

常见的数据分析工具包括Excel、Google Analytics、百度统计等。这些工具可以帮助企业将数据导入并进行分析，例如制作销售报表、客户画像等。

此外，还有一些专业的大数据分析平台，如Tableau、Power BI等，可以帮助企业更加深入地分析数据，并生成各种可视化报表和图表，从而更好地理解和利用电商运营相关数据。

5. 总结

电商运营相关数据对于企业来说具有重要意义。通过分析销售数据、客户数据和市场数据，企业可以深入了解其业务运营情况和市场环境，从而做出科学决策和有针对性的优化措施。

同时，选择合适的数据分析工具也是十分重要的。通过使用数据分析工具，企业可以更加高效地进行数据的处理和分析，从而提升运营效率和竞争力。

因此，对于企业而言，要充分重视电商运营相关数据，并致力于建立起科学的数据分析体系，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。

八、电商运营发展能力分析？

01.定位市场的能力不管是从产品角度来说还是用户群体来说，对市场的精准定位是至关重要的，在电商运营方面对于选品要有自己的见解，更不能盲目跟风，必须使他们的产品有别于竞争品牌，并取得在目标市场中的最大战略优势。

02.诊断店铺的能力作为一个店铺运营负责人，当店铺有了销售下跌的情况时，需要快速做出反应，为店铺及时做出“诊断”，店铺在运营过程中出现了哪些问题，发现问题并解决问题。

包括从产品销量、访客走势、推广效果、营销策略、活动效果、客户反馈等方面去了解分析。

不仅需要具备数据分析能力，更重要的是要有明确的思路。03.查看数据的能力收入、转化、用户规模、用户活跃等，我们称为现象。而只有通过数据量化的现象，我们才能精准感知，为下一步的优化解决方案提供支持。

查看数据包括详情数据、推广数据、主图数据、客户数据、市场数据、产品数据、seo数据等。而作为运营，汇总观察数据，并根据数据得出结论。

九、如何评估网站数据，并分析网站运营效果？

可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流，通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。

站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。

对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。

十、分析电商产品的网站？

阿里巴巴，陶宝，拼多多都要对电商产品进行分析。

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