1)整體運營指標:把控流量、訂單、整體銷售業(yè)績和整體指標，至少對運營的電商平臺有個大概的了解，運營的怎么樣，是虧是賺。2)網站流量指標:分析訪問你網站的訪客。基于這些數據，你可以改進網頁，分析訪問者的行為。3)銷售轉化指數:分析從下單到付款全過程的數據，幫助你提高商品轉化率。還可以分析一些經常出現異常的數據。

5)商品指標:主要分析商品的種類，哪些賣的好，庫存情況，建立關聯(lián)模型，分析那些商品同時賣出的概率，然后捆綁銷售。6)營銷活動指標，主要監(jiān)測電商網站上一個活動的效果，監(jiān)測廣告投放指標。7)風險控制指標:分析賣家的評論和投訴，發(fā)現問題并改正。8)市場競爭指標:主要分析市場份額和網站排名，并做進一步調整。

核心指標:uv、轉化率、客單價、毛利率、roi提升、重復購買率。在核心指標的基礎上，逐步對媒體、用戶、商品、營銷等對象做出細化指標；同時監(jiān)控內部運營績效:客服、貨物、倉儲物流等。數據分析有兩個層面:一是網站數據分析，針對產品。圍繞產品如何工作進行閉合路徑分析。得出產品點擊是否流暢，功能顯示是否完善的結論。

第二，研究客戶拜訪的重點，挖掘客戶的潛在需求。如果是以交易為主的電商網站，就要研究如何高效促成交易，能否有聯(lián)合訂單！魔方是一個大數據模型平臺，是基于服務總線和分布式云計算的數據分析和挖掘的工具平臺。它使用分布式文件系統(tǒng)存儲數據，支持海量數據的處理。采用多種數據采集技術，支持結構化數據和非結構化數據的采集。

電商數據分析的基本流程如下:1。明確分析目標:首先需要明確分析目標，比如提高銷量，改善用戶體驗。2.數據收集:收集與目標相關的數據，包括網站流量、訂單數據、用戶行為數據等。3.數據清洗:對收集的數據進行清洗和篩選，確保數據的準確性和完整性。4.數據處理:數據處理和分析，如數據統(tǒng)計、數據建模、數據挖掘等。

6.數據解讀:解讀和總結分析結果，尋找數據背后的規(guī)律和趨勢。7.制定行動計劃:根據分析結果，制定相應的行動計劃，比如優(yōu)化網站、提升用戶體驗、優(yōu)化產品等等。8.實施和監(jiān)控:實施行動計劃，定期監(jiān)控分析結果，并不斷優(yōu)化和調整以實現分析目標。以上是電子商務數據分析的基本流程。需要注意的是，在整個過程中需要保證數據的準確性和可靠性，并結合實際業(yè)務情況靈活調整分析方法和策略。

從八個方面闡述了如何分析電商平臺的數據:1。整體運營指標:控制流量，訂單，整體銷售業(yè)績，整體指標，至少對運營的電商平臺有個大概的了解，是虧是賺。2.網站流量指標:分析訪問你網站的訪問者。基于這些數據，你可以改進網頁，分析訪問者的行為。3.銷售轉化率指標:分析從下單到付款全過程的數據，幫你提高商品轉化率。

4.客戶價值指標:這里主要是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。5.商品指標:主要分析商品種類，那些商品賣的好，庫存情況，可以建立關聯(lián)模型分析那些商品同時銷售的概率，然后捆綁銷售。6.營銷活動指標，主要監(jiān)測電商網站上一個活動的效果，監(jiān)測廣告投放指標。

【簡介】在電子商務行業(yè)，通常會涉及到六大部門，在各個部門之間，業(yè)務框架都是面向運營的。那么，在分析電商數據時，我們需要掌握哪些數據指標呢？今天就讓我們和邊肖一起來看看吧！運營模塊的主要職責是完成銷售目標，同時控制運營成本。所以在這個模塊中，我們主要關注三個數據指標:業(yè)績達標率、業(yè)績增長率、銷售利潤。這三個指標非常好理解，主要用于綜合評價運營水平。

商品規(guī)劃的主要作用是在一個銷售周期內，從整體上控制商品的品類、價格帶、款式和銷售進度，避免用單一的產品來生硬的表現。商品運營的主要職能是負責商品的上架、倉儲、主推策劃，通常的流程是:量款、集資、回單。當然，一家店不可能制造太多爆款。爆款增加會損害品牌調性，一旦折扣下降，會導致消費者流失。市場模塊市場模塊是僅次于運營的第二大模塊，也是離不開運營的。

電商數據分析往往可以通過以下幾個步驟來完成:建立完整的數據跟蹤系統(tǒng)，對獲得的數據報表進行分析，找出問題，對數據中發(fā)現的問題提出解決方案，評估解決方案的實施成本，開始改進。首先，建立數據跟蹤系統(tǒng)。電子商務網站中不可或缺的是網站的點擊流數據，通常可以通過安裝數據追蹤工具來實現，如GoogleAnalytics、CNZZ等。

另外，除了點擊流數據，還需要其他數據。比如不同的銷售渠道會涉及到不同的數據:搜索引擎優(yōu)化、搜索引擎站長工具后臺數據、其他SEO數據、搜索引擎營銷(競價)競價后臺數據、社交媒體、社交媒體后臺數據、展示廣告平臺數據等，第二，分析這些背景拉出來的報道，看趨勢，根據不同維度找出問題。第三，根據數據中發(fā)現的問題，提出解決方案。