以下幾個方面進行分析:訪客行為分析、轉化分析、流量源交易分析、漏斗模型分析:漏斗模型不僅展示了用戶從進入流程到達成目標的最終轉化率，還展示了整個關鍵路徑中每一步的轉化率。GoogleAnalytics提供了一個很好的漏斗模型的分析和展示方案。需要注意的是，單一的漏斗模型對于分析來說是沒有意義的，一個網(wǎng)站的關鍵流程中每一步的轉化率都不能從單一的漏斗模型來評估。因此，流程中每一步的轉化率都必須用趨勢、比較、細分的方法來分析:趨勢:分析時間軸上的變化，適合于監(jiān)測改進或優(yōu)化一個流程或其中一個步驟的效果；

當領導希望以非常精細的維度查看銷售分析時，我們通常從商品開始，這是最小的維度之一。當然很多維度也是商品分析出來的。假設領導想了解公司目前的銷售情況商品，那么可以從哪些維度入手分析呢？接下來我們就用具體的例子和大家探討一下。時間維度一直是銷售分析中一個重要的分析維度。通過不同時間段的對比分析，領導很容易看出數(shù)據(jù)之間的差異，從而及時分析原因，如下圖報告所示:我們可以對時間段進行篩選，以掌握商品銷售在不同時間段的整體和詳細情況，等等。

很多公司和品牌代理商在實施商品 analysis時遇到了失敗和瓶頸。一般來說會有以下問題:言歸正傳，先簡單說一下商品分析的主要內容。很多人理解-1數(shù)據(jù)分析是在做舉報的層面。我們在上一篇短文中說過，不僅僅是做一個表，你需要分析表中的數(shù)據(jù)，分析報告有建議要落實。商品分析的第一個模塊應該是規(guī)劃。比如你的采購計劃，訂貨計劃，上市計劃，營銷計劃，活動計劃，清倉計劃等等。

比如訂貨計劃，我們需要考慮12年同期的數(shù)據(jù)，結合最新的市場信息來計劃。規(guī)劃不同的品類，價格，深度，寬度。第二個模塊是反饋。當你的方案出來后，需要收集不同節(jié)點的數(shù)據(jù)進行匹配，是否符合方案預期。例如，最初的營銷計劃在時間a要求50%的存貨率，現(xiàn)在的數(shù)字是55%。比計劃的要高，這個比較主要用于預警。避免發(fā)現(xiàn)的太晚。

電商平臺數(shù)據(jù)分析，要注意五個關鍵數(shù)據(jù)指標和三個關鍵思路。五個關鍵數(shù)據(jù)指標是活躍用戶、轉化、留存、復購和five；三個關鍵思路是商品運營，用戶運營，產品運營。這些是最重要的:1。商品 數(shù)據(jù)分析:電商平臺要定期分析商品的銷售情況，比如不同商品的銷量和庫存分析。

用戶行為指標用戶行為指標是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)最大的區(qū)別。傳統(tǒng)行業(yè)中，用戶行為發(fā)生在門店，數(shù)字化記錄極其困難，所以只能在交易發(fā)生時記錄數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)大多是交易數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)，依托于小程序/H5/APP，可以記錄用戶每一頁的點擊，相當于記錄了網(wǎng)店的每一步，所以可以分析很多東西。具體到指標上，AARRR模型可以分模塊應用和擴展:拉辛:主要用于分析拉辛的轉化效率和質量。

用戶活躍度指標:用戶活躍度指標是日常關注的重點?；钴S用戶是一切業(yè)務的基礎，活躍行為可以每日記錄，所以運營/產品部門每天都盯著他們。用戶保持力指標:保持力指標通常與上拉/活動指標結合起來看。因為留存統(tǒng)計相對滯后(要XX天才能統(tǒng)計出來)，所以通常在每月復盤/事后分析時看到的比較多。用戶轉化指標:用戶轉化一般指付費行為，是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式變現(xiàn)的重要渠道。

商品分析的主要數(shù)據(jù)來源于銷售數(shù)據(jù)和商品基礎數(shù)據(jù)，從而產生一個以分析結構為主線的分析思路。主要分析數(shù)據(jù)包括商品的品類結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構。于是，商品廣度，商品深度，商品淘汰率，商品引進率，商品替代率和重點。通過對這些指標的分析，可以指導企業(yè)的結構調整商品加強公司的競爭力和合理配置商品。

e-commerce數(shù)據(jù)分析包括大行業(yè)、大平臺的數(shù)據(jù)狀態(tài)，也可以小到某個維度的店鋪、單品、SKU數(shù)據(jù)分析。除了常規(guī)的商品型號，商品價格，促銷信息，店名等。，其他維度可以定制，可以說是全方位展現(xiàn)了渠道違規(guī)行為，滿足了多樣化檢查場景的需求?？刂坪昧髁?，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，運營的怎么樣，是虧是賺。

二、根據(jù)渠道數(shù)據(jù)分析用戶來源對于電商賣家來說，分析“訪問量”最重要的是分析“流量來源”。通過對不同流量來源的“量”和“付費轉化率”的分析，找出“付費轉化率”較高的流量來源，并找到改善的方法，既能增加訪問量，又能提高整體的“付費轉化率”，此時，工具數(shù)據(jù)分析可以提供不同渠道的性能概況，并給出目標轉化率。