2016电商行业数据分析

核心指标:UV、转化率、客单价、毛利率、ROI提升、重复购买率。在核心指标的基础上，逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做出细化指标；同时监控内部运营绩效:客服、货物、仓储物流等。数据分析有两个层次:一是网站数据分析，针对产品。围绕产品如何工作进行闭合路径分析。得出产品点击是否流畅，功能显示是否完善的结论。

1。根据用户画像，可以洞察用户画像，也就是用户信息标注。通过收集用户的社交属性、消费习惯、偏好特征等维度的数据，来刻画用户或产品的特征，并对这些特征进行分析统计，挖掘潜在的价值信息，从而抽象出用户的信息全景。首先，你需要创造用户对你品牌的认知，并把他们引到你的店门口。例如，通过宜信ABI，你可以看到网站访问者的人口统计信息，如年龄和性别。

这些洞察可以帮助你做用户画像。2.根据渠道数据分析用户来源电商卖家，分析“访问量”最重要的是分析“流量来源”。通过对不同流量来源的“量”和“付费转化率”的分析，找出“付费转化率”较高的流量来源，并找到改善的方法，既能增加访问量，又能提高整体的“付费转化率”。这时候工具数据分析就可以提供不同渠道的表现概况，给出目标转化率。

1。整体运营指标:控制流量，订单，整体销售业绩，整体指标，至少对运营电商平台有个大概的了解。操作怎么样？是亏还是赚？2.网站流量指标:分析访问你网站的访问者。基于这些数据，你可以改进网页，分析访问者的行为。3.销售转化率指标:分析从下单到付款全过程的数据，帮你提高商品转化率。还可以分析一些经常出现异常的数据。

5.商品指标:主要分析商品的种类，哪些卖的好，库存情况，建立关联模型分析出那些商品同时卖出的概率比较高，捆绑销售有点像啤酒喝尿布的故事。6.营销活动指标，主要监测某活动在电商网站上的效果，监测广告投放指标。7.风控指标:分析卖家的评论和投诉，发现问题并改正。8.市场竞争指标:主要分析市场份额和网站排名，并做进一步调整。

电商与传统零售行业相比，该行业最大的特点就是一切都可以通过数字化来监控和改善。通过数据，我们可以看到用户从哪里来，如何组织产品达到一个好的转化率，你在广告上的效率有多高，当用户在电商网站上进行购买时，就从潜在客户变成了价值客户。一般我们会把用户的交易信息，包括购买时间、购买的商品、购买数量、付款金额等存储在自己的数据库里，所以，对于这些客户，我们可以根据网站的运营数据，分析他们的交易行为，来估算每个客户的价值，以及为每个客户拓展营销的可能性。