电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入）

　　8年电子商务运营经验，4年新媒体内容赛道产品和运营经验，陪跑2000+商家。

　　要观测数据，首先就要建立一套完备的数据指标体系，定义清楚我们要看什么，怎么看。我们来看一下电商行业最经典的数据分析工具“生意参谋”，里面都提供了哪些管理店铺，需要数据监控的指标。

　　电商数据是用来记录用户行为的数字信息，包括用户的注册、登录、流量、点击、消费、复购等一系列行为习惯的量化数据。

　　要分析这些数据，首先得了解电商的业务流程，通过业务流程分析用户的业务路径，每个路径需要关注什么指标，以及需要每个路径可能带来的业务损耗。最终形成一个完善的业务漏斗。

　　从用户的角度出发，电商的业务流程可包括以下重要节点：1. 注册用户是从哪些渠道成为电商注册用户的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付宝、抖音、小红书等。这里需要重点观测每个渠道的注册用户数以及每个渠道的获客成本，例如CPA（单个注册成本）。

　　2. 流量当用户注册完成后，会有电商页面进行承接，也就意味着用户会产生浏览和点击行为，此时可以通过用户的浏览行为，判断用户的喜好兴趣和潜在交易。这里需要重点观测每个页面的UV、PV、浏览时长、商品点击率等。需要注意的是，在电商阵地中，搜索是一个非常重要的入口，当用户有明确的购物意向时，更可能通过搜索直接到达商品。因此需重点关注搜索的相关流量，包括搜索UV、PV、有结果率等。

　　3. 转化当用户到达商品层面后，就会进入下单和交易的转化环节。这是电商的核心黄金流程，也是用户交易的重要路径。这里需要重点关注下单量、下单人数、下单金额、支付单量、支付人数、支付金额、客单价、毛利率等。同时需要注意售后订单的情况，但订单因为售后或者其他异常原因关单时，对于平台来说也是一部分流失。所以需要关注售后订单量、关单量、关单率等。

　　4. 复购对于平台来说，获取一个用户后，当然会希望他尽可能的多复购，多产生GMV（销售额），也就是尽可能提高ARPU值（单用户贡献价值），这需要重点关注用户活跃度、复购率、购物车情况等。购物车其实是一个下单工具，但根据用户习惯，加到购物车的商品更可能后续购买或复购，所以在这阶段也可以关注用户购物车的使用率。

　　电商各个流程的分析，离不开数据分析。如果你的数据分析能力比较薄弱，推荐去学习知乎知学堂官方的数据分析课程，课程从数据基础开始教起，在里面你不仅可以系统的学习数据分析课程，还有老师手把手带你进行实战项目，美团、阿里、boss直聘，很多大厂的数据分析案例拆解，讲解得清晰透彻，帮你精准定位业务的问题，摆脱业务瓶颈！感兴趣的同学可以报名参加，链接如下：

　　电商比传统零售要分析的数据复杂得多，数据来源渠道也很多样化，需要的基础数据指标一般有：流量数据指标、订单数据指标、、转化率数据指标、运营数据指标、会员数据指标.....电商运营日常需要监控、分析的数据如下：流量数据：IP、PV、在线时间、老用户比例、新用户比例订单数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利率转化率数据：下单转化率、付款转化率运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货会员数据：会员总数、所有会员购物比率(新会员，老会员)掌握了大量的电商原始数据后，我们需要通过电商获客转化漏斗，一点点拆解、分析自己店铺里的数据，从数据出发找到店铺问题的关键，并且及时做出调整，让流量效率、转化率都达到最大化，最终实现达成GMV（商品交易总额）的总目标。

　　通过数据分析：我们通过分析渠道的流量结构、广告投放策略，把用户引入着陆页，通过详细的商品介绍、突出卖点，想办法激活用户；通过跳出率、用户停留时长等数据分析，调整你的策略，想办法留住用户，让用户产生加入购物车、生成订单等购买行为。举一个简单的案例

　　现象1：店铺流量逐年降低从20-22年双11的店铺访客数从6134下降到5830，再降低到5531，每年较前一年呈现5% 的下降趋势。结合抖音、小红书等产品的火速发展，猜测是淘系整体的一个流量占比在电商市场受到了外部产品的蚕食，导致了淘系整体流量变少，各店铺的流量也随之减少。

　　现象2：转化率基本稳定近 3 年的转化率分别是 20.0033%、20.3945%，20.7738%，整体都在 20%，有一点点细微的提升。说明店铺的消费者人群的转化率还是比较稳定的，没有因为流量减少，出现下滑。

　　现象3：客单价较大提升客单价这3年呈稳定的上升趋势，从323.93上升到390.96再上升到了412.41，通过销售额=客单价X支付买家数的公式，推导出近3年的销售数据分别为397462.11，464851.44，473859.09，并得到销售额呈上升的趋势分别增长率为16.95%和2.27%。

　　由此可推测客单价的提升从使店铺销售数据没有因为流量下滑而大幅度下降，甚至在 21年对20年还有较大程度的提升。

　　结合3个现象可以猜测今年也就是23年双11，店铺的流量还会存在一定程度的下降，在转化率得以维持的情况下，可以继续在客单价方向上发力，通过策略提升消费者的客单价，保证店铺销售数据不会出现大规模的下降。

　　但从客单价每年都有较大的增长情况下，22 比 21 年的销售额提升比例远远小于 21比 20 的提升，说明客单价对于稳定店铺销售数据的意义可能在减弱，但因为数据只有 1 年的变化不具备代表性，所以在选择继续提升客单价的同时，可以考虑寻找新的策略来实现店铺的销售数据的增长。以上就是电商行业中比较常见的数据分析场景，数据分析是电商精细化运营中非常重要的一环，大家一定要学会熟练的应用。

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