1、電商平台應該分析哪些數據？具體怎麼去分析
電子商務平台需要分析的數據及分析規則如下：
一、網站運營指標：
網站運營指標主要用於衡量網站的整體運營情況。在這里，EC數據分析聯盟暫時將網站運營指標分為網站流量指標、商品類別指標和供應鏈指標。網站流量指標主要用於考慮網站優化、網站可用性、網站流量質量和客戶購買行為。
商品類別指標主要用於衡量網站商品的正常運營水平，與銷售指標和供應鏈指標密切相關。這里的供應鏈指標主要是指電子商務網站的商品庫存和商品配送，而不考慮商品的生產和原材料的庫存和運輸。
二、商業環境指標：
這里，電子商務網站經營環境指標分為外部競爭環境指標和內部購物環境指標。外部競爭環境指標主要包括市場佔有率、市場拓展率、網站排名等，這些指標通常使用第三方研究公司的報告數據。與獨立的B2C網站相比，淘寶在這方面的數據要准確得多。
網站內部購物環境指標包括功能指標和運營指標（這部分與之前的流量指標一致）。常見的功能指標包括商品種類的多樣性、支付配送方式、網站正常運行、連接速度等。
三、銷售業績指標：
銷售業績指標與公司的財務收入直接掛鉤，在所有數據分析指標體系中起著主導作用。其他數據指標可根據該指標進行細分。
網站銷售績效指標主要關注網站訂單的轉化率，而訂單銷售指標主要關注具體毛利率、訂單效率、重復采購率、退貨率和匯率。當然，還有很多指標，如總銷售額、品牌類別銷售額、總訂單、有效訂單等，這里沒有列出。
四、營銷活動指標：
營銷活動的成功通常從活動效果（收入和影響）、活動成本和活動凝聚力（通常通過用戶注意力、活動用戶數量和客戶單價來衡量）等方面來考慮。在這里，營銷活動指標分為日常市場運營活動指標、廣告宣傳指標和對外合作指標。
其中，市場經營活動指標和廣告投放指標主要考慮新增客源數量、訂單數量、訂單轉化率、每次訪問成本、每次轉化收益和投資回報。而對外合作的指標則由具體的合作夥伴來確定。例如，電子商務網站與返利網合作時，首先考慮的是合作的回報。
5、客戶價值指數：
顧客價值通常由三部分組成：歷史價值（過去消費）、潛在價值（主要從用戶行為考慮，以RFM模型為主要衡量依據）、附加價值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這里，客戶價值指標分為總體客戶指標和新老客戶價值指標。
這些指標主要從客戶貢獻和購置成本兩個方面來衡量。例如，我們使用訪客數量、訪客成本和從訪客到訂單的轉換率來衡量總體客戶價值指數。除了上述考慮之外，老客戶價值的衡量更多的是基於RFM模型。
(1)電子商務數據主要分析什麼擴展資料：
電子商務中使用分析數據的優點：
數據分析體系建立之後，其數據指標並不是一成不變的，需要根據業務需求的變化實時的調整，調整時需要注意的是統計周期變動以及關鍵指標的變動。
一般來說，單個數據索引的分析並不能解決這個問題，而且每個索引都是相互關聯的。將所有索引編織成一個網路，並根據具體需要找到每個數據索引節點。當用戶在電子商務網站上有購買行為時，他們會從潛在客戶轉變為網站的價值客戶。
電子商務網站一般將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息存儲在自己的資料庫中，因此，這些客戶可以根據網站的運營數據來分析自己的交易行為，估計每個客戶的價值以及為每個客戶拓展營銷的可能性。
參考資源來源：
網路-電子商務數據分析
2、電商公司如何進行數據分析？
一般而言，電子商務網站數據分析包括了流量來源的分析及流量效率的分析，還有網站內部數據流的分析，用戶特徵分析這四個部分。
首先，電商網站若是想接到單子，肯定要保證流量。可是獲取流量是需要成本的，怎麼樣才能降低流量成本屬於電商網站運營最重要的一個部分，其中流量來源分空蘆析屬於重點，如在對電商網站進行數據分析的時候，要先明白用戶都是從哪裡點擊過來的，哪些網站可謂我們帶來更多的訂單，哪些流量來源是真實的，哪些屬於虛假的等等。弄清楚這些之後，才能穩定老客戶，發展新客戶，將網站推廣得更好。_塘月色論壇
其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進行電商網站數據分析的時候流量效率指的是流量達到了網站是否屬於真實的流量。那麼，在具體分析的時候，要看下它的到達率，PV/IP比還有就是訂單轉化率等等。其中訂單轉化率是最重要的一方面，若沒有訂單轉換了一切都沒意義。
最後，怎樣則渣進行孫虧悄電商網站數據分析也離不開站內數據流量分析這個方面。這里所說的站內數據流的分析，主要是用於分析購物流程順暢程度及網站產品分布合理與否等等，然後再根據這些來分析頁面流量排名及場景轉化率分析，站內搜索分析及客戶為何離開頁面分析等問題的分析等等，查看問題所在，然後想辦法解決，才能讓網站產品得到更好的推廣。
3、電子商務運營數據一般分析哪些？
一、瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
二、商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
三、商品兩個時間區間的銷量、金額、客單價對比分析；
四、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
五、網站首頁、頻道頁對商品瀏覽，加入購物車，提交購物車，創建訂單，支付等五步轉化趨勢；
六、差念網站頁面廣告位對商品瀏覽、創建訂單，支付訂單轉化；
七、自定義商品組功能，重點對商品活動、商品類御瞎目進行統計分析。流量轉化數據，來訪ip的到訪頁面，可以通過第三方工具Topbox監控電商的來源渠道轉化數據；搜索引擎免費/付費關鍵字轉化數據；廣告轉化數據監控；以及對EDM，SMS進行監控和分析。獨立訪客量（UV）、頁面的瀏覽量（PV）、轉化率
同時還有同期相比，和往日相比。
一般就這五個數據。期它的看不看都沒有什麼。這個說起來就比較多了。比鎮慶空如說用戶細分分析，頁面瀏覽情況分析，營銷效果的監控與分析等等。運營需要做的工作都可以用數據來指導，重點是自己能不能夠收集到正確的數據以及發掘數據背後的信息。
4、電商數據分析是什麼
電商數據分析包括了大行業大平台的數據狀況，也可以是小到店鋪、單品、sku的某個某個維度詳細數據分析。
除了常規的商品型號、商品價格、促銷信息、店鋪名稱等，還可以自定義其他維度、可以說說是做到了全方位展現渠道違規行為，滿足多樣化的巡檢場景需求。
從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。
電商分析數據方法如下：
一、依據用戶畫像，洞察需求
用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。
二、依據渠道數據分析用戶來源
對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。
這時利用數據分析工具能為不同渠道的表現提供總覽，並給出目標轉化率。當涉及到有機搜索時，分析一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得更多的見解，比如該將廣告預算花在哪兒，如何讓用戶更容易搜索到你等等。
三、店內轉化率的數據分析
當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。所以這一步我們可以用下面的電商轉化指標來跟蹤和優化線上購物體驗：
1、銷售轉化率 ——已購買的用戶和全部來到店鋪的用戶比值。
2、平均訂單價值 —— 用戶下單的平均金額。
3、放棄購物車率—— 在所有產生的訂單中，未完成訂單的佔比。
四、提高營銷推廣的ROI
對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。
五、產品數據分析
1、產品數據分分析
①整體分析：分為兩個部分：銷售表現和購物行為。銷售表現包括各個商品帶來的收入，至少購買過一次的用戶數，平均訂單價格、數量，退款數目等等。購物行為，你可以看到瀏覽了產品詳情頁的用戶里，加入購物車的人數；或瀏覽產品詳情頁後最終下單的人數。
②購物行為分析——我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。
2、銷量數據分析
我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。
六、用戶留存數據分析
聰明的商家知道忠誠顧客的價值。能夠留住用戶給你長期帶來收入。永遠要記住的是，獲取新用戶比留住老用戶成本大得多。研究顯示，用戶留存率提升5%就能帶來25%到95%的利潤。
七、用戶推薦數據分析
對賣家來說，我們要識別出哪些用戶是你的真愛。他們不僅愛你的產品，也願意向家人和朋友推薦，他們簡直是你的品牌大使。成功的電商企業會密切關注著這一階段的指標並及時做出反應。