最重要的就是这几个了：
1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；
2、访问流量分析：渠道质量、跳出率、PC/UV、访问时长、转化率等；
3、订单数据分析：成交额、成交率、客单价等；
4、用户行为分析：新老用户购买情况、复购率、活跃率等；
5、营销活动分析：ROI、活动效果、营销成本等；
以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！
电商运营如何做数据分析
电商平台应该分析的数据和分析的规则如下：
1、网站运营指标：
网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。
商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。
2、经营环境指标：
这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据，相对于独立B2C网站而言，淘宝此方面的数据要精准的多。
网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标（这部分内容和之前的流量指标是一致的），常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。
3、销售业绩指标：
销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩，这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用，其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。
网站销售业绩指标重点在网站订单的转化率方面，而订单销售指标重点则在具体的毛利率、订单有效率、重复购买率、退换货率方面，当然还有很多指标，譬如总销售额、品牌类目销售额、总订单、有效订单等等，这里并没有一一列出。
4、营销活动指标：
一场营销活动做的是否成功，通常从活动效果（收益和影响力）、活动成本以及活动粘合度（通常以用户关注度、活动用户数以及客单价等来衡量）等几方面考虑。这里将营销活动指标区分为日常市场运营活动指标、广告投放指标以及对外合作指标。
其中市场运营活动指标和广告投放指标主要考虑新增访客数、订单数量、下单转化率、每次访问成本、每次转换收入以及投资回报率等指标。而对外合作指标则根据具体合作对象而定，譬如某电商网站与返利网合作，首先考虑的也是合作回报率。
5、客户价值指标：
一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值（过去的消费）、潜在价值（主要从用户行为方面考虑，RFM模型为主要衡量依据）、附加值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。这里客户价值指标分为总体客户指标以及新、老客户价值指标。
这些指标主要从客户的贡献和获取成本两方面来衡量。譬如，这里用访客人数、访客获取成本以及从访问到下单的转化率来衡量总体客户价值指标，而对老顾客价值的衡量除了上述考虑因素外，更多的是以RFM模型为考虑基准。
扩展资料：
电子商务中使用分析数据的优点：
数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。
通常，单独的分析某个数据指标并不能解决问题，而各个指标间又是相互关联的，将所有指标织成一张网，根据具体的需求寻找各自的数据指标节点。当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。
电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些客户可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。
参考资料来源：百度百科-电子商务数据分析
电子商务行业中，货币化率是什么意思
一. 电商数据分析架构
首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。
二. 线上店铺管理分析
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
三. 线下门店管理分析
对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。
淘宝运营数据分析主要分析哪些数据
为对冲交易量的增长瓶颈风险，美团将挖掘货币化率视为当期最重要工作之一，如2019年Q1，外卖业务货币化率为14.2%，为多季度以来最高值，到店及酒旅货币化率也有9.7%之高。
提高货币化率，一方面为GMV增长出现明显障碍之后，为提振营收的不得已做法，尤其是其创新业务远未到支撑新增长点之时，只有此办法最易见效；而另一方面，对手的围堵能力不足，使得美团仍然拥有较高的行业定价权，这是处于行业主体地位的反映。
此外，也不能否认美团所遇到的巨大压力。身为平台型企业，美团为用户端和商家端的中间方，其规模和溢价能力取决于两端的规模，而就在2019年Q1，美团交易用户较上季度末仅增加1200万，商家数量与上季度期末持平，为580万。
用户端增速明显变缓，获客难度增加，这不仅体现出外部环境对消费升级需求的暂时性变缓，也反应下沉市场的拓展遇到一些问题，如外卖在部分下沉市场或许无一线城市如此刚需，以外卖为获客抓手，低毛利产品带毛利项目的做法的边际效应缩小。
2019年初，有传闻美团要取消大众点评客户端，官方随即否定，但事实上，美团收缩出口，将重心放在美团App的趋势已经愈发明显，美团App要打造成超级App，成为企业最重要的流量分发平台，这无论在获客效率，抑或是高频对低频产品的调动，都是有积极意义的。
压缩产品线App的成长成长空间，集中优质资源养成超级App已经被证实是一条切实可行的道路。逍遥子担任阿里CEO之后，将手淘作为最重要的平台打造，待用户达到一定规模之后，再谋求产品分拆，如2018年，天猫App的独立成长空间明显增加，在今年的宣传中，阿里电商已经在进行天猫和手淘两大平台并行运营。
淘宝运营数据分析主要分析关键词的查询量、访问量和转化成家率。
数据分析主要是看单品的数据来源渠道，看单品转化、uv，收藏加购，单品的引流词，成交词等。结合市场大盘数据做系统的分析。
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