數據分析不管是實體店、網店，甚至是其他方面都有著十分重要的地位，因為它讓你通過分析能夠快速地發現更多有價值的東西。只要對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解，那么這個店鋪之后一定會回報你的。
很多人畏懼電商運營的數據分析，原因不外乎大家覺得數據量太過于龐大、數據分析時要用到Excel函數門檻高。
但是事實上選對了方法與工具之后，也就沒有那么困難。
ps：文末有小福利哦，仔細看下去吧～
電商數據運營分析常用的關鍵指標
電商比傳統零售要懂的數據復雜得多，數據來源渠道也很多樣化，需要的基礎數據指標一般有：流量數據指標、轉化數據指標、營運數據指標、會員數據指標、財務數據指標......
下面，我們重點來說下幾個重要的電商數據指標！
ps：我敢說，做了十年電商的老運營，不見得能全部說清楚這些指標含義
1）流量數據
1、瀏覽量（訪問量），即PV，指用戶訪問頁面的總數，用戶每訪問一個網頁就算一個訪問量，同一頁面刷新一次也算一個訪問。
2、訪客數，即UV，獨立訪客，一臺電腦為一個獨立訪問人數。一般以天為單來統計24小時內的UV總數，一天之內重復訪問只算一次。當然，現在一些平臺支持自選時間段（1小時、一天、一周）為去重標準。訪客又分為新訪客和回訪客。
3、當前在線人數，指15分鐘內在線的UV數。
4、平均在線時長，指平均每個UV訪問網頁停留的時間長度。（補充，如果網站是為了幫助客戶盡快完成他們的任務（比如：購買，答疑解惑），那么在線時長應當是越短越好；如果希望客戶一同參與到網站的互動中來，那么時間越久會越好。所以，分析在線時長是否越長越好，要根據產品定位來具體分析。）
5、停留時間：指用戶打開網站最后一頁時間點減去第一個頁面的時間點，所以該指標不能完全等同于用戶瀏覽時長。為什么會存在這樣的情況，主要是由于目前技術限制而采用這樣的近似替代關系。
6、平均訪問量（平均訪問深度）：指用戶每次瀏覽的頁面數品平均值，即平均每個UV訪問了多少個PV。
7、日均流量，有時候會用到日均UV和日均PV的概念，即平均每天的流量。
8、跳出率，指只訪問了一個頁面就離開的訪問次數除以該頁面所有訪問次數。分為首頁跳出率、關鍵頁面跳出率、具體產品頁跳出率等。這些指標用來反應頁面內容受歡迎的程度，跳出率越大，頁面內容一般越需要調整。
2）轉化指標
1、轉化率：指進行了相關動作的訪問量占總訪問量的比率。轉化率是電商運營的核心指標，也是用來判斷營銷效果的指標。
2、注冊轉化率：即注冊用戶數除以新訪客總數，當我們的目標是積累會員總數時，這個指標就很重要了。
3、客服轉化率：咨詢客服人員的用戶數除以總訪問數，這個類似于線下的試穿率。
4、收藏轉化率：即將產品添加收藏或者關注的用戶數除以該產品的總訪問數。每逢雙十一等大型促銷錢，用戶都會大量收藏產品到自己賬戶以便促銷時購買。
5、添加轉化率：即將產品添加到購物車的用戶數除以該產品的總訪問數，這個指標主要針對具體產品。
6、成交轉化率：即成交用戶數除以總訪問數，一般我們提到的轉化率就是成交轉化率。成交轉化率還可以細分為全網轉化率、類目轉化率、品牌轉化率、單品轉化率、渠道轉化率、事件轉化率等。
7、渠道轉化率：從某渠道來的成交用戶數除以該渠道來的總用戶數，這個指標用來判斷渠道質量。
8、事件轉化率：因某事件帶來的成交用戶數除以該事件帶來的總用戶數，有些事件可以跟蹤到人，例如營銷中的關鍵字投放，其他網站的廣告投放等。
3）營運指標
1、成交指標：成交金額、成交數量、成交用戶數。
2、訂單指標：訂單金額、訂單數量、訂單用戶數、有效訂單、無效訂單。
3、退貨指標：退貨金額、退貨數量、退貨用戶數、金額退貨率、數量退貨率、訂單退貨率。
4、效率指標：客單價、件單價、連帶率（銷售的件數 / 交易的次數）、動銷率（有銷量的商品數 / 在售商品數）。
5、采購指標：采購金額、采購數量。
6、庫存指標：庫存金額、庫存數量、庫存天數、庫存周轉率、售罄率。
7、供應鏈指標：送貨金額、送貨數量、訂單滿足率、訂單響應時長、平均送貨時間。
4）會員指標
1、注冊會員數：指曾經注冊過的會員總數，其沒有太大意義，所以可以用有效會員數概念，即在1年內有消費記錄的會員數。
2、活躍會員數：指在一定時間內有消費或者登陸行為的會員數，時間周期和產品購買頻率有關，快消品一般會在周期上定義短些。
3、活躍會員比率：即活躍會員占會員總數的比重。
4、會員復購率：指在一段時間內產生二次及以上購買行為的會員數占總會員數的比率。
5、平均購買次數：指某時期內每個會員平均購買的次數，訂單總數除以購買用戶數，最小值為1.
6、會員回購率：指上一期活躍會員在下一期有購買行為的會員比率，回購率和流失率是相對概念。
7、會員留存率：某時間節點的會員在某特定時間周期內登陸或消費過的會員比率。
8、會員流失率：指一段時間內沒有消費的會員占會員總數的比率。
5）財務指標
1、新客成本：為了爭取到新客戶的點擊、注冊或購買，平均每個新客戶消耗掉的營銷費用就是新客成本。
2、單人成本：即營銷成本（營銷費用+配合成本）除以訪客數（UV），這個指標不去區分訪客是否是新訪客，是否注冊，是否購買，也就是不考慮具體的轉化情況。
3、單筆訂單成本：營銷成本除以獲取的訂單數，不區分訂單來源，以成交結果為導向。
4、費銷比：即費用比例，營銷成本除以訂單金額，其倒數就是ROI，即投入一元錢能帶來的訂單金額。
物流相關的財務指標，包括倉儲費占比，物流費占比等。
二、電商數據分析常用的工具有哪些？
電商數據來源廣泛，常規的流量數據、交易數據、會員數據在品牌的交易平臺都有提供。
基于此，商家對運營人員的各類數據“匯總-整合-分析-研究”工作專業度要求十分嚴格。
除了手工采集數據，用Excel分析外，一些第三方服務也提供數據采集及分析功能，比如以下幾種：
全域生參：一站式電商數據分析與運營平臺，通過實在RPA+松塔+BI一整套解決方案產品，打通全平臺鏈路，實現數據“采、存、管、用”一體化，釋放數據價值，發現業務的關鍵增長點，提升企業效益。
使用門檻非常低，不需要掌握Excel復雜的函數，費勁吧啦的搞數據透視表就可以生成好看的數據看板。
百度統計：包括流量相關的網站統計、推廣統計、移動統計三部分內容。分析內容包括趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定制分析和優化分析。
谷歌分析：包括流量分析工具、內容分析、社交分析、移動分析、轉化分析、廣告分析幾部分內容。
Crazy egg熱力圖：主要特色是對頁面熱點追蹤分析的熱力圖。
一些無需埋點監測數據的產品，如、神策數據、諸葛io等。
三、電商運營工具——全域生參介紹
下面，我們著重介紹下目前市場上大熱的可視化數據分析工具——全域生參。
直接通過案例分析：
1、全域生參精細化運營，用戶細致分層
在經商家授權后，我們通過實在RPA自動登錄店鋪（京東/拼多多/淘系）后臺-選擇618期間數據-整合并分析成可視化大屏報告，呈現如下：
商家運營通過上面的美妝平臺618數據交易看板，對618活動期間訪客人數、支付人數、支付金額等核心指標展開分析，并與去年同期數據對比后發現，在活動期間，訪客人數雖有上升，但支付轉化率和支付人數均有下降，公司銷售額出現下滑。
商家希望通過數據分析對用戶進行分層：高價值用戶/潛在價值用戶/低價值用戶，建立更細致的用戶畫像，制定更加精準的營銷手段。
光有618時間段的數據還不夠全面，商家決定對上半年所有數據進行分析復盤。運營通過RPA對各平臺成交用戶數據自動下載后，分別把會員ID、購買金額、購買日期三個標簽拖入儀表盤進行分析。
運營發現不同會員的消費金額差距很大，很明顯平均購買金額越大的用戶對商家來說價值越高。因此，運營以“0-300/300-500/500以上”三個購買金額區間為維度，把用戶分為低額消費/中額消費/高額消費，但高額消費用戶對商家來說就是高價值用戶嗎？
通過數據看板分析，商家發現同樣購買金額的用戶，有的購買頻次很高，有的卻很低，消費頻次也決定了用戶價值。因此，商家又以“偶爾購買/經常購買/頻繁購買”對用戶打標。同樣，會員最后一次購買時間也決定用戶價值。
最終，商家決定以“消費金額、購買頻次、購買時間”三個標簽作為參考，再結合年齡、地域等標簽對所有用戶進行細致分層。
2、全域生參精細化運營，發現產品價值
確定用戶層級后，商家決定對不同層級的用戶推廣不同的產品。
面對高價值用戶，商家決定針對性地進行產品搭配推薦，提高客單價；面對潛在價值用戶，商家發現用戶更喜歡性價比高的產品，決定通過推送優惠券和活動鏈接，吸引下單；面對低價值用戶，短期內貢獻銷售額較低，商家決定暫不做額外營銷。
按此計劃，商家先通過產品銷售數據貢獻看板，對自家全平臺店鋪做產品盤點，從中選出TOP10的產品。
光有此項還不夠全面，商家又在商品價值分析數據看板中，篩選出高轉化率的優質產品，經多方面分析后，商家確定搭配組合的產品網頁付費轉化率一般是多少，并對其命名、顏值、品質做出再次優化，借此加深品牌在高價值用戶心中的印象。
同理，按照上述方法，商家也篩選出性價比高的產品，并附加優惠券對潛在價值的客戶進行營銷。制定好推廣計劃后，為驗證價值，商家通過實在RPA“多平臺自動批量發送消息”功能，對分層用戶進行個性推廣。
科學決策需要數據不斷反饋，商家在推送個性營銷后，便建立活動數據看板，通過的單品分析數據看板，監控活動期間的銷售額趨勢，不同客群的貢獻對比等。
在活動過程中，商家通過數據分析發現單靠消息推送還無法覆蓋到全部會員，因此又做出決定，通過付費推廣工具，對客群進行多維覆蓋營銷，并通過付費推廣渠道數據監控看板對不同渠道的投放效果監控。
然后根據數據反饋，對付費渠道的圖片質量、文案對應的點擊效果進行分析調優。
至此，商家通過對銷售額、流量、轉化率、客單價等核心指標的復盤，做出總結：根據后臺數據，把用戶進行細致分層，針對性營銷；把具有新表現力的單品，在618后重點扶持，打造店鋪新爆品；對于滯銷品，在日常參與的活動中進行一些清倉處理，回籠資金，不占庫存。
3、全域生參精細化運營，開拓新品市場
做好店鋪復盤后，商家還發現現有的賽道趨近飽和，難以有新的爆發，因此，商家決定開拓新的品類，增加新鮮血液。
通過市場大盤中的品牌競爭力排行數據看板，商家發現有的品類80%流量被幾個大品牌占據，若預算資金不足，自己很難從中突圍。
在后臺對幾個品類的篩選后網頁付費轉化率一般是多少，結合店鋪人群標簽，商家最終確定一款“遮瑕”新品。
但在前期對新品破零后，商家發現無論是怎么推廣，銷量始終上不去，導致新品銷量權重很低，撬動不了免費流量。
商家在排查標題、主圖、外觀等屬性后，還是沒有找到原因，后面又從價格段方面入手，通過市場排行分析數據看板對排行前10的商品價格進行分析，發現當初定價只貼合了店鋪人群喜好的價格段，沒有兼顧市場因素，雖然這個價格段店鋪粉絲人群喜歡，但沒有尊重市場。
商家在重新調整價格策略后，又開始新一輪的推廣，考慮到“遮瑕”產品具備種草屬性，商家利用訂閱、逛逛來進行新品的提前透出，并在上新這段時間設置相應的折扣優惠來促進爆發，同時，利用實在RPA在適合種草的抖音平臺篩選達人推廣。
實在智能RPA·抖音達人自動篩選
科學決策需要數據不斷反饋，商家在制定好計劃后，便通過競品監控數據看板把對標的商品和自家商品設立監控，并設置數據預警，當競品的銷量超過設定值時，便會通過郵件通知運營者做出及時應對。
當運營收到消息時，即使不在電腦前，也可異地通過手機查看后臺，不再受設備環境和地域限制，提升用戶使用便捷性和響應及時性。
值得一提的是，后臺數據在使用期間會一直保存，沉淀為企業的數字資產，不會隨人員流動導致數據丟失。
數字時代，越來越多的商家強調利用數據進行精細化運營，全域生參作為新一代自助大數據分析的商業智能工具，能快速搭建自助分析的BI平臺，推動業務人員從數據中分析問題，洞察先機，正在成為越來越多電商企業提升業務效果的不二選擇。返回搜狐，查看更多