電商為什麼要導數據

A. 電商數據分析的意義是什麼

電商數據分析的意義在於：
發現問題，並且找到問題的根源，最終通過切實可行的辦法解決存在的問題。

基於以往的數據分析，總結發展趨勢，為網路營銷決策提供支持。

B. 電商數據到底有什麼用

有效的數據分析可以找出研究對象的內在規律，對於從事電商行業的人來說，規則是瞬息萬變的，與其當規則改變而被迫學習和適應，不如掌握數據分析的思路，吃透規則，利用自身優勢，佔得先機。本文將詳細教授商家如何利用好數據分析這一利器。

數據分析，最先要明確的是目的，沒有目的，就沒有方向。目的是做數據分析的一條主線，根據目的才能去想要什麼數據，要經過哪些處理，再進行什麼樣的分析，得出什麼樣的報告。

那麼，我們就來進行數據分析的第一步，我們先來假設一個命題，也就是我們的目的，做電商的人都知道，流量對於店鋪來說，是一個很重要的東西，而要有流量，就要有展現，展現分很多，各種活動，直通車鑽展，當然還有大家最喜歡的免費流量，免費的展現。那最核心的還是，想要有展現，就得有排名。那我們不妨來研究一下，排名到底有什麼樣的規則。

一篇文章，必然講不完那麼大的一個命題，所以我給大家演示的也是其中的一部分。眾所皆知，在免費流量裡面，綜合入口是最大的，而影響綜合入口一個很大的因素就是上下架時間點對於排名的影響（當然除了3個豆腐塊之外），那這次就來看看上下架的時間點，對於排名來說，它的影響到底是什麼樣的。

目前有了目的，我們就要來選擇數據，我們需要什麼數據來分析，那第一個能想到的，必然就是在某一個時間點，在某一個關鍵詞下面，綜合排名前幾頁的寶貝的具體下架時間。

C. 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。

(3)電商為什麼要導數據擴展閱讀：

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

D. 電商運營後台數據有什麼用

電商運營後台數據在分析的時候是很麻煩的，尤其是比較大的商家，做起來更困難，而且也很容易出錯，在這種環境下電商erp就應運而生了，但市面上做erp的實在太多了，所以一定要選擇一家特別靠譜，特別專業的erp商家，就比如旺店通。。如果滿意我的回答，可以給個大大的贊不。

E. 做好電商數據分析有什麼好處

①數據驅動的產品研發

如今，消費者比以往擁有了更多選擇和控制權，選擇過多從而導致更高的期待。作為店鋪，需要更快速地提升競爭力來跟上加速增長的期待值，因此通過數據掌握消費者喜好和厭惡的信息，並在產品開發過程中利用這些知識，是創造出消費者喜愛的產品的關鍵。

②優化產品組合

店鋪中所賣產品中每個產品組合中都有最好和最差的——這很正常。電商分析之所以不僅僅是數字呈現，是因為能夠利用這些數據來分析出哪些是最暢銷的產品，哪些是不暢銷的產品。我們可以更深入地挖掘，找出一些產品永遠賣不出去的原因，並利用分析洞察來優化產品組合。

③提升庫存管理

一家店鋪的可持續性取決於它的庫存管理有多好。知道產品在什麼位置，最合理的補貨時間是什麼時候，將為你省去許多麻煩。另外，電商數據分析還可以幫你預測和計劃未來的庫存，降低賣不出去貨而導致的損失。

2.幫助提升用戶體驗

①收集用戶行為數據

作為電商賣家，我們必須掌握消費者快速變化的偏好和期望，而最好的方法是收集用戶行為數據，了解他們的需求、期望和痛點。如果你想和他們保持同步，就必須採取消費者至上的心態。

②個性化的產品推薦

在電商領域，面對需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究顯示，當品牌提供個性化體驗時，80%的消費者更有可能進行購買，90%的消費者表示他們覺得個性化很有吸引力。新世界的規則里，個性化遠遠不止是簡單地分類定製，而使用電商數據分析，能夠預測消費者個體的需求，並提出相關的產品建議。

③參與用戶體驗

如今，客戶體驗是新的“品牌通貨”。除了價格和質量，我們還需要提供吸引人的用戶體驗來保持客戶的興趣。而通過數據分析，我們可以看到客戶在網站上花費了多少時間，哪些特性吸引了他們的注意力，以及可以改進哪些方面來創建獨特、有趣、簡單、無障礙的用戶體驗，以滿足客戶不斷變化的需求。

3.幫助提高產品銷量

①交叉銷售和向上銷售

很多電商賣家往往低估了給現有客戶交叉銷售和向上銷售的力量。根據福布斯的報道，吸引新客戶的成本是留住現有客戶的5倍。最重要的是，一家公司65%的業務來自現有客戶，因此利用電商數據進行重定向戰略可能有更大的利潤空間。

②最大化廣告開支回報率

使用電商數據分析可以幫你發現企業是否像一個正在漏水的桶，可以做些什麼來最大化廣告支出。與其把錢浪費在不起作用的廣告上，你可以專注於針對正確目標受眾的廣告。

F. 什麼是電商數據分析分析的主要內容是什麼如何成為電商數據分析師越詳細越好

技能不太清楚，主要還是看個人能力了，但它所涵蓋的素養聽多聽重要的
數據分析師的基本素質如下：

一 態度嚴謹負責

嚴謹負責是seo數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，seo數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過企業運營數據的分析，為企業尋找症結以及問題。一名合格的seo數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應該受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對seo數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後做所做的數據分析結果都受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前失去了信任。所以，作為一名seo數據分析師就必須有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。

二 好奇心強烈

好奇心人皆有之，但是作為seo數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在seo數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的seo數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。

三 邏輯思維清晰

除了一顆探索真相的好奇心，seo數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。

通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方想。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正釐清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。

四 擅長模仿

在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿也是提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成果的模仿需要領會他人方法的精髓。理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的只是，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。

五 用於創新

通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的方法，甚至要有所創新。創新是一個優秀seo數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好的解決所面民的新問題的。

這些素質能力不是說有就有的，需要慢慢培養形成，不能一蹴而就。

希望可以解決你的問題。。。。