数据分析主要包括哪些数据

一、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

电商平台必须分析的数据和分析规则如下：

1.网站运营指标：

网站运营指标主要用于以下用途：衡量网站的整体运行状况。 在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分解为网站流量指标、产品类别指标和供应链指标。 网站流量指标主要从网站优化、网站可用性、网站流量质量、客户购买行为等方面考虑。

产品类别指标主要用于衡量网站产品的正常运营水平。 该类别指标与销售指标和供应链指标密切相关。 这里的供应链指标主要是指电商网站商品的库存和发货情况，不考虑商品的生产、原材料库存和运输。

2.经营环境指标：

这里，电子商务网站的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份额、市场扩张率、网站排名等。 与独立B2C网站相比，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。 。

内部网站购物体验指标包括功能指标和运营指标（这部分内容与前面的流量指标一致）。 常用的功能指标包括产品类别多样性和产品多样性。 付款及发货方式、网站正常运行、链接速度等

3.销售绩效指标：

销售绩效指标与公司的财务收益直接相关。 该指标可作为任何数据分析指标系统的概述。 根据此指标，您可以详细分解您的实施。

网站销售绩效指标重点关注网站订单转化率，而订单销售指标重点关注具体毛利率、订单效率、重复购买率、退货率和汇率。 这里没有列出许多指标，包括总销售额、品牌类别销售额、总订单数和已完成订单数。

4.营销活动指标：营销活动的成功通常取决于活动效果（收入和影响）、活动成本、活动参与度（通常是用户兴趣、活跃用户数量、客户成本等）以及其他考虑因素是根据标准来衡量的。 这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告指标、外部合作指标。

运营活动指标和广告投放指标主要考虑新访客数、订单数、订单转化率、单次访问成本、单次转化收入、投资回报率等指标。 对外合作指标由具体合作伙伴确定。 例如，某电商网站与返利网合作，首先考虑的是合作的回报率。

5.客户价值指标：

客户的价值一般由三部分组成：历史价值（过去的消费）、潜在价值（主要从用户行为方面考虑（以RFM模型为主要指标）和附加价值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。 这里，客户价值指数分为综合客户价值指数、新客户价值指数和现有客户价值指数。

这些指标主要从两个方面来衡量：客户贡献和获取成本。 例如，我们通过访客数量、访客获取成本、访问订单转化率等来衡量您的整体客户价值指数。 除了上述考虑之外，衡量常客价值也是基于RFM。 模型。

其他信息：

在电子商务中使用分析数据的好处：

一旦数据分析系统到位，数据指标不是静态的，必须随着业务需求的变化而实时调整。 调整时要关注统计周期的变化和关键指标的变化。

通常情况下，仅仅通过分析具体的数据指标是无法解决问题的，每个指标都是相互关联的，需要将所有指标编织成一个网络，根据具体需求找到对应的数据指标节点。 当用户从电子商务网站进行购买时，他或她就成为该网站的有价值的客户。

电子商务网站通常会将用户的交易信息，包括购买时间、购买的产品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此这些信息都是基于网站的运营数据。 可以跟踪您的客户。 通过分析他们的交易行为，我们估算每个客户的价值以及每个客户营销拓展的可能性。

参考来源：百度百科-电商数据分析