电商需要分析哪些数据,电商平台应该分析哪些数据

用图表有效表达数据分析师的分析意见，让分析结果一目了然。数据分析只是基础，所以能否将数据准确分析并应用于企业营销和管理，不仅是数据分析师应具备的能力，更是检验与营销调研、销售管理等企业产业链的匹配程度是否符合正律的能力。作为一名电子商务行业数据分析师，除了了解和运用上述能力外，数据分析师对电子商务和这个行业的特点、互联网营销、互联网传播与销售、新生代消费心理、电子商务趋势、电子商务行业类型和产品品类都应该有独到的见解和认知。作为电商数据分析师，核心职责是通过数据分析，更新、改善或强化消费印象，或提振消费或进行产品品类调整，或进行营销布局调整或电商服务感知栏调整。所以，根据数据分析结果，优化调整最明显的数据反馈，才是电商数据分析师的价值所在。

电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析？

电商平台的数据分析，应该关注五大关键数据指标和三个关键思路。五大关键数据指标是活跃用户量转化留存复购GMV三个关键思路是商品运营用户运营和产品运营。下面具体说说一 五大关键数据指标1活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU日活跃用户WAU周活跃用户和 MAU月活跃用户三个层次 2转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径次路径甚至精细到每一个品类 / SKU 的转化率 3留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率3 日7 日30 日留存( 4复购则要从 3 个角度去看，复购用户量复购率和复购金额比(5GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。

GMV = UV *转化率*客单价。二三个关键思路这是三个电商 APP 的首页界面各家 Web 端布局也比较相似前两个是京东和国美，属于平台型的电商第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的 Banner ，下面是活动专区。在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间不同位置不同商品的转化率。

然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类 / SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。商品运营有一个非常大的优势投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位不同活动不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV 。

电商大数据是什么？

大数据，简单的说，就一个一个商场，有多少家卖鞋的，有多少家卖零食的，有多少家卖衣服的。这些商家，那个产品卖的好，那个时候客流量大，每天都多少客流量，这些客流量的性别，年龄，爱好等等。这就是大数据，电商的大数据，被我说的更细致化。分的明细更多。然后，跟着做多的数据，研究一套适合自己产品的销售模式。这就是大数据时代的电商。

在电商行业做数据分析师有前景吗？优势如何？

在不同行业中，专门从事行业数据搜集整理分析，并依据数据做出行业研究评估和预测的专业人员数据分析师是一个随着消费互联网数据沉淀经过大数据化而衍生的一个前瞻性的职业，同时随着产业互联网的践行，数据对于企业的价值意义大于了企业营销及内控管理的本身。一个优秀的数据分析师所做的前端消费数据分析，后端产业数据分析，行业数据分析宏观数据分析，都会影响和决定一个企业的基础营销以及扩张战略，可以说是一个前瞻性的职业，这个职业决定了企业在管理与营销方面的营收增长与低成本试错。

认为个人数据分析对企业营销有很大的贡献，尤其是国内中小企业，由于缺乏数据分析和正规的营销管理方法和工具，单纯卖营销或做广告或做品牌。所以在一定程度上可以辅助和修正企业的营销思维，做好数据运营。个人认为应该具备以下能力:1。除了数据分析的基本功能，如归档，分类，分析，统计和数学，我应该有了解业务的能力。熟悉公司的业务和流程，最好有自己独到的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，我的分析结果并没有太大的使用价值。2理解管理是构建数据分析框架的要求。比如需要用营销管理等理论知识来指导分析思路。另一方面，要对数据分析结论提出指导性的分析建议。3懂分析能掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中。它在执行数据分析中起着至关重要的作用。4.了解工具。数据分析方法是理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越庞大的数据，我们不能依赖计算器进行分析。我们必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析工作。5.懂得设计和使用图表，有效表达数据分析师的分析意见，使分析结果一目了然。