電子商務相對于傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過對大市場數據和后臺商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其它模型化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵性數據,可以使企業把數據轉化為有用的信息以幫助決策,從而在市場競爭中獲得優勢地位。例如數據可以看到產品在市場同類占比價格趨勢、通過活動降價促銷帶來訂單數增長。

電商行業競爭白熱化，想要做爆款必須要精細化運營懂的數據分析，其中這些指標是每天都要去看去對比分析根據市場及時做好調整策略。

一、流量數據

展現次數：訪客通過關鍵詞搜索到該商品出現的次數，展現次數越多出現在買家次數就越多。影響展現次數的因數有產品類目是否放錯、標題是否含有熱搜詞賣點關鍵詞、首圖質量。

訪客數：指一天之內到底有多少不同的用戶訪問了你的網站。

瀏覽量：店鋪各頁面被查看的次數。用戶多次打開或刷新同一個頁面，該指標值累加單次計算

點擊轉化率：所選時間內訪客在站內主要來源中進入店鋪時的點擊次數除以店鋪在這些來源的展現次數，站內主要來源包括：產品搜索、公司搜索、專場活動、行業頻道。訪客點擊次數與展現次數的比率，展現高訪客少那么比率就非常低，需要提升商品主圖、標題、動銷、客單價等因素。

跳失率：訪客中沒有發生點擊行為的人數/訪客數，即1-點擊人數/訪客數。該值越低表示流量的質量越好。單品跳失率計算方法；商品詳情頁跳出訪客數/商品訪客數。一個較高的跳失率是不利于店鋪轉化率提升以及店鋪的發展的，跳失率過高可以考慮要修改主圖賣點，需要把商品款式、顏色、促銷信息等展示給客戶眼前。

流量概況：流量概況由流量總覽、流量趨勢、流量來源排行、訪客行為、訪客特征等五部分構成。其中流量概況是把整體店鋪的流量分析情況，把最重要的數據先替我們找到，更直觀的先了解整體店鋪流量的情況。我們可以很直接的和行業的訪客數、瀏覽量、跳失率、人均瀏覽量、平均停留時間進行對比，發現自己的不足。我們從流量趨勢里也可以很直觀的看到自己店鋪各項數據的走勢，進而和行業大盤及同層級均值去比較發現問題所在，進而解決。這塊指標還可以選擇和同行對比，進而更直觀的發現和同行之間的一個差距。我們也可以從自己的流量來源排行里知道自己的流量構成，進而分析流量構成是否健康。知道轉化率的變化，和同行比較自己的優勢在哪里，劣勢在哪里，如何提高。而訪客行為可以很清晰的看到我們入店關鍵詞分布及相應關鍵詞的轉化率，也可以看到單品訪問量的排行。這對我們調整標題和寶貝的推廣有指導意義。訪客特征里我們可以很清晰的看到一天內那個時間段的訪客最多、訪客的地域分布、訪客的性別分布。這個對于我們的付費推廣及詳情頁制作、客服技巧有很大的指導作用。

活動流量：通過報名活動其他渠道進入的流量

關注收藏人數：關注收藏的粉絲數可以作為客戶畫像精準營銷和店鋪定位做分析

商品頁面訪問量：單品頁面瀏覽量或點擊量

二、客戶數據

訪客分析：從訪客進店的時段分布、地域分布、營銷偏好、關鍵詞top等分析給客戶畫像。

客戶分層：從客戶需求的角度來看不同類型的客戶需求是不同的，想讓不同的客戶對同一商品都感到滿意，就要求有針對性的符合客戶需求的產品和服務。從區域、時間段做精細營銷。

地域分布：訪客IP顯示的地址

訪問時間：不同時間段進入訪客，從時間可以算出什么時間做營銷比較好。

下單買家：付款的買家

支付金額：付款的金額

復購率：重復下單的買家

評價率：收到貨后回復的評價比率

退貨率：收到貨要退貨的賣出貨的比率

三、轉化數據

客單價：是指每一位顧客平均購買商品金額。客單價=商品平均單價×每一顧客平均購買商品數；銷售額/顧客數。

動銷率：單品庫存/買家購買件數，動銷越高排名越高，展現流量越高。

SKU：商品的庫存、顏色、大小。

客訴率：投訴客戶數/總客戶數；包含客服服務能力、產品質量、物流速度等

內容渠道：賣點和推廣文案，小視頻、活動、直播等流量渠道

頁面訪問深度率：訪客在一次瀏覽商品的過程中瀏覽了其他商品。如果訪客一次性的瀏覽的商品次數越多，那么就基本上可以認定，你的商品有他感興趣的東西。訪客訪問商品的深度用數據可以理解為網站平均訪問的頁面數，就是PV和uv的比值，這個比值越大，用戶體驗度越好，客戶的粘性也越高。

客戶活躍度/流失率：指那些會時不時地光顧下商品，并為網站帶來一些價值的用戶。而流失用戶，是指那些曾經訪問過商品或注冊過的用戶，但由于對商品漸漸失去興趣后逐漸遠離網站，進而徹底脫離網站的那批用戶。活躍用戶用于衡量店鋪的運營現狀，而流失用戶則用于分析商品是否存在被淘汰的風險，以及單品是否有能力留住新用戶。

通過了解數據指標的含義留心日常數據，我們可以快速掌握公司基本產品，而在對比分析為客戶畫像進行關聯分析做出運營項目商品刺激客戶需求從而推動產品的動銷和網站銷量。