618快到了，來(lái)詳細(xì)回答下這個(gè)問(wèn)題，希望可以幫助各位了解電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)和框架。
在進(jìn)入正文前，首先要明確數(shù)據(jù)分析的步驟，沒(méi)有條理的秩序，很容易在海量數(shù)據(jù)中陷入一團(tuán)亂麻中。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析的步驟是這樣的：
01電商運(yùn)營(yíng)要懂得哪些數(shù)據(jù)？
電商數(shù)據(jù)分析的基本指標(biāo)是一個(gè)很龐大的體系，主要分為8個(gè)類(lèi)指標(biāo)，120個(gè)細(xì)分指標(biāo)，如下圖所示：（純手打，圖有點(diǎn)長(zhǎng)）
- 總體運(yùn)營(yíng)指標(biāo)
從流量、訂單、總體銷(xiāo)售業(yè)績(jī)、整體指標(biāo)進(jìn)行把控，起碼對(duì)運(yùn)營(yíng)的電商平臺(tái)有個(gè)大致了解，到底運(yùn)營(yíng)得怎么樣，是虧是賺。
- 網(wǎng)站流量指標(biāo)
即對(duì)訪問(wèn)你網(wǎng)站的訪客進(jìn)行分析，基于這些數(shù)據(jù)可以對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行改進(jìn)，以及對(duì)訪客的行為進(jìn)行分析。
- 銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化指標(biāo)
分析從下單到支付整個(gè)過(guò)程的數(shù)據(jù)，幫助提升商品轉(zhuǎn)化率。也可以對(duì)一些頻繁異常的數(shù)據(jù)展開(kāi)分析。
- 客戶價(jià)值指標(biāo)
精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)的前提是客戶關(guān)系管理，而客戶關(guān)系管理的核心是客戶分類(lèi)：
RFM模型是一個(gè)經(jīng)典的分類(lèi)模型，模型利用通用交易環(huán)節(jié)中最核心的三個(gè)維度：
- 最近消費(fèi)(Recency)
- 消費(fèi)頻率(Frequency)
- 消費(fèi)金額(Monetary)
對(duì)客戶進(jìn)行分類(lèi)后最核心的環(huán)節(jié)就是客戶管理了，可以使用銷(xiāo)售漏斗模型，結(jié)合CRM系統(tǒng)的原理對(duì)客戶銷(xiāo)售的全流程進(jìn)行管理
- 商品類(lèi)指標(biāo)
主要分析商品的種類(lèi)，哪些商品賣(mài)得好，庫(kù)存情況，以及可以建立關(guān)聯(lián)模型，分析哪些商品同時(shí)銷(xiāo)售的幾率比較高，而進(jìn)行捆綁銷(xiāo)售。
- 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)指標(biāo)
主要監(jiān)控某次活動(dòng)給電商網(wǎng)站帶來(lái)的效果，以及監(jiān)控廣告的投放指標(biāo)。
- 風(fēng)控類(lèi)指標(biāo)
分析賣(mài)家評(píng)論，以及投訴情況，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，改正問(wèn)題。
- 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)
主要是分析市場(chǎng)份額以及網(wǎng)站排名，進(jìn)一步進(jìn)行調(diào)整。
02除了Excel可以用哪些工具？
電商運(yùn)營(yíng)常用的數(shù)據(jù)工具有很多，比如：
- 行業(yè)商品指數(shù)分析工具：阿里指數(shù)
- 貨品的查詢、采購(gòu)、加工平臺(tái)：阿里巴巴
- 電商平臺(tái)數(shù)據(jù)分析工具：天貓生意參謀、京東商智等
以上都是電商領(lǐng)域的一些比較垂直和專(zhuān)業(yè)化的工具，但如果你只是想要找一個(gè)更方便快捷的，能替代Excel的可視化數(shù)據(jù)分析工具，找一個(gè)現(xiàn)成的儀表盤(pán)模板套完全夠用了，就像這種：
- 電商平臺(tái)數(shù)據(jù)分析工具：天貓生意參謀、京東商智等
另外還有一些其他工具網(wǎng)站，按照自己的需求來(lái)就可以了，工具的選擇也不要貪多，夠用就行。
03電商數(shù)據(jù)分析需要Excel哪些重要功能？
做電商數(shù)據(jù)分析時(shí)，像【數(shù)據(jù)透視表】、Vlookup()函數(shù)等都是十分常見(jiàn)的函數(shù)，我找了一個(gè)實(shí)例，分享過(guò)來(lái)大家可以看看：
圖源logo
?數(shù)據(jù)來(lái)源
數(shù)據(jù)來(lái)源于某電商平臺(tái)1月份的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，其中包括用戶留存數(shù)據(jù)、商品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、商品價(jià)格數(shù)據(jù)、商品瀏覽數(shù)據(jù)。
- 業(yè)務(wù)需求
現(xiàn)在業(yè)務(wù)部門(mén)需要你分析出：
- 1月5日的DAU是多少？
- 從留存的角度來(lái)看，質(zhì)量最高的新增用戶來(lái)自哪一天？
- 在1月15日當(dāng)天，SKU銷(xiāo)售激活率是多少？
- 商品“品類(lèi)T582”的詳情頁(yè)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率在哪天最高？
- 1月10日當(dāng)天的ARPU值是多少？
（1）1月5日的DAU是多少？
DAU：日活躍用戶，表示為當(dāng)日新增用戶+前面幾天到現(xiàn)在的留存用用戶
- 1月5日的DAU=6680+3432+2775+2628+2966
- 1月5日的留存數(shù)=18481
（2）從留存的角度來(lái)看，質(zhì)量最高的新增用戶來(lái)自哪一天？
- 用戶留存率=口徑考察還在留存的用戶/當(dāng)日新增用戶
以7日為例：
根據(jù)7日留存率用戶留存質(zhì)量最高的為1月9日、1月17日，分別達(dá)到了52.35%、44.41，最低的為1月3日、1月12日，用戶留存率僅有16.24%、16.36%
（3）在1月15日當(dāng)天，SKU銷(xiāo)售激活率是多少？
- SKU(stockkeepingunit,庫(kù)存量單位)
- SKU銷(xiāo)售激活率=當(dāng)日有銷(xiāo)售記錄的品類(lèi)數(shù)/SKU總數(shù)
上表是部分?jǐn)?shù)據(jù)，SKU總數(shù)表示商品名這一列有多少行，有銷(xiāo)售的數(shù)據(jù)為1月15日銷(xiāo)售數(shù)量大于0
- SKU總數(shù)：108、在1月15日有銷(xiāo)售的產(chǎn)品：90
- SKU銷(xiāo)售激活率=90/108=83.33%
（4）商品“品類(lèi)T582”的詳情頁(yè)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率在哪天最高？
數(shù)據(jù)如下：
- 轉(zhuǎn)化率=當(dāng)日的總購(gòu)買(mǎi)數(shù)量/用戶瀏覽總的次數(shù)
從轉(zhuǎn)化率這一維度衡量品類(lèi)T582銷(xiāo)售情況，其中在1月29日的轉(zhuǎn)化率最高，達(dá)到了71.11%，其次是1月16日達(dá)到了68.29%。
（5）1月10日當(dāng)天的ARPU值是多少？
- ARPU每用戶平均收入或平均每用戶收入
- ARPPU每個(gè)付費(fèi)用戶的平均收入
- 當(dāng)天ARPU=當(dāng)日銷(xiāo)售總額/當(dāng)日DAU
當(dāng)日的DAU根據(jù)第一個(gè)需求一樣，很容易知道為27405
- 當(dāng)日的銷(xiāo)售總額=各商品單價(jià)x各商品數(shù)量，然后累加
- 當(dāng)日銷(xiāo)售總額=235317
- 當(dāng)天ARPU=235317/27405=8.57，相當(dāng)于平均到每個(gè)人下來(lái)為平臺(tái)奉獻(xiàn)了8.57元
最后，數(shù)據(jù)分析是一種客觀分析不存在任何主觀因素來(lái)導(dǎo)致結(jié)論的偏差，一定要對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的理解、業(yè)務(wù)流程的熟悉。
以上，希望可以幫助到你。