电子商务中的数据分析指标（通用6篇）由网友“芊儿520”投稿提供，下面小编为大家整理后的电子商务中的数据分析指标，希望大家能够受用!
篇1：电子商务中的数据分析指标
电子商务行当的数据统计，以前认为数据挖掘是那么神圣，其实更重要的是对数据的敏感。那些数据有用？那些数据没用？那些数据有什么用？那些数据对什么有用？下面说说我的一些看法。一个电子商务网站应该统计那些数据。 1、流量数据： a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。 b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。 c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。 d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。 f)访客的收藏。顾客比较关心的东西，至少当时客户曾经想购买来着。 g)等等。 2、销售数据： a)收货人信息。订单的分布区域。说明目前产品在那个区域比较受欢迎。 b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。 c)订单支付率。对这些不付款的人进行一些技巧性的跟踪，可以让我们更有针对性的设计页面，排除顾客的疑虑。 d)客单价。每个购买者的平均出价。 e)件单价。每件销售产品的平均售价。 f)流量价值。看每个流量是否带来怎么的价值。与引流的支出成什么样的比例。 g)单品的销售数量。店铺内的热销产品、店铺内最不畅销的产品。 h)等等。 3、客户数据： a)客户的年龄段分布。 b)客户的地域分布。 c)可以的收入状况分布。 d)客户的购买次数。 e)客户的忠诚度。 f)客户的详细购买记录。 g)客户感兴趣的产品。 h)客户需要的产品。 i)客户的兴趣爱好。 j)等等。 4、产品数据： a)单个产品的销量。 b)单个产品的运营成本。 c)最畅销的产品。 d)最不畅销的产品。 e)活动产品的销售状况。 f)同类产品的网上的销售价格。 g)关注度。 h)收藏量。 i)销量。 j)评论数量。 k)跳失率。 l)点击数。 m)单品的转化率。 n)等等。 5、网店页面： a)点击数据。 b)链接数量。 c)分类列表数量。 d)各个链接的详细点击数量。 e)等等。 6、仓库数据： a) 每天出库产品 b) 每天出库产品数量 c）每天出库货位 d) 货位的调整状况 不过我认为做数据分析的人，不应该停留在数据分析，而应该对数据分析进行建模，一个人对数据分析的数量的能力应该停留在千这个数量级吧，再多了，应该就分析不过来了。但是现在我们依赖于计算机，对数据建模。相信在建立了合适的模型后，不用说几千条数据，就是几个T的数据，分析起来都得心应手了吧。
[电子商务中的数据分析指标]
篇2：浅谈数据分析在电子商务中的应用
浅谈数据分析在电子商务中的应用
【摘要】电子商务(EC)在现代商务企业的发展中占有越来越重要的地位。如何利用信息技术掌握更多的商务信息已备受商家们的关注,站点分析技术正是为商家和网站提供了这样一种有效的分析工具。随着Internet的普及,电子商务的兴起,人们的商务理念正在改变,电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务,如何通过数据分析确定你的网店是否符合客户喜好,这是目前电子商务急需解决的问题。
【关键词】电子商务 数据分析 数据挖掘 信息技术
一、市场调查
根据一份市场调查显示;卖家本身体现的实力给人与信任可依赖程度越高,用户越愿意来购买商品。
在我评论之前,我申明一下,一家之言只代表一个群体的言论,并不能涵盖每个人的想法与判断,电子商务的数据报告只能说明趋势,并不能完全反应出每个顾客真实的意图。卖家信誉-28%。价格-26%。网站的外观和感觉-16%。网站易用性-15%。商品打折-4%。快递和交付等原因-3%。出现在搜索引擎上-2%。
这是一份市场调查的结果,数据报告对实际商业产生怎样的影响,一个关键问题就是筛选问题的分类方式,他是否独立又相互依存,论点论据之间重合度越低,数据报告能说明的问题越准确。但在这之前首先是样本数据的获取与筛选方法,这里就不追溯了。我只是想根据个人对电子商务的理解,结合这份报告说点事,实际上这一组数据比较接近我个人对网购的理解,首先我们逐条说明这些影响一个网店的因素。
二、卖家信誉
之所以被普遍认为是最重要的,是因为我们网购时并不真实的接触到产品,也并不了解向你推销商品的人是否值得可信,这都是顾客基本的一个需要认知过程,互联网上哪里去确认?当然如果你在一家多卖家的平台上,往往都会有商家信用,评论等功能,很容易通过别的顾客消费情况增加自己对商家的认知。电子商务为什么要打假信用?这只是顺应顾客需求,维护健康秩序所必须做的事情。所以作为卖家不要轻易尝试作假信用,或者你今天逃过一劫,但说不定你明天网店刚做大的时候被强行关闭了。
三、价格
价格是一道屏障,在相互比拼中,有人拼得起,有人拼不起,但如何更好的控制价格,削减顾客成本,不仅为自己赢得更多展示机会,也会赢得更多顾客。价格不会是越低廉越好,最好的平衡体系没有,只有一个方法,如何在综合上为自己赢得市场??有人习惯选一些比如3.99美元的价格,看上去不加拿一分钱顾客潜在心理是这个人没赚钱,但值得说的是商品定价因产品,因地域时间,顾客等因素制宜,现在的顾客不都是傻子,商品有的是比价机会。也有人选择款0利润或者赔本的商品推,但在商品里关联组合商品卖,通过吸引用户购买自己的组合商品或者别的商品来拉动自己销售利润;还有的人也是利用免费赠送或者赔本的方式挂商品,但通过物流利润来保证自己不亏本的方式拉动店铺其他产品行销。
四、网站的外观与感觉
有的人店铺半年一年都是淘宝默认的最烂的那套模板,也不知道为什么淘宝没更新还是咋的,我没卖过商品,还不是很了解那个,但我买东西基本不光顾这样的店铺,店主对店铺的打理程度决定了我对店主的'看法,因为信用不是绝对可靠的;产品,服务好不好,全在你的形象与行为上。
五、网站易用性
你能忍受自己在一个网站哗啦了半天结果没搞懂应该怎么买商品吗?我一个朋友,按照我的认识他也是比较理性,属于心思敏捷的,他说他在XX网站搞了好久,都不知道怎么买东西,所以以后都没去过;虽然易用的应用都还是不能被所有人接受,但简单清楚的,没有歧义的每一步流程总是好的。不过这个虽然用户关注的多,但我觉得但凡有点认识的,认识相应语言的人大概都明白很多网购系统的操作流程。这里就不说什么了。
篇3：电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入）
比如店铺流量IP、PV、转化率、客单价、访问深度等，如何从数据表象去指导销售
[电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入）]
篇4：中国服装行业电子商务应用数据分析
中国电子商务研究中心主任曹磊首度发布了《中国服装行业电子商务应用报告》，揭示了当前我国服装电子商务行业的现状、特征模式与发展趋势等。报告对度中国服装电子商务市场数据、发展现状、商业模式进行了分析，并对淘宝网、凡客诚品、中国服装网、银泰网、KINGLANDSQ等典型电商案例和数据解读进行深入的解剖，同时还对服装行业电子商务的未来发展进行了预测。
据该报告显示，20第2季度中国网上零售市场交易规模达到1924亿元;其中服装类商品销量达到445亿元，环比增长8%，同比增长68.9%;服装作为最受用户青睐的网购产品越来越关注。
曹磊通过该报告指出，服装行业开展电子商务存在着“天然优势”，表现在：降低成本，提高效率来获取利润。时尚的变化要求服装企业实时跟踪市场行情，预见客户需求变化，迅速对客户要求做出反应;而电子商务，通过对用户兴趣度的调查和客户反馈信息的搜集，恰恰为企业实现这一目标提供了一种低成本的技术手段。
而目前，服装行业电子商务存在的主要问题也不少，如在综合B2C零售领域，主要问题是企业与品牌供应商的渠道拓展成本大。对于网络品牌零售商而言，主要问题表现在商品线单一，推广成本巨大方面。对于传统品牌网络零售商，问题表现在品牌单一、渠道建设与运营成本较高。而对于垂直B2C零售商，主要问题则为推广成本巨大，毛利非常低。
传统品牌服装企业加速了电子商务的步伐，目前仅淘宝上就有超过5000家传统服装企业通过不同形式开展网上直销。另据中国电子商务研究中心数据监测，有超过75%的品牌服装企业“触网”。
对于目前传统服装企业面临的问题，中国电子商务研究中心特约研究员、中国服装网CEO陈学军向记者透露出了几大对策，首度涉足电商的企业要做好“交学费”准备，企业应尽可能避免与现有渠道“冲突”，开发独立“网络品牌”;金兰世群应重视电子商务运营、技术等人才的投入，再则要注重分工与外包，切忌“一揽子”自己干;最后做电商要由“粗放型”向“精准型”过渡。
报告指出，中国与国外服装电子商务的差距主要表现在：信息系统的集成度不够、人才培训工作亟需加强、行业标准和规范缺乏、企业信息化资金投入严重不足、企业参与电子商务的积极性有待提高等方面。
对中国服装行业电子商务的发展看法，陈学军表示，对网民来说,主要是要识别电子商务网站真伪和诚信度,同时注意自己支付的安全性;服装企业尤其是中小企业应该抓住机遇,化被动为主动开展电子商务，中小企业一般可以先通过B2B或B2C的方式开展电商应用;而电子商务服务企业应转向“精准型”发展，用户提供专业个性化服务。
[中国服装行业电子商务应用最新数据分析]
篇5：数据分析：指标体系VS指标
对业务部门来说，数据分析部门的人。应该是数据挖掘、建立模型，这才是数据分析师价值的体现。例如：通过建模型，来预测未来的趋势。通过聚类，告诉业务部门的客户有几类、每类有什么特征、客户的忠诚度如何。
但是这是不是存在一个共性，好像只有在解决某个主题的时候，而这个主题只有通过模型的时候业务方才会想到数据分析师，数据分析人员的作用才体现出来。当然，很多公司数据分析人员还承担着从数据库存提取数据的，进行简单统计、计算的过程这是不是就是数据分析人员的全部价值。
常听到这样后句话，通过数据分析来辅助商业决策(对于商业决策不同的人也不同理解，小到日常运营、大到战略制定其实我的理解都说商业决策。)。辅助商业决策如何现呢?光看几个指标就可以了吗?指标之间有关系如何?针对某个具体决策应该看哪些指标?如何解读这些指标体现出来的值?
例如：对业务人员来说，往往会关注某个指标(一般是他的KPI)。比如，最近我的运营成果如何?我的市场营销活动如何?一般会问，带来多少新会员?增加了多少交易量。许多时候，运营人员只会要这些一些简单的数据。请注意，这些数据是事实已经发生情况下得到的。
看完某个指标，有人的就得出结论，运营效果不好，因为没有达到预期设定的值。有的也许会进一步问，为什么失败?下一次可以改进在哪些地方?
但是为什么在进行这些事情的过程中，不进行监测呢?(事中进行。)便于及时作出反应，便于你从数据中发现问题，及时做出调整或者其它方面的决策，从而不断持续优化这次活动效果。
当然最好的是，(事前)这很多时候会体现在市场调研，当然内部数据一样可以提供给你很多信息，便于你事前进行更好的决策，降低决策风险。(学过信息学，你知道，未来都是有风险的，而你能做出最好的决策，就是站在决策点上你拥有完全可以用的信息。
如何去持续的优化你的策略性的东西，回答这些问题的根本是在于构建相应的指标体系?
第一：指标的针对性;
第二：指标的准确性;
第三：指标的完整性;
第四：指标的时效性;
第五：指标的层次性;
指标你能想到的也许是仪表盘，什么是仪表盘，就像你驾驶汽车的油表一样，他能及时告诉你，是不是需要加油。但是油表不能告诉你，你的油是怎么消耗，消耗在哪?你的这种类型的油这次跑了几公里?你上次另外一个类型的油你跑了几公里?你走过怎么样的路?如果你走什么类型的路，你应该加什么类型的油最好，结果是最省的?
这通过构建指标体系你完全可能得到答案，记得医生看病的例子吗?
病人：医生我感冒了。
医生：看一下病人的一些特征。然后叫其去做各种化验。
如何去构建一个相对来比较符合上述标准的体系的呢?yes we can! But how we can?Now ,it’s the answer!
1、明确你的指标体系为谁构建?以后谁会去看这些指标?他们分别看指标体系的哪些部门(这个问题可以放在后面。)
2、他们关注什么问题。千万不要想当然，去和你之前的对象沟通。建议你沟通二次以上，第一次：了解他们的需求，也许他们也不很清楚。在完成后，你要把他们的需求转化为对应数据指标，可以反应他们的需求，并给出相应指标的大概定义，也许这时候你不一定要放入时间维。第二次：把你的结果反馈给他们，让你指标服务的对象来检验、确证是否是他们现在想要的。如果当场不能决策，再修改吧。这一定是一个迭代过程，你要做到最优，就迭代吧?运筹学的解决方法之一。
3、明确每个指标的具体定义，统计口径，要反应的问题。请记住永远围绕业务目标来进行了。
4、发布指标了，你可以自己写SQL，有些指标你可以要通过模型跑出来，但是大多数是指标是不需要。应该和数据仓库去讨论，相应指标的开发了。
5、指标上线了。有指标了，很多人都可以当医生。
[数据分析：指标体系VS指标]
篇6：关于数据统计分析常用指标
在进行数据分析时，经常会遇到一些分析指标或术语。这些术语是帮助我们打开思路，通过多个角度对数据进行深度解读，可以说是前人已经总结和使用的数据分析方法。下面是数据统计分析常用的指标或术语：
1.平均数 一般指算术平均数。算术平均数是指，全部数据累加除以数据个数。它是非常重要的基础性指标。 几何平均数：适用于对比率数据的平均，并主要用于计算数据平均增长(变化)率。 加权平均数：普通的算术平均数的权重相等，算术平均数是特殊的加权平均数(权重都是1)。 例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为：(10×2+9×1+8×3+7×4)÷10=8.1
2.绝对数与相对数 绝对数是反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模、总水平的综合性指标，如GDP。此外，也可以表现在一定条件下数量的增减变化。 相对数是指两个有联系的指标对比计算得到的数值，他是用以反映客观现象逐渐数量联系程度的综合指标。 相对数=比较数值(比数)/基础数值(基数) 基数：对比标准的指标数值。 比数：是用作与基数对比的指标数值。
3.百分比与百分点 百分比表示一个数是另一个数的百分之几的数，也叫百分率。 百分点是用以表达不同百分数之间的“算术差距”(即差)的单位。 用百分数表达其比例关系，用百分点表达其数值差距。1个百分点=1%，表示构成的变动幅度不宜用百分数，而应该用百分点。 举例说，0.05和0.2分别是数，而且可分别化为百分数(5%和20%)。于是比较这两个数值有几种方法： ①0.2是0.05的四倍，也就是说20%是5%的四倍，即百分之四百(400%)。 ②0.2比0.05多三倍，也就是说 20%比5%多三倍，即百分之三百(300%)。 ③0.2比0.05多出0.15，也就是说20%比5%多十五个百分点。
4.频数与频率 频数是指一组数据中个别数据重复出现的次数。 频数是绝对数，频率是相对数。
5.比例与比率 两者都是相对数。 比例是指总体中各部分的数值占全部数值的比重，通常反映总体的构成和结构。 比率是指不同类别数值的对比，它反映的不是部分与整体之间的关系，而是一个整体中各部分之间的关系。这一指标经常会用在社会经济领域。
6.倍数与番数 同属于相对数。倍数是一个数除以另一个数所得的商。A÷B=C，A就是C的倍数。(倍数一般是表示数量的增长或上升幅度，而不适用于表示数量的减少或下降。) 番数是指原来数量的2的N次方倍。比如翻一番就是原来数的2倍，翻二番就是原来数乘以4，翻三番就是原来数乘以8。
7.同比与环比 同比是指与历史同时期进行比较得到的数据，该指标主要反映的是事物发展的相对情况。如2012年12月与2011年12月相比。英文翻译同比为year-on-year ratio。 环比是指与前一个统计期进行比较得到的数值，该指标主要反映的是事物逐期发展的情况。2010年12月与2010年11月相比。环比英文可翻译为compare with the performance/figure/statistics last month。 同比是与上年的同期水平对比，环比是同一年连环的两期对比。
8.基线和峰值、极值分析 峰值：增长曲线的最高点(顶点)，如中国总人口2033年将达峰值15亿，性别比严重失衡。 拐点：在数学上指改变曲线向上或向下方向的点。在统计学中指趋势开始改变的地方，出现拐点后的走势将保持基本稳定。
9.增量与增速 增量是指数值的变化方式和程度。如3增大到5，则3的增量为+2;3减少到1，则3的增量为-2。 增速是指数值增长程度的相对指标。
[关于数据统计分析常用指标]
★ 经济效益分析报告
★ 价值观论文
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