电商数据化（电商数据化运营可以帮助企业）

本篇文章给大家谈谈电商数据化，以及电商数据化运营可以帮助企业对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享电商数据化的知识，其中也会对电商数据化运营可以帮助企业进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、电子商务数据化运营的价值包括
• 2、电子商务数据化运营需要对网店的哪些方面进行分析？
• 3、电商数据分析与数据化运营
• 4、简述跨境电商企业数据化营销过程中解决的核心问题有哪些

电子商务数据化运营的价值包括

电子商务数据化运营电商数据化的价值包括电商数据化：洞悉用户、数据预测、数据化管理。

电子商务环境下，竞争者、替代品多如牛毛，第三方平台上，没有对客户电商数据化的精准识别，没有个性化营销，没有高效的决策依据，就很难获得有效流量，更谈不上点击率、转化率、成交率等。因此，大数据运营，数据分析是电子商务运营与决策的重要手段和依据，也是商务运营的核心。

电子商务的数据化运营，运营者必须认真分析各项工具的功能，清晰了解各项数据对于店铺运营的意义，并认识到数据化运营对于电子商务的重要性，加强电子商务的数据化运营观念，随时注意店铺的各项数据，并能制定出正确的措施，让店铺健康运行，这样才能让数据更好地为电子商务服务，使网店脱颖而出。

电子商务数据化运营需要对网店的哪些方面进行分析？

一般来说，做店铺分析前需要先采集店铺以及行业的基础数据。店铺数据可以用量子、小艾，行业数据可以用数据魔方、生意经。有了这些基础工具，卖家能够采集店铺的各项数据，例如流量情况、跳失率、成交情况、回头客、收藏情况、转化率、访问深度、客单价、销售地域分布及转化率情况，实际退款率等N多数据；行业数据则能够看到主类目趋势，子叶类目详情，最近客单价的变化，活跃店铺以及商品数量等数据。
数据采集不难，更多卖家的难题卡在“怎么看”。一般而言，卖家都是直接去看量子后台看今天的数据、昨天的数据，当周数据和当月数据。但是这里面很多数据都是在不同的选项里，不能完整地按照趋势变化来呈现数据，卖家靠大脑强记也不是办法。那到底怎么看呢？稍微愿意学习一下Excel基本操作的卖家可以自己动手，对这些基础数据进行加工、提取、组合，让它们变成一组对店铺能够起到帮扶作用的数据分析报表。

电商数据分析与数据化运营

关键字：整体、运营结果和状态、结果指标、核心指标（三基分析）、运营优化、预期

用哪个指标

如何分析这个指标？

< 1

核心指标 ：销售额 也可以称之为结果指标（考核指标，因为用户数等等可能不被考核）

分析方法 ：对比-拆分

< 2

三基分析 ：用户数、平均购买金额、复购率

各个指标代表了一个运营方向，也是销售额的达成的组成元素。

整体分析

1.1 案例① 销售品类综合分析

商品品类+销售表现（额、量、价），按商品品类（ 衬衫、 T 恤 等）对第三季度销售商品进行分类汇总的，同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计，并且为了便于分析， 三个指标都加上了同期数据供参考。

核心指标：销售金额，销售数量，件单价。

涉及维度： 品类 、 渠道 、月份交叉分析。

分析方法：主要是看同比，环比。

1.2 案例② 销售与退货分析

这份表是根据 品类（ T 恤、 半截 裙、 毛衣 等）来分类汇总，并且按价格带细分之后统计的销售与退货数据。

核心指标：退货率 在文章里其实用了三个指标：退货率、销量、利润。

利用这三个指标，对商品做了分类，类似用户分析的RFM。每个维度衡量的是一个商品的一个角度表现，比如退货率衡量商品质量，折扣率衡量毛利情况。

在每次看一个商品的情况，使用了单一维度外，还可以结合一些有关系的维度。三个维度其实有一些是有关联的，比如销量和折扣的角度，是一对正向关系的维度，平均折扣衡量的是让利程度，如果折扣高，正常来讲销量占比就应该高。

同时也有些维度要在其他维度的基础上分析才有意义，比如退货率，如果是一款销量仅为个位数的商品，高退货率其实无关紧要。也就是三个维度间也是有轻重缓急的。

分析方法：

一是确认标准：即通常情况下应是怎样的，如果出现了反常就需要分析

二是同类相比：站在商品的角度，取其一个维度上相同的不同产品，对比分析

2.1 案例③ 备货计划表（结合了聚划算活动，所以有活动款和非活动款）

指标：维度-活动与否、品类

度量-库存量，库存金额，库存占比，动销率，消化率

比如上例：

库存数量为2万8，金额有170万。按照目前销售情况，当前库存是否能支撑？

2.2 案例④ 新品上市追踪表

指标：维度-上新周期

度量：spu数，库存额，消化率，计划消化率，落差（完成率）

上新能力：主要是spu数，也就是开发新品的数量

分析基本按上新周期：分析每个上新周期的动销情况，主要是与预期相比，当然也可以跟同期相比（同比），销售进度是否正常。

单品分析

商品ABC分级法只应用于活动分析，原因一是spu太多。还有另一个原因：只有店铺在大型促销活动时，每个单款商品所承载的流量与成交数据才足够大，ABC分级才更有意义。

指标是：维度-spu款号，吊牌价

度量-访客数，支付转化率，商品库存

为什么要用这三个指标？其实这个是核心。背后考虑的是流量、销售保障。访客数是流量保障，转化率和库存是销量保障。

在这两个维度上，划分出三类商品：

A类商品：高库存高转化率（转化率2%） 该类产品既畅销，又有库存保障。但作为主推产品还需要：访客数，要保障正常水平。为了进一步保障访客数可以尝试在增强视觉效果（不涉及调价）等手段。

B类商品：转化率中等（0.65%-2%），一般商品。

C类商品：转化率低，推荐位置最低，核心要把控库存风险，避免库存积压，可做打折搭配。

消化率：重要指标，用于判断此款是否继续作为主推的一个重要标志。如果消化高接近计划消化率，则此款（如款2、款5等）可以考虑暂时停止付费，以便节省成本提高利润。如果主销转化率较低，则需要考虑是否要调整推广渠道。

实销价：用于判断此主推款的消费群体与定位，一般而言，单价高的商品不适合使用直通车等付费工具进行推广（因为高单价商品无法走量）

总UV、直通车占比、搜索流量占比：用来判断此主推款的推广效果，流量越多，说明当前推广策略与推广渠道的选择越正确，反之就要考虑更换推广渠道或策略了

梳理流量来源

作者将流量拆分为：流量来源-流量去处。前者用于分析店铺引流渠道建设、roi。后者用于分析流量在店铺流转、留存情况。

指标：各渠道（平台、平台活动）的访客流量数、支付数，支付转化率（复合指标），访客占比（复合指标）

问题：流量进去平台后，访问深度如何？那些情况下用户更愿意深度访问？（不跳出）

为什么流量分析会用于确定主推款？因为我们通过对流量去处（商品页面）的分析来了解每一件商品对用户的吸引程度。

指标：维度-款号、波段、类别、活动价、库存

度量：加购数量、备货数、加购倍率

表中需要包含款号、波段、类别、活动价、库存等基础资料，同时需要对其中的重点数值“加购数量”进行记录与分析。譬如表中加购倍率（ =加购数/备货数）如果高于100%，则可视为预热表现良好的商品：若低于100%，则视为预热表现非常差：而若是高于500%，则可判断为非常热销的商品。据此分类，可为商品的预热策略调整提供指导意见。

一方面分析哪些产品更容易吸引用户浏览加购

另一方面通过对库存的分析来确保主推产品不断货，超卖。

关于流失用户挽留，讲的挺少的。其实就是用户生命周期管理。

找出流失用户，针对性提供折扣卷

预测使用率，估算成本

活动运营的几个要素：

优惠券一般分为无门槛，满减两类

价格设置

跟踪优惠券的 领取 与 使用 情况来判断店铺需要承担的 折损 与能够带来的 销售业绩 。

指标：度量-发券量，领取量，使用量，领取率（复合指标），使用率（复合指标）

维度-（也就是要分析的主体和他的属性）面额档位（券本身）、展现位置、发放时间，类型

第一：明确各个券的目的。第二：核心指标领券率，使用率。

运营上：综合“类型”“面额档级”“展现位置”“发放时间”四列信息，可以了解到店铺运营人员对优惠券的定位与运营手段。

以“无门槛50元”的优惠券为例，这是运营人员在活动期间的最后几小时冲刺业绩所用的，因此可以看到它仅在活动结束前3小时才推出。

在 预热期 时，可提醒业务部门增加优惠券的 发放数量 。

根据 领用率 来评估优惠券的投放位置与投放时间是否正确有效。

譬如在表4-18中所示的“无门槛50元”优惠券，便分别投放了“首页”与“活动二级页” 两个位置，但是“首页”的领用率达到了100%，而“活动二级页”的领用率仅43%，说明同样的优惠券，在首页投放的效果比在二级页中投放的效果更好。因此，若下次再有类似优惠券时，在折损允许的范围内，可以建议运营人员在“首页”上投放更多的优惠券。

而在 活动开始 后，则需要跟踪优惠券的使用量与使用率。根据优惠券的使用率来计算本次活动中优惠券所导致的折损，以此评估本次活动中优惠券的折损是否在预算范围之内

问题：如何根据优惠券的使用率算折损？roi多少算合理？

指标：ROI 计算方式：使用优惠券的销售金额/折损金额

合理是一个经验值：roi为15是一个门槛。

可以通过分析该价位的净利润来评估，因为折损的算是促销费用。

业绩达标率 ：经营业绩考核时经常用到的指标：达标率、滚动达标率、 YTD%、

达标率：销售额/销售计划 在特定周期内，比如下面的3月份，3月份的销售额/3月份的销售计划

滚动达标率：年度滚动达标率=1～3月销售额/1～3月销售目标×100%（与前面的达标率在一起，当初达标，滚动不达标）

YTD%：YTD%=1～3月销售额/全年销售目标×100%

简述跨境电商企业数据化营销过程中解决的核心问题有哪些

跨境电商企业数据化营销过程中解决的核心问题有物流的时效性，售前和售后的重要性。跨境电商离不开跨境物流，而跨境物流企业需要使用跨境物流系统来解决物流企业所面临的物流时效性。跨境电商企业数据化营销本身就更依赖客服服务，客服人员直接接触客户了解客户的偏好帮助企业更好地调整业务和制定发展策略。 关于电商数据化和电商数据化运营可以帮助企业的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 电商数据化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于电商数据化运营可以帮助企业、电商数据化的信息别忘了在本站进行查找喔。