电商培训数据分析（电商培训报告）

电商培训数据分析（电商培训报告）

数据分析培训课程贵吗，谁家课程比较好

数据分析课程【达内教育】的比较好，达内“因材施教、分级培优“差异化教学模式，让每一位来达内学习的学员都能找到适合自己的课程。

对比行业内其他的【Java大数据】培训课程，达内的数据培训课程具备以下三大独特优势：

1、JavaEE深度开发。达内Java大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统，而且要深入框架内部源代码，这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路做了很好的铺垫，学生可以更加自信的进入企业工作。

2、互联网架构。达内Java大数据课程体系在互联网架构方面涉及比较全面，既有负载均衡Ngnix，也有基于打搜索Solr，缓存Redis等。

想了解更多有关数据分析课程的相关信息，推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

电商平台的数据分析应该怎么做？有没有相关案例？

电商平台的数据分析可以按业务逻辑，以前、中、后台进行区分，在电商平台的数据分析中，线上、线下店铺管理为前台、全服务管理为中台，培训招聘等为后台支持。

前台：面向客户

中台：对面向客户的部门进行支持

后台：财务、法务、招聘、培训

按这样的框架分配之后，就能知道单个部门进行的动作对于整体的影响是什么。

1.流量分析

什么样的流量能够带来转化？

什么影响了流量的转化？

什么样的流量转化金额比较大，选择什么样的渠道？

比如我有1000万，我要知道如何进行投入产出是最高的。针对这样的问题，可以进行以下三类分析：

•       推广分析：分析不同流量来源、渠道及获客成本 。

•       内容分析：分析各内容的流量来源及相关运营效果（主要针对手淘中的内容、达人直播等）。

•       页面分析：特别是单独活动的落地页，需要分析当前页面的流量来源及去向分布，关注页面热力重点，为店铺装修指导提供依据。

2.销售分析

当用户进店之后，把用户进行的每个详细的步骤拆分出来，去看哪些过程影响了销售订单的转化。

对于该公司来讲，他们的核心指标是发货，只有到发货环节的订单，才能算作业绩。所以在发货前的所有环节都需要进行分析，比如商品详情页、客户咨询环节、支付环节等。

3.商品分析

其实对于淘宝店家来说，需要知道有哪些商品？怎样搭配契合对应的活动？

之前是零零散散的状态，新品研发进度、上架商品的表现、滞销产品的去库存，这些其实都是需要有一个完整的掌握的，这样才能更好地去配合活动。

很多淘宝店铺的销售是需要围绕活动进行的，所有的业绩其实是拆分在很多个活动里的。只要活动选得好，一个活动产生的效果可能会大于其他营销方式的总和。

所以活动的选品就成了重点需要去关注的。在选品的时候，除了要考虑商品的历史表现，还要考虑如何备货、备货周期是多久，能不能保证活动期间的发货。

所以，通过数据分析我们可以知道三个部分：

一、    目前的产品结构及产品情况

二、    针对本次活动需要达成的目标，选品的逻辑是什么，应该看哪些数据。

三、    爆款的备货，如果要把一个商品作为活动的爆款，我需要这件商品在7天内就能发货。

备货如何验证商品销售、活动预测精准度？

4.活动分析

活动分析其实是非常重要的一部分。比如这家淘宝店去年的销售额是50个亿，仅双十一单个活动销售额就达到了8亿。所以他们对于活动有严格的计划表，于是我们会把活动单独列一个主题进行分析。

他们在活动前期策划的时候，历史数据能够指导他做出比较好的决策。

而在活动进行中，可以通过数据监控整体的流量变化、销售情况变化。比如这次活动的某几个页面跳出率高，我通过数据发现之后，就要作出相应的调整优化，提高从流量到销量的转化率。或者说，活动过程中发现爆款商品的库存已经无法满足现状了，我需要考虑是否要把原来7天的发货期改为15天，还是说我可以推其他的产品。这些都可以凭借数据来提供决策的依据。

活动复盘环节，从整体上我可以知道活动投入和产出的金额，衡量这次活动的价值，从细节上，可以看到不同商品的销售情况，还可以分析这次活动中哪些环节是可以做的更好的。比如这次活动中，因为一些优惠券的规则设置不合理，导致大量退货，那在下次活动就要避免这样的失误。

以上为永洪科技为某行业Top1电商客户做的案例部分内容分享。

电商营销数据分析课程讲什么内容？

在大数据时代下，电商企业关注产品外，更需要关注数据背后所反映的问题。如所有企业都关注的财务数据和行业竞争环境数据外，电商企业更要关注：

1．网站运营数据：PV、UV、评论数、跳出率、新用户注册购买率、广告投放转化率、平均每个用户获取成本等，SEM流量占比；

2．用户数据：网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据。

针对电商企业对数据分析岗位的人才技能，本课程有针对性地通过在线学习向学习者传递电商营销数据分析所涵盖的数据收集、挖掘和分析、报告及应用的完整数据分析知识，且数据分析相关教学外，本课程还涵盖了电商企业组织架构、工作流程、工作方法和数据分析的工作定位等从事电商相关行业的必备知识，对于学员了解行业、深入行业和应用行业有积极意义。

最后，对于课程中的每个教学环节，几乎都涵盖了个人知识技能以及真实电商的分析和应用案例，可以帮助学员迅速进入角色，并且学以致用。

电商需要掌握的数据分析要素有哪些?

2. 访客分析

只有全面分析客户，才能了解他的价值，进而进行有针对性的营销。需要注意以下几点：1。区域比例访客比较分析产品类别中搜索度较高的三个词，快速找出客户所在位置，完美投递。还可以分析主要客户群，根据客户群准确定位，做好客户需求。

3. 直通车公式分析