電商數據分析是從各種在線平臺獲得相關的數據，使用可能對平臺的產品銷售具有影響的任何信息。 了解當前消費者行為的趨勢和變化，并做出數據驅動的決策，以促進在線銷售。電商數據分析會使用到整個用戶路徑分析研究內容相關的指標，從發現到獲取、轉化、留存以及推薦。

除了傳統的商品模型、商品價格、促銷信息、店鋪名稱外，還可以定制其他維度，可以說是全方位展示渠道，滿足多樣化巡邏場景的需要。從流量、訂單、總體銷售企業業績、總體指標等方面問題進行管理控制，至少對電商發展平臺的運營有一個可以大致的了解，到底如何提高運營，是虧是盈。

電商數據分析從哪些方面入手？

1、依據企業用戶畫像，洞察市場需求

用戶畫像是指用戶管理信息的標簽，通過進行收集系統用戶的社會經濟屬性、消費行為習慣、偏好等維度的數據，描繪一個用戶或產品的特征和屬性。并對這些特征進行分析、統計、挖掘潛在的信息價值，從而提取出用戶的信息。

2、根據渠道數據分析用戶來源

對于電商賣家企業來說，分析“訪客”最重要的是分析“流量數據來源”。分析不同流量來源的“數量“和“付費轉化率“，找出具有較高“付費轉化率“的流量來源并加以改善，不僅可以提高訪問量，還可以提高整體的“付費轉化率“。

此時可以利用信息數據分析研究工具針對不同渠道的企業績效提供自己的概述，并給出目標轉化率。當涉及到有機搜索時，分析問題以及對于一些像搜索量和關鍵詞排名的指標能幫你獲得發展學習更多的見解，比如該將廣告有限公司財務預算花在哪兒，如何讓用戶更容易可以通過網絡搜索到你等等。

3、店鋪轉化率的數據進行分析

當用戶來到店鋪時，必須想辦法把他們變成顧客，但大家都知道，并不是每個來店鋪的用戶都會點擊添加購物車按鈕。 即使在加入購物車之后，也有可能改變主意離開網站。 因此，可以通過電商轉型指標跟蹤優化網絡購物體驗

4、提高營銷推廣的ROI

對于門店來說，現在流量已經進入存量時代，營銷渠道分散復雜。賣家更需要在數字媒體營銷的基礎上進行完善ROI，通過研究數據技術分析可以加強線上市場營銷的精準性，拓展新的線下營銷場景，利用信息數據智能完成全場景、全鏈路的布局，實現經濟高效轉化和產品生產效率的結合。

5、用戶留存數據分析

聰明的商人可以知道自己忠誠顧客的價值。能夠留住用戶將為你帶來長期收入。永遠記住，獲得新用戶的成本比留住老用戶要高得多。研究結果表明，用戶信息留存率提高5％，可以發展帶來25％到95％的利潤。

6、用戶推薦數據分析

對于賣家，需要確定哪些影響用戶是你的真愛。他們通過學習方式不僅可以愛你的產品，也愿意向家人和一個朋友之間進行推薦，他們簡直是你的品牌企業形象大使。成功的電商企業將密切關系到這一階段的指標和及時制定不同的應對措施。

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