电商分析数据的方法如下：
1、对比分析我们可以把近15天的成交额以线条的形式显示出来，这样就可以很清楚的看到近期的成交额是否达到预期，有没有下降趋势，当然我们也可以以季度、月或周为单位。
2、转化分析，这里牵涉到一个问题，评判一家电商企业需要用到的一些日常统计指标：
（1）店铺的目标用户数量：一家店铺的成交量，反映的是这家店铺对于市场的影响以及用户对于产品的满意度。
（2）平均消费金额：店铺每年平均每位用户消费了多少，以此来定位目标人群，确定是否达到盈利的指标。
（3）用户的复购率：判别产品满意度，假如用户购买过一次后，还会购买第二次，说明用户对于你的产品还是很满意的，这样既节省了市场推广费用，用户也会推荐给更多朋友来购买。
3、留存分析我们通过活动等形式把用户引流到我们的流量池里，但是经过一段时间后，用户可能就会慢慢的流失了。那些留下来或者经常访问我们店铺的用户称之为留存。留存是产品的核心，用户只有留下来，我们的产品才能不断增长。如果我们什么都不做的话，用户很快的就流失了。
4、产品比价。这个时候就需要我们去搭建一个比价系统，这个比价系统的目的主要是为了去抓取各大电商平台商品的价格。通过各大电商平台的价格以及优惠额，来制定你自己的策略。
电商运营如何做数据分析
电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：
1、网站整体运营情况；
2、销售数据（订单数据）；
订单模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_ec43665084d4e2d90d36f066b892093a
3、用户行为数据；
用户模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_a77fa6b9e48a19e02cc2923f46618344
4、商品数据；
5、客户咨询数据；
咨询模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_40f607d5b15157efb5a432ddd29157e6
6、售后服务数据；
7、推广投放数据；
投放模板分享：
https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_1aca4cbbcad96dc7559d0ba1ad2be5a1
8、营销活动数据；
9、财务数据：盈利、成本等
-->基本指标篇 <--
1、销售数据
商品方面：
1、总销售额，总销量
2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）
3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）
还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：
4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。
——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。
5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。
——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？
客户方面
总访客、新访客、新注册用户、客单价
用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、百度推广、券妈妈之类的……）
活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）
2、运营数据
客户行为数据
1、每日uv、pv等等……
2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）
3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）
推广数据
1、推广总费用，总收入，ROI
2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）
-->工具篇 <--
说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。
原始数据辣眼睛～
做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～
传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。
在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？
等ppt做好了黄花菜都凉了。
看看要是数据直接成这样了会不会很好看？
就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！
然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，
只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！
分析工具就是 运营|整合分散的运营数据，实时分析、精准洞察
追踪客户行为的工具可以用： GrowingIO 官网－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品
线上表单工具： 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台
项目协作工具： Team Collaboration Solutions
电商数据分析有什么方法?
一. 电商数据分析架构
首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。
二. 线上店铺管理分析
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
三. 线下门店管理分析
对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。
如何做好电商数据分析?
1、市场分析
有市场需求的产品，即使产品品质很好也是没有前(钱)途的。虽然目前淘系电商推广渠道多样化了，但是到目前为止绝大多数客户仍然是通过搜索关键词找到需要的产品。所以如果你产品相关的关键词在淘宝上搜索量过少，至少说明当下是不太适合在淘宝上销售。
2、同行分析
做生意是一定要研究对手数据的，可以这么说，在当下电商运营中，同行的信息应该是最有价值的。这也是很多运营必须要做的事——其实在监控和分析同行的店铺。
3、分析自己店铺
数据是店铺问题诊断的基础，当我们的店铺出现问题，比如说流量下滑、转化率下滑，这肯定是有原因的，绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概，我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析，如果不经过这一步，你只是主观上分析的话，很容易出错。
1.依据用户画像，洞察需求
用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
首先，你需要创造出用户对你品牌的认知，将他们带领到你的店铺门口。比如通过亿信ABI，能看到网站访问者的人口信息，比如年龄和性别。也有关于地理位置、兴趣、表现的数据。这些见解能帮助你做出用户画像。
2.依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。
当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和关键词排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。
3.店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。
4.提高营销推广的ROI
对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。
5.用户留存数据分析
聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。
6.用户推荐数据分析
对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友推荐，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。
7.产品数据分析
(1)产品数据分分析
①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数或浏览产品详情页后最终下单的人数。
这里还有一个数据很重要，即平均订单价值，是指顾客进行一次购买(一个或多个商品)的平均值。提高平均订单价值就会增加销售额，这是毋庸置疑的。平均订单价值还通常是代表收入增长速度最直接的指标之一，甚至比转化率优化更重要，我们在产品页面、购物车页面和结帐后页面中添加少量的相关内容就可能会产生重大影响。
②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。
同样，这里主要注意一个数据，即客单价。“客单价”的提升主要靠商品单价和关联销售：首先在同样的流量下，尽可能把流量引导至“单价高”且“转化率高”的商品，并降低“单价低”且“转化率低”商品的流量，这样可以直接提高销售额和客单价其次，优化宝贝介绍、营销活动、满赠规则、客服话术等，尽可能从顾客的需求出发吸引顾客买更多的宝贝，买得越多客单价越高。
(2)销量数据分析
我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。
该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。只要我们的销售额实现逐月增加，就基本可以确定我们的策略是正确的。
需要注意的是，跟踪总销售额的过程中存在潜在陷阱，我们要确保销售额可持续地长期增加才是最重要的。如果只关注短期效果，可能会错误地认为策略正确，反而不利于整体业务。但通常情况下，当我们将总销售额(总收入)作为核心指标时，基本不会出错。
以上就是关于电商怎么分析数据全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
