电商运营必懂的数据分析技巧

随着数据时代的到来，各行各业的经营发展中都开始重视数据分析的思维，利用数据来反映业务和产品背后的问题，对于电商行业来说，数据分析又显得尤为重要，GMV、转化率、复购率等等都需要电商运营人员实时关注，精细化运营和数据驱动的理念是目前电商行业自身增长重要的因素。

以上是我整理的电商行业需要关注的基本指标体系，根据大家负责的部分不同，需要重点关注的方向也不同，本文主要详细介绍总体运营指标及核心数据仪表盘的重要可视化内容。

用户增长及整个消费流程的第一步就是用户对网站的访问情况，通过PV、UV、访问次数、访问时长、跳出率等流量类指标，可以关注到用户对网站的感知情况，从而通过调整提高流量。

在这个部分，也可以加入关联分析的数据分析思维，将流量数据与不同时间、不同渠道、用户分布等进行关联分析，从而更清晰准确的找到问题，进行调整。

用户类数据的分析中，包括用户行为、用户画像和用户价值分析，例如注册用户数、活跃用户数、用户平均购买次数、用户留存及用户复购等。用户价值分析可以建立RFM价值模型，找到高价值用户进行精准营销。

在整理电商数据分析的指标体系和分析方法时，你会注意到，需要关注的指标非常多，实际分析过程中，自己手上的数据情况也不完全一致，如何作出一个涵盖较全，又能精准定位问题的数据分析可视化看板也是很多电商运营小伙伴的难点。

这里建议大家可以建立一个核心数据仪表盘，另外，根据关注重点不同，建立明细数据的其他仪表盘，比如商品分析、用户分析、渠道分析等单独仪表盘，其中，核心数据仪表盘建议以下几点：

1、重点数据使用指标卡或计量图进行展示

这里的重点数据根据大家实际的数据情况进行选择，建议包括：GMV、订单总数、付费用户数、访问用户数、客单价、退款订单数/订单金额等。

同时，这部分数据增加同期对比值，关注数据同期的变化情况。

2、关注重点数据不同维度的变化

重点数据中，GMV、订单总数、不同渠道访问量等需要关注一段时间内的数据变化情况，可以选择折线图，利用好对比维度

3、关注转化率

用户行为主要可以通过转化率分析，例如从用户访问-详情页-下单-实际付款，这一部分使用漏斗图进行关注，分析转化的几个关键点：

1、关注转化中的异常环节；2、从不同维度定位异常原因；3、调整策略

例如，示例图中，用户行为路径为用户下单-实际付款-实际成交-全额成交，在BDP中将4个字段依次拖拽到数值栏中，选择漏斗图，即可显示该行为路径下不同阶段的转化情况，其中付款订单到实际成交订单这一步的转化率偏低，说明有较多用户选择了退款，接下来就可以根据退款的产品、退款的时间等再进行深入分析，找到原因。

文章来源：鸟哥笔记