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////网站后台重要数据有哪些？要如何分析这些数据？
客户贷款记录电商平台应该分析哪些数据？
电商平台总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。根据ShopNC十年的电商系统构建经验，我们将构建电商数据分析的基本指标体系分为以下8类指标，即：
1. 总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3. 销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。
4. 客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如访客购买矩阵分析：我们以2008年册的用户来说明，这个报表就是提供了在后续的、以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度；
5.商品类指标：分析电商网站商品一级/二级/三级的商品分类、商品品牌、当商品以及商品活动数据分析，帮助电商网站评估商品销售情况及变化趋势。哪些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，从而进行捆绑销售。
6. 市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。同时营销流量订单转化分析能够对细分后的购买及购买率与细分前的总访客数实时分析对比，能够帮您分析了解到从哪个站点进入的客户对销售的贡献高低，以便帮助我们及时调整优化网站布局；系统能够实时对访客的访问路径、搜索产品和购物车等电子商务交易过程中的各个环节进行分析对比得到实时的营销报告。
7. 风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题
8. 市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整
ShopNC是从以上8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个平台的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。
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电商数据分析，你知道多少？
11:04&&来源：&
　　在产业互联网时代下，产业互联网时代的企业物质资产逐渐被&大数据&资产所取代，大数据是产业互联网时代的生产资料。其仰赖的数据不仅是产业互联网的引擎，数据化也将成为是否互联网化的标准，是否形成数据闭环是关键，这绝非简单的软件化、信息化、IT化，而是对企业的整体生态系统进行数据化。如今电商3.0时代已经悄然而至（2012年至今），是品牌时代、细分市场时代、也是数据化运营时代、同时也是很多企业数据化的开始。对于电商来讲，数据更是生命。那么在电商3.0时代，如何做好数据管理呢？如何才能正确的处理好数据呢？
　　第一方法：对照
　　对照俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。
　　这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做对照，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。
　　第二方法：拆分
　　分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见&拆分&一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了&&。
　　我们回到第一个思维对比上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，拆分就闪亮登场了。
　　拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。可见，拆分是分析人员必备的思维之一。
　　第三方法：降维
　　是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。
　　这么多的维度，其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可以降维。成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可以三择二。
　　第四方法：增维
　　增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。
　　我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。这种做法，就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为辅助列。
　　增维和降维是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。
　　我们会发现到今天为止，有百分之八十的客户拿到数据之后根本不知道怎么让这些数据发挥价值。数据如果说他值钱，是因为我们可以通过分析数据可以得出公司经营中出现的问题，然后根据这些问题结合公司企业实际发展情况来做出一些决策去解决这些问题。
　　所以说数据更多的是发现问题，发现商机。如果不能通过数据去发现问题或者商机，那这些数据就是一堆数字，一文不值。在这个方面，数据图表化，大大提升了大家分析数据的能力和效率，通过图表可以很直观的发现增长或者下降的趋势，什么原因导致的，可以通过一层层的数据图表去点击查看。所以数据图表化也是未来企业变大了所必须要做的事情。
　　未来，电子商务的发展与大数据息息相关，企业通过大数据对各种数据进行分析整理，以此来制定一系列的相应营销策略，将大大缩小市场调查与决策分析的时间，使企业获得更多的经济收益，实现了一个良性的市场循环使各个环节都实现高效运作。大数据与电子商务的结合是必然的，它将带领我们站在时代的潮头。
　　文章转自网络
责任编辑：西瓜
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