現在，線上下一體化已成了企業發展的趨勢，特別是電子商務行業。隨著各種數據的整合，電子商務數據分析已經成為企業準確接觸用戶的重要環節。此外，電子商務渠道眾多，電商數據分析數據量龐大復雜，分析費時費力，結果不一定準確。因此，根據企業的需求，市場上有許多電商銷售數據分析工具。還能助力企業公司完成數據分析，提升運營效率。

電商數據分析常用方法?

1.邏輯樹分析

簡化復雜的問題，即把問題當作樹干，找出所有作為樹枝的子問題。以此類推并找到具體和直接的子問題，尋找解決問題的方法。

2.PEST分析法

可用作行業分析，用于Politics，Economy，Society，Technology分析宏觀環境的四個因素。其中包含市場運營規劃、公司戰略規劃、產品開發規劃、撰寫研究報告。

3.多維拆解法

從多維度去思考問題，就是從多角度將復雜的問題分解成許多個簡單的子問題來解決。它將整個問題分解成多個部分，通過比較可以看出不同整體部分之間的差異。

4.對比分析法

通過比較找出差異，從而跟蹤業務是否存在問題。使用比較分析方法，找出兩個問題，一個是誰，另一個是如何比較。

5.假設檢驗分析法

就是分析問題的原因，也是邏輯推理，分為三個步驟：提出假設、搜集證據和得到結論。

如何進行電商銷售數據分析?

1.對比分析

橫向：簡單來說就是和誰比較?如果自己店里的營業額增加了25%，我們應該感到開心嗎?

當然不是。在這里，我們還需要參考競爭對手的營業額。如果你的對手增加了更多呢?此時需要一個參考指標。在數據時代我們也能很容易得到競爭對手的數據去進行分析。

縱向：以線條的形式顯示近15天的營業額，這樣就能清楚看到最近的營業額是否達到預期，或是有下降趨勢。也能夠用季度、月或周為單位。

2.轉化分析

判斷電子商務企業需要使用的日常統計指標：

(1)目標用戶數量：商店的營業額反映了商店對市場的影響和用戶對產品的滿意程度。

(2)平均消費金額：每個用戶每年消費多少，以定位目標群體，確定是否達到利潤指標。

(3)用戶回購率：確定了產品的滿意度，用戶每購買一次，也會復購，表明用戶對您的產品非常滿意，不僅節省了營銷成本，用戶還會推薦給更多的朋友足夠購買。

根據公司目標用戶確定轉換指標：

(1)混合模式:回購率不到29%，表明了運營需要去維護老用戶，大力發展新用戶。

(2)忠誠度：老用戶回購率為60%，說明老用戶對公司產品比較滿意。在這時候就可以專注于發展新用戶。

3.留存分析

通過活動等形式將客戶引流到流量池，過段時間后，用戶極有可能會逐漸流失。那些留下來或經常訪問商店的用戶被稱為保留用戶。

經常使用的日活躍用戶數量.每月活躍用戶數量.季度活躍用戶，檢測商店的流量。有時可能會看到在一段時間內逐漸增加，認為這是一個非常好的情況，但如果沒有保留分析，結果可能是有誤的。

保留是產品的核心要點。當用戶留下來時，我們的商品才能不斷增長。如果什么都不去做，用戶很快就會流失。

4.產品比價

主要目的是抓住主要電子商務平臺商品的價格。通過平臺的價格和優惠金額，制定自己的活動策略。通過比較其他平臺的產品，我們可以戰略性地調整我們的產品，避免消費者在調整產品價格后不購買。

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