電商運營常見的數據分析要素

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本文主要給大家介紹電子商務常見的模式有哪些，以及電商運營常見的數據分析要素。

因為一直有許多朋友會問，電商運營難不難?而我一般只回答，難也不難!為什么會這樣回答呢?其實想做好一件事情，努力+興趣很重要。做不好運營的，要不是不夠努力，要不就是壓根對這行沒什么興趣。在互聯網發(fā)達的今天，許多資料都以免費的形式散布在互聯網的各個角落，如果有心，你總能夠找到想要的，所以難與不難全憑自己罷了。

在電子商務中，常見的模式有：

1、B2B，含義：B代表指企業(yè)，即企業(yè)與企業(yè)之間的交易行為模式

2、B2C，含義：C代表用戶，即企業(yè)與個人之間發(fā)生的交易行為模式

3、C2C，含義：個人與個人之間的交易行為模式

其它模式：B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)

在電商運營中，基于用戶層面的數據分析：

不管是做網站運營，還是電商運營，數據分析是必不可少的工作之一，基于真實數據下的數據統計，通過全局的數據分析，找出問題，然后在運營當中解決問題。比如網站運營會關注收錄數、PV、UV、跳出率等數據，萬商堂認為在電商運營中，基于用戶層面的分析，其實與網站運營關注的數據差不多。圖中各項數據以周為單位進行每日數據對比，另外還要重點觀察購物車、下單、轉化這一過程的環(huán)比數據情況。

在電商運營中，基于訂單層面的數據分析：

各節(jié)點轉化率分析一般是首頁-列表頁轉化率，列表頁-祥情頁轉化率，祥情頁-支付頁轉化率，支付頁-支付成功轉化率。在進行銷售額的數據統計與分析時，個人建議減去平臺補貼情況的相關數據。電商運營的具體過程中我們還要進行凈利潤的數據統計啊，忙活了這么久，總得知道自己賺了多少錢吧。還有資金回籠率、產銷率、毛利率、費用率(不包含商品的各類成本)等等。

在電商運營中，基于數據分析涉及的工具

在我們剛剛接觸到電商運營時，其實上級往往會先讓你進行一統計數據的活，比如這個市場大不大，競爭對手有哪些，競爭對手的銷售好不好等等?；诤暧^上的數據，互聯網上就有現成的，我們要的只是統計好就好了。一些常見的數據統計工具有：

1、Excel

2、siteflow電子商務數據分析工具

3、BDP數據分析工具，善于展現圖表分析

4、百度統計，站長統計等網站數據統計工具

其實數據工具不再多，能用就好了，我還見過完全基于Excel做數據分析的，不過關于定單量、銷售額等敏感數據，有許多的電商企業(yè)并不使用第三方數據統計工具，而是自己開發(fā)，雖然增加了成本，但也避免的敏感資料外泄的可能性。好了，今天這篇文章就寫到這里，因為只是以文章的形式來寫，所以我一篇文章也不可能把所有東西全寫出來，更多的還是想做個引路人的角色吧。

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