淘宝数据分析要看哪些数据?

1、行业数据 即对你产品所在的整个大环境进行分析。分析包括市场容易多大、利润多少、以你的实力能挣取到多少流量。也就是判断一个产品能不能在淘宝卖。

电商每天早上看什么数据_电商每天做什么

2、同行数据 在当下电商运营中，同行的信息应该是有价值的。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。通过对同行店铺的分析，可以找到店铺的优势和不足，很多东西也可以参考同行。

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。

做电商要看哪些数据？

构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。

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。

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。

5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，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，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。

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。

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。

电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

天猫运营每天工作天猫代运营每天都要看哪些数

1、电商整体规划：

以挖掘为基础，通过对市场、竞争对手、消费者研究、企业自身的360度洞察分析，规划出公司整体电子商务模式、总体战略目标、发展阶段步骤、投入和预期收益等，理清思路、明确方向。

2、店铺装修托管：

在总体分析规划基础上，通过对天猫网店的整体结构、栏目划分、流程体验、视觉风格的整体融合策划设计，凸显店铺的品牌气质格调和客户购物体验。结合行业特性和淘宝购物网络文化特征，通过感性和理性两种思路的有机，策划设计出销售力的产品宝贝页面，从而有效提升产品转化率。

3、推广运营：

推广运营以引入目标流量为核心，采取淘宝站内免费推广、淘宝站内工具广告推广、全网辅助推广等方式，为店铺带来带来大量有效目标购买客户，用小投入实现推广效果，实现销售和品牌提升双重效果。具体方式包括淘宝关键词优化，爆款打造，直通车投放，淘宝活动报名。

电商网站每天产生哪些数据需要收集

营销数据，包括营销费用、打开点击用户数。人均费用、打开率等。

流量数据，包括流量量（PV）、访客数（UV）、登录时间、在线时长等基础数据。

注册或会员数据。

交易及服务数据。包括交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易时间等。