数据分析不管是实体店、网店，甚至是其他方面都有着十分重要的地位，因为它让你通过分析能够快速地发现更多有价值的东西。只要对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解，那么这个店铺之后一定会回报你的。
很多人畏惧电商运营的数据分析，原因不外乎大家觉得数据量太过于庞大、数据分析时要用到Excel函数门槛高。
但是事实上选对了方法与工具之后，也就没有那么困难。
ps：文末有小福利哦，仔细看下去吧～
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电商数据运营分析常用的关键指标
下面，我们重点来说下几个重要的电商数据指标！
ps：我敢说，做了十年电商的老运营，不见得能全部说清楚这些指标含义
1）流量数据
1、浏览量（访问量），即PV，指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量，同一页面刷新一次也算一个访问。
2、访客数，即UV，独立访客，一台电脑为一个独立访问人数。一般以天为单来统计24小时内的UV总数，一天之内重复访问只算一次。当然，现在一些平台支持自选时间段（1小时、一天、一周）为去重标准。访客又分为新访客和回访客。
3、当前在线人数，指15分钟内在线的UV数。
4、平均在线时长，指平均每个UV访问网页停留的时间长度。（补充，如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析。）
5、停留时间：指用户打开网站最后一页时间点减去第一个页面的时间点，所以该指标不能完全等同于用户浏览时长。为什么会存在这样的情况，主要是由于目前技术限制而采用这样的近似替代关系。
6、平均访问量（平均访问深度）：指用户每次浏览的页面数品平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。
7、日均流量，有时候会用到日均UV和日均PV的概念，即平均每天的流量。
8、跳出率，指只访问了一个页面就离开的访问次数除以该页面所有访问次数。分为首页跳出率、关键页面跳出率、具体产品页跳出率等。这些指标用来反应页面内容受欢迎的程度，跳出率越大，页面内容一般越需要调整。
2）转化指标
1、转化率：指进行了相关动作的访问量占总访问量的比率。转化率是电商运营的核心指标，也是用来判断营销效果的指标。
2、注册转化率：即注册用户数除以新访客总数，当我们的目标是积累会员总数时，这个指标就很重要了。
5、添加转化率：即将产品添加到购物车的用户数除以该产品的总访问数，这个指标主要针对具体产品。
6、成交转化率：即成交用户数除以总访问数，一般我们提到的转化率就是成交转化率。成交转化率还可以细分为全网转化率、类目转化率、品牌转化率、单品转化率、渠道转化率、事件转化率等。
7、渠道转化率：从某渠道来的成交用户数除以该渠道来的总用户数，这个指标用来判断渠道质量。
8、事件转化率：因某事件带来的成交用户数除以该事件带来的总用户数，有些事件可以跟踪到人，例如营销中的关键字投放，其他网站的广告投放等。
3）营运指标
1、成交指标：成交金额、成交数量、成交用户数。
2、订单指标：订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单。
3、退货指标：退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率。
4、效率指标：客单价、件单价、连带率（销售的件数\n/ 交易的次数）、动销率（有销量的商品数\n/ 在售商品数）。
5、采购指标：采购金额、采购数量。
6、库存指标：库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率。
7、供应链指标：送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长、平均送货时间。
4）会员指标
1、注册会员数：指曾经注册过的会员总数，其没有太大意义，所以可以用有效会员数概念，即在1年内有消费记录的会员数。
2、活跃会员数：指在一定时间内有消费或者登陆行为的会员数，时间周期和产品购买频率有关，快消品一般会在周期上定义短些。
3、活跃会员比率：即活跃会员占会员总数的比重。
4、会员复购率：指在一段时间内产生二次及以上购买行为的会员数占总会员数的比率。
5、平均购买次数：指某时期内每个会员平均购买的次数，订单总数除以购买用户数，最小值为1.
6、会员回购率：指上一期活跃会员在下一期有购买行为的会员比率，回购率和流失率是相对概念。
7、会员留存率：某时间节点的会员在某特定时间周期内登陆或消费过的会员比率。
8、会员流失率：指一段时间内没有消费的会员占会员总数的比率。
5）财务指标
1、新客成本：为了争取到新客户的点击、注册或购买，平均每个新客户消耗掉的营销费用就是新客成本。
2、单人成本：即营销成本（营销费用 配合成本）除以访客数（UV），这个指标不去区分访客是否是新访客，是否注册，是否购买，也就是不考虑具体的转化情况。
4、费销比：即费用比例，营销成本除以订单金额，其倒数就是ROI，即投入一元钱能带来的订单金额。
物流相关的财务指标，包括仓储费占比，物流费占比等。
二、电商数据分析常用的工具有哪些？
基于此，商家对运营人员的各类数据“汇总-整合-分析-研究”工作专业度要求十分严格。
除了手工采集数据，用Excel分析外，一些第三方服务也提供数据采集及分析功能，比如以下几种：
全域生参：一站式电商数据分析与运营平台，通过实在RPA 松塔 BI一整套解决方案产品，打通全平台链路，实现数据“采、存、管、用”一体化，释放数据价值，发现业务的关键增长点，提升企业效益。
使用门槛非常低，不需要掌握Excel复杂的函数，费劲吧啦的搞数据透视表就可以生成好看的数据看板。
谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。
三、电商运营工具——全域生参介绍
下面，我们着重介绍下目前市场上大热的可视化数据分析工具——全域生参。
直接通过案例分析：
1、全域生参精细化运营，用户细致分层
在经商家授权后，我们通过实在RPA自动登录店铺（京东/拼多多/淘系）后台-选择618期间数据-整合并分析成可视化大屏报告，呈现如下：
商家运营通过上面的美妆平台618数据交易看板，对618活动期间访客人数、支付人数、支付金额等核心指标展开分析，并与去年同期数据对比后发现，在活动期间，访客人数虽有上升，但支付转化率和支付人数均有下降，公司销售额出现下滑。
商家希望通过数据分析对用户进行分层：高价值用户/潜在价值用户/低价值用户，建立更细致的用户画像，制定更加精准的营销手段。
光有618时间段的数据还不够全面，商家决定对上半年所有数据进行分析复盘。运营通过RPA对各平台成交用户数据自动下载后，分别把会员ID、购买金额、购买日期三个标签拖入仪表盘进行分析。
运营发现不同会员的消费金额差距很大，很明显平均购买金额越大的用户对商家来说价值越高。因此，运营以“0-300/300-500/500以上”三个购买金额区间为维度，把用户分为低额消费/中额消费/高额消费，但高额消费用户对商家来说就是高价值用户吗？
通过数据看板分析，商家发现同样购买金额的用户，有的购买频次很高，有的却很低，消费频次也决定了用户价值。因此，商家又以“偶尔购买/经常购买/频繁购买”对用户打标。同样，会员最后一次购买时间也决定用户价值。
最终，商家决定以“消费金额、购买频次、购买时间”三个标签作为参考，再结合年龄、地域等标签对所有用户进行细致分层。
2、全域生参精细化运营，发现产品价值
确定用户层级后，商家决定对不同层级的用户推广不同的产品。
面对高价值用户，商家决定针对性地进行产品搭配推荐，提高客单价；面对潜在价值用户，商家发现用户更喜欢性价比高的产品，决定通过推送优惠券和活动链接，吸引下单；面对低价值用户，短期内贡献销售额较低，商家决定暂不做额外营销。
按此计划，商家先通过
