pc端电商同行数据分析表(精选范本)

合集下载

电商运营数据分析表格

电商运营数据分析表格电商运营数据分析表格是电商运营过程中非常重要的工具，它可以帮助电商企业了解用户的行为，掌握市场趋势，制定营销策略等。

本文将从表格的构成、分析方法以及应用场景等方面介绍电商运营数据分析表格。

一、表格构成电商运营数据分析表格通常由以下几个方面组成：1. 用户数据：包括用户的性别、年龄、地域、消费习惯等。

2. 商品数据：包括商品的名称、价格、销量、评价等。

3. 营销数据：包括营销渠道、促销活动、广告投放等。

4. 订单数据：包括订单数量、订单金额、退款率等。

二、分析方法1. 用户画像分析用户画像是指通过对用户进行分类、标签化，建立用户画像模型，以便更好地了解用户需求和消费习惯。

通过用户画像分析，电商企业可以制定更加精准的营销策略，提高用户转化率。

2. 商品分析商品分析是指对商品的销售数据进行分析，以便了解商品的热度、销售趋势等。

通过商品分析，电商企业可以及时调整商品的价格、促销策略等，提高商品的销售量和利润。

3. 营销渠道分析营销渠道分析是指对不同营销渠道的效果进行分析，以便了解哪些渠道对用户的吸引力更强，哪些渠道的转化率更高。

通过营销渠道分析，电商企业可以调整营销策略，提高营销效果。

4. 订单分析订单分析是指对订单数据进行分析，以便了解订单数量、订单金额、退款率等情况。

通过订单分析，电商企业可以及时发现订单异常情况，避免经济损失。

三、应用场景1. 制定营销策略通过电商运营数据分析表格，电商企业可以了解用户的消费习惯、商品的销售趋势、营销渠道的效果等，以便制定更加精准的营销策略，提高用户转化率和销售额。

2. 优化商品管理通过商品分析，电商企业可以了解商品的热度、销售趋势等情况，以便及时调整商品的价格、促销策略等，提高商品的销售量和利润。

3. 提高订单管理效率通过订单分析，电商企业可以及时发现订单异常情况，避免经济损失。

同时，电商企业可以通过订单数据分析，提高订单管理效率，缩短订单处理时间。

2020版电商网店店铺运营数据分析统计表(店铺ID)

店铺名称：
填写要求：每天填写、人人填写、不能
日期
星期
节假日活动/推广/更备注新页面或其他
交易额
钻展直通车推广金额推广金额
2019年1月累计
2019年2月累计
2019年3月累计
2019年4月累计
2019年5月累计
2019年9月累计
2019年10月累计
2020/2/14 2020/2/15 2020/2/16 一周累计 2020/2/17 2020/2/18 2020/2/19 2020/2/20 2020/2/21 2020/2/22 2020/2/23 一周累计 2020/2/24 2020/2/25 2020/2/26 2020/2/27 2020/2/28 2020/2/29 本月累计 2020/3/1 一周累计 2020/3/2 2020/3/3 2020/3/4 2020/3/5 2020/3/6 2020/3/7 2020/3/8 一周累计 2020/3/9 2020/3/10 2020/3/11 2020/3/12 2020/3/13 2020/3/14 2020/3/15 一周累计 2020/3/16 2020/3/17 2020/3/18 2020/3/19 2020/3/20 2020/3/21 2020/3/22 一周累计 2020/3/23 2020/3/24
2019/11/23 星期六
2019/11/24 星期日
一周累计
2019/11/25 星期一
母亲节
淘抢购
269800
4800
2200
2019/11/26 2019/11/27 2019/11/28 2019/11/29 2019/11/30 本月累计 2019/12/1 一周累计 2019/12/2 2019/12/3 2019/12/4 2019/12/5 2019/12/6 2019/12/7 2019/12/8 一周累计 2019/12/9 2019/12/10 2019/12/11 2019/12/12 2019/12/13 2019/12/14 2019/12/15 一周累计 2019/12/16 2019/12/17 2019/12/18 2019/12/19 2019/12/20 2019/12/21 2019/12/22 一周累计 2019/12/23 2019/12/24 2019/12/25 2019/12/26 2019/12/27 2019/12/28 2019/12/29 一周累计 2019/12/30 2019/12/31 本月累计 2020/1/1 2020/1/2 2020/1/3 2020/1/4

电商品类销售数据分析模板

一、行业分析 1、行业大盘数据。
日期
访客数
搜索人数
搜索点击人数
加购人数
2、行业品类成交概况
。品类
支付金额占比支付金额环比
3、行业热销趋势：搜索4、增行长业单搜品索分人析群、画搜像5、：行性业别买、家职画业像、：购性别、职业、年龄、淘
二、竞品分析。 1、竞品品牌维度数据。
日期
访客数
转化率
客单价
时间进度
全年目标
链接
售价
月销量
品类
总单数参与活动单数赠品数量总单数环比销售金额环比销售件数环比客单环比
数量
周销金额
折扣率
库存
数量
金额
店铺1 累计销售数量周销数量
总零售金额周销售金额周销金额占比周销数量周销折扣周零售金额
周转
店铺1
店铺2
周销金额库存数量周转累计销售数量周销数量周销金额库存数量周转
收藏人数
支付金额支付订单数支付件数
客单价
支付商品件数收藏人数
加购人数
支付价格带
前三支付品类
加购人气
品类5
收藏人数
加购人数支付买家数支付转化率
加购后流失人数
商品名称
负面评价数 PC围观人数占比手淘围观人数占比负面评价关键词
链接
特点
转化率
支付金额
客单价
支付订单数
支付商品件数
支付价格带
2）引流对比。
二级来源
购物车直接访问聚划算天猫搜索淘宝站内其他
钻展淘宝客宝贝收藏淘宝搜索直通车
访客数
活动1
活动2
3）商品效果。商品名称

电商运营数据统计模板

电商运营数据统计模板电商运营数据统计模板是指电商平台针对其运营情况进行数据统计和分析的模板。

这种模板可以帮助电商平台更好地了解自己的运营情况，发现问题并及时进行改进。

本文将介绍电商运营数据统计模板的基本结构和使用方法。

一、基本结构电商运营数据统计模板通常包括以下几个方面的内容：1.访问量和访问来源：这个指标反映了电商平台的流量情况，包括访问量、访问来源、搜索引擎排名等。

这些数据可以帮助电商平台了解自己的流量来源，从而针对不同的来源采取不同的营销策略。

2.注册和激活：这个指标反映了电商平台的用户注册和激活情况，包括注册量、激活率、注册来源等。

这些数据可以帮助电商平台了解自己的用户来源和用户行为习惯，从而针对不同的用户采取不同的营销策略。

3.转化率：这个指标反映了电商平台的销售转化率，包括浏览量、加入购物车量、下单量、支付量等。

这些数据可以帮助电商平台了解自己的销售情况和用户购买行为，从而优化商品推荐和营销策略，提高转化率。

4.客户留存：这个指标反映了电商平台的客户留存率，包括客户数、购买次数、购买金额等。

这些数据可以帮助电商平台了解自己的客户行为和购买习惯，从而针对不同的客户采取不同的营销策略，提高客户留存率。

5.客户满意度：这个指标反映了电商平台的客户满意度，包括客户评价、投诉率、退货率等。

这些数据可以帮助电商平台了解自己的服务质量和客户需求，从而改进服务质量，提高客户满意度。

二、使用方法使用电商运营数据统计模板，需要遵循以下几个步骤：1.收集数据：电商平台需要收集各种数据，并将其整理成可视化的报表，以便于分析和比较。

2.分析数据：电商平台需要对收集到的数据进行分析，了解自己的优势和劣势，并找出改进的方向。

3.制定计划：电商平台需要根据分析结果制定具体的改进计划和营销策略，以提高自身的竞争力。

4.执行计划：电商平台需要按照计划执行各项改进措施，并不断跟踪和调整。

5.评估效果：电商平台需要对执行效果进行评估和反馈，以便于不断改进和提高。

电商竞品数据分析表(精选范本)

竞品数据跟踪表
日期
访客浏览量访问深度支付子订单数支付金额
产品单价
自己店铺 6076 7018 1.16
418
13794
XX店铺单品 390
1
38
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
XX店铺单品 0
0
PS：标红属于公式自动计算，请勿覆盖数据。
33.00 38.00
支付转化率
6.88% 0.26%
淘宝搜索天猫搜索
2
0
4
12
PC端访客数
免费流量
其他来源
淘宝站内其他
淘宝类目
淘外流量其他
直通车
0
2
0
3
0
12
12
13
56
77
竞
付费流量
竞品数据分析表(UV)
付费流量
淘宝客
钻石展位
160
0
4
44
5218
0
0
备注
聚划算
0 33
免费流量
手淘搜索
天猫搜索
直接访问
我的淘宝
手淘其他店铺商品详情
手淘首页
54
11
374
48
52
13
19
6
1
1
7
3
免费流量
手淘旺信 0 33
无线端流量来源
天猫关注
22 22
淘内免费其他

电商平台销售业绩对比图表模板

月份淘宝京东拼多多1月7485622月1341211383月103681064月61651165月1211381306月11986747月87831328月127901339月68926410月9514010111月6113610012月114119102月份淘宝京东拼多多1月7485622月1341211383月103681064月61651165月1211381306月1198674年份淘宝京东拼多多2020年74856201020304050607080901001月2月3月4月5月6月7月8月电商平台销售对比柱形图淘宝京东拼多多02040601月2月3月4月5月6月电商平台销售对比条形图淘宝京东拼多多743485386228电商平台销售对比饼图月份淘宝京东拼多多1月7485622月1341211383月103681064月61651165月1211381306月11986747月87831328月127901339月68926410月9514010111月6113610012月11411910201020304050607080901001月2月3月4月5月6月7月8月电商平台销售对比面积图淘宝京东拼多多月9月10月11月12月电商平台销售对比柱形图80100电商平台销售对比条形图电商平台销售对比饼图淘宝京东拼多多月9月10月11月12月电商平台销售对比面积图拼多多
0%
电商平台销售对比条形图
20% 淘宝
40% 京东
60% 拼多多
年份淘宝京东拼多多
2020年
74
85
62
电商平台销售对比饼图
62 28%
74 34%
85 38%
月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月

电子商务分析销售与客户数据 Excel 表格

电子商务分析销售与客户数据 Excel 表格电子商务已成为了现代商业领域中不可或缺的一部分。

通过电子商务平台，商家能够更加高效地管理销售与客户数据。

而在电子商务平台中，Excel 表格作为一种常用的工具，被广泛应用于销售数据分析与客户管理。

本文将介绍如何利用 Excel 表格进行电子商务的销售与客户数据分析。

一、电子商务销售数据分析1.1 数据采集与整理在进行销售数据分析之前，我们需要首先采集与整理相关数据。

可以通过电子商务平台的销售记录，将销售数据导出为 Excel 表格形式。

这些数据包括产品名称、销售量、销售额、销售时间等信息。

然后，根据需求，可以对数据进行分类、筛选和排序，以便进行后续的分析。

1.2 销售趋势分析销售趋势分析是通过对销售数据的统计与分析，来判断销售情况的发展趋势。

在 Excel 表格中，可以使用折线图、柱状图等图表工具，将销售额或销售量与时间进行对比展示。

通过观察图像，我们可以得出销售是否呈上升或下降趋势，以及销售高峰期等信息，从而为制定销售策略提供参考。

1.3 销售额分析销售额是衡量销售业绩的重要指标之一。

通过 Excel 表格，我们可以对销售额进行如下分析：1.3.1 销售额占比分析将销售额按照产品进行分类，并计算每个产品所占的销售额比例。

可以使用饼图或条形图展示各个产品销售额占比情况，从而了解各个产品在销售额中的贡献度，以便调整产品组合或推出新产品。

1.3.2 销售额排名分析将销售额从高到低进行排序，并标注相应的产品信息。

可以通过筛选功能，找出销售额前几名的产品，从中分析出销售额最高的产品是哪个，以及其他产品的销售情况。

这有助于了解销售业绩的分布情况，并针对性地推动产品的销售。

1.3.3 销售额季度/月份分析将销售额按照季度或月份进行分组，计算出每个季度/月份的销售额总和。

然后，可以通过柱状图或折线图展示不同季度/月份的销售额，找出销售额最高或最低的季度/月份，并对销售业绩的波动进行分析。

电商店铺搜索诊断表格excel模板

生意参谋—首页
11.收藏
搜索重要指标诊断
销售模型
生意参谋—首页（购物车营销工具） 12.购物车
商家成长-营销活动-同行动销率（周）高级搜索卖家ID 查看有销量
14.周动销率
生意参谋自主取数
1.最近7天天全店支付转化率
生意参谋-经营分析-流量地图-PC端- 2.最近7天pc淘宝搜索搜索转化
免费流量
售后客服管理商家成长-客服-售后
商家成长-客服-售后
商家成长-客服-售前
商家成长货品营销-
CRM
搜索页面— 是否符合大多
同行宝贝价数客户的需求
第三方工具与同行的差距
第三方工具与同行的差距
商家成长-营非架销应、活季应动产季-同品产行下品动销率生意参谋首页针独对分经热析营销搜概款索况单转支付转化率同行同层优秀
生意参谋-经化营率分低析的-流原量地图-PC端-免费流量-同行因：关键词精
权重类型
本店数据源
指标项
反作弊模型
卖家中心店铺提醒违规记录生意参谋-自助取数（商品收藏人数7 天和）/（访客数7天和）商家成长-客服-售前
1.是否存在扣分和违规操作 1.7.7天宝贝平均收藏率（收藏人数/访客数） 2.询单转化率
生意参谋自主取数
3.全店跳失率
生意参谋—首页
4.自己的行业排名
生意参谋-经准营性分、析价-流格量、地图-PC端-免费流量-同行
生意参谋-经详时营情间分页、析、产-流发品量货其地图-无线端-免费流量-同行
商家成长客服-售前
售前客服
生意参谋流收量藏地活图动P，C 引自主访问宝贝收藏下单转化率同行优秀最近7天生意参谋流导量收地藏图 PC 自主访问店铺收藏下单转化率同行优秀最近7天

电商数据分析报告范文(3篇)

电商数据分析报告xxx 第1篇1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20 %的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。

电商数据分析报告xxx 第2篇我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论必须要明确，如果没有明确的'结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果能够的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就到达目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者理解，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论必须要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自我都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必站在读者的角度去写分析邮件；第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替超多堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第七、好的分析报告必须要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人理解；第八、好的分析必须是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身必须要十分了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析必须要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；第十、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的老板也肯定不期望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题带给决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个_的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮忙的人（如果分析的是你自我负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

电商【单品分析】产品数据跟踪表(精选范本)

0
0 0 0.00 0.00% 0 0 1月11日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月11日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月11日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0
星期一 1月12日
0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月12日
0
0 0 0.00 0.00% 0 0 1月12日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月12日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月12日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0
星期三 1月28日
0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月28日
0
0 0 0.00 0.00% 0 0 1月28日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月28日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月28日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0
星期四 1月29日
0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月29日
1月产品跟踪
星期日 1月4日
0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月4日
0
0 0 0.00 0.00% 0 0 1月4日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月4日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月4日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0
星期一 1月5日
0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月5日
星期三 1月7日
0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月7日
0
0 0 0.00 0.00% 0 0 1月7日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月7日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0 1月7日 0 0 0 0.00 0.00% 0 0