电商数据分析表
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六
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2/7
项目
日
一
二
三
四
2/1
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2/4
2/5
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电子商务数据分析(模块五)
仓储费用属于运营成本，影响店铺的毛 利率。售罄率则反映了某一种单品销售情况的 好坏。
单元一 基础数据监控
营销推广
营销推广主要是监控开展的营销推广活动带来的效果。
营销推广类指标
展现量 点击量 投入产出比（ROI）
单元一 基础数据监控
1
电商运营 初期
2
电商运营 中期
3
电商已成 规模
积累数据，协助找准运营方向，需重点关注流量指标，包括访客 数、访客来源、浏览量、平均停留时长、跳失率、成交转化率等。
单元一 基础数据监控
退款金额异常
当店铺退款金额超过店铺营业额的10%为异常，需要特别留意，分析退款原因。 （1）产品质量问题，此类产品需停止出售，待质量问题解决后继续出售； （2）服务问题，如发错商品，发错尺码，可免费更换或补偿产品差价。
支付老客户数异常
支付老客户数可以反映出店铺整体的服务、产品质量以及粉丝的维护。若是支付老客户数持 续下降，导致异常的原因包括： （1）店铺长时间没有上新，对老客户吸引力度不够，对此，需要保持店铺商品的持续上新率； （2）对收到商品的老客户关怀程度不够，没有刺激老客户购买的后续活动。需要加强老客户关 怀，告知店铺活动预告。
单元一 基础数据监控
浏览量异常
浏览量是指店铺每个页面被查看的次数，如果访客数增加，浏览量增长不明显或呈现下降趋 势，可能导致异常的原因包括：
（1）商品关键词与商品的属性吻合度不够，需要优化关键词； （2）店铺中缺少关联销售活动； （3）商品卖点不够突出； （4）店铺装修不够美观，类目划分不够清晰。
优势
每个类别数据的差异清晰、直 观。
单元三 基础数据图表制作
柱形图
适用场景
折线图适合二维的大数据集，还适合 多个二维数据集的比较。与柱形图不同， 折线图更适合那些趋势比单个数据点更重 要的场景。
电商财务数据统计分析表
店铺名称： 当前年份： 2023年
■ 期初金额 2,500.00
收入金额 14,500.00
支出金额 9,620.00 ● 当前结余 7,380.00
财务费 用
18.50%
退款 10.50%
人员工资 14.97%
主营业务 17.26%
其他业务 19.02%
广告费 19.75%
3,000.00 2,000.00 1,000.00
-
月度收入支出金额
收入金额 支出金额
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
主营业务收
10,000.00
68.97%
其他业务收
4,500.00
31.03%
本月收 入记录
本月收 入金额
本月支 出记录
本月支 出金额
1笔 400.00
500.00
200.00
支出明细表
广告费
人员工资
财务费用
400.00
400.00
500.00 300.00
200.00
300.00
退款 500.00
支出金额
广告费
其他业 务
财务费 用
主营业 务
人员工 资
退款
1,900.00 … …
1,660.00 1,440.00 1,010.00
3笔 750.00
日期
2023/1/1 2023/2/1 2023/3/1 2023/4/1 2023/5/1 2023/6/1 2023/7/1 2023/8/1
收入明细表主营业务其业务1,200.00800.00
1,700.00
1,000.00
2017年淘宝天猫电商每周报表数据分析表
本周 上周 营业额 上周同比增长 率 月累计 本周投入 上周投入 直通车 上周同比增长 率 月累计 本周 套 上周 增 餐 销售额 销售额 幅 本周产出 上周产出 上周同比增长 率 月累计 占总销售占比 占总销售占比 增 幅 广告费 本周 上周 上周同比增长 率 月累计 本周平均点击 率 上周平均点击 率 上周同比增长 率 月平均 平均每套价格 平均每套价格 增 幅
本周 上周 ROI 上周同比增长 率 月累计 本周ROI 上周ROI 上周同比增长 率 月累计 销售额增幅 销售额增幅
本周 上周 主推宝贝 跳失率 上周同比增长 率 月累计 本周 上周 访问深度 上周同比增长 率 月平均 直通车 免费流量 流量结构
流Байду номын сангаас结构
淘宝客流量
本周 上周 客单价 上周同比增长 率 月累计 本周日均 上周日均 UV 上周同比增长 率 月累计 本周 上周 首页停留时间 首页跳失率 PV 转化率
本周 上周 上周同比增长 率 月累计 本周日均 上周日均 上周同比增长 率 月累计 本周 上周
首页停留时间
上周同比增长 率 月累计
首页跳失率
上周同比增长 率 月累计
电商数据分析基础课件
图表制作流程
通过数据关系选择合适图表
用图表展现复杂问题
1.平均线图2.双坐标图3.竖形折线图4.帕累托图5.人口金字塔图6.瀑布图
通过图表展现数据
用图表展现复杂问题
7.旋风图8.漏斗图9.矩阵图（散点图）10.发展矩阵图11.改进难易矩阵（气泡图）
通过图表展现数据
通过表格展现数据
数据展现形式
突出显示单元格
PEST分析法
4P营销理论
5W2H分析法
用户使用行为
逻辑树分析法
PEST分析法
Political Economic Social Technological
数据分析常用的方法论
Product Price Place（渠道） Promotion
公司整体经营情况分析
4P营销理论
将问题分层罗列，逐步向下展开
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论的重要意义 1.理顺分析思路，保证数据分析体系结构化2.将问题分解成相关联的若干部分，并显示它们的关系3.为后续数据分析工作的开展指明方向4.确保分析结果的有效性及正确性
数据分析方法论
数据分析常用的方法论
电商数据分析常用方法
项目选取
迷你图
添加图表集
添加数据条
07
图表专业化的方法
图表专业化的方法
专业图表中的元素
标题
01
图例
02
单位
03
脚注
04
资料来源
05
制作图表的注意事项
壹
常见注意事项
不做无意义的图表图表中的信息要适量选择合适的图表
饼图制作注意事项
贰
电商平台的数据分析
电商平台的数据分析在当今数字化的商业世界中，电商平台已经成为了经济活动的重要组成部分。
对于电商平台的运营者和参与者来说，数据分析是一项至关重要的工作。
它就像是电商世界中的指南针，能够为我们指明方向，帮助我们做出更明智的决策，优化运营策略，提升用户体验，从而实现业务的增长和成功。
那么，电商平台的数据分析究竟是什么呢？简单来说，它是对电商平台上产生的大量数据进行收集、整理、分析和解释的过程，以获取有价值的信息和洞察。
这些数据来源广泛，包括用户的浏览行为、购买记录、搜索关键词、评价反馈，以及平台的流量、库存、销售等各种方面。
首先，用户行为数据是电商数据分析的重要一环。
通过分析用户在平台上的浏览路径、停留时间、点击次数等，我们可以了解用户的兴趣偏好和行为模式。
比如，如果发现很多用户在浏览某一类商品时，频繁查看商品详情但最终没有购买，这可能意味着商品描述不够清晰，或者价格不够吸引人。
根据这些洞察，我们可以优化商品页面的设计，提供更详细准确的商品信息，或者调整价格策略，以提高转化率。
其次，销售数据的分析也是必不可少的。
我们需要关注商品的销售额、销售量、退货率等指标。
销售额和销售量的增长趋势可以反映出业务的整体发展态势。
如果某个商品的退货率过高，那就需要深入分析原因，是商品质量问题，还是物流配送环节出了差错？通过找出问题所在，采取相应的措施来降低退货率，提高客户满意度。
另外，库存数据的分析对于电商平台的运营也至关重要。
如果库存过多，会占用大量的资金和仓储空间；库存过少，则可能导致缺货，影响销售和用户体验。
通过对库存数据的实时监控和分析，结合销售预测，可以制定合理的补货和库存管理策略，确保商品的供应能够满足市场需求，同时又不会造成积压。
除了上述这些方面，还有一些其他的数据也具有重要的价值。
比如市场趋势数据，通过分析市场的流行趋势、竞争对手的动态，我们可以及时调整商品种类和营销策略，保持竞争优势。
再比如，用户评价数据，这些反馈能够直接反映用户对商品和服务的满意度，帮助我们发现问题，改进不足。
高教社高职电子商务数据分析基础(第二版)教学课件5-3
单元二 基础数据报表制作
（2）周报表框架搭建 周报表相对于日报表而
言，需要体现一周的统计数 据,并与上周数据进行比较 ，计算环比增长率，对其中 的异常数据进行分析，可将 分析结果简单呈现在报表中 ，搭建的周报表框架参考如 表5-9所示的某店铺运营周 报表。
单元二 基础数据报表制作
（3）月报表框架搭建
电子商务数据分析基础
模块五 基础数据监控与报表制作
目录
CONTENT
单元一 基础数据监控
单元二 基础数据报表制作
单元三 基础数据图表制作
单元二 基础数据报表制作
引导案例
某电商企业于2022年7月25日-7月31日开展满减促销活动，活动结束一周后，运营人员计划对活动期 间及活动后一周的各项关键数据进行统计，形成周报表，如图5-1所示。
单元二 基础数据报表制作
运营分析报表
运营分析报表需要综合呈现客 户行为数据、推广数据、交易数据 、服务数据、采购数据、物流数据 、仓储数据，与日、周、月报表类 似，在制作报表时需要结合分析目 标灵活选择数据指标。
单元二 基础数据报表制作
产品分析报表
产品分析报表的制作围绕相关产品的行业数据、产品盈利能力数据展开，产品分析框架搭建参考 如表5-13所示的某店铺产品分析报表。
数据报表的制作需要围绕电子商务日常数据汇报需求展开，明确需要达成的分析目标，如网店运 营分析、销售分析、用户分析、竞品分析等，据此形成日、周、月报表。
2
构思报表的大纲
针对确定的分析目标，构思报表的大纲， 基础数据报表制作
3 进行报表数据指标的选择
进行报表数据指标的选择。确定了报表的维度后，需要选择其中的重要数据指标。此外，还需 要结合报表的目标用户选择数据指标。目标用户的职业决定了其关注数据指标的差异，如一线运营 人员更关注有利于开展工作的具体而细致的指标，决策层领导相比较而言更关注结论性指标。
电商平台推广测试题--数据分析参考答案思路
测试题2：问题1：表8中列出了店铺中客户的来源以及客户的访问深度，客户的流失情况。
图中店铺的直接访问入店跳失率和店铺收藏跳失率分别为72.6%和97.91%，是好还是不好？这说明什么问题？作为店家应该怎么应对？答：①不好直接访问的流量大部分都是来自我们的老客户，而这说明老客户的两项跳失率都非常高②在店铺最近的一些活动里面，是不是忽视了老客户的体验；店铺的VIP 和短信发放，以及一些活动的预告是不是稍有延迟或不当。
③卖家要注意和分析直接访问流量的趋势。
一旦它有很大波动或下滑，甚至在地域方面的趋势下滑，都需要考虑很多因素，然后再想出解决的办法。
例如通过购物车流量来源进行分析，当打开自主访问购物车的访问流量趋势页面，如果发现数据不稳定或者下滑了，首先可以想到是否是购物车的图标在页面上的提示不够，或者根本没有放图标等。
在店铺活动的安排上，包括定价和折扣上，一定都要顾及老客户的感受。
问题2：表8中直通车的访问深度为3.51，店铺收藏的访问深度是1.09，这代表店铺推广出了什么问题，作为店家应该从哪里着手改善答：①如果在没有任何测试的情况下全店换产品、换网店装修的风格，或者换模特，可能伤害了老客户的感情。
因此店铺的客户访问的跳失率将会越来越大。
作为店家应该在换模特的时候先从某两款新款宝贝入手，然后去分析相应的数据，进行测试。
如果数据证明店铺的跳失率没有太大波动或下滑，那就证明此时的方案可以继续。
也可以一个版块一个版块地换，让我们的老客户可以到一个适应和跟进的过程。
②店铺收藏的访问深度是1.09，说明之前老客户收藏店铺时店铺的风格与目前的风格不同了。
当老客户进店铺后，店铺可能已经换了新产品，这时老客户有可能对店铺失去信心而离开店铺，因此跳失率也大受影响。
因为这些老客户其实已经对店铺风格比较熟悉了，而且也比较喜欢此种风格。
这里建议各位卖家在换模特的时候先从某两款新款宝贝入手，然后去分析相应的数据，进行测试。
如果数据证明店铺的跳失率没有太大波动或下滑，那就证明此时的方案可以继续。
电商淘宝运营分析表格 数据-月度店铺月度运营日报表
手机
转化率
客单价
营业额
描述相符
服务态度
备注：浅蓝色背景DSR打分精确到小数点后两位；深蓝
整体数据
发货速度
销售额 客服销售额 成交人数
8月23日 8月24日
Байду номын сангаас
分精确到小数点后两位；深蓝色背景来源：数据自有店铺，整体状况。粉红背景来源：流量概况
PC
手
成交件数 浏览量PV 访客数UV
转化率
客单价
营业额
浏览量PV
流量概况
访客数UV
日期
7月25日 7月26日 7月27日 7月28日 7月29日 7月30日 7月31日 8月1日 8月2日 8月3日 8月4日 8月5日 8月6日 8月7日 8月8日 8月9日 8月10日 8月11日 8月12日 8月13日 8月14日 8月15日 8月16日 8月17日 8月18日 8月19日 8月20日 8月21日 8月22日
电商销售数据分析
产品优化建议
热销商品优化
针对热销商品，分析其受欢迎的原因，优化产品功能、外观和包装 等。
滞销商品改进
针对滞销商品，分析其滞销原因，提出改进措施，如调整价格、加 强宣传等。
新品开发与测试
根据市场趋势和用户需求，提出新品开发建议，并进行市场测试，评 估其潜在市场和竞争力。
06
结论
主要发现和亮点
01
商品分类毛利率
通过分析不同商品分类的毛利率， 可以了解各类商品的盈利能力和 经营效率。
销售渠道分布
电商平台销售渠道
通过分析不同电商平台（如淘宝、京东、拼多多等）的销售数据， 可以了解各平台的销售情况和市场份额。
自建站销售渠道
自建站的销售数据反映了企业自主经营的销售状况和品牌影响力。
线下销售渠道
线下销售数据反映了企业线下门店的销售情况和市场布局。
购物车使用情况
分析购物车使用情况，包括添加到购物车的商品数量、购物车的 平均价值等，可以了解用户购物决策过程，提高购物车转化率。
用户留存和回访情况
用户留存率
用户留存率是衡量电商平台吸引力和用户忠诚度的关键指标，通过分析留存率可以了解用户对平 台的满意度和粘性。
回访频率
回访频率是反映用户忠诚度和粘性的重要指标，通过分析回访频率可以了解用户对平台的依赖程 度和满意度。
客单价
客单价是指每个订单的平均金额，通过分析客单价的变化，可以 了解消费者购买能力和消费习惯的变化。
商品分类销售情况
商品分类销售额
通过分析不同商品分类的销售额 占比，可以了解各类商品的市场 需求和销售状况。
商品分类销售量
通过分析不同商品分类的销售量 占比，可以了解各类商品的销售 情况和受欢迎程度。
电子商务数据分析模板
通常我们为了覆盖宝贝搜索的关键词，会为一个宝贝设置200个左右关键词， 但是一些关键词却从未给您带来点击甚至从未展示。那么我们应该立刻调整这 些关键词了。
怎么找到那些展现量和点击量低的关键词呢? 打开推广效果-直通车基础数据-宝贝报表-点击量top50宝贝详细报表，选出宝 贝下面展现量为零的关键词。
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电子商务实施
淘宝量子恒道在店铺上的应用 卖家必修课
B.每天在自己店铺的高峰期去发布要推的宝贝，这样经过七天一个周期后，这 些宝贝离下架时间很近就可以使得排名会比较靠前。 C. 在高峰期时注意一定要安排客服在线，及时响应讯单用户，避免流量白白 流失而未达成成交。 最后，小秘书想说：而规律因人而异，大家要乐于思考，擅于思考，总结流 量，找出规律，有的放矢。当我们掌握背后的规律的时候也就是收获的时候 了。
那么这么多数据的对比，新手掌柜们可能会有点困惑，我要每个数据都关注 吗?这些数据背后代表着什么呢?接下来量子小秘书告诉你，最值得关注的比 对数据，以及这些数据代表了什么。
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电子商务实施
淘宝量子恒道在店铺上的应用 卖家必修课
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电子商务实施
淘宝量子恒道在店铺上的应用 卖家必修课 四.分时段投放 上节课结束后，各位卖家 去总结了自己的流量特征 吗? 也许大家已经找出一周七 天每天的高峰时段了吧， 还有一个规律哦，我们可 以根据最近7天，最近3 天，昨天三种高峰时段的 显示来找出不同，直通车 时段设置也相应进行调整， 达到推广最佳效果，每一 分钱都花在刀刃上。当我 们做完根据流量高峰投放 时，我们可以到直通车数 据-时段报表查看效果。
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电子商务实施
淘宝量子恒道在店铺上的应用 卖家必修课
电商常用报表
电商常用报表
电商常用报表包括：
1. 订单报表：展示所有订单的统计数据，如订单数量、销售额、退款金额等。
2. 产品报表：展示所有产品的销售数据，如销售数量、销售额、库存等。
3. 客户报表：展示所有客户的统计数据，如购买次数、购买金额、客户信息等。
4. 营销报表：展示所有营销活动的效果，如转化率、ROI、广告费用等。
5. 物流报表：展示所有物流信息的统计数据，如发货量、送达率、退货率等。
6. 财务报表：展示所有财务数据，如成本、利润、应收账款、应付账款等。
7. 数据分析报表：包括用户行为分析、数据趋势分析、地域分布等分析，用于指导电商策略和决策。
电商运营统计Excel报表
0
直接访问
购物车
自主访问
我的淘宝
宝贝收藏
合计
0
直通车
淘宝付费流量
百分比PC/无线
0 0
淘宝付费流量
淘宝客
合计
0
0
淘宝站外其他
淘宝站外
搜索引擎
合计
0
0
分析总计
目前店铺的问题
首页
描述页
活动
推广
运营
客服
仓库
电商运营报表
成交额 费用
情况 运营思路
店铺
浏览量PV
访客数UV
转化率
停留时间
客单价
成交额
其他
方式
直通车
日期 PV/日 uv/日
下周计划
支付率 停留时间 成交人数
推广计划
淘宝客
标题优化 刷销量
5分好评/收藏
微淘开展
官方活动
官方活动
解决之法
时间进度
成交额 人员
接口人
电商运营报
日期
本周工作总结
店铺 PV/日均 uv/日均 支付率 停留时间 成交人数 数据分析总结
成交额
浏览量PV
访客数UV
转化率
停留时间
客单价
成交额
其他
店铺流量来源分析
来源
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