电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：

电商平台怎么核对数据 电商账目怎么核对

电商平台怎么核对数据 电商账目怎么核对

电商平台怎么核对数据 电商账目怎么核对

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

电商怎么对账

无论是电商（B2B2C）、O2O、大型连锁、商贸批发、商业综合体还是多元化，都面临着这样或者那样的对账难题，我们以电商平台为例：

对于电商平台而言，当日订单300单是一个门槛，当订单数少于300时，基本上财务人员即可依靠手工对账来完成；当订单数大于300单时，就可能需要倚靠分账系统进行处理了。我们来简单分析一下。

1、 当订单数少于300单时，仅与对接的第三方支付平台进行对账，第三方支付平台每天会出具对账报表，根据该报表，电商平台与其进行交易的比对，该对账报表种类包括但不限于交易流水，资金进出、业务等明细。根据交易流水比对自己的交易流水，根据资金划入比对自己的账户及商户（多商户入驻）收入，根据资金划出比对各种手续费的支出，这种方式是纯手工，需要和第三方支付平台进行沟通，工作量大，且容易出现错误。即便是对账清晰，后续还得对各商户和第三方进行清分结算，整体成本就变大了。

2、 当订单数大于300单时，单纯靠财务作就显得有些力不从心了。这里也不墨迹了，给大家安利一款强大的记账、分账、对账、管账、清算/系统，统称“分账系统”，这套系统是投融汇自创新“综合支付方法+分账记账方法+综合代付”的泛交易资金清结算管理软件和综合解决方案，该综合解决方案体系突破了传统商业银行对接新兴互联网商业模式的服务瓶颈，为平台客户实现统收统付与分账结算管理。同时，大家还要关注一点，许多电商平台在进行清算过程中并非一清，而是涉及了二清，而二清则是相关监管部门不允许的违规行为。投融汇已和多家银行合作，系统接入到银行内部账户，对电商平台资金进行封闭式管理，能够有效的规避“二清”，助力合规。

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！

做电商怎么核对快递重量

快递每个月，会做一个表给发件人，这个表格里面，有你发出去的所有快递的重量和单号，就可以在那里核对了。

反正如果发货量大的话，估计核对个十几天的，是没问题的。

电商数据分析的基本流程？

电商数据分析的基本流程如下：

1. 明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。

2. 数据采集：收集与目标相关的数据，包括网站流量、订单数据、用户行为数据等。

3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。

4. 数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等。

5. 数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。

6. 数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。

7. 制定行动：根据分析结果，制定相应的行动，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等。

8. 实施和：实施行动，并定期分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。

电商会计（天猫）该如何对账

这个数据确实很难区分的清楚

因为我这个客户确认收货的时间就不准

会计既然要求已发货为确认应收账款

那么你就把待确认的收入金额跟她对一下就不多

剩下的没到账的和未确认收入

加到一起也可以跟应收账款不相上下