大数据 下电商

一、大数据 下电商

大数据在电商行业的应用

大数据在电商行业的应用越来越被重视，随着互联网的发展和用户数量的不断增长，电商公司越来越依赖大数据分析来优化业务运营、提升用户体验和实现精准营销。

大数据分析优势

大数据分析能够帮助电商公司更好地理解用户行为、趋势和偏好。通过大数据分析，电商公司能够实现以下优势：

• 更精准的用户定位，提高营销效率；
• 实时监控和分析用户行为，快速响应市场变化；
• 个性化推荐和定制化服务，提升用户满意度；
• 优化供应链管理和库存预测，降低运营成本；
• 预测销售趋势和制定营销策略，提升销售业绩。

大数据在电商业务中的具体应用

大数据在电商业务中有着广泛的具体应用场景，包括但不限于：

• 用户行为分析：通过用户点击、浏览、购买等行为数据分析用户偏好和需求，为用户提供个性化服务；
• 销售预测：通过历史销售数据和市场趋势预测未来销售情况，为供应链管理和库存控制提供支持；
• 营销策略优化：基于用户画像、互动数据和市场反馈优化营销策略，提高营销效果；
• 风险管理：监控金融交易数据、用户账户行为等数据，预防欺诈风险；
• 供应链优化：通过对供应链数据的分析优化供应链管理，提高供应链效率。

大数据对电商行业的影响

大数据对电商行业的影响是深远而积极的。通过大数据分析，电商公司能够更好地洞察市场、满足用户需求、优化产品和服务，从而提升竞争力、降低成本、加速发展。

总结

大数据在电商行业的应用不断拓展和深化，电商企业应该充分利用大数据分析技术，挖掘数据背后的价值，实现业务的持续创新和发展，赢得市场竞争优势。

二、电商销售数据来源？

一般平台上面会有记录，可以看到之前的数据。

三、电商运营要关注哪些数据？如何获取这些数据？

数据这块，电商运营还是可以多关注分析本身；关于很基础的产品/用户/商家各场景的分析，可以看我主页其他的回答，今天来聊点不一样的。

不用太看如何获取这些数据；这些都是采购和数据仓库该干的活

Growing IO、魔镜、一面、观远的这些数据服务商，甚至很多内资咨询公司都靠卖数据获利；如果只是个人平常练练手，可以在Kaggle、Euromonitor（欧睿）、甚至是直接搜亚马逊/天猫数据分析，也能拿到很多零售和电商数据

相比于给出找数地图，还是分析框架对大家更有用；市面上那些分析框架都是没用的，列出的每个概念都对，但按图索骥走出来的结果，全都错

第一步：对电商整体要有认知

第一步需要对电商场景有基本理解，否则只会闹正确的笑话；什么叫正确的笑话，说个歪楼的例子，一个小孩找来了紫薇给老板表演心如刀割，这种就是正确的笑话

缺乏理解的发力，往往都是最大的错误，却自以为正确

电商是一个很大的场景，商家借由平台把商品卖给消费者；平台不仅仅是在GMV中抽佣金，还有广告费用；所以这里头，平台按收入类型自然就会分化出了不同的架构，商家内部也会有不同的角色分工

这些整体的认知其实很重要，敲黑板敲黑板！！否则老板问起你这个品类我们要不要做线上的时候，你一脸懵逼

接下来就看看这些整体认知下，能回答哪几类问题

第二步：电商场景里需要回答哪几类问题

1. 品类+平台分布

第一个问题也就是被问得最多的，哪些品类涨得最好，这些品类在哪些平台卖得最好，以及这些品类我们还有没有做的空间呢？

回答这个问题，不同视角的答案完全不一样；比如上面说平台的电商BU，自然是看GMV体量和增速；如果是平台的商业化BU（拿广告的钱），除了看这个品类销量卖得好不好之外，还要看商家有没有钱投广告

是不是奇怪了？电商和广告怎么结合呢，一般就是看两个变量，毛利率和Take-Rate（广告支出在商家利润里的占比）。如果毛利率和Take-Rate很接近了，说明这个品类待发掘的广告空间不多，就是商家没更多钱投广告了

熟悉的同学，肯定发现我们已经聊到了电商的货币率，按理说这非常平台导向，平台的电商收入就在于电商gmv的货币化率；羊毛出在羊身上，这部分收入就是商家支付给平台的佣金或者广告费用，也就是上面利润核算图中的主营业务成本和销售费用之一

没想到吧，电商运营还得会看财报，看财务数据，还得知道每个品类被平台抽佣的佣金率、广告费率；不管是平台侧还是商家侧的电商运营，这个认知就是拉开距离的体现，因为你在品类运营的过程中如果涉及到佣金和广告费用，意味着你在推品的时候已经涉及到和不同团队的勾兑了

说明你已经不仅仅是一个简单的品类/商品运营工具人，而是真真正正地在推一些事情

所有的数据和指标，都是对应到动作的，每个动作都应该落到具体的人身上；看起来这里在讲怎么分析数据，实际上是一种由分析往推动事情的认知转变

有些同学觉得整体的认知一时不好理解，对一些基本的电商概念和分析技能，是需要补齐的；可以参加知乎知学堂的官方数据分析课程，参与就有免费的【Excel秘籍】附赠；以及像题主说的获客成本、转化率、ARPPU、单店访问UV等，这些零散的概念都会整合到思维导图和项目实战中

对于已经掌握基础概念、但尚未需要全局认知的同学，也不要紧，也可以先记住这些公式，先从最基本的分析做起，后面自然就会明白这里在聊什么

看品类趋势：ＧＭＶ = 各品类ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR

看平台趋势：ＧＭＶ = 各平台ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR

当然品类和平台交叉也很常见，就是各品类在不同平台中的体量和增速；以及平台内对同一个品类，也经常会由多个部门来负责，所以也会把架构考虑进去

商家品类毛利率 ≥ （平台抽佣率）+（广告费用率）

别小看这些基础公式，一个是绝对金额，一个是占比；绝对金额就是销量和销售额；商家在销售额中需要拿出一部分费用，支付给平台的佣金和广告费；按理说佣金和广告支出得小于商家的毛利，不然商家就做亏本生意了，也就是ROI打不平；所以一个好的电商运营，得了解商家的盈亏结构

当然这是从大面上，相当于是财报视角看平台、品类和商家的销售额规模，具体到日常的判断中，我们要回答得更细，比如转化一个用户得成本，转化一个订单的成本，即流量变现的效率

细心的朋友肯定发现了，上面第一类问题，其实放在线下零售也同样需要关注，到接下来的第二类问题，才真正开始有线上电商特色

2. 订单+用户的转化

想必各位都被问过，这个品类或者产品，一笔订单的转化成本是多少，这个店铺转化一个付费UV（User Visit）的成本是多少

你们猜得没错，这本质上又回到了AARRR模型，老生常谈

查理芒格在今年2月的投资人交流会上，谈到阿里巴巴是他犯过的最严重的错误之一，原话：

”我们被他们（即阿里巴巴）在中国互联网行业中的地位迷住了，但我没有意识到，他们仍然他妈的只是一家该死的零售商“

大佬都发话了。近年阿里进军本地生活做口碑，做线下新零售，都不顺利；近期马爸爸重新提出了”回归淘宝、回归用户、回归互联网“

零售商和电商的区别是啥？大家可以查一查沃尔玛的估值和亚马逊（当然还有AWS加持）、阿里巴巴的估值，一目了然

大家在分析的时候，如果还是过于聚焦上述的第一部分，那必然是有失偏颇的；所以除了用零售的利润视角看GMV外，还得能从流量的视角看GMV

GMV = PV × CTR × CVR × 客单价

请记住这个公式，本质就是AARRR模型的数学化，其中PV就是店铺或者短视频、直播间的访问人次，CTR（Click-Through-Rate）就是用户点击跳转的概率或者比例，CVR（Conversion Rate）是用户跳转后发生付费转化的概率

其中CTR和CVR一般会合为一个指标：GPM。就是每千次曝光带来的GMV

GPM指标很常用了，既是因为指标综合了用户从曝光到支付转化的全链路，也是因为能在各种分析场景下用

• 不同商品/内容载体的GPM比较：店铺货架电商、短视频、直播
• 不同商品价位的GPM比较：高中低价位
• 不同品牌/品类/商品的GPM比较
• 不同服务渠道的GPM比较：服务商、代理商、直营业务

当然了，因为篇幅关系，还有很多应用场景无法一一展开了；还没入行或者即将入行的新同学，完全可以先参加一些官方的训练营，能最高效地学习和体验诸多大厂实战案例；已经在业内的电商运营们，更应该多补充日常之外的场景，升职加薪本质就是大家身上经验和能力的变现

第三步：能理解流量的分配逻辑

上面聊到了GPM、PV、客单价、获客成本、订单转化成本，其实已经到了流量和用户运营的范畴，特别是现在电商里头内容电商（直播电商）的份额也越来越高

所以从平台视角，问题会演化到你的流量应该如何分配，特别是美团这样衣食住行+同城零售+货架电商的平台，用户流量应该怎么分配，一个大主端app如何协调各个入口的优先级，这些都是很有意思的问题

这里头除了收益，还会涉及很多生态问题，比如淘宝要处理白牌/SMB商家“出淘”的趋势，拼多多要不要承接，拼多多要不要做拼多多版的天猫等等，这些生态问题离不开一个核心，即流量有没有变得更”贵“！

先写到这里，等有时间再继续加更

四、达人电商直播数据大屏哪里看？

您可以在达人电商直播平台的官方网站或移动应用上观看数据大屏。这些平台通常会提供实时的数据统计和分析，包括观看人数、销售额、商品点击量等。您可以通过数据大屏了解直播的实时表现和效果，帮助您更好地了解受众群体和市场趋势，从而优化直播策略和提升销售业绩。

五、大数据背景下农村电商物流的特征？

随着大数据技术的应用，农村电商物流的特征也在不断发生变化。首先，物流网络逐渐完善，物流配送更加快捷高效；

其次，智能化技术的应用使得物流信息化，提升了运营效率；

再者，大数据分析能力的增强，为物流管理提供更全面和准确的数据支持。总之，在大数据背景下，农村电商物流的特征是高效、智能、信息化和实时化。

六、电商运营数据叫什么？

基础数据：IP，PV，日活/月活用户访问时长，人均浏览页面跳失率，购买转化率，重复购买率。

商品数据：价格，商品名称，商品链接，店铺名称，店铺链接，月成交（笔数），评价数。

经营性数据：营业额，销售目标。

经验性数据：市场分析，消费者分析，竞争对手分析。

总的来说，就是行业数据，同行数据，自己店铺数据。

七、电商罗盘数据怎么分析？

一．在后台当中直接查看

首先在直播时电商罗盘数据怎么查看方法当中，较为简单快捷的方式，便是商家在后台当中直接查看自己所需数据，并且由于它的直播间的自带功能，所以无需缴纳多余费用。一般情况能计算出用户与订单之间的比例，数据计算较为笼统，在详细数据方面比较模糊，如果是刚开始运营没有过多预算的商家，可以通过这一方式查看。

八、电商常用数据

电商常用数据

在当今激烈竞争的电子商务市场中，了解并利用数据是取得成功的关键。电商经营者需要根据各种指标和趋势来制定决策，使其业务保持竞争力并实现增长。本文将介绍一些电商常用数据，帮助您在电商运营中更加有效地利用数据。

1. 访问量和页面浏览量

访问量和页面浏览量是衡量网站流量的重要指标。访问量指的是网站每天或每月吸引的访问者数量，而页面浏览量则是指访问者在网站上浏览的页面总数。这些数据可以帮助您了解用户对您的网站的兴趣程度和互动情况。

您可以通过分析访问量和页面浏览量，确定哪些页面最受欢迎，哪些页面需要改进。同时，您还可以分析流量来源，了解哪些渠道带来了更多的流量，进而优化营销策略。

2. 转化率

转化率是指用户完成某种预期行动（如购买商品、订阅邮件等）的比例。这是衡量电商业绩的重要指标，可以反映用户对网站的信任度和购买力。

通过分析转化率，您可以了解哪些产品或页面具有更高的转化率，以及用户在完成购买之前经历了哪些流程。这可以帮助您优化购物体验，提高用户转化率，并增加销售额。

3. 客单价和复购率

客单价是指每个订单的平均金额，而复购率则是指用户再次购买的比例。这两个指标可以帮助您了解用户的购买习惯和价值，以及预测未来的销售额。

通过分析客单价和复购率，您可以确定高价值客户和低价值客户，并制定相应的营销策略。您可以通过提供个性化的推荐和折扣等方式，鼓励用户进行再次购买，提高复购率，并增加用户的生命周期价值。

4. 库存和销售速度

库存和销售速度是电商经营者必须关注的数据指标。了解库存和销售速度可以帮助您掌握商品的供应链和销售情况，以便及时调整库存和补充热销商品。

您可以通过分析库存和销售速度，确保库存不过量或过低，并避免因断货而错失销售机会。同时，您也可以根据销售速度，预测未来的需求量，并制定相应的采购计划。

5. 用户反馈

用户反馈是改进电商业务的宝贵资源。通过分析用户的意见、建议和投诉，您可以了解用户对产品和服务的满意度，并及时解决问题。

您可以通过收集用户反馈，并对其进行分类和分析，找出改进的方向和关键问题。同时，您还可以利用用户反馈来改善产品的设计和功能，提高用户体验，并根据用户需求进行产品创新。

6. 竞争对手分析

了解竞争对手的电商数据是保持竞争力的重要手段。通过分析竞争对手的销售额、市场份额、营销策略等数据，您可以了解竞争对手的优势和劣势，并制定相应的竞争策略。

您可以通过市场调研、竞争对手的官方网站和社交媒体等渠道，收集竞争对手的数据。通过对竞争对手的数据进行分析，您可以了解市场的趋势和发展方向，以及找到自己在市场中的差异化优势。

总结

电商常用数据对于提升电商业绩和竞争力至关重要。了解和分析这些数据将帮助您优化网站用户体验、提高转化率、增加销售额，并制定更具竞争力的战略。因此，作为电商经营者，您应该重视并善于利用各种数据分析工具，对电商常用数据进行监测和分析。

通过持续的数据分析和优化，相信您的电商业务会取得长足的发展和成功！

九、电商发展数据

电商发展数据是指与电子商务及其相关领域发展相关的数据统计和信息。随着互联网的普及和人们对网络购物的日益接受，电商发展数据成为了商业决策和市场分析不可或缺的重要工具。它可以提供关于消费者行为、销售趋势和市场竞争等方面的信息，帮助企业制定营销策略和优化经营模式。

消费者行为数据的重要性

消费者行为数据是电子商务领域最关键的信息之一。通过分析消费者的购买偏好、消费习惯和需求变化，企业可以更好地了解消费者的心理和行为特征，从而提供个性化的产品和服务。消费者行为数据可以帮助企业回答以下问题：

• 消费者在购买决策中最重视哪些因素？
• 消费者更倾向于在哪个平台购物？
• 消费者对于产品的价格敏感度如何？
• 消费者偏好在线支付还是货到付款？

销售趋势数据的应用

电商发展数据中的销售趋势数据可以帮助企业了解市场的发展动向和竞争局势。通过对销售数据的分析，企业可以把握产品的受欢迎程度、销售周期和季节性需求，以便制定更加精准的销售计划和库存管理策略。销售趋势数据还可以帮助企业发现新的销售机会和市场潜力，促进产品创新和业务拓展。

市场竞争数据的分析

电商发展数据中的市场竞争数据对于企业制定竞争策略和评估市场份额具有重要意义。通过分析竞争对手的产品定价、市场推广和销售模式，企业可以找到自身的竞争优势和差距，优化产品定位和差异化竞争策略。此外，市场竞争数据还可以帮助企业评估自身在市场中的地位，了解行业整体发展趋势和潜在风险。

电商发展数据的挑战

然而，获取和分析电商发展数据并不是一项易事。由于数字化时代的来临，每天都产生大量的数据，企业需要投入大量的时间和资源来收集、整理和分析这些数据。同时，数据的质量和真实性也是一个需要考虑的问题。不同平台和数据源之间的数据差异、数据可靠性和数据隐私等问题都需要企业进行慎重的评估和处理。

结语

电商发展数据对于企业的发展和竞争优势至关重要。它能够为企业提供关于消费者行为、销售趋势和市场竞争等方面的有价值信息，帮助企业制定更加科学和有效的经营策略。然而，利用电商发展数据也存在一定的挑战，企业需要加强数据分析能力，优化数据采集和处理流程，以确保数据的准确性和可靠性。

电商发展数据是指与电子商务及其相关领域发展相关的数据统计和信息。随着互联网的普及和人们对网络购物的日益接受，电商发展数据成为了商业决策和市场分析不可或缺的重要工具。它可以提供关于消费者行为、销售趋势和市场竞争等方面的信息，帮助企业制定营销策略和优化经营模式。 消费者行为数据的重要性 消费者行为数据是电子商务领域最关键的信息之一。通过分析消费者的购买偏好、消费习惯和需求变化，企业可以更好地了解消费者的心理和行为特征，从而提供个性化的产品和服务。消费者行为数据可以帮助企业回答以下问题： - 消费者在购买决策中最重视哪些因素？ - 消费者更倾向于在哪个平台购物？ - 消费者对于产品的价格敏感度如何？ - 消费者偏好在线支付还是货到付款？ 销售趋势数据的应用 电商发展数据中的销售趋势数据可以帮助企业了解市场的发展动向和竞争局势。通过对销售数据的分析，企业可以把握产品的受欢迎程度、销售周期和季节性需求，以便制定更加精准的销售计划和库存管理策略。销售趋势数据还可以帮助企业发现新的销售机会和市场潜力，促进产品创新和业务拓展。 市场竞争数据的分析 电商发展数据中的市场竞争数据对于企业制定竞争策略和评估市场份额具有重要意义。通过分析竞争对手的产品定价、市场推广和销售模式，企业可以找到自身的竞争优势和差距，优化产品定位和差异化竞争策略。此外，市场竞争数据还可以帮助企业评估自身在市场中的地位，了解行业整体发展趋势和潜在风险。 电商发展数据的挑战 然而，获取和分析电商发展数据并不是一项易事。由于数字化时代的来临，每天都产生大量的数据，企业需要投入大量的时间和资源来收集、整理和分析这些数据。同时，数据的质量和真实性也是一个需要考虑的问题。不同平台和数据源之间的数据差异、数据可靠性和数据隐私等问题都需要企业进行慎重的评估和处理。 结语 电商发展数据对于企业的发展和竞争优势至关重要。它能够为企业提供关于消费者行为、销售趋势和市场竞争等方面的有价值信息，帮助企业制定更加科学和有效的经营策略。然而，利用电商发展数据也存在一定的挑战，企业需要加强数据分析能力，优化数据采集和处理流程，以确保数据的准确性和可靠性。

十、电商最新数据

电商最新数据对于电子商务行业的发展来说至关重要。随着科技的迅猛发展，人们购物的方式也从传统的实体店转变为线上购物。因此，了解电商最新数据对于电商企业来说尤为重要。

消费者行为数据

电商最新数据中最关键的一类就是消费者行为数据。消费者行为数据可以揭示消费者在购买过程中的习惯和喜好。通过分析消费者行为数据，电商企业可以了解哪些产品更受欢迎，从而调整商品的推广策略。

例如，通过分析数据，发现某类产品在特定区域的销量非常高，电商企业可以选择在该区域增加库存，以满足消费者的需求。此外，消费者行为数据还能帮助企业预测销售高峰期，进而优化供应链和订单管理。

销售数据

电商最新数据中的另一个重要部分是销售数据。销售数据能够帮助电商企业分析商品的销售趋势和销售额。通过对销售数据进行深入分析，电商企业可以发现哪些产品具有较高的销售增长率，以及哪些产品存在销售瓶颈。

借助销售数据，电商企业可以制定更明智的库存管理策略，避免库存积压和断货现象的发生。此外，销售数据还能帮助企业了解竞争对手的表现，从而在市场竞争中保持竞争优势。

营销数据

电商最新数据中的营销数据对于电商企业的营销策略至关重要。通过分析营销数据，电商企业可以了解各种营销渠道的效果，并根据数据结果调整营销策略。营销数据可以包括点击率、转化率、回报率等指标。

例如，通过分析营销数据，企业可以发现哪个广告渠道带来的转化率更高，从而决定在接下来的推广活动中更加侧重该渠道。此外，营销数据还能帮助企业了解不同营销策略的效果，从而在推广活动中选择更合适的策略。

用户反馈数据

用户反馈数据对于电商企业来说具有重要意义。通过收集用户反馈数据，企业可以了解用户对产品和服务的意见和建议。用户反馈数据可以帮助企业及时改进产品和服务，提高用户满意度。

例如，通过用户反馈数据，企业可以了解哪些功能存在问题，从而及时修复。此外，用户反馈数据还可以用于产品改进和功能优化的决策过程中。

数据隐私和安全

电商最新数据的收集和使用必须遵循隐私和安全的原则。电商企业应该保护用户的个人信息和交易数据，确保这些数据不被未经授权的人访问或使用。

为了确保数据的安全性，电商企业应该建立安全的服务器和防火墙系统，定期更新软件和修补漏洞。此外，电商企业还应该告知用户他们收集哪些数据以及如何使用这些数据。

总结起来，电商最新数据对于电商企业的发展至关重要。通过分析消费者行为数据、销售数据、营销数据和用户反馈数据，电商企业可以制定更有效的战略，提高销售额和用户满意度。