电商营销数据分析
电商销售数据分析
电商销售数据分析电商行业近年来迅速崛起，成为了现代商业的重要组成部分。
电商平台的火爆发展，为企业提供了一个拓展市场、实现增长的有利渠道。
然而，随着电商市场竞争的日益激烈，企业面临着巨大的挑战。
为了保持竞争力，企业需要利用电商销售数据进行深入分析，以便准确把握市场动向和消费者需求，制定有效的销售策略。
一、数据收集和整理在进行电商销售数据分析之前，首先需要收集和整理相关数据。
数据来源可以包括企业自身销售系统、第三方数据平台和市场调研等途径。
收集到的数据需要按照一定的分类标准进行整理和存储，以方便后续的数据分析和应用。
二、销售额和订单分析销售额和订单是衡量电商业绩的重要指标。
通过对销售额和订单的分析，可以了解产品的销售情况和销售趋势。
可以通过以下几个方面进行分析：1. 销售额增长情况：对比不同时间段销售额的变化，分析销售额的增长趋势。
可以从整体销售额、不同产品线或不同渠道等维度进行分析。
2. 产品销售排名：根据销售额对产品进行排序，找出销售额较高的产品。
通过对销售排名的分析，可以了解产品的受欢迎程度，为产品优化和推广提供依据。
3. 用户购买习惯：通过对订单数据的分析，了解用户的购买习惯和偏好。
可以分析用户的下单时间、付款方式、购买频率等信息，为推出精准营销计划提供参考。
三、地域分析电商销售不受地域限制，可以遍及全国乃至全球。
通过对销售数据的地域分析，可以了解产品在不同地区的销售情况和市场潜力。
1. 地区销售排名：对不同地区的销售额进行排名，找出销售额较高的地区。
这有助于确定重点市场和优化分销策略。
2. 地域差异分析：比较不同地区的销售情况，分析地域之间的差异。
可以从消费水平、文化背景、人口结构等方面进行对比，为地域化营销提供依据。
四、渠道分析电商销售可以通过多种渠道进行，如自营网站、第三方平台、社交媒体等。
通过对不同渠道的销售数据进行分析，可以优化渠道选择和销售策略。
1. 渠道销售额占比：对比不同渠道的销售额占比，了解各渠道的贡献度。
电商平台运营数据分析
电商平台运营数据分析电商平台作为一种新兴的购物模式，已经深入人们的生活，并在全球范围内蓬勃发展。
随着电商平台规模的扩大和运营方式的多元化，了解和分析电商平台的运营数据变得尤为重要。
本文将通过对电商平台运营数据的分析，探讨其对电商平台经营决策的重要性。
一、用户行为数据分析用户行为数据是电商平台最重要的数据之一，通过对用户的浏览、收藏、购物车、下单等行为数据的分析，可以了解用户的兴趣、购买倾向以及消费能力。
在用户行为数据分析中，最常用的指标包括转化率、客单价、购买频次等。
例如，通过分析用户在购物车中的加购行为，可以了解用户对商品的兴趣偏好，进而调整商品的展示顺序和推荐算法，提高用户购买转化率。
同时，通过对用户购买频次的分析，可以判断用户的忠诚度和活跃度，进而针对不同用户群体进行差异化的运营策略。
二、销售数据分析销售数据是电商平台运营数据分析的关键指标之一，通过对商品销售额、库存周转率、退货率等数据的分析，可以了解商品的畅销情况和库存管理情况，从而优化供应链和采购策略。
例如，通过销售数据分析可以了解到哪些商品是热销产品，进而提前预测需求并加大采购力度。
同时，通过退货率的分析可以了解哪些商品存在质量问题或不受用户欢迎，进而调整供应商策略和售后服务。
三、营销数据分析营销数据是电商平台运营数据中至关重要的一部分，通过对广告投放数据、营销活动数据的分析，可以了解广告效果、促销活动的回报率等信息，从而优化营销策略。
例如，通过广告投放数据的分析可以了解哪些广告渠道对销售额和转化率影响最大，进而调整广告预算和渠道选择。
同时，通过对促销活动数据的分析，可以了解哪种营销活动对用户参与度和购买转化率影响最大，进而提供更具吸引力的促销策略。
四、供应链数据分析供应链数据是电商平台运营数据分析中的重要环节，通过对供应商的交货速度、库存周转率等数据的分析，可以优化供应链管理，提高运营效率。
例如，通过供应链数据的分析可以了解供应商的交货速度和产品质量情况，进而调整供应商合作关系和订单管理策略。
大数据分析在电商营销中的应用
大数据分析在电商营销中的应用一、前言电商平台的快速发展，对于商家来说，市场竞争也日益激烈，如何通过科学的数据分析，提高销售额，成为了商家需要面对的问题之一。
大数据分析技术的应用，为电商平台的营销提供了强有力的支撑。
本文将从电商平台数据分析、用户行为分析、精准化营销等几个方面，详细探讨大数据分析在电商营销中的应用。
二、电商平台数据分析电商平台数据分析是电商营销过程中非常重要的一环。
商家通过对平台数据的分析，可以更全面地了解电商平台上的商品销售情况、用户行为特征、销售渠道等等，进而发掘潜在市场和营销策略，提升销售业绩。
1.商品销售情况分析商品销售情况分析主要包括商品销售量、销售额、收益率等方面的数据分析。
商家通过该分析方法，可以了解哪些商品销售额高、哪些商品收益率高，并对商品的销售策略进行针对性的调整。
2.用户行为特征分析用户行为特征分析可以了解用户在电商平台上的浏览、购买、收藏等行为特点，为商家提供用户行为偏好及需求等有价值的信息。
3.销售渠道分析销售渠道分析主要是对不同销售渠道进行监测，从而找到哪些渠道的流量更高、转化率更高，并根据这些数据调整营销策略。
三、用户行为分析电商平台上的用户行为分析是电商营销中非常重要的一个环节。
用户的行为信息包括搜索、访问、浏览、收藏、购买等等，通过对用户行为进行分析，商家可以找到用户的需求和偏好，以此为基础制定更精细化的营销策略。
1.用户画像用户画像是将用户数据、用户行为、用户特征等方面进行综合研究后，得出用户的相关信息，包括年龄、性别、地域、消费习惯、购买偏好等信息。
商家可以根据用户画像，对用户进行分类、清单化管理，制定与之匹配的营销策略。
2.用户路径分析用户路径分析是对用户访问网站设置典型的页面路径，从而得出用户在这些路径上花费的时间和经历的页面。
这种分析有助于追踪并了解用户在电商平台上的行为规律，为商家提供更精细化的营销策略。
四、精准化营销精准化营销是电商平台营销的重要手段，其核心内容是通过大数据分析技术，基于用户画像和用户行为特征，制定和展开针对性的营销策略，以此来提高营销效果。
电商平台销售数据分析
电商平台销售数据分析随着互联网的发展，电商平台的兴起和蓬勃发展已经成为当今社会的一大趋势。
电商平台销售数据的分析对于电商企业来说是非常重要的，它能够为企业提供详尽的市场信息，帮助企业制定科学的营销策略和决策。
本文将从销售数据的收集、分析方法、重点指标等多个方面展开分析，解读电商平台销售数据分析的重要意义。
1. 数据收集电商平台销售数据的收集是分析的基础。
企业可以通过搭建自己的电商平台来自主收集销售数据，也可以通过与第三方电商平台合作来获取数据。
除了单纯的销售数据，还可以收集用户的浏览记录、购买记录、评价等多维度数据来分析用户行为和购买习惯。
2. 分析方法电商平台销售数据的分析方法有多种，常用的方法包括描述性分析、预测分析和关联分析等。
描述性分析主要通过统计分析来对数据进行整理和描述，比如销售额、销售量、利润率等指标的计算和对比分析。
预测分析则是通过历史数据来预测未来的销售趋势，可以帮助企业制定有效的销售计划和目标。
关联分析则是挖掘数据之间的关联关系，比如用户购买了商品A后更有可能购买商品B，从而为企业提供交叉销售的推荐策略。
3. 重点指标为了更好地了解销售情况和市场趋势，电商平台销售数据分析的关键是选择合适的重点指标。
常用的重点指标包括销售额、销售量、订单数量、转化率、客单价等。
销售额是企业的核心指标，可以反映出企业的销售能力和市场份额；销售量则是衡量产品受欢迎程度的指标；订单数量可以帮助企业了解销售周期和季节性需求；转化率则是衡量广告投放效果的指标；客单价可以评估每个顾客的价值，从而制定不同顾客的个性化营销策略。
4. 数据挖掘电商平台销售数据的价值不仅仅在于站在企业的角度进行分析，还可以通过数据挖掘等手段发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据挖掘可以帮助企业发现新的销售机会、提高用户体验和精准推荐等。
比如通过用户的购买记录和行为数据，可以根据用户的喜好和兴趣进行个性化推荐，提高用户购买的积极性和满意度。
如何进行电商数据分析
如何进行电商数据分析随着电商行业的飞速发展，各大电商平台都在积极探索数据分析技术，以提升营销效率和用户体验。
然而，对于初学者来说，如何进行电商数据分析还是一个难点。
本文将从数据收集、清洗、分析和应用四个方面，为大家详细介绍如何进行电商数据分析。
一、数据收集电商数据分析的第一步是数据收集。
在电商行业中，数据源十分广泛，如网站、移动端、社交媒体、物流、客服等。
我们可以通过以下几种方式来收集数据：1. 数据采集工具常见的数据采集工具有Google Analytics、百度统计、CNZZ等。
通过这些工具，我们可以获取网站流量、页面访问量、转化率、设备分布等数据。
2. 社交媒体监控社交媒体是电商产品宣传和销售的重要渠道。
通过社交媒体监控工具如Hootsuite、SproutSocial、Buzzsumo等，我们可以了解产品在社交媒体上的曝光度、受众反应以及竞争对手的情况。
3. 数据仓库数据仓库是一个可以收集和存储多个数据源的平台，如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake等。
通过将多个数据源整合到一个数据仓库中，我们可以更全面地了解用户行为和市场趋势。
二、数据清洗数据收集得到的数据往往存在不规范、重复、缺失等问题。
因此，在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
数据清洗的主要步骤包括：1. 去重通过去重，我们可以过滤掉重复的数据，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据格式化通过数据格式化，我们可以将数据转换为统一的格式，方便后续的数据分析和应用。
3. 缺失值填充在数据收集和存储过程中，往往会存在数据缺失的情况。
通过填充缺失数据，我们可以保证数据的完整性和准确性。
4. 异常值处理通过处理异常值，我们可以排除因数据收集过程中的数据错误和干扰，从而更准确地进行数据分析。
三、数据分析数据分析是电商数据分析的核心环节。
在这一步骤中，我们可以通过多种分析方法和工具，深入挖掘数据背后的意义。
电商平台销售数据分析及策略优化
电商平台销售数据分析及策略优化在当代数码时代，电商平台的崛起已成为了日常生活中不可或缺的一部分，电商平台也成为了各个领域中极具竞争力的领头羊。
而电商平台的核心是销售数据，如何对电商平台的销售数据进行分析，并据此进行策略的优化，成为了电商平台发展中的重要问题。
一、电商平台销售数据分析1、销售数据的收集在收集销售数据时，电商平台需要注意的有以下几点：（1）数据分类：销售数据的分类可以参照商品种类、市场分布、销售时间等多个方面，然后按照分类方式进行收集。
（2）数据的实时性：定时更新数据规则对于电商平台提高数据实时性至关重要。
（3）数据可靠性：销售数据的可靠性直接影响到数据分析结论的准确性，电商平台需要加强数据的备份工作，同时加强数据真实性的保证。
2、数据分析与数据的收集相比，数据的分析更加困难，因为需要对数据进行分类、比对、整合、统计等多个环节的操作才能得到真正的数据价值。
数据分析的关键点：（1）销售数据与利润数据之间的对比：这是判断一台平台是否获利的重要依据。
（2）数据发现：数据分析中最重要的环节，这一环节不仅仅是收集和相互比较，更重要的是从中发现潜在问题，将数据的本质隐藏起来，是数据分析的关键。
（3）客户行为分析：客户行为指的是顾客在购物过程中的操作和购买方式等内容，这种行为分析可以看出很多购物的潜在因素与难点。
二、电商平台策略优化1、营销策略的优化营销策略在电商平台中占据着至关重要的角色。
但如何在众多竞争对手中树立自己的优势，就需要对其营销策略进行优化，也会先需做好以下几个方面：（1）品牌推广：品牌推广是最简单、最直接，同时也是最有效的营销方式之一。
（2）社交营销：平台可以借助微博、微信、QQ等社交媒体，采取不同的推广方式，将品宣传推向大众。
（3）营销联盟：通过联合营销，打造更加具有吸引力的促销活动，增加平台的知名度。
2、购物体验的优化作为用户体验的利器，购物体验的优化，能有效地增加用户的忠诚度，同时也能促进其在平台上的消费率。
电商行业营销数据分析报告及优化策略
电商行业营销数据分析报告及优化策略第一章电商行业概述 (3)1.1 电商行业发展趋势 (3)1.1.1 消费者需求多样化 (3)1.1.2 新零售融合 (3)1.1.3 跨境电商崛起 (3)1.1.4 电商生态圈构建 (4)1.2 电商行业市场规模 (4)1.3 电商行业竞争格局 (4)1.3.1 市场集中度较高 (4)1.3.2 竞争格局多元化 (4)1.3.3 创新能力成为关键竞争力 (4)第二章市场营销数据分析 (4)2.1 营销活动效果分析 (4)2.2 用户画像与行为分析 (5)2.3 营销渠道分析 (5)2.4 营销ROI分析 (5)第三章用户增长策略 (6)3.1 用户获取策略 (6)3.1.1 精准定位目标用户 (6)3.1.2 优化广告投放 (6)3.1.3 营销活动策划 (6)3.1.4 社交媒体营销 (6)3.2 用户留存策略 (6)3.2.1 优化用户体验 (6)3.2.2 个性化推荐 (6)3.2.3 会员制度 (6)3.2.4 用户关怀 (7)3.3 用户活跃度提升策略 (7)3.3.1 丰富内容生态 (7)3.3.2 社交互动 (7)3.3.3 优化产品功能 (7)3.3.4 营销活动 (7)3.4 用户生命周期管理 (7)3.4.1 用户分群 (7)3.4.2 用户画像 (7)3.4.3 用户生命周期各阶段策略 (7)3.4.4 数据驱动优化 (8)第四章产品策略 (8)4.1 产品定位与优化 (8)4.2 产品组合策略 (8)4.3 产品促销策略 (8)第五章价格策略 (9)5.1 价格策略制定 (9)5.2 价格调整策略 (9)5.3 价格竞争策略 (9)5.4 价格敏感度分析 (10)第六章渠道策略 (10)6.1 渠道拓展策略 (10)6.2 渠道整合策略 (11)6.3 渠道营销策略 (11)6.4 渠道优化策略 (11)第七章促销策略 (11)7.1 促销活动策划 (12)7.2 促销效果评估 (12)7.3 促销资源分配 (12)7.4 促销策略优化 (13)第八章售后服务策略 (13)8.1 售后服务满意度分析 (13)8.1.1 满意度调查方法及数据来源 (13)8.1.2 满意度分析指标 (13)8.1.3 满意度现状分析 (13)8.1.4 满意度改进措施 (13)8.2 售后服务流程优化 (14)8.2.1 售后服务流程现状 (14)8.2.2 流程优化目标 (14)8.2.3 流程优化方案 (14)8.2.4 流程优化实施与监控 (14)8.3 售后服务成本控制 (14)8.3.1 售后服务成本构成 (14)8.3.2 成本控制目标 (14)8.3.3 成本控制措施 (14)8.3.4 成本控制效果评估 (14)8.4 售后服务差异化策略 (14)8.4.1 差异化服务理念 (14)8.4.2 差异化服务内容 (14)8.4.3 差异化服务实施策略 (15)8.4.4 差异化服务效果评估 (15)第九章电商行业营销趋势与预测 (15)9.1 电商行业营销趋势分析 (15)9.2 电商行业营销预测 (15)9.3 未来营销战略规划 (16)9.4 创新营销策略 (16)第十章营销优化策略实施与监控 (16)10.1 营销优化方案制定 (16)10.1.2 数据分析 (16)10.1.3 方案制定 (17)10.2 营销优化策略实施 (17)10.2.1 宣传推广 (17)10.2.2 社交媒体运营 (17)10.2.3 产品页面优化 (17)10.2.4 客户关系管理 (17)10.2.5 促销活动策划与执行 (17)10.3 营销优化效果评估 (17)10.3.1 数据收集与处理 (17)10.3.2 效果评估指标 (18)10.3.3 效果评估与分析 (18)10.4 营销优化持续改进 (18)10.4.1 问题诊断 (18)10.4.2 改进方案制定 (18)10.4.3 改进措施实施 (18)10.4.4 监控与反馈 (18)第一章电商行业概述1.1 电商行业发展趋势互联网技术的飞速发展，我国电商行业呈现出以下发展趋势：1.1.1 消费者需求多样化消费者对个性化、定制化需求的不断提升，电商平台逐渐向细分市场拓展，以满足不同消费者群体的需求。
电商运营怎么做数据分析
电商运营怎么做数据分析随着电商的快速发展，数据分析在电商运营中扮演着至关重要的角色。
数据分析可以帮助电商企业了解消费者需求、产品销售情况、运营效果等信息，从而优化产品、服务和运营策略，提高销售额和用户满意度。
那么，电商运营怎么做数据分析呢？下面从几个方面进行简要介绍。
一、数据收集数据分析的第一步是数据收集。
在电商运营中，可以通过网站流量统计工具、用户行为分析工具、营销活动跟踪工具等收集数据。
这些数据可以包括用户的访问量、页面停留时间、搜索关键词、购买行为、退货原因、用户评价等。
二、数据整理收集到的数据需要进行整理和归类，以便于后续的分析。
可以根据数据类型、时间、地域、用户属性等因素进行分类整理。
对于需要进行深入分析的数据，还可以进行数据清洗和预处理，以提高数据质量和准确性。
三、数据分析数据分析是数据收集和整理的下一步。
在电商运营中，常用的数据分析方法包括数据可视化、数据挖掘、统计分析等。
数据可视化可以通过直观的图表和报表展示数据，帮助电商运营人员更好地理解数据趋势和规律。
数据挖掘和统计分析可以通过算法和模型发现数据背后的规律和关联，为电商运营提供更深入的洞察和决策支持。
四、数据应用数据应用是数据分析的最终目的。
通过对数据的分析，电商运营人员可以发现用户需求、产品热点、运营瓶颈等信息，进而制定相应的策略和措施。
比如，在产品研发中，可以根据用户需求和市场趋势开发新产品；在运营策略中，可以根据用户行为和消费习惯制定个性化的营销方案；在售后服务中，可以根据用户反馈和退货原因改善服务质量。
总之，数据分析在电商运营中具有重要的意义，可以帮助电商企业更好地了解市场和用户，优化产品和服务，提高销售额和用户满意度。
因此，电商运营人员需要从数据收集、数据整理、数据分析到数据应用全方位掌握数据分析技能，不断提高数据驱动决策的能力。
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）1-4电商营销数据分析（
) (6分。
一共15题，每题一、单项选择题1 试题)
分(6
】【218316？归因模，中哪个不是yoGogleAnaltics型支持的因下面归模型）（
性．A 线次B．首互动．C 回归型模减衰．D 时间
C 。
标准答案为：C2 试题)
分(6
218320】【间为多少超时时个月？tng，认默情况下GooleAalyics列告的广系）（
A．月1个
．3个月B个 C．6月个2．D 4月
C。
标准答案为：C
试题3
(6分)
【218321】？围值范范面那个围不属于中nGoogleAalytics自定义维度中的下）（ HIT．A．话会B．户用C渠道．D
D D。
标准答案为：4 试题)
(6分
218335】【评用来估数据的集中程度？（）不哪下列个度量能均值．A
众数B．
准差C．标位D．中数
C C。
标准答案为：5 试题)
(6分
218336】【）。
的表查据询，其中示去重（函数是：数进q用果如使sl行 cte A．Sel B． Sum
xaM ．C．
ctnD． disti
D D。
标准答案为：6 试题)
(6分
218337】【 '能段值？（）下够匹配到面哪个字 Ce的LSQ语句中lik'AB% A． ABCD DB． AE Z C．XY AD． N
A A。
标准答案为：7 试题)
分(6
【218338】）（式以S中SQL的DEC表示何种方进？行排序 A随机．
由大到小B．到由小大．C
序排．D 权重
B。
标准答案为：B
试题8
(6分)
218340】【录QSL中实现数据记数的统计，使用）？哪个函数（ ANTCOU．
B． DITCTINS C． SUM SD． A
A A。
标准答案为：9 试题)
分(6
【218342】算法？（于法不属时间序列）算下列哪种 MSA． V IB． ARMA．C 指数平滑滑平指数．D
A 。
标准答案为：A10 试题)
(6分
【218510】？的M是种哪形式不百度SE所支持（）列下蹊．A 径区牌 B．品盟网 C．销营件邮．D．
D 。
标准答案为：D11 试题)
分(6
【218292】）技哪下面些技术不是算法术或算法型类？（
型回A．归模．决策树B滤．协同过C aeclD． Or
D 。
标准答案为：D12 试题)
分(6
218319】【？分时时间为多少钟超ialG情默认况下，oogeAnlytcs会的话）（分1A． 0钟 B．钟0 2分钟分3．C 0 D钟分6． 0
C。
标准答案为：C
试题13
(6分)
218322】【）（D常见的收费周列下哪个不是期？ CP．天A．月B周C．
击每次点D．
D D。
标准答案为：14 试题)
(6分
】【218325）是个正确的？（U以下关于V的定义，哪系没有他关任何行为都时．A UV定义只跟间有关，跟其页少个面用户浏览了UB． V反映了多 V仅仅发U生在页登C．陆高低喜了用户好的VD． U 高低代表
A A。
标准答案为：15 试题)
分(6
】【218326）说于跳出率，下列法错误。
的：是（关发生的指仅A．跳出是标针页对落地况反应入情网的站后第一进评．B 用来估用户的最后一个反应站户来用评估用进入网情后况 C．低量质量流外站着味意能可率出跳的高过．D．
C C。
标准答案为：
) 8分。
一共8题，每题二、多项选择题(1 试题)
(8分
】218349【） lytic户s中有哪几个是可配置的用角色？（ eGooglAna）、修改A删．管理用户：仅有用户权限（新增、除作协勾选用改：拥有除户管理外的后所：有功能；（注．B 修）步勾选和阅读分析同；、注资创建和分享个人源，如信息释中等心能C．协作：仅）勾选（注：勾选后阅读和分析同步用报：无任何配置权限告，仅能使析D．阅读和分
A,B,C,D A,B,C,D。
标准答案为：2 试题)
(8分
218355】【）。
说法正确的是：（新关于访问，下列问有访没一次访问，而之前新A．访问指并该问访为用户的第记录的比例访问（新用户）量B．用来衡新性准确问新访统计的e． Cooki删除会影响C，问次第二访访一次问，又产生生当果D．如用户在天既产第又属于老访问访新问，并在计算于既用为会系分网站析统认该户属网站新老访问量时分别加1
A,B,C,D A,B,C,D。
标准答案为：3 试题)
(8分
】【218357来中SQL哪些函数可以用做数）据算运？（
AVGA．
UNT B．CO M SUC． ECTD． SEL
A,B,C,D A,B,C,D。
标准答案为：4 试题)
分(8
218361】【）种因子分别是什么？（种RFM的三间时A．最近购买频率 B．购买额买金C．购效率D．订单有
A,B,C A,B,C。
标准答案为：5 试题)
(8分
】【218512包括：（。
）销的常见营目标
广推牌品．A．
销B．活动促引入量C．流化等）订D．完成转化（如单转化、试用转化、预订转
A,B,C,D 。
标准答案为：A,B,C,D6 试题)
分(8
218293【】）业哪些针对初级分析师的职工作要求？（下面能输出Sl操作能力和QL取数能力；基本数据cA．基本的Exe 力PPT、邮件。
、dWor等使用能，力包括助解到的维度、指标、模型的理，辅系B．日常数据体内涉及分析。
师其并承担中部分工作中高级转场景和业务需求用据数务识C．基本业务知的理解，能把业。
换和表达出来、投、入容、排期向领．D 规划出所负责域内数据工作方、内。
险管理数做产出等，并投入产出分
析和据风
A,B,C A,B,C。
标准答案为：7 试题)
分(8
】【218345（）值哪件stic中的事跟踪有些参数？可以设置yaAloGogenl rgoytA ．cae B． action
lebal ．C．
uevlaD ．
A,B,C,D。
标准答案为：A,B,C,D
试题8
(8分)
【218348】GoogleAnalytics能跟踪到商品的哪方面数据？（）
商品页浏览A．车购品加物B．商品商结算C．
订单品D．商
A,B,C,D A,B,C,D。
标准答案为：
单选D 【D 218341】A 【218354】【218315】
多选【】218350218511】ABCD 【】ABC 【】BD 218568ABCD218352AC 218353【】【ABCD 】218343ABC 218351【】【。