电子商务网站核心数据分析
电子商务的电子商务数据分析
大数据处理技术
随着电子商务数据的爆炸式增长，大数据处理技术变得越来 越重要。大数据处理技术能够快速、准确地处理大量数据， 为企业提供实时的分析和洞察。
大数据处理技术包括分布式计算、流处理、批处理等，这些 技术可以帮助企业快速处理和分析海量数据，从而更好地把 握市场机遇和应对竞争挑战。
数据可视化技术
04 电子商务数据分析挑战与解决方案
CHAPTER
数据质量挑战与解决方案
挑战
数据质量低，如数据不完整、不准确或过时，可能导致分析结果不可靠。
解决方案
建立数据质量管理和校验流程，定期检查数据准确性，通过数据清洗和预处理 技术来提高数据质量。
数据安全挑战与解决方案
挑战
数据泄露和安全风险可能导致隐私侵犯和商业损失。
案例二：某电商平台的销售预测分析
总结词
通过销售预测分析，预测未来一段时间内的 销售额和销售量，提前调整库存和营销策略 。
详细描述
该电商平台利用历史销售数据和外部市场数 据，通过数据分析工具进行销售预测分析。 根据预测结果，该平台提前调整了库存和营 销策略，确保未来一段时间内的销售额和销 售量能够达到预期目标。同时，该平台还利 用预测结果对供应链进行了优化，降低了库
数据挖掘技术包括关联分析、聚类分 析、分类和预测等，这些技术可以帮 助企业发现隐藏在数据中的模式和关 系，从而制定更加精准的营销策略和 决策。
机器学习技术
机器学习技术是电子商务数据分析的重要分支，它利用计算机算法让机器自动学 习和改进，而不需要人工干预。
通过机器学习技术，企业可以对客户的行为和偏好进行预测和分类，从而更好地 满足客户需求和提高客户满意度。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机 、朴素贝叶斯等。
电子商务B2B网站数据分析方法
年底前做的最后一项工作是，根据我们的业务特点，建立了整体B2C运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们WEB版的数据分析后台，明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以数据为指导思想，来发现问题，解决问题，逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。
第一项：日常性数据(基础)流量相关数据：IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例;订单相关数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率;转化率相关：下单转化率、付款转化率。
简要说明：因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件)，所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。
因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。
由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。
第二项：每周数据分析(核心)用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。
网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率;这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。
来说明下重要的数据指标：跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。
我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。
电子商务运营中的数据分析技巧
电子商务运营中的数据分析技巧随着互联网的快速发展，电子商务已成为国民经济发展的重要组成部分。
而在电子商务运营中，数据分析技巧的应用显得尤为重要。
本文将从销售、客户、产品、运营等角度，探讨电子商务运营中的数据分析技巧。
一、销售数据分析销售数据分析是电子商务运营中最为常用的数据分析技巧。
而在销售数据分析中，最为基础的指标是“转化率”。
转化率指的是通过广告引流、搜索、推荐等途径进入网站的用户中，最终进行实际交易的用户占总用户数的比例。
除此之外，销售数据分析还需要关注以下指标：1、销售额：销售总额即为所有的订单金额总和，是判断一个网站营收以及商业模式效益的关键指标。
2、订单量：订单量指的是所有购买者购买的订单数，能够直接反映网站的受欢迎程度和用户忠诚度。
3、客单价：客单价指的是平均每个订单的金额，是衡量用户购买力的重要指标。
二、客户数据分析客户数据分析是衡量网站用户价值和优化用户体验不可或缺的环节。
在客户数据分析中，最为基础的指标是“用户留存率”。
在所有新注册的用户中，经过一段时间后依然保持活跃状态的用户占总用户数的比例，即为用户留存率。
除此之外，客户数据分析还需要关注以下指标：1、复购率：复购率指的是网站的用户中有多少人进行过多次购买，可以帮助电商企业了解客户忠诚度和总体购买需求。
2、用户流量来源：用户流量来源指的是用户来访网站的来源，如搜索引擎、社交媒体、广告等，可以帮助电商企业决策是继续增加某渠道的投入，还是降低某个渠道的营销费用。
3、用户购买行为：用户购买行为包括了用户购物前通过搜索、浏览等方式获取的信息、用户进入网站后浏览商品的热度图以及用户离开网站前放弃购物的原因。
三、产品数据分析产品数据分析从产品的角度出发，通过深入分析产品客观数据，为 e 平台提供合理的产品原型、优化方案，提高产品质量，最终实现营收增长。
在产品数据分析中，最为基础的指标是“用户评价”。
除此之外，产品数据分析还需要关注以下指标：1、热销商品与滞销商品：热销商品与滞销商品作对比可以帮助电商企业更好地评估自己的产品销售。
电商平台的数据采集与分析
电商平台的数据采集与分析随着电子商务的发展，电商平台做为电子商务的重要形态之一，已成为消费者购物的主要渠道。
在电商平台内，商家的交易、用户的搜索、业绩统计、商品排行等一系列数据的产生，为平台运营提供了大量的数据资源。
如何有效地利用这些数据并转化为商业价值，已成为电商平台赢得竞争的必须要掌握的技能之一。
因此，电商平台数据采集与分析功能的完善就显得尤为重要。
一、数据采集从数据分析的角度来看，电商平台的数据源至关重要。
数据的准确性和完整性直接决定了后续分析得出的结论的可信度和准确度。
电商平台应当根据自身的特点和业务需求制定相应的数据采集策略。
首先，电商平台需要关注的是网站访问者的行为。
平台应当通过用户访问记录来了解用户的访问情况，分析它们的热点、时间和持续时间等特征以及重复访问情况，在此基础上，计算网站访问量、访问者数和日均访问量等指标。
同时，还可以利用关键词分析实现对用户搜索行为的跟踪，获取搜索广告等数据，确定广告投放的优化策略。
其次，电商平台还应当关注销售环节的数据收集。
电商平台的商品销售数据源主要包括商品信息、订单信息、支付信息和物流信息等。
商家在平台上发布商品信息时，需要记录商品信息、价格、描述、图文内容等，这些对于后续的销售分析和提升销售的效果有很大作用。
订单信息记录涉及到下单时间、用户id、订单编号、支付信息、配送信息等详细信息，商家可以通过订单信息判断产品销售状况，分析热门商品和最佳销售时间等。
而支付信息和物流信息记录，则可以有效的缩短物流时间和提高物流效率，提高用户满意度。
二、数据分析在电商平台中，通过对平台的数据进行深度分析，可以有效预测用户需求、实现精准营销、制定明确的优化策略，提高电商平台的营收。
数据分析通过数据挖掘、模型预测和商业智能分析等方法，可以对平台的订单、商品、用户等方面进行多维度的分析。
首先，电商平台可以通过数据分析预测用户需求，从而优化商品的推荐以达到更好的销量。
用户的喜好和需求是影响他们购物行为的重要因素。
电商数据分析报告总结
电商数据分析报告总结随着互联网的快速发展，电子商务在全球范围内迅速崛起。
电商平台成为了商家展示商品和进行交易的重要渠道之一。
然而，随着竞争的加剧，电商平台需要不断分析和调整策略，以保持市场竞争力。
本报告旨在分析电商平台的数据，并总结其中的关键结果和趋势，为决策者提供有价值的信息。
1. 总体概述电商平台是一个多元化的市场，不仅包含了B2C（企业对消费者）的交易方式，还包括了C2C（消费者对消费者）的交易模式。
在过去的一年中，我们的电商平台经历了稳步增长，交易额增加了30％，用户数量达到了2500万，订单量增加了20％。
2. 用户分析用户是电商平台最重要的资产之一。
通过对用户数据的分析，我们可以了解用户的消费习惯和行为，从而进行精准营销和用户个性化推荐。
结合用户画像和行为分析，我们可以得出以下结论：- 平台的核心用户群体主要是25-35岁的年轻人，他们是高消费力的主力军。
- 移动端用户在整体用户中占比超过70％，因此移动端的体验优化至关重要。
- 用户在购物过程中更看重商品的品质、价格和物流速度，因此我们需要加强与供应商的合作，保证商品质量和发货速度。
3. 商品分析商品是电商平台的核心竞争力之一。
通过对商品数据的分析，我们可以了解当前市场上最受欢迎的商品，从而优化产品策略和库存管理。
以下是我们对商品数据的分析结果：- 电子产品、时尚服饰和家居用品是最热门的商品类别，销售额占比超过60％。
- 跨境电商的兴起使得进口商品越来越受到消费者的欢迎，我们可以在供应链管理上加大对进口商品的投入。
- 在销售商品策略上，我们应该注重社交媒体的营销，提高品牌知名度，吸引更多的目标客群。
4. 营销策略分析营销活动是吸引用户和促成销售的重要手段。
通过对营销活动和广告数据的分析，我们可以评估不同策略的效果，进而优化我们的市场推广活动。
以下是我们对营销策略的分析：- 通过社交媒体和搜索引擎广告，我们可以实现精准广告投放，提高转化率。
电子商务中的数据挖掘和分析技术
电子商务中的数据挖掘和分析技术电子商务在互联网时代已经成为了一种趋势，越来越多的企业在进行电子商务的实践。
电子商务的核心在于数据，随着电商的不断发展，数据量也在不断增加。
如何对这些海量数据进行分析，挖掘其中蕴藏的价值，成为了电子商务领域需要解决的一个问题。
一、电子商务中的数据挖掘概述电商是依赖数据实现交易的领域，包含了大量的数据，诸如产品属性、流量、浏览记录、用户偏好、订单数据，市场环境等，这些都属于非结构化数据。
数据挖掘技术能对这些海量数据进行分析、提取有效信息、分析蕴含在非结构化数据中的规律和趋势，为企业提供科学经验，支持企业决策。
二、电子商务中的数据分析技术在电子商务中，数据分析是提升网站运营效率和效果的有力工具，数据分析技术主要包括以下几种:1. 用户行为分析对于卖家而言，了解用户的访问记录、交易记录等信息非常重要。
企业可以依托各类数据分析方法，获取用户的态度、目标和需求，深入分析用户行为，提高网站的推广效率和转化率，从而提高企业盈利水平。
2. 数据挖掘技术电商领域中，数据挖掘技术是一种针对非结构化数据进行探索发现有用信息的方法。
通过对各类数据分析软件的数据集挖掘，可以快速发现业务数据中隐藏的信息项，有利于优化业务模式。
3. 多维数据分析多维数据分析是一种能够将数据挖掘和分析方法用于多维数据集，以对数据集的数量和品质进行深入分析的方法。
通过多维数据分析，企业可以了解到和展现出易于理解的数据趋势，从而为企业决策提供更全面的依据和应对方案。
4. 推荐算法对于电子商务企业而言，推荐算法是提高企业装备推广效率的一种重要工具。
推荐算法基于分析用户行为数据，通过用户所浏览的商品、下单的商品、评价的商品等信息，提供建议或推荐商品，提供更好的消费体验。
三、数据挖掘与电子商务发展的关系数据挖掘技术在电子商务领域中的应用已经成为企业进行业务分析、决策分析的重要手段，数据挖掘技术的不断提高也必须伴随着企业自身技术的发展。
电子商务数据分析有哪些关键指标
电子商务数据分析有哪些关键指标在当今数字化的商业世界中，电子商务已经成为了企业发展的重要渠道。
而对于电子商务企业来说，数据分析是优化业务、提升业绩的关键手段。
通过对关键指标的监测和分析，企业能够深入了解自身的运营状况，发现问题和机会，从而制定更加科学有效的决策。
那么，电子商务数据分析中有哪些关键指标呢？一、流量指标1、访问量（Visits）访问量是指在一定时间内访问网站的总次数。
它是衡量网站受欢迎程度的基本指标之一。
访问量的增加通常意味着更多的潜在客户，但需要注意的是，访问量并不一定直接转化为购买行为。
2、独立访客数（Unique Visitors）独立访客数是指在一定时间内访问网站的不同用户数量。
与访问量相比，独立访客数更能反映网站的真实受众规模。
通过分析独立访客数的变化趋势，可以了解网站的吸引力和用户粘性。
3、页面浏览量（Page Views）页面浏览量是指在一定时间内用户浏览的页面总数。
它可以反映用户在网站上的参与程度和浏览深度。
较高的页面浏览量可能表示用户对网站内容感兴趣，但也可能是因为用户在网站上迷失方向或难以找到所需信息。
4、跳出率（Bounce Rate）跳出率是指用户在访问一个页面后就离开网站的比例。
高跳出率通常意味着网站的内容或用户体验存在问题，无法吸引用户继续浏览。
例如，如果用户进入产品页面后立即离开，可能是因为页面加载速度慢、产品描述不清晰或者价格不合理。
5、平均访问时长（Average Visit Duration）平均访问时长是指用户每次访问网站的平均停留时间。
较长的平均访问时长表示用户对网站的内容更感兴趣，或者在网站上能够找到有价值的信息。
然而，如果平均访问时长过长，也可能是用户在网站上遇到了操作困难或者导航不清晰的问题。
二、销售指标1、订单量（Orders）订单量是指在一定时间内完成的交易订单数量。
它是衡量销售业绩的直接指标之一。
订单量的增长通常意味着销售额的增加，但需要关注订单的质量和利润情况。
电子商务平台的数据统计与分析
电子商务平台的数据统计与分析随着电子商务的兴起，电子商务平台越来越多，数据统计与分析变得至关重要。
准确的数据分析可以帮助平台提高销售额，改善用户体验，并根据用户行为进行针对性的营销。
本文将探讨电子商务平台的数据统计与分析。
一、数据的采集电子商务平台的数据统计与分析需要先进行数据采集。
数据采集包括平台访问量、用户人数、用户地理位置、用户浏览商品信息等。
对于不同的平台，数据采集的方式也不同。
目前市面上常用的数据采集方式有以下几种：1. 网站统计工具网站统计工具是最常用的数据采集方式，在电子商务平台中也是使用最广泛的方式之一。
常用的网站统计工具有百度统计、Google Analytics、CNZZ等。
这些工具可以分析访问量、来源、页面停留时间等数据，可以帮助平台快速了解网站基本信息。
2. 数据库采集数据库采集是对平台库内数据的搜集和分析，可以查看用户的消费记录、交易量、订单量，从而了解平台销售状况。
该方式需要技术人员进行数据库连接和数据提取，对于平台内部人员具有较高的技术难度。
3. 第三方工具采集除了平台自身的数据采集方式，目前市面上还有很多第三方数据采集工具。
大多数第三方工具可通过API接口来采集平台上的数据。
使用第三方工具可以减少平台的资源占用，但需考虑第三方工具的可靠性和适用性。
二、数据统计数据采集完成后，需要对采集来的数据进行统计。
数据统计可以帮助平台了解各项指标的表现情况，进行有效的业务决策。
1. 流量统计流量统计是对平台的访问量进行搜集和分析，较为常见的指标有独立访客数、点击次数、人均访问时长和页面停留时间。
流量统计对于电商平台来说格外重要，访客数量和流量趋势越高，平台交易就越繁忙。
2. 用户统计用户统计是对平台注册用户、活跃用户的搜集和分析。
用户活跃是指在一段时间内，访问网站的用户数量占总用户数的比例。
活跃用户是电商平台长期稳定运行的重要指标，可以通过用户粘性和消费转化等技巧来提升平台业绩。
电子商务数据分析
电子商务数据分析电子商务在当今数字化时代发展迅猛，海量的数据产生并储存于各个电商平台。
这些数据蕴含了海量的商业信息与潜在价值，通过数据分析，企业可以更好地了解市场、优化营销策略、改进产品和服务，进而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
一、电子商务数据的分类与来源在开始电子商务数据分析之前，我们首先需要了解电子商务数据的分类与来源。
电子商务数据主要分为三类：用户数据、交易数据和运营数据。
用户数据包括用户的个人信息和购买行为等；交易数据记录了用户的购买过程和交易金额等；运营数据则涵盖了网站流量、广告点击率和用户评论等。
这些数据来源于多个渠道，如电商网站、移动应用、社交媒体平台等。
通过收集和整理这些数据，可以形成一个全面而丰富的数据集，为后续的数据分析提供基础。
二、电子商务数据分析的意义和方法1. 分析意义电子商务数据分析对于企业来说具有重要意义。
它能够帮助企业深入了解消费者的购买行为、偏好和需求，为企业制定针对性的营销策略提供依据。
同时，数据分析还可以为企业的产品研发提供指导，通过分析用户的评价和反馈，企业可以快速了解到产品的优点和不足，从而进行改进和优化。
2. 分析方法在电子商务数据分析中，有多种方法可以使用。
以下是其中的几种常见方法：（1）统计分析：通过统计分析，可以了解用户的人口统计信息、购买行为等。
常用的统计指标有用户平均消费金额、转化率、复购率等。
（2）数据挖掘：数据挖掘是一种通过挖掘大量数据，提取其中有用信息的过程。
它可以帮助企业发现用户的隐藏需求、分析产品的市场趋势等。
（3）基于机器学习的预测模型：通过建立预测模型，可以根据过去的数据预测未来的销售量、用户转化率等，为企业的决策提供依据。
三、电子商务数据分析的应用案例1. 用户行为分析通过用户行为分析，企业可以了解用户的兴趣爱好、喜好和需求，从而为用户提供更加个性化的服务和推荐。
例如，通过分析用户过去的购买记录和浏览行为，电商平台可以向用户推荐相关的产品和优惠活动，提高用户的购买转化率。
电商运营数据分析的要点与步骤
电商运营数据分析的要点与步骤随着电子商务行业的快速发展，电商运营数据分析在决策制定和业务优化中起着越来越重要的作用。
通过对运营数据的准确分析和解读，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高效率和利润。
本文将介绍电商运营数据分析的要点与步骤，帮助企业把握数据分析的核心内容和流程。
一、数据收集与整理在进行电商运营数据分析之前，首先需要进行数据的收集与整理。
数据的来源可以包括网站流量统计工具、销售系统、客户关系管理系统等。
不同的数据源需要建立有效的数据连接，以确保数据的完整性和准确性。
同时，还需要对数据进行预处理和清洗，解决数据缺失、异常和重复等问题，确保数据的质量可靠。
二、关键指标的确定在电商运营数据分析中，关键指标的确定非常重要。
关键指标是用来衡量和评估电商运营情况的重要指标，可以直接反映出企业的经营状况和效果。
常见的关键指标包括网站访问量、访客转化率、订单量、销售额、客单价、复购率等。
根据企业的特点和目标，确定适用的关键指标，并进行监测和分析。
三、数据分析方法的选择电商运营数据分析涉及到多种方法和技术。
根据企业的需求和条件，选择合适的数据分析方法是非常重要的。
常见的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、数据可视化等。
统计分析可以提供对数据的描述和总结，通过建立统计模型来识别影响因素和规律。
数据挖掘可以发现数据中的隐藏模式和关联规律，通过建立预测模型来进行市场预测和商品推荐。
数据可视化可以通过图表、图形等形式直观地展示数据，帮助人们更好地理解和分析数据。
四、数据分析与决策支持通过对电商运营数据的分析，可以为企业提供决策支持。
数据分析的结果可以揭示出问题所在、机会所在，并帮助企业制定相应的运营策略和决策方案。
例如，通过分析销售数据，可以了解到哪些产品销售量较大，根据需求调整库存和补充货源；通过分析用户行为数据，可以了解用户的购买偏好，通过个性化推荐提升用户购买转化率。
五、数据监测与反馈电商运营数据分析是一个持续的过程，需要不断地进行数据监测和反馈。
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电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析
电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。
通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。
基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。
一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。
我们先来说说流量来源分析。
电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。
流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。
流量分析一般一奥分析以下内容：
网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少
搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。
如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。
网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。
一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。
网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。
如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。
推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。
一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。
其次是流量效率分析
流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：
到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。
一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。
这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。
二跳率：这个也是为了分析流量的有效性。
如果是有效流量的话，一般会有合理的二跳。
如果是虚假点击的话，一般是没有二跳的。
但是也不排除有部分作假很厉害的网站能做出二跳，比如PPLIVE，当年洪成浩做投放的时候，我们的广告直接连接到广告专题页，二跳是15%左右，但是PPLIVE居然有60%的二跳！最主要的是一个转化都没有。
差点把我们的图片图服务器点瘫痪，这个就太过分了。
PV/IP比：一般来说，有效的流量，网站内容比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV。
如果PV/IP比能达到3以上的话，一般说明流量比较真实，网站内容也不错。
但是如果低于3的话，并不代表流量不真实，也可能是网站本身的问题。
如果PV/IP过高的话，也可能有问题，比如人力重复刷新等，要谨慎对待。
订单转化率：这个是最最核心的数据了，没有订单转化率，其他一切都是免谈！某些牛B的B3C能做到4%的提袋率！某些却仅仅是0.1%，努力吧，众B2Cer们。
站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下：
页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。
参照最终的销售比例，优胜劣汰，用以调整销售结构。
场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。
比如说，首页到达了10000用户，伺此后的数据分别是8000-5000-1000-50-5，购物车到订单提交页的相差比较大，大概就能看出来是购物车出了问题，需要改进。
频道流量排名：各个频道流量的排名，主要用来考虑产品组织的问题。
站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。
用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。
突然的大比例的离开网站，往往预示这问题的存在。
最后是用户特征分析：
用户停留时间：这个放在用户特征分析里有些牵强。
而且目前监控用户停留时间的方式是：用户到达时间-用户离开时间，但是用户什么时候离开很难准确判断，这种数据仅作参考，一般停留时间越长网站粘性越好。
如果用户停留时间超过1个小时，基本就是假流量，或者用大打开网页忘记关了，呵呵。
新老用户比例：老用户比例越高，证明用户忠诚度不错。
但是
还要考虑绝对量，不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。
用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。
这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。
电子商务网站的基本数据分析就是以上这些，作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题，进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。
这些都是电子商务很重要的基础工作，希望能为大家的利润做出贡献。