电子商务（E-commerce）已经成为了现代商业发展的重要组成部分。随着越来越多的人们开始在网上购物，电商数据分析变得越来越重要。合理的数据分析可以帮助电商企业更好地了解消费者需求，提高销售额，增强市场竞争力。本文将介绍电商数据分析的基本方法和常用工具，并提供实际案例和教程。

1.电商数据分析基础知识

在进行电商数据分析之前，需要了解一些基础概念（拿出这张快被盘包浆了的图qwq）

• PV（Page View）：页面浏览量，即网站在一定时间内被访问的次数。
• UV（Unique Visitor）：独立访客数，即一定时间内访问网站的不同IP地址的人数。
• 转化率：指访问者与购买者的比率，是衡量网站销售能力的重要指标。
• 售后率：指退货退款率，是衡量电商企业售后服务质量的重要指标。
• 销售额：网站在一定时间内的销售总额。

2.电商数据分析常用工具

以下是电商数据分析中常用的工具：

• Google Analytics：Google提供的免费网站分析工具，可以统计网站的PV、UV、转化率等数据。
• Excel：可以进行基本的数据处理和可视化（vlookup，数据透视表，数组，sumifs等）
• SQL：结构化查询语言，用于管理关系数据库。
• Python：一种通用的编程语言，可以用于数据分析和机器学习。
• FineBI：具备海量数据处理能力（存储、融合、清洗、分析、查询），零代码基础也可轻松上手，通过拖拽式进行数据图表，可视化，数据报告制作。

3.电商数据分析案例和教程

下面就以FineBI为例，制作电商数据分析的可视化报告。以下是一个电商超市经营数据分析的案例：

3.1案例背景

网上超市是指基于互联网的在线超市销售平台。 本案例以某超市在 2014-2017 年共计4年的经营数据作为数据源，围绕配送分析、商品分析、利润分析、退货分析、客户分析等方面进行全面深入的分析。全面透彻的掌握经营情况，发现问题、发现爆款、发现利润点，让经营可知可控可预测，让经营因数据分析变得更加健康。

3.2分析思路

• 核心指标概览：经营指标汇总，商品销售怎样？经营趋势怎样？
• 配送数据分析：商品配送延期情况怎样？怎样才能选到最优的快递？
• 商品数据分析：由哪些明星产品和哪些亏损产品？
• 利润数据分析：哪些区域和用户能创造更大的利润？哪些产品利润有问题？
• 退货数据分析：退货趋势怎样？退货主要集中在哪些商品？如何避免？
• 客户数据分析：消费者分布如何？有哪些消费特征？

3.3 具体分析步骤

• 3.3.1核心指标： 把握核心经营指标，包括销售指标、利润指标和用户指标，同时大体了解商品销售情况以及历史经营情况。

在线预览链接：经营核心指标整体概览 ，您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习。

小结：畅销商品主要集中在技术类产品。从 2014 年-2017 年，经营情况呈现不断增长的趋势。同时，销售具有明显的季节周期规律，第四季度销售增长特别明显，建议提前做好商品库存储备。

• 3.3.2配送数据分析：研究各种快递物流的延期情况，以便商家和客户选择更好的快递合作商，避免因为快递物流原因造成的退货发生。

小结：数据结果显示，标准物流的选择占比最高（猜测是因为价格原因），超过了一半，但其延期发货情况较为严重；在不考虑物流价格等其他因素的情况下，建议优先选择一等物流。

• 3.3.3 商品数据分析：用商品销售分析去证明销售成果是非常有说服力的。主要围绕各品类销售占比、畅销商品、商品波士顿矩阵和帕累托以及相关明细表等分析方法和数据去发现产品销售的规律。

小结：该超市的明星产品类别主要有手机、餐椅、存储柜等。其中，桌子类虽然销售额占比较大（9.48%），但其利润为负数。同时，特别关注 图3 波士顿矩阵第二象限的产品，该产品利润非常高，但销售占比却很少，应该继续扩展市场和加大宣传。

• 3.3.4 利润数据分析：经营的一切着陆点都应该是利润，对利润做几个方面的分析，包括区域利润分析，客户利润分析，产品利润分析。

小结：该超市的商品在不同的消费群体、区域的销售利润存在一定的差异。①普通消费者的利润最大，特别是技术和办公产品利润优势特别突出，其次是小型企业，公司利润最小。②区域中，西部市场所获得的利润最大，其次是东部。为了开拓市场和提升例如，建议在中部和南部地区扩建仓库。③家具品类的餐桌、书架产品亏损严重，应重点关注，特别重视物流运输、市场费用和其他成本费用。

• 3.3.5 退货数据分析：围绕退货总体情况、历年退货情况、商品退货情况和退货区域等多个角度进行分析。

小结：①退货金额为 5.76 万，退货订单为 718 单，退货数量为 2848。②历年以来，退货情况有所好转，用户退货有逐年下降的趋势。③办公用品退货情况较为严重，其中，binders（胶粘）用品极为明显。

数据显示，退货情况较为严重，建议商家通过严把生产（或采购）质量关，减少运输、包装、装卸、配色等环节的失误和损耗，利用信息技术最短路径等方式达到这一目的。

• 3.3.6 客户数据分析：客户细分是为了能够深度分析客户需求，更好的应对客户需求的变化。通过合理，系统的分析，企业可以知道客户有哪些需求，分析客户的消费特征，更好的为运营提供可供选择的运营策略以及未来规划。

小结：①该超市重要客户占比较大，经营较为健康，应该继续重点关注重要客户，及时提供有效、高质的服务。②普通客户数量409个，占比最多；且其销售金额和销售数量以及订单数等指标也最多，应该作为重点关注和维护对象。

4. 更多精彩电商数据分析案例分享

结论

电商数据分析是电商企业提高销售额、增强市场竞争力的重要手段。本文介绍了电商数据分析的基本方法和常用工具，并提供了实际案例和教程。本文所有数据分析和图表可视化均为FineBI制作，FineBI提供免费个人版，您可点击下方按钮进入demo库在线试用。

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