（纯手打，所以图有点长，为了方便大家，把原图放在文末了）
一般来说，整个数据运营分析的过程是这样的：
详细来说下。
即从线上店铺的各个方面抓取数据指标，电商运营分析的数据指标是一个很庞大的体系，主要分为8个类指标，120个细分指标。
如下图所示：（纯手打，图有点长，原图文末自取）
数据抓取就是要找准需要分析的数据指标，从店铺运营的各种数据中将这些目标数据指标抽出来，进行专门的检测和分析。
注：但并不是说这么多指标都要挨个抓取，到底该选择哪些指标往下看。
即分析任何可能对销售有影响的数据，其目的是理解当前趋势和消费者行为的转变。
上面我列出了总共120个数据细分指标，但在实际运营过程中，是不需要将这些指标全部分析的，当然这也不现实。
做电商数据运营必须要分析的几组数据：
下面详细讲一下，上述几组数据按分析角色可以划分为：
通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，并对这些数据进行分析统计，抽象出用户的信息全貌。
比如这种：
这样可以做到高流量的精准转化，提高整体的“支付转化率”。可以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。
获取新用户比留住老用户成本大得多，因此分析用户留存数据非常重要，研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。
销售行为中对客户留存的监测一般是采用销售漏斗，以该模板为例：CRM客户管理：
用户推荐对于电商来说非常重要，他们是品牌天然的品牌大使。主要包括：
依据数字化营销提高推广的RIO，是做电商数据运营最重要的环节之一，通过数据分析达到高效转化与品效相结合。
通过对ROI的分析，可以生成以下几种报告帮助决策者决策：
店铺转化率=(产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的访客人数)×100%，可以用以下指标来跟踪和优化：
给个参考：电商行业的平均转化率为2％，业绩最好的店铺通常会达到平均水平的两到三倍。
产品整体数据分为两个部分：销售表现和购物行为。
销量数据几乎反映了所有电商运营环节的效果：市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。总销售额是衡量线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一。
数据分析完成后就需要进行数据决策了，而做数据决策最重要的一环——生成业务数据报告。
数据报告的目的在于说明现有业务的优势与不足，并提出对于业务的合理优化建议，指导后续发展。
数据报告的生产可以借助一些数据分析工具，会比用Excel来的更简单一些，比如这种：
数据分析仪表盘
另外还有一些其他工具网站，按照自己的需求来就可以了，工具的选择也不要贪多，够用就行。
注意：数据报告不能只是简单的罗列数据，要实现业务知道的需求，还需要做到以下三点：
（1）对比：把数据放在一个合理的参考系中，通过对比来说明问题。比如：
对比数据，为什么订单数减少了但销售额增加了这是否是好事对比数据，为什么客单价提高了但利润率降低了这是否是好事对比数据，能否做到销售额增长，利润率提高，订单数增加怎么做
（2）转化：梳理整个业务流程和环节，计算分析各个环节的转化率并思考如何提高转化率。
（3）公式：从公式的角度进行指标拆分。比如：
销售总额=客单价*用户数。所以想要业绩增长就需要：吸引更多的用户；从每一个用户身上得到更多的钱。
（4）分类分析：电商中常见的分类分析思路就是拆分类目。比如：
平台的销售总额可以拆分成各一级类目的销售总额，一级类目再拆成二级类目，二级类目再拆分到店铺。
以上，数据分析是一个非常庞大而复杂的体系，靠我短短这几千字是说不完的，因此只能跟大家讲一些基本的。
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