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电商数据分析 120 项指标怎么用?一篇带你搭好自己的数据体系

电商数据分析 120 项指标怎么用?一篇带你搭好自己的数据体系 数据分析充电站
2025-11-17
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导读:这篇不逐个讲指标,而是帮你搞清楚一件事:有一份指标清单在手,到底怎么选、怎么搭、怎么用?实际运营中无需全部上阵,重点是学会挑、学会拆。

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做电商,大家都在“看数据”,但常见几个问题:

  • 指标一大堆,用起来却无从下手
  • 每天刷报表,但很难给出清晰结论

这篇不逐个讲指标,而是帮你搞清楚一件事:

有一份指标清单在手,到底怎么选、怎么搭、怎么用?

实际运营中无需全部上阵,重点是学会挑、学会拆


一、电商数据分析,本质就三件事

不管是店铺、独立站还是平台运营,数据分析都逃不出这三步:

  1. 数据抓取
    从店铺后台、广告平台、三方工具里,把和业务相关的数据拉出来
  2. 数据分析
    看清现在发生了什么(趋势/异常)找到变化的原因(是哪一环出了问题)
  3. 数据决策
    把分析结果写进一份“能指导行动”的报告明确:接下来要做什么、谁来做、做到什么程度算成功

120 个指标,是服务这三件事的“素材库”,不是要你每天一个个去挨个盯。

二、如何从 120 个指标里,选出自己的“必看组合”?

先有一个共识:并不需要也不可能把 120 项都分析一遍。

比较实用的做法是:

每个店先选 2–3 个大类,拆出 15–20 个“核心指标”作为日常看板。

1. 日常运营的“三大块”

这三块基本适用于所有电商业务:

  • 流量相关
    访客数(UV)、浏览量(PV)、新老访客占比
  • 订单相关
    订单数、有效订单率、销售额、客单价、毛利率
  • 转化相关
    下单转化率、付款转化率、放弃支付率

只要这三块搭好,你就能回答一个最关键的问题:

“我现在到底是流量不够、转化不好,还是赚得太少?”

2. 视情况加两块:网站 & 会员

如果你是自营站 / 品牌电商,可以再补两类:

  • 网站行为
    :平均浏览页数、访问深度、停留时长
  • 会员与复购
    :新老会员比例、复购率、生命周期价值(LTV)

到这里,一个小而完整的“经营总览看板”就够支撑你做日常判断了,剩下的指标以后可以按专题慢慢加。

三、从三个视角做数据分析:运营 / 店铺 / 商品

为了好落地,可以把指标按角色拆开,用三个问题来理解:

1)运营视角:谁在买?从哪来?还会不会再来?

① 用户画像:先知道“谁在买”

  • 年龄、性别、城市、消费能力
  • 访问时间段、设备类型、浏览习惯

用途:决定你该做什么内容、投什么人群、首屏主推什么货。

② 渠道来源:流量从哪来?

  • 每个渠道:访客数 + 支付转化率
  • 找出:“花得值”的渠道:ROI 高,可以加预算“看着多,卖得少”的渠道:重点排查落地页、商品匹配、页面体验

③ 用户留存:别只忙着拉新可以重点看三件事:

  • 购买频次:一年内平均买几次
  • 留存期:大概能保持活跃多久
  • LTV vs CPA:生命周期价值 要大于 获客成本

结论:运营侧最重要的,不是指标记住多少,而是 能用这些指标讲清楚:当下这一批人,值不值得继续花钱去留。

2)店铺视角:钱花得值不值?流量接得住吗?

① 营销推广 ROI

围绕“钱花得值不值”,店铺负责人可以看几类报告:

  • 渠道/活动 ROI:哪个渠道/活动带来的成交更划算
  • 优惠与利润:做满减/折扣时,销售额和毛利是否同步增长
  • 合作方贡献:达人、联盟、合作商带来的订单与销售额

目的是:

下一笔钱,砍掉亏的,放大赚的。

② 店铺转化率

关键公式只有一个:

店铺转化率 = 产生购买的顾客数 ÷ 到达店铺的访客数 × 100%

常搭配看:

  • 销售转化率(总成交)
  • 平均订单金额(AOV)
  • 放弃购物车率

这三者能帮你判断问题更偏向:

  • 页面/详情做得不好
  • 价格策略不合理
  • 商品本身不够打动人

3)商品视角:什么在赚钱?什么在拖后腿?

① 产品整体表现

可以按两块看:

  • 销售表现:销量、销售额、毛利率、退货率
  • 购物行为:商品详情页访问量、加购次数、结算次数、最终购买人数

② 销量 = 所有动作的“期末成绩单”

销量不仅反映产品本身,也集中体现:

  • 你的投放策略对不对人
  • 你的价格和竞品比有没有优势
  • 商品组合有没有“主力 + 辅助 + 引流款”的结构

一句话:

看到销量异动,不要只看一列“数量”,往回沿着“流量—转化—利润—退货”这一条线查。

四、从数据到决策:如何做一份“能落地”的报告?

数据分析完成后,最后一步是把发现转化成决策建议。可以用一个简单的框架:

1. 结论先行
  • 本周期整体表现如何?(增长/下滑/稳定)

  • 最大的亮点 & 最大的问题分别是什么?

2. 用数据证明这个结论
  • 展示关键指标的趋势图或对比图(环比、同比)

  • 指出异常节点、关键变化点

3. 给出可执行的优化建议

针对每个问题,列出:

  • 要做的动作

  • 负责的人

  • 预期目标 & 验证指标

  • 复盘时间

4. 借助工具固化指标体系

可以用数据分析工具/BI 工具/可视化看板,把“120 项指标清单”按模块配置成:

  1. 日看板(实时经营)
  2. 周/月复盘看板(活动/策略复盘)
  3. 专题看板(投放、商品、会员等专题分析)

五、怎么用好那份 120 项指标清单?

120 项指标听起来很多,但可以这样落地:

先选 10–20 个最关键的指标

围绕“流量–订单–转化–利润–用户”,搭一块日常经营总览看板。

再根据阶段重点扩展

要拉新,就多加用户来源、新客相关指标要提利润,就多加客单价、毛利率、退货率等指标要做品牌长期价值,就多看复购率、LTV、会员指标

最后再回到 120 项清单

把清单当作“菜单”,按需点菜,而不是一次性全吃完。

只要方向清晰、结构搭好,你就不再是“被数据追着跑”的人,而是能用数据主动驱动业务的人。

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