㈠ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析
電商平台應該分析的主要數據包括商品銷售數據、訂單數據以及用戶行為數據，具體分析方法如下：
一、商品銷售數據分析
時間維度分析：
- 同比與環比：通過對比不同時間段的銷售數據，分析銷售趨勢和周期性變化。
- 時間區間選擇：根據業務需求，選擇合適的時間區間進行分析，如年、季、月或周。
商品類別與價格維度分析：
- 商品類別分析：按商品類別統計銷量、好評率等數據，了解各類商品的受歡迎程度和市場表現。
- 價格分布分析：分析商品價格的分布情況，了解平台的均價、價格區間和主要消費人群定位。
- 關聯性分析：分析不同商品之間的關聯性，如哪些商品經常一起被購買，以優化商品搭配和推薦策略。
二、訂單數據分析
- 訂單量與訂單金額：統計訂單數量和訂單總金額，分析訂單的增長趨勢和盈利能力。
- 訂單轉化率：分析從瀏覽到下單的轉化率，了解用戶購買決策的過程和影響因素。
- 訂單來源分析：分析訂單的來源渠道，以優化營銷策略和渠道投放。
三、用戶行為數據分析
- 用戶訪問量：統計網站的訪問人數和訪問次數，了解用戶活躍度和關注度。
- 用戶路徑分析：分析用戶在平台上的行為路徑，了解用戶的瀏覽習慣、興趣和購買流程。
- 用戶留存率與復購率：分析用戶的留存情況和復購行為，了解用戶對平台的忠誠度和滿意度。
具體分析方法：
- 數據可視化：利用圖表、報表等工具將數據可視化展示，便於直觀理解和分析數據趨勢和變化。
- 對比分析法：通過對比不同時間段、不同商品類別、不同用戶群體等數據，發現差異和趨勢。
- 關聯分析法：利用數據挖掘技術發現數據之間的關聯性，為優化商品搭配、推薦策略等提供依據。
- 趨勢預測法：基於歷史數據和分析結果，預測未來的銷售趨勢和用戶需求變化。
綜上所述，電商平台應通過多維度、多層次的數據分析來深入了解市場動態、用戶需求和行為習慣，以制定更加精準的營銷策略和優化平台運營。