㈠ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析
电商平台应该分析的主要数据包括商品销售数据、订单数据以及用户行为数据，具体分析方法如下：
一、商品销售数据分析
时间维度分析：
- 同比与环比：通过对比不同时间段的销售数据，分析销售趋势和周期性变化。
- 时间区间选择：根据业务需求，选择合适的时间区间进行分析，如年、季、月或周。
商品类别与价格维度分析：
- 商品类别分析：按商品类别统计销量、好评率等数据，了解各类商品的受欢迎程度和市场表现。
- 价格分布分析：分析商品价格的分布情况，了解平台的均价、价格区间和主要消费人群定位。
- 关联性分析：分析不同商品之间的关联性，如哪些商品经常一起被购买，以优化商品搭配和推荐策略。
二、订单数据分析
- 订单量与订单金额：统计订单数量和订单总金额，分析订单的增长趋势和盈利能力。
- 订单转化率：分析从浏览到下单的转化率，了解用户购买决策的过程和影响因素。
- 订单来源分析：分析订单的来源渠道，以优化营销策略和渠道投放。
三、用户行为数据分析
- 用户访问量：统计网站的访问人数和访问次数，了解用户活跃度和关注度。
- 用户路径分析：分析用户在平台上的行为路径，了解用户的浏览习惯、兴趣和购买流程。
- 用户留存率与复购率：分析用户的留存情况和复购行为，了解用户对平台的忠诚度和满意度。
具体分析方法：
- 数据可视化：利用图表、报表等工具将数据可视化展示，便于直观理解和分析数据趋势和变化。
- 对比分析法：通过对比不同时间段、不同商品类别、不同用户群体等数据，发现差异和趋势。
- 关联分析法：利用数据挖掘技术发现数据之间的关联性，为优化商品搭配、推荐策略等提供依据。
- 趋势预测法：基于历史数据和分析结果，预测未来的销售趋势和用户需求变化。
综上所述，电商平台应通过多维度、多层次的数据分析来深入了解市场动态、用户需求和行为习惯，以制定更加精准的营销策略和优化平台运营。