商品有什么数据分析

以下几个方面进行分析:访客行为分析、转化分析、流量源交易分析、漏斗模型分析:漏斗模型不仅展示了用户从进入流程到达成目标的最终转化率，还展示了整个关键路径中每一步的转化率。GoogleAnalytics提供了一个很好的漏斗模型的分析和展示方案。需要注意的是，单一的漏斗模型对于分析来说是没有意义的，一个网站的关键流程中每一步的转化率都不能从单一的漏斗模型来评估。因此，流程中每一步的转化率都必须用趋势、比较、细分的方法来分析:趋势:分析时间轴上的变化，适合于监测改进或优化一个流程或其中一个步骤的效果；

当领导希望以非常精细的维度查看销售分析时，我们通常从商品开始，这是最小的维度之一。当然很多维度也是商品分析出来的。假设领导想了解公司目前的销售情况商品，那么可以从哪些维度入手分析呢？接下来我们就用具体的例子和大家探讨一下。时间维度一直是销售分析中一个重要的分析维度。通过不同时间段的对比分析，领导很容易看出数据之间的差异，从而及时分析原因，如下图报告所示:我们可以对时间段进行筛选，以掌握商品销售在不同时间段的整体和详细情况，等等。

很多公司和品牌代理商在实施商品 analysis时遇到了失败和瓶颈。一般来说会有以下问题:言归正传，先简单说一下商品分析的主要内容。很多人理解-1数据分析是在做举报的层面。我们在上一篇短文中说过，不仅仅是做一个表，你需要分析表中的数据，分析报告有建议要落实。商品分析的第一个模块应该是规划。比如你的采购计划，订货计划，上市计划，营销计划，活动计划，清仓计划等等。

比如订货计划，我们需要考虑12年同期的数据，结合最新的市场信息来计划。规划不同的品类，价格，深度，宽度。第二个模块是反馈。当你的方案出来后，需要收集不同节点的数据进行匹配，是否符合方案预期。例如，最初的营销计划在时间a要求50%的存货率，现在的数字是55%。比计划的要高，这个比较主要用于预警。避免发现的太晚。

电商平台数据分析，要注意五个关键数据指标和三个关键思路。五个关键数据指标是活跃用户、转化、留存、复购和five；三个关键思路是商品运营，用户运营，产品运营。这些是最重要的:1。商品 数据分析:电商平台要定期分析商品的销售情况，比如不同商品的销量和库存分析。

用户行为指标用户行为指标是互联网行业和传统行业最大的区别。传统行业中，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难，所以只能在交易发生时记录数据。传统企业的数据大多是交易数据。互联网行业，依托于小程序/H5/APP，可以记录用户每一页的点击，相当于记录了网店的每一步，所以可以分析很多东西。具体到指标上，AARRR模型可以分模块应用和扩展:拉辛:主要用于分析拉辛的转化效率和质量。

用户活跃度指标:用户活跃度指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，活跃行为可以每日记录，所以运营/产品部门每天都盯着他们。用户保持力指标:保持力指标通常与上拉/活动指标结合起来看。因为留存统计相对滞后(要XX天才能统计出来)，所以通常在每月复盘/事后分析时看到的比较多。用户转化指标:用户转化一般指付费行为，是互联网商业模式变现的重要渠道。

商品分析的主要数据来源于销售数据和商品基础数据，从而产生一个以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据包括商品的品类结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构。于是，商品广度，商品深度，商品淘汰率，商品引进率，商品替代率和重点。通过对这些指标的分析，可以指导企业的结构调整商品加强公司的竞争力和合理配置商品。

e-commerce数据分析包括大行业、大平台的数据状态，也可以小到某个维度的店铺、单品、SKU数据分析。除了常规的商品型号，商品价格，促销信息，店名等。，其他维度可以定制，可以说是全方位展现了渠道违规行为，满足了多样化检查场景的需求。控制好流量，订单，整体销售业绩，整体指标，至少对运营的电商平台有个大概的了解，运营的怎么样，是亏是赚。

二、根据渠道数据分析用户来源对于电商卖家来说，分析“访问量”最重要的是分析“流量来源”。通过对不同流量来源的“量”和“付费转化率”的分析，找出“付费转化率”较高的流量来源，并找到改善的方法，既能增加访问量，又能提高整体的“付费转化率”，此时，工具数据分析可以提供不同渠道的性能概况，并给出目标转化率。