如今，各大電商平臺之間雖然不再通過大量補貼來培養(yǎng)用戶在自家平臺的消費習慣，但是電商靠活動拉攏用戶的習慣與體系已經(jīng)成熟，本文將分享基于電商活動的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，為進行更好的運營提供決策依據(jù)：

數(shù)據(jù)分析的指標包含兩種：

一種叫做原始數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)狀態(tài)為未經(jīng)過任何形式的重新計算、組合、拆解等操作的數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)也將成為數(shù)據(jù)分析中的底層數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)的特點是：能夠展示最真實，且沒有任何干擾因素，且直白簡而已懂，比如用戶基本數(shù)據(jù)中的性別、年齡段、消費金額等。

另一種叫做計算數(shù)據(jù)，即通過單個或多個原始數(shù)據(jù)，按照特定的數(shù)學公式進行計算，產(chǎn)生人們所熟知的或具有概括性分析的數(shù)據(jù)。比如性別占比、年齡段占比、消費金額占比。

產(chǎn)品不應該限制數(shù)據(jù)的使用方式，以及限制數(shù)據(jù)分析人員的思路，為了避免這兩個方面的問題，我才會如此設計產(chǎn)品。（這并非是我不懂數(shù)據(jù)分析，而是非常了解數(shù)據(jù)分析的思路與重點）

其實在活動數(shù)據(jù)分析模塊中，每個用戶都已經(jīng)被做了活動標記。

一、用戶數(shù)據(jù)分析

無論你所在何種的平臺與行業(yè)，無論你銷售的產(chǎn)品是實物還是虛擬，你營銷的最終目標都將為人。同時你也會發(fā)現(xiàn)，在有互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，會將人的數(shù)據(jù)以各種單一、組合、拆解、再計算的形式進行展現(xiàn)，不管你用什么辦法來觀察購買你產(chǎn)品的人，這種行為都叫做用戶分析。

針對活動類的數(shù)據(jù)展示與分析，我們究竟要展示哪些數(shù)據(jù)呢？

用戶：性別、身份、地域、年齡等，直接看到買你賬的用戶基本信息；

用戶下單類型與來源：首單比例、渠道來源等，能夠清晰的看到用戶從哪里來，評價渠道價值所用，也能夠了解這種類型的活動對于拉新與促活的幫助是怎樣的；

用戶關(guān)注：活動中的各種商品品類被用戶關(guān)注的程度，這是平臺用戶喜好分析；
熱度：活動參與度、用戶關(guān)注數(shù)、分享次數(shù)，可以通過當前指標看到本次活動用戶是否關(guān)注。

二、訂單數(shù)據(jù)分析

訂單，一個電商行業(yè)最關(guān)心、最引人注目、最能衡量成效的信息產(chǎn)出物。與用戶分析不同，訂單反應的是平臺的活躍度、用戶認可度、以及主營收入等方面的敏感信息，我想它的重要程度不容置疑吧。

訂單分析頁面中主要有幾個模塊組成：

訂單數(shù)量：首先以曲線圖形式進行展現(xiàn)，可以凸顯訂單數(shù)量走勢，同時搭配訂單金額、下單人數(shù)、訂單數(shù)量三個維度，直面訂單基本情況。

訂單來源：餅狀圖將平臺所有品類按照塊的形式進行展現(xiàn)，一眼就可以看出來當前時間之前，當前活動的參與者的品類傾向，這將成為你改造下次活動最重要的指標。

下單時間分布：將訂單的下單時間以24小時的曲線圖進行歸類，此時，你已經(jīng)清晰的了解，當前活動的參與者參與活動的主要時段，同時也是當前平臺用戶習慣的一種表現(xiàn)形式。

三、商品數(shù)據(jù)分析

如果你是電商產(chǎn)品，那你一定知道SKU與SPU。

商品數(shù)據(jù)分析中，主要以商品維度展示當前活動所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如SKU、SPU的銷量情況，商品品類銷售情況，品牌用戶傾向情況，等等各種商品數(shù)據(jù)。

四、渠道數(shù)據(jù)分析

渠道，顧名思義，當前活動的導流路線為你的活動貢獻了多少人流，說的專業(yè)點就是貢獻了多少UV、PV。

展現(xiàn)形式以渠道引流趨勢圖、各渠道貢獻度占比柱狀圖，外區(qū)域廣告投放占比及點擊圖，通過這些指標，可以非常清晰的展示每條渠道的價值，并且能夠指導你此類活動哪個渠道會對你有直接的幫助，分分鐘改善下一次活動的效果。

五、頁面數(shù)據(jù)分析

通過頁面分析，可以直擊頁面的設計問題，以下數(shù)據(jù)完全可支持產(chǎn)品經(jīng)理等頁面設計人員對活動的用戶訪問路徑進行充足的分析。

六、物流數(shù)據(jù)分析

物流數(shù)據(jù)分析的主要功能，是跟蹤商品在發(fā)貨過程中，是否出現(xiàn)異常情況，同時可以準確的跟蹤商品到貨時間，為用戶體驗的研究增加了不少的判斷標準。

七、供應商數(shù)據(jù)分析

通過當前模塊可以很直觀的看到各個供應商的銷量情況，比如訂單、金額、商品數(shù)量，還有毛利。