大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于电商运营数据分析几个维度的问题，于是小编就整理了2个相关介绍电商运营数据分析几个维度的解答，让我们一起看看吧。
什么是电子商务的数据分析？
电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤： 建立完整的数据追踪体系 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进 一、首先建立数据追踪体系。
电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。 需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。
除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据： 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据 社交媒体：社交媒体后台数据 展示类广告投放 广告投放平台数据 等 二、分析 从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题 三、提出解决方案 根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。
重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。
电子商务数据分析是将网站中用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等，基于网站的运营数据对交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。这个分析过程就是电子商务数据分析。
天猫运营如何做好数据分析？
如何做好数据分析？能看懂我写的内容，你就能做好数据分析。
比如：你今天的转化率是3%，那么3%是高还是低呢？首先你要自身做环***析，转化率3%相比于之前是提高了还是降低了，然后你还有与同行做横向对比，同行平均转化率是多少？同行优秀转化率是多少？通过对比之后，你才能得出你数据的意义。
比如：UV价值，这个数据简单计算就是销售额除以UV量，这个数据体现的是你的店铺对于UV的利用率，说白了就是天猫每个类目流量有限，谁能更好的利用流量产生更大的价值，谁就能获得天猫更多的支持。那么，从上述思路延生，就可以得出天猫对于UV价值这个数据非常看重，UV价值高的店铺，相应权重也会较高。
知其然还得知其所以然，接着讲上述的UV价值这个数据。
UV价值这个数据简单的计算公式是销售额除以UV，销售额=UV*转化率*客单价，然后把UV一除，那么UV价值=转化率*客单价，所以客单价越高，转化率越高，UV价值就越高。然后，客单价和转化率确实反比关系，正常逻辑下随着客单价的提升，转化率会下降，类似于数学里的线性规划，需要寻找一个最佳的平衡点，达到UV价值最高。
从另一方面考量，品牌、产品优势是支撑产品溢价的主要因素，换言之，如果你有更好的品牌效应，有更大的产品优势，逻辑上就能使你在保证较高转化率的同时，有较高的客单价。
还是接着讲UV价值，***设你的UV价值是1，同行的是2，你的低于竞争同行，那么就要想办法迎头赶上甚至是超过。前文说到UV价值=客单价*转化率，那么在细分对比，你和同行的客单价、转化率的差异。***如是你的转化率出了问题，那么你就要在影响转化率的维度上下功夫改进，如：宝贝视觉、卖点整理、评价内容、DSR评分等等。
如果你能仔细理解上述内容，相信数据分析能为你工作带来正确指导，才是真正有意义的数据分析。
到此，以上就是小编对于电商运营数据分析几个维度的问题就介绍到这了，希望介绍关于电商运营数据分析几个维度的2点解答对大家有用。
