电商运营如何做数据分析？
1、网站整体运营情况；
2、销售数据（订单数据）；
订单模板分享：
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3、用户行为数据；
用户模板分享：
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4、商品数据；
5、客户咨询数据；
咨询模板分享：
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6、售后服务数据；
7、推广投放数据；
投放模板分享：
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8、营销活动数据；
9、财务数据：盈利、成本等
--> 基本指标篇 <--
1、销售数据
商品方面：
1、总销售额，总销量
2、热销商品top N，热销品类top N （这些是件数，也就是销量）
3、商品销售额贡献top N，品类销售额贡献 top N （这些是金额，有些大件商品）
还可以看的更细一点，每件商品的利润不一样，可以算出来：
4、利润额贡献top N，品类利润额贡献 top N。
——以上有助于你划分哪些商品来引流，哪些商品来促销。
5、浏览量商品最高 top N，浏览量品类最高 top N。
——看看有啥商品浏览量高却卖不出去的，要调查原因是价格不好还是什么？
客户方面
总访客、新访客、新注册用户、客单价
用户地域分布、用户设备来源分布（浏览器或设备）、用户渠道来源分布（访问网站、百度推广、券妈妈之类的……）
活动期间访问趋势（一般是个线图 横轴是时间 纵轴是访问量 多线图还可以加一根销售额）
2、运营数据
客户行为数据
1、每日uv、pv等等……
2、热区图（把用户的行为做一个简单的可视化呈现，看看哪里点的最多，活动页面下面几屏有没有热度，如果下面有想要主推的利润高的产品，要及时往上挪）
3、转化漏斗（从访问、注册、加购、下单、付款做一个漏斗，看到底哪个环节流失客户最多，有bug修bug，有流程不顺要改善）
推广数据
1、推广总费用，总收入，ROI
2、各渠道费用，点击量，收入，ROI（可以用分组条图或柱线图来展示各渠道的费用与收入，投入高的渠道效果不一定好，通过对比可以筛选性价比最高的推广渠道）
--> 工具篇 <--
说完基本指标，说说工具好啦。我看到题主问除了excel还有啥，当然不能靠excel。
原始数据辣眼睛～
做表比较慢，而且相对不太智能，数据多的时候，绝对不能手抖～
传递起来太慢了，动不动好几十兆，要是做成ppt或者pdf吧，又要费好几个小时的时间。
在效率为王的时代，我们不是为了在活动过程中就强化好的地方、修正不好的地方吗？
等ppt做好了黄花菜都凉了。
看看要是数据直接成这样了会不会很好看？
就是有这样的神器～鼠标拖一拖、拽一拽，左边的excel就变成右边的可视化图表了！
然后看（领）表（导）的人就不用暗自运气了，
只要看看颜色，比比大小、长短、高低，哪里需要整、哪里需要改，哪里需要赞，一目了然！
分析工具就是 运营|整合分散的运营数据，实时分析、精准洞察
追踪客户行为的工具可以用： GrowingIO 官网－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品
线上表单工具： 伙伴办公 - 领先的移动办公与数据管理平台
项目协作工具： Team Collaboration Solutions
大家好，我是羽翼课堂创始人Benny。
什么是数据分析思维？
数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。
我举个例子：
你经常来我店铺购买姨妈巾。
你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。
如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。
拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。
为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。
嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。
这就是数据分析的基本思维。
学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。
那么做数据分析。需要明白几个东西。
1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。
实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。
2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：
现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。
好，你告诉我要做满100减10元。
嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。
嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。
3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。
