618快到了，来详细回答下这个问题，希望可以帮助各位了解电商数据分析的指标和框架。
在进入正文前，首先要明确数据分析的步骤，没有条理的秩序，很容易在海量数据中陷入一团乱麻中。一般来说，数据分析的步骤是这样的：
01 电商运营要懂得哪些数据？
电商数据分析的基本指标是一个很庞大的体系，主要分为8个类指标，120个细分指标，如下图所示：（纯手打，图有点长）
- 总体运营指标
从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营得怎么样，是亏是赚。
- 网站流量指标
即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析。
- 销售转化指标
分析从下单到支付整个过程的数据，帮助提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
- 客户价值指标
精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户分类：
rfm模型是一个经典的分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度：
- 最近消费(recency)
- 消费频率(frequency)
- 消费金额(monetary)
对客户进行分类后最核心的环节就是客户管理了，可以使用销售漏斗模型，结合crm系统的原理对客户销售的全流程进行管理
- 商品类指标
主要分析商品的种类，哪些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析哪些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。
- 市场营销活动指标
主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
- 风控类指标
分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
- 市场竞争指标
主要是分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
02 除了excel可以用哪些工具？
电商运营常用的数据工具有很多，比如：
- 行业商品指数分析工具：阿里指数
- 货品的查询、采购、加工平台：阿里巴巴
- 电商平台数据分析工具：天猫生意参谋、京东商智等
以上都是电商领域的一些比较垂直和专业化的工具，但如果你只是想要找一个更方便快捷的，能替代excel的可视化数据分析工具，找一个现成的仪表盘模板套完全够用了，就像这种：
- 电商平台数据分析工具：天猫生意参谋、京东商智等
另外还有一些其他工具网站，按照自己的需求来就可以了，工具的选择也不要贪多，够用就行。
03 电商数据分析需要excel哪些重要功能？
做电商数据分析时，像【数据透视表】、vlookup()函数等都是十分常见的函数，我找了一个实例，分享过来大家可以看看：
图源logo
• 数据来源
数据来源于某电商平台1月份的销售数据，其中包括用户留存数据、商品销售数据、商品价格数据、商品浏览数据。
- 业务需求
现在业务部门需要你分析出：
- 1月5日的dau是多少？
- 从留存的角度来看，质量最高的新增用户来自哪一天？
- 在1月15日当天，sku销售激活率是多少？
- 商品“品类t582”的详情页购买转化率在哪天最高？
- 1月10日当天的arpu值是多少？
（1）1月5日的dau是多少？
dau：日活跃用户，表示为当日新增用户 前面几天到现在的留存用用户
- 1月5日的dau=6680 3432 2775 2628 2966
- 1月5日的留存数=18481
（2）从留存的角度来看，质量最高的新增用户来自哪一天？
- 用户留存率= 口径考察还在留存的用户/当日新增用户
以7日为例：
根据7日留存率用户留存质量最高的为1月9日、1月17日，分别达到了52.35%、44.41，最低的为1月3日、1月12日，用户留存率仅有16.24%、16.36%
（3）在1月15日当天，sku销售激活率是多少？
- sku(stock keeping unit,库存量单位)
- sku销售激活率=当日有销售记录的品类数/sku总数
上表是部分数据，sku总数表示商品名这一列有多少行，有销售的数据为1月15日销售数量大于0
- sku总数：108、在1月15日有销售的产品：90
- sku销售激活率=90/108=83.33%
（4）商品“品类t582”的详情页购买转化率在哪天最高？
数据如下：
- 转化率 = 当日的总购买数量/用户浏览总的次数
从转化率这一维度衡量品类t582销售情况，其中在1月29日的转化率最高，达到了71.11%，其次是1月16日达到了68.29%。
（5）1月10日当天的arpu值是多少？
- arpu每用户平均收入或平均每用户收入
- arppu每个付费用户的平均收入
- 当天arpu=当日销售总额/当日dau
当日的dau根据第一个需求一样，很容易知道为27405
- 当日的销售总额 = 各商品单价x各商品数量，然后累加
- 当日销售总额=235317
- 当天arpu=235317 / 27405 = 8.57，相当于平均到每个人下来为平台奉献了8.57元
最后，数据分析是一种客观分析不存在任何主观因素来导致结论的偏差，一定要对业务指标的理解、业务流程的熟悉。
