网店数据分析，这么做也太简单了——九数云

网店是现在效率很高的一种销售方式，不少人依靠线上销售获得了不菲的收入，做好网店数据分析，能帮助我们更好的了解店铺的运营现状，找准优化对策，产品排名、店铺销量也因此会跟着上去！下面我将从销售、商品和用户三个模块，讲一下网店怎么做数据分析！九数云是一个线上的数据分析工具，能帮助网店从业人员快速地进行各类店铺数据分析，并搭建各类报表系统。

一、销售模块

1、指标跟踪：销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等，可以从人、货、场三个视角进行分析跟踪。

2、店铺分析：具有小b级用户，或者入驻平台式，网店数据分析需要针对各店铺经营指标进行分析，包括各店铺效率指标、完成率指标、业绩指标、客单价等，实现店铺价值评定分析。

3、销售活动管理：线上销售中，活动是非常重要的一块，从事前、事中、事后三个层面实现销售活动的闭环分析，其中包括事前投入分析、目标预测；事中用户参与度、客流分析、销售单分析；事后目标完成情况、活动对比、费销比、活动衰减度、活动爆发度等。

二、商品模块

1、采购管理：包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。

2、供应链环节管理：供应链服务情况分析（响应周期、交货及时率、订单执行率）、管理指标分析（物资成本占比、客户投诉率等）。

3、库存管理：商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等数据分析。

4、重要指标分析：分析包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销等分析指标，评判商品价值，辅助调整商品策略。

5、异常商品分析：包括对退货率、残损率、异常商品等数据进行分析，发现异常商品，及时处理。

三、用户模块

1、重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留率情况等。

2、用户价值分析：根据rfm模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户进一步的分析。

3、用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。

一个网店的数据报表能讲好一个店铺的发展故事。我们基于网店数据分析，可以洞察出各类问题，比如分析流量下降，假设有哪些可能的原因？又是基于哪些事实数据去验证的假设的正确性（注意数据清洗的说明，排除了哪些数据）。结论归因/（寻找）共性，建议和决策是什么？预计的结果是怎样？

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