跨境电商数据解读

可以在储存条件允许的前提下重复使用、循环使用

呈现出速度更快、程度更深、领域更广的特点

具备非常强大的复用效率

数据的重要程度与时间成反比

1.行为数据：可以反应客户行为

2.商业数据：可以反应公司的运营状况

3.目的：销售额（销售额=访客数 x 支付转化率 x 客单价）

（1）跨境电商平台：如速卖通生意参谋、亚马逊卖家精灵、           敦煌网数据智囊

（2）第三方网站：百度指数、谷歌趋势

如：艾媒咨询、易观分析、艾瑞咨询等

如发布的统计数据、行业调查报告、新闻报道、出产物等都是获取数据的渠道

（1）数值型数据

（2）分类型数据

（1）市场数据

（2）运营数据

（3）产品数据

是指基于一定的商业目的，对<font color="#e74f4c">行业规模、行业趋势、行业需求、目标客户、竞争形态、消费者偏好</font>等相关数据进行的分析

1.访客指数

2.浏览商品数

3.商品浏览率

4.供需指数

5.客单价

6.商品加购人数

7.加收藏人数

8.搜索指数

9.交易指数

10.在线商家占比

11.父类目金额占比

12.GMV(商品交易总额)

13.搜索人气

14.点击率

15.支付转化率

16.No-Pay（未支付）比率

1.FBA

2.ASIN

3.Listing（商品详情页）

4.Search Term（搜索词）

5.BSR排名

6.Review（客户评价）

7.ACOS

8.亚马逊的绩效指标

9.POP

可以反应店铺的基本概况，包括数据概览、实时播报、成交分析、流量分析、商品排行、单品分析、营销助手、物流分析

1、支付金额

2、访客数（UV）

3、浏览量（pv）

4、支付买家数

5、店铺层级

6、跳失率

7、人均浏览量

8、平均停留时长

9、新访客数

10、支付金额

11、下单转化率

12、下单买家数

13、未完成发货订单

14、待填写发货通知

15、未上网订单

16、异常订单

17、退货订单

18、72小时上网率

19、物流DSR（卖家服务评级系统）

20、未收到货纠纷率

业务报告：是亚马逊自动为买家进行的一个店铺数据统计，包含了卖家销售量和买家访问量等数据，可以作为卖家销售决策的依据，也影响卖家广告投放策略

订单转化率=订单总数/产品Listing的总访问量

订单商品数

已订购商品销售额

已订购商品数量

每种订单商品的平均数量

每种订单商品的平均销售额

平均销售价格

会话

订单商品会话百分比

商品会话百分比

平均报价数量(平均在售商品数量）

页面浏览量（PV）

购买按钮赢得率

已收到的反馈数量

退款率

行业产品数据：是产品<font color="#e74f4c">在整个市场中的数据</font>，如速卖通后台的选品专家板块（热销和热搜产品的数据指标、热销产品和热销属性等数据）

企业产品数据：主要用来<font color="#e74f4c">衡量店铺产品的运营水平</font>，这一类指标与运营指标等关系紧密。速卖通后台分析单品的运营情况（如流量、加购收藏、下单、支付等数据）

SKU（最小存货单位）

SPU（标准化商品单元）

1.发现问题

2.辅助企业运营决策

1.流量分析

2.客户分析

3.产品分析

4.市场分析

横向对比

纵向对比

目标对比

时间对比

是指将所有数据逐次向下分解，找到更多子数据，并通过对子数据的挖掘和优化，找到问题方向，最终提高核心指标的数据质量

锚点能影响人的决策和判断，应用在数据分析中，当存在多个因素影响转化率指标时，可以只考虑将一个指标因素作为变量，其他指标因素视为锚点保持不变，然后测试这个变量因素对转化率的影响程度，以便后续做出有效优化

是指对多维度数据的分析和处理，大多数数据在一段时间内兼具偶然性和关联性，从多维度出发分析数据，可以减少分析结果的片面性

分为分析现状、分析原因和预测未来

1.人工采集

2.报表采集

3.自动抓取采集

1.数据清洗

2.数据转化

3.数据提取

4.数据计算

常见的数据分析方法

分析工具

数据分析可以分为数值分析与可视化分析

常用的数据图表包括饼图、柱状图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等

步骤：一、确定图标表达主题&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 二、选择合适的图表类型&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 三、选择数据制作图表&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 四、完成图表的美化&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 五、检查图表是否真实反映数据&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 六、检查图表是否完整表达观点

数据报告分为：引入部分（包括标题、目录、前言）&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 正文部分（包括具体分析过程、数据展示、评估分析结果）结论部分（包括结论与建议、附录）

特点：一、结构清晰、主次分明&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;二、图文并茂&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;三、科学性和严谨性