电商行业是当前市场十分火热的行业，也是对数据分析师需求很大的行业，这篇文章可以帮助没有电商行业经验的同学快速了解电商数据分析的指标和框架。那么话不多说，咱们开始吧~
首先要构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标，即：
1 、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，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2 、 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。
3 、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。
4 、 客户价值指标
在面向客户制定运营策略、营销策略时，我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。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。
通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。
在客户分类中，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)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。
在某些商业形态中，客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中，以上三项指标可以相应地变为下图中的三项：最近一次登录、登录频率、在线时长。
5 、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。
6 、 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。
7 、 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。
8 、市场竞争指标
主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
以上共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个公司的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。
