随着数据时代的来临，各行业在发展进程中开始注重数据分析的思维。小草莓将会为大家持续整理并更新各行业的数据分析指标和模板，帮助大家更好地理解业务和产品背后的问题。
对于电商行业而言，数据分析显得尤为重要。GMV、转化率、复购率等指标都是电商运营人员需要实时关注的。精细化运营和数据驱动的理念是电商行业实现自身增长的关键因素。
我们整理了一份电商行业的基本指标体系，根据各自职责的不同，关注的重点方向也会有所差异。本文主要将详细介绍总体运营指标及核心数据仪表盘的重要可视化内容。
用户增长和消费流程的起点是用户对网站的访问情况。通过PV、UV、访问次数、访问时长及跳出率等流量指标，我们可以了解用户对网站的感知情况，并据此调整提高流量。
在这个部分，我们可以运用关联分析的数据分析思维，将流量数据与不同时间、不同渠道及用户分布进行关联分析，以更准确找到问题并进行调整。
销售数据是最直接反映一段时间内业务增长变化情况的指标。其中，GMV（成交金额）是核心关注指标，它可以帮助我们了解销售流程中从用户加入购物车到最终订单完成的每个阶段的数据和转化率。
在用户数据分析中，我们会关注用户行为、用户画像和用户价值分析，如注册用户数、活跃用户数、用户平均购买次数、用户留存及复购等。通过建立RFM价值模型，我们可以找到高价值用户并进行精准营销。
整理电商数据分析的指标体系和分析方法时，会发现需要关注的指标众多。在实际分析过程中，由于手头数据情况的不完全一致，制作一个既全面又能精准定位问题的数据分析可视化看板成为许多电商运营人员的挑战。
为此，建议大家建立一个核心数据仪表盘，并根据关注重点不同，建立商品分析、用户分析、渠道分析等其他仪表盘。核心数据仪表盘的建立需注意以下几点：
- 使用指标卡或计量图展示重点数据，如GMV、订单总数、付费用户数等，并增加同期对比值以关注数据同期的变化情况。
- 关注重点数据在不同维度的变化，如GMV、订单总数的数据变化情况，可选择折线图进行展示。
- 重视转化率的分析，特别是用户行为路径中的关键转化点，如从用户访问到实际付款的转化过程。
例如，在BDP工具中，可以将用户行为路径的四个字段依次拖拽到数值栏，选择漏斗图来展示不同阶段的转化情况。若发现付款订单到实际成交订单的转化率偏低，则可能有许多用户选择了退款，此时可进一步深入分析退款产品、退款时间等以找到原因。
文中所示图表由海致BDP提供技术支持。海致驭数专注于行业大数据应用培训，为大数据分析师和数据可视化培训提供全年课程。