一、电商运营要关注哪些数据？如何获取这些数据？
数据这块，电商运营还是可以多关注分析本身；关于很基础的产品/用户/商家各场景的分析，可以看我主页其他的回答，今天来聊点不一样的。
不用太看如何获取这些数据；这些都是采购和数据仓库该干的活
Growing IO、魔镜、一面、观远的这些数据服务商，甚至很多内资咨询公司都靠卖数据获利；如果只是个人平常练练手，可以在Kaggle、Euromonitor（欧睿）、甚至是直接搜亚马逊/天猫数据分析，也能拿到很多零售和电商数据
相比于给出找数地图，还是分析框架对大家更有用；市面上那些分析框架都是没用的，列出的每个概念都对，但按图索骥走出来的结果，全都错
第一步：对电商整体要有认知
第一步需要对电商场景有基本理解，否则只会闹正确的笑话；什么叫正确的笑话，说个歪楼的例子，一个小孩找来了紫薇给老板表演心如刀割，这种就是正确的笑话
缺乏理解的发力，往往都是最大的错误，却自以为正确
电商是一个很大的场景，商家借由平台把商品卖给消费者；平台不仅仅是在GMV中抽佣金，还有广告费用；所以这里头，平台按收入类型自然就会分化出了不同的架构，商家内部也会有不同的角色分工
这些整体的认知其实很重要，敲黑板敲黑板！！否则老板问起你这个品类我们要不要做线上的时候，你一脸懵逼
接下来就看看这些整体认知下，能回答哪几类问题
第二步：电商场景里需要回答哪几类问题
1. 品类+平台分布
第一个问题也就是被问得最多的，哪些品类涨得最好，这些品类在哪些平台卖得最好，以及这些品类我们还有没有做的空间呢？
回答这个问题，不同视角的答案完全不一样；比如上面说平台的电商BU，自然是看GMV体量和增速；如果是平台的商业化BU（拿广告的钱），除了看这个品类销量卖得好不好之外，还要看商家有没有钱投广告
是不是奇怪了？电商和广告怎么结合呢，一般就是看两个变量，毛利率和Take-Rate（广告支出在商家利润里的占比）。如果毛利率和Take-Rate很接近了，说明这个品类待发掘的广告空间不多，就是商家没更多钱投广告了
熟悉的同学，肯定发现我们已经聊到了电商的货币率，按理说这非常平台导向，平台的电商收入就在于电商gmv的货币化率；羊毛出在羊身上，这部分收入就是商家支付给平台的佣金或者广告费用，也就是上面利润核算图中的主营业务成本和销售费用之一
没想到吧，电商运营还得会看财报，看财务数据，还得知道每个品类被平台抽佣的佣金率、广告费率；不管是平台侧还是商家侧的电商运营，这个认知就是拉开距离的体现，因为你在品类运营的过程中如果涉及到佣金和广告费用，意味着你在推品的时候已经涉及到和不同团队的勾兑了
说明你已经不仅仅是一个简单的品类/商品运营工具人，而是真真正正地在推一些事情
所有的数据和指标，都是对应到动作的，每个动作都应该落到具体的人身上；看起来这里在讲怎么分析数据，实际上是一种由分析往推动事情的认知转变
有些同学觉得整体的认知一时不好理解，对一些基本的电商概念和分析技能，是需要补齐的；可以参加知乎知学堂的官方数据分析课程，参与就有免费的【Excel秘籍】附赠；以及像题主说的获客成本、转化率、ARPPU、单店访问UV等，这些零散的概念都会整合到思维导图和项目实战中
对于已经掌握基础概念、但尚未需要全局认知的同学，也不要紧，也可以先记住这些公式，先从最基本的分析做起，后面自然就会明白这里在聊什么
看品类趋势：ＧＭＶ = 各品类ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR
看平台趋势：ＧＭＶ = 各平台ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR
当然品类和平台交叉也很常见，就是各品类在不同平台中的体量和增速；以及平台内对同一个品类，也经常会由多个部门来负责，所以也会把架构考虑进去
商家品类毛利率 ≥ （平台抽佣率）+（广告费用率）
别小看这些基础公式，一个是绝对金额，一个是占比；绝对金额就是销量和销售额；商家在销售额中需要拿出一部分费用，支付给平台的佣金和广告费；按理说佣金和广告支出得小于商家的毛利，不然商家就做亏本生意了，也就是ROI打不平；所以一个好的电商运营，得了解商家的盈亏结构
当然这是从大面上，相当于是财报视角看平台、品类和商家的销售额规模，具体到日常的判断中，我们要回答得更细，比如转化一个用户得成本，转化一个订单的成本，即流量变现的效率
细心的朋友肯定发现了，上面第一类问题，其实放在线下零售也同样需要关注，到接下来的第二类问题，才真正开始有线上电商特色
2. 订单+用户的转化
想必各位都被问过，这个品类或者产品，一笔订单的转化成本是多少，这个店铺转化一个付费UV（User Visit）的成本是多少
你们猜得没错，这本质上又回到了AARRR模型，老生常谈
查理芒格在今年2月的投资人交流会上，谈到阿里巴巴是他犯过的最严重的错误之一，原话：
”我们被他们（即阿里巴巴）在中国互联网行业中的地位迷住了，但我没有意识到，他们仍然他妈的只是一家该死的零售商“
大佬都发话了。近年阿里进军本地生活做口碑，做线下新零售，都不顺利；近期马爸爸重新提出了”回归淘宝、回归用户、回归互联网“
零售商和电商的区别是啥？大家可以查一查沃尔玛的估值和亚马逊（当然还有AWS加持）、阿里巴巴的估值，一目了然
大家在分析的时候，如果还是过于聚焦上述的第一部分，那必然是有失偏颇的；所以除了用零售的利润视角看GMV外，还得能从流量的视角看GMV
GMV = PV × CTR × CVR × 客单价
请记住这个公式，本质就是AARRR模型的数学化，其中PV就是店铺或者短视频、直播间的访问人次，CTR（Click-Through-Rate）就是用户点击跳转的概率或者比例，CVR（Conversion Rate）是用户跳转后发生付费转化的概率
其中CTR和CVR一般会合为一个指标：GPM。就是每千次曝光带来的GMV
GPM指标很常用了，既是因为指标综合了用户从曝光到支付转化的全链路，也是因为能在各种分析场景下用
- 不同商品/内容载体的GPM比较：店铺货架电商、短视频、直播
- 不同商品价位的GPM比较：高中低价位
- 不同品牌/品类/商品的GPM比较
- 不同服务渠道的GPM比较：服务商、代理商、直营业务
当然了，因为篇幅关系，还有很多应用场景无法一一展开了；还没入行或者即将入行的新同学，完全可以先参加一些官方的训练营，能最高效地学习和体验诸多大厂实战案例；已经在业内的电商运营们，更应该多补充日常之外的场景，升职加薪本质就是大家身上经验和能力的变现
第三步：能理解流量的分配逻辑
上面聊到了GPM、PV、客单价、获客成本、订单转化成本，其实已经到了流量和用户运营的范畴，特别是现在电商里头内容电商（直播电商）的份额也越来越高
所以从平台视角，问题会演化到你的流量应该如何分配，特别是美团这样衣食住行+同城零售+货架电商的平台，用户流量应该怎么分配，一个大主端app如何协调各个入口的优先级，这些都是很有意思的问题
这里头除了收益，还会涉及很多生态问题，比如淘宝要处理白牌/SMB商家“出淘”的趋势，拼多多要不要承接，拼多多要不要做拼多多版的天猫等等，这些生态问题离不开一个核心，即流量有没有变得更”贵“！
先写到这里，等有时间再继续加更
二、电商物流大数据
随着互联网时代的到来，电商行业的发展日渐火热，电商物流大数据也成为了备受关注的话题之一。随着消费者对物流速度和服务质量的要求不断提高，电商企业不得不寻求更加智能化、高效化的物流方案，而大数据技术的应用正是解决这一难题的利器。
电商物流大数据的意义
电商物流大数据指的是通过收集、分析各种物流数据，以及结合用户行为数据和其他相关信息，为电商物流过程提供决策支持和优化方案的技术手段。它可以帮助电商企业更好地了解消费者的需求，优化物流配送网络，提升物流效率，降低成本，提升用户体验，推动行业持续发展。
在电商领域，物流环节是至关重要的一环，物流速度、准时率、服务质量直接影响着消费者的购物体验和满意度。通过利用大数据技术，电商企业可以实现对物流过程的实时监控、预测和调整，从而更好地满足消费者的需求，提高竞争力。
电商物流大数据的应用
电商物流大数据的应用范围非常广泛，主要包括但不限于以下几个方面：
- 路径优化：通过分析用户的下单地址、配货中心位置等数据，优化物流路径，提高配送效率。
- 库存管理：通过大数据分析，实现对库存水平、补货周期等方面的精细化管理，降低库存成本。
- 运输规划：根据天气、交通等因素，智能调整运输路线和方式，提高运输效率。
- 用户行为分析：通过分析用户下单时间、地点、偏好等数据，优化配送方案，提升用户满意度。
除此之外，电商物流大数据还可以应用于反欺诈风控、异常监测预警、资源调度优化等多个领域，为电商企业的发展提供全方位的支持。
电商物流大数据的挑战与机遇
在应用电商物流大数据的过程中，也面临着一些挑战和机遇。
挑战：
1. 数据安全：大量的物流数据涉及用户隐私和商业机密，数据安全问题亟待解决。
2. 数据质量：物流数据来源复杂，数据质量参差不齐，影响数据分析的准确性和有效性。
3. 人才短缺：要发挥大数据的作用，需要具备数据分析、算法模型等方面的专业人才，而这方面的人才比较稀缺。
机遇：
1. 数据驱动决策：大数据技术的发展为电商企业提供了更多基于数据的决策支持，帮助企业做出更加精准的战略规划。
2. 智能化发展：结合人工智能、物联网等技术，实现物流智能化、自动化，提高物流效率和质量。
3. 个性化服务：通过分析大数据，实现对不同用户的个性化定制服务，提升用户粘性和忠诚度。
结语
电商物流大数据是电商行业发展的助推器，它不仅可以提高物流效率、降低成本，还能够优化用户体验、提升竞争力。随着大数据技术的不断发展和应用，相信电商物流大数据将在未来发挥越来越重要的作用，推动电商行业的持续创新与发展。
三、电商如何获取品牌授权？
电商获取品牌授权的方法有：
1.首先向品牌方申请品牌授权，申请授权需要准备相关资料，比如企业章程、品牌使用授权书；
2.实地考察，品牌方常要求营销人员实地考察，以确保销售平台有足够的能力进行推广及销售；
3.开展合作活动，举办各种活动有助于加强品牌形象推广，可以提高品牌授权的成功率。
四、大数据对跨境电商物流的作用？
大数据依托计算机強大计算功能，对跨境电商物流发挥促进作用
五、如何选择跨境电商物流？
您好，选择跨境电商物流时，应考虑以下几个方面：
1. 价格：不同的物流公司价格不同，应根据自身实际情况选择价格合理的物流公司。
2. 运输时间：不同的物流公司运输时间也不同，应考虑商品的紧急程度选择合适的物流公司。
3. 目的地国家：不同国家的物流公司服务质量和价格也不同，应选择在目的地国家有良好口碑的物流公司。
4. 物流服务：物流公司提供的服务也不同，应选择能提供灵活、快捷、安全的物流服务的公司。
5. 物流保险：应考虑选择提供物流保险服务的物流公司，以保障商品在运输中的安全。
6. 退货服务：应选择提供方便的退货服务的物流公司，以便于解决退货问题。
7. 信誉度：应选择口碑良好、信誉度高的物流公司，以保证商品能够安全、及时地到达目的地。
六、电商该如何选择物流？
物流有很多，诸如顺丰，德邦，四通一达都是可以选择的。选择最快最安全的物流快递公司，
七、电商后台数据获取
随着电子商务在中国迅速发展，越来越多的企业意识到了电商后台数据获取的重要性。电商后台数据获取是指通过技术手段获取电商平台上的各类数据信息，包括销售数据、用户行为数据、商品信息等，以帮助企业深入了解市场趋势、优化产品策略、提升营销效果。
电商后台数据获取的意义
在竞争激烈的电商市场中，了解并掌握关键的数据信息是企业取得成功的关键。通过电商后台数据获取，企业可以实时监测销售状况、用户行为趋势，分析商品热度和库存情况，以便及时调整经营策略，提高销售效率。此外，电商后台数据还可以帮助企业发现潜在的商机，优化用户体验，提升客户满意度。
电商后台数据获取的方法
为了获取电商后台数据，企业可以采用多种方法，包括自建数据抓取系统、使用数据抓取工具、委托专业团队等。其中，自建数据抓取系统需要企业具备一定的技术实力和资源投入，适合大型电商企业；而数据抓取工具则是一种简单高效的方式，适用于中小型企业快速获取所需数据。
- 自建数据抓取系统：企业可以通过开发自有的数据抓取系统，定制化抓取各类数据，实现高度个性化的数据获取需求。
- 数据抓取工具：市面上有许多数据抓取工具可供选择，如爬虫软件、数据抓取插件等，企业可根据实际需求选用。
- 委托专业团队：有些企业可能并不具备数据抓取方面的专业知识，可以考虑委托专业团队代为操作，确保数据获取的准确性和及时性。
电商后台数据获取的挑战
尽管电商后台数据获取对企业发展至关重要，但实际操作中也存在一些挑战。首先，部分电商平台可能设置了严格的数据抓取限制，企业需要小心应对，避免触碰平台规定。其次，数据清洗和处理也需要一定的技术功底，确保数据质量和可用性。另外，市场竞争激烈，数据获取成本较高，需要企业在资源投入上进行合理规划。
电商后台数据获取的最佳实践
为了更好地应对电商后台数据获取的挑战，企业可以在实践中总结出一些有效的方法：
- 合规合法：企业在进行数据抓取时务必遵守相关法律法规，避免侵犯用户隐私和侵权行为。
- 技术优化：不断优化数据抓取技术，提升数据获取效率和准确性，降低成本。
- 数据分析：获取数据后，要进行深入分析和挖掘，发现数据背后的商机和规律，指导企业决策。
- 团队建设：建立专业的数据分析团队，培养数据分析人才，提升企业数据驱动能力。
结语
电商后台数据获取是电商企业获取核心竞争力的重要途径，只有深入了解市场、把握数据，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。希望本文对您有所启发，祝您的电商事业蒸蒸日上！
八、电商后台的数据如何看？
京东淘宝都有商家中心，里面可以直接查看数据
九、大数据背景下农村电商物流的特征？
随着大数据技术的应用，农村电商物流的特征也在不断发生变化。首先，物流网络逐渐完善，物流配送更加快捷高效；
其次，智能化技术的应用使得物流信息化，提升了运营效率；
再者，大数据分析能力的增强，为物流管理提供更全面和准确的数据支持。总之，在大数据背景下，农村电商物流的特征是高效、智能、信息化和实时化。
十、合肥电销公司的精准数据如何获取？
可以通过专业的企业数据搜索引擎来查询。
现在很多销售人员都会通过企查查天眼查来找电话，但是企查查这种平台的数据质量太差了，接通率低，有效率低。
有很多销售人员会选择专业的搜索引擎，这种搜索引擎通过更多的端口来抓取数据，比如一些B2B网站，行业网站论坛，生活服务类网站，招投标网站，招聘信息网站，地图等，抓取到的都是最新的数据。
而且专业的电销引擎能识别号码所有人身份，称呼，号码状态，号码归属地，并且推荐最高效的号码给销售人员使用。
发布于
2024-05-18