电商做数据分析常用的工具有哪些？

一、电商做数据分析常用的工具有哪些？

老家是一个电商之城，自小时候我就对数据分析这块耳濡目染，常用的工具清单列给大家，组合使用上大同小异，主要还是看个人习惯和公司引进等等。（所以我为啥学了分析化学？）

一、34个分析工具

（一）高频使用工具

1.阿里指数	数据分析工具
2.店侦探	数据查询
3.店查查	数据统计
4.千里眼	全方面监控店铺的数据工具
5.阿明工具箱	一秒批量转化成真实数据数据
6.生意参谋	全面展示店铺经营全链路的各项核心
7.超级店长	店铺管理工具
8.淘客助手	佣金查询
9.千牛	平台的交流工具
10.350模板	店铺一键装修软件
11.找货神奇	快速找到爆款
12.直通车魔镜	侦查同行网店的流量来源

（二）查询工具(查询排名等)

1.淘搜	查同行数据，查品牌，查排名
2.升业绩工具	分析细分数据，分析行业数据
3.131458卖家工具	提供信用记录查询
4.淘大客	偏重于查询黑名单号码

（三）直通车关键词分析工具

1.关键词词典	全词来袭未来上升词
2.TOP20W词表	最全的词表
3.官方直通车平台	直通车流量解析、行业解析
4.在线关键词组合 semcmd	在线关键词组合器

（四）大数据分析工具

1.生意参谋(官方)	专业电商工具
2.数据雷达	市场情报分析平台
3.淘宝排行榜	淘宝你懂得
4.阿里指数行业大盘	市场行情、热门行业、企业分析
5.百度指数	洞察网民兴趣和需求
6.百度搜索风云榜	权威全面的各类关键词排行榜
7.搜索诊断助手	向医生一样给店铺问题做诊断

（五）库存管理工具

1.淘算盘	分析利润和库存
2.库存宝	分析利润和库存
3.e店宝	纯电商ERP
4.管易	适合中小型商家、纯电商ERP

（六）装修和图片处理工具

1.淘宝美工助手	淘宝店铺美工辅助
2.photoshop	专业修图软件
3.美图秀秀	极快上手的小白修图软件

以上工具基本可以满足日常运营的数据分析。稍微花半个月就能掌握，不懂的就直接问它们客服即可。

有了鱼竿，知道怎么钓鱼才是最重要的。一堆数据在手，不知道如何从中挖掘关键宝藏，每个月那么多工具钱也是白花花的损失。

让我们看看电商人日常的一些分析思路。

当然如果你还是刚接触电商的小伙伴，在经验上有所欠缺，或者希望在数据分析/工具运用上快速提升，得到一个好师傅的带领。

那么我建议大家先听一听知乎知学堂系统准备的数据分析课程：从实际的数据分析场景应用环节，到商业数据分析的常见分析模型和方法，以及相关工具-资料的领取，都有高级数据分析专家带着大家结合平台真实案例进行实战训练-讲解。

这对初期的入门提高很有效果，在看到效果之后，你也能坚持下去，而不是因为自学碰壁一再放弃。

二、电商人分析思路

本质上所有的分析都是为了打造爆品而生的。

（一）选品分析

选品主要是从大盘上/或者某个具体的类目上了解自己选择的电商品类在该平台上的可行性如何。

例如最简单的某红薯平台，女性用户居多，以男性用户为消费决策端的产品就不好卖，当然你也可以把它们包装成男朋友的礼物，自然还是能拿下很多用户的。

选品分析能够帮助了解当下季节应该主打什么类的产品。

比如说目前小家电在数码家电的热度就比较高，用户的购买意向也比较好，更容易比大型家电有产出。

进一步搜索，你会发现最近卖的很好的是什么呢？加湿器。为什么呢？理由大家都懂的，疫情，生病-鼻塞-空气干燥等等需求。卖家不就挖掘到一个好的切入口了吗？

（二）竞品分析

消费者从来都是：货比三家，谁的好买谁的。

竞品分析就是看看我们的对手卖家/对标卖家在卖什么？优势在哪里，短板在哪里。可以从哪些地方学习，哪些地方补足。

现在的商业模式更显差异化，有的买家注重质感，有的专注价格实惠，或者在产品细分上脱毛仪之类的，有些会注重冰感不痛，而另外的致力于效果丝滑。或者说附送超豪华的面膜按摩仪大礼包，终身换用服务等等。

每个竞争对手的商业策略都不同，通过竞品分析，可以了解到对手的策略，以及他们吸引了多少相关的消费者，为自己的下一步策略提供很好的参考，在他们基础上优化。

吐个槽：很像路上的奶茶店，当一家店火了以后，在它旁边开一家装修更好看更时尚的店，你就能把它打垮，直到下一家店也这么对你干。

（三）流量分析

切入话题，了解流量从哪里来，到哪里去。

像前阵子，不用说，世界杯-足球-梅西。关键热词。

电商的话也细分购物电商和兴趣电商，传统的电商是淘系京东等等需要什么了，再去买什么。新电商是发现什么需求，产出了就购买。

所以传统电商要关注的是店铺流量是从哪里来的，是首页推荐/美工做的好，还是直通车的量高。

新电商的话要时刻关注话题的热度变化。

像最近跨年，花的热度就上到了很前面。另外就是普通话考试也出现了，点击率高达 94%，非常恐怖。

所以我们可以查看花的细分热点话题，显示是烟花（过年嘛。），知道这才是热度的关键。同样的道理大家可以根据自己的品类，在细分的话题场景下进行流量场景细分上品。

羽绒服的话题细分就如下：北面羽绒/鸭绒羽绒服/清洗剂等等，就是目前的好切入口

（四）转化分析

转化分析是根据自己的店铺最佳产品，和平均产品的点击率/访客量-付费/退货率等等各项数据进行定期盘点优化。

根据好的模型数据方向，慢慢把较差的数据品效果优化，做好美工首图，卖点营销增加转化，客服高质量回复，减少退货率差评率等等。慢慢把店铺优化完善。

（五）用户分析

消费者分析，这个也可以细分很多点

价格区间：例如某宝的价格区间，有一个百分之x的人选择了该价格区间的产品。那么定价该区间的更容易被接受。

消费者核心因素：可以关注消费者报告等等，例如汽车方面，大家会比较关注三大件，另外新能源车中最为诟病的问题是：续航里程以及内饰塑料件等等质量。可以通过这些信息查询哪些地方是消费者决策的核心因素，以及降低差评率，防止投诉退货率的重要点。

消费者信息调研：可以通过互联网平台/消费者评论区，商品评论/用户调研等等，进行相关搜集，了解消费者关注的产品点，进行相应的改进。

以上就是一些非常浅显的运营思路啦。

当然电商行业里，数据分析能力的高低和思维的广阔度，带来的投入效果都是不同的。

并非同质化的产品需要通过低价恶心竞争来获取顾客，完全可以通过比如说母婴产品大家更关心的安全呵护度，来提升自己的消费者信任感，同时也获得更好的溢价收入。

切换赛道的模式也是如此，把男性的产品包装为女性消费者送男朋友的礼物也是一种方式。

核心点还是在于，挖掘用户的需求，为他们量身定制产品。固化消费者单人的习惯以及产品只依赖价格决定消费并不适用于当前的新时代了。

如果你想入门更深层次的数据分析课程，通过向一些大神学习，也变成能够独立思考，在电商领域获得更多成绩，提升自己的竞争力。

那么我蛮建议大家参与知乎知学堂的数据分析课程，它会通过一系类新平台的数据分析项目：知乎/小红书等等的真实数据讲解，让你了解到当前数据分析究竟是怎么样的新模式。而不是固有的对着一堆数字套运算，出方差结果。

而且它是整理好的系统性课程，目录大家也可以看看，基础的入门有汇报数据/商业数据分析思维讲解-进阶的数据分析方法等等，能让你在三天之内掌握优质的数据工具分析和十大方法。

当然因为是很有价值的课程，为了避免打酱油人士，特意设置 1分钱门槛，也能让想要学习的宝宝们的听课质量更高~所以放心加入吧~

二、电商的数据存储一般用

电商的数据存储一般用云存储技术，这可以将大量数据存储在云服务器上，实现数据的高效、安全管理。云存储是近年来电商行业普遍采用的一种技术，它通过将数据存放在云服务器上，可以实现数据的备份、恢复、共享和访问等功能。

云存储的优势在于它提供了高可用性和弹性扩展的能力。通过将数据存储在云服务器上，电商企业可以实现对数据的持久性保护和高可用性访问。与传统的本地存储相比，云存储能够提供更高的数据可靠性，减少数据丢失的风险。

云存储还可以根据电商企业的业务需求进行弹性扩展。由于电商行业的数据量日益增长，传统的本地存储经常面临存储空间不足的问题。而使用云存储技术，电商企业可以根据实际需求灵活扩展存储空间，减少了存储资源的浪费。

常用的云存储解决方案

当前，市场上有很多云存储解决方案可供电商企业选择。下面介绍几种常用的云存储解决方案：

• Amazon S3：Amazon S3是亚马逊提供的一种高可用性的云存储服务。它提供了高可靠性、安全性和可扩展性的存储能力，适用于各种规模的电商企业。
• Microsoft Azure Blob Storage：Azure Blob Storage是微软提供的一种云存储服务。它支持大规模的数据存储和管理，并提供了数据备份、恢复和共享的功能。
• Google Cloud Storage：Google Cloud Storage是谷歌提供的一种云存储服务。它提供了高可靠性、低延迟的数据存储和访问能力，适用于处理大数据量的电商企业。

除了上述常用的云存储解决方案，还有其他一些厂商提供的云存储服务，如阿里云的OSS、腾讯云的COS等。电商企业在选择云存储解决方案时，应根据自身的业务需求、数据规模和安全性要求等因素进行评估和选择。

电商数据存储的安全性

对于电商企业来说，数据的安全性是非常重要的。因为电商涉及到大量的个人和商业敏感信息，如用户账号、密码、信用卡信息等。因此，电商企业在选择云存储解决方案时，需要考虑数据的安全保护措施。

云存储提供了一系列的安全性措施，以保护存储在云服务器上的数据。其中包括数据加密、访问控制、身份验证等方面的安全措施。

数据加密是一种常用的安全措施，它可以将数据在存储过程中进行加密，以防止数据被未经授权的阅读和篡改。同时，云存储还提供了访问控制和身份验证机制，只有经过授权的用户才能够访问和管理存储在云服务器上的数据。

除了云存储本身提供的安全措施，电商企业还可以采取其他补充措施来增强数据的安全性。例如，定期进行数据备份和恢复，建立完善的监控和报警系统，以及进行安全漏洞扫描和修复等。

总结

电商的数据存储是电商企业不可忽视的重要环节。云存储技术为电商企业提供了高可用性、弹性扩展的存储解决方案。在选择云存储解决方案时，电商企业应考虑数据规模、业务需求、安全性等因素，选择适合自身需求的云存储服务提供商。

同时，电商企业也需要重视数据的安全性，采取一系列的安全措施来保护存储在云服务器上的数据。这包括加密、访问控制、身份验证等方面的安全措施，以及其他补充措施如数据备份和恢复、监控和报警系统等。

[Reference]: e.com

三、传统的数据存储工具有哪些？

1.Hadoop分布式存储与计算

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

2.Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。相对于用Java代码编写MapReduce来说，Hive的优势明显：快速开发，人员成本低，可扩展性(自由扩展集群规模)，延展性(支持自定义函数)。十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

3.ZooKeeper

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，是Hadoop和HBase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

4.HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

5.Redis

Redis是一个Key-Value存储系统，其出现很大程度补偿了Memcached这类Key/Value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

6.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

7.Neo4j

Neo4j是一个高性能的,NoSQL图形数据库，具有处理百万和T级节点和边的大尺度处理网络分析能力。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。

8.Cassandra

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable，其主要功能比Dynamo(分布式的Key-Value存储系统)更丰富。这种NoSQL数据库最初由Facebook开发，现已被1500多家企业组织使用，包括苹果、欧洲原子核研究组织(CERN)、康卡斯特、电子港湾、GitHub、GoDaddy、Hulu、Instagram、Intuit、Netflix、Reddit等。是一种流行的分布式结构化数据存储方案。

9.SSM

SSM框架是由Spring、Spring MVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的Web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、Spring MVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

四、国内电商选品工具？

以下是一些国内电商选品工具：

1. 店侦探：提供任意店铺、宝贝、关键词的数据分析，包括销售趋势、评价分析、竞品分析等。

2. 快选品：追踪各新电商渠道（巨量千川/抖音电商、快手小店、腾讯枫页、度小店等）的潜力爆品、商家推广策略、爆量素材，覆盖广告-短视频-直播推广链条，助力商家快速选品，实现销售收入增长。

五、跨境电商平台数据分析工具有哪些？

做跨境电商的朋友应该都会遇到各种各样的运营问题，需要分析数据，调研、分析对手，以及历史。那么跨境电商平台数据分析工具有哪些?让我们来了解一下这10款跨境电商数据分析工具吧。

1、SurTime工具箱

支持所有站点的关键词拓展，可以获取关键词热度，统计单词出现的频率。最牛逼的是全球唯一一款支持关键词一键筛选重组,快速复制符合Amazon规定的精确Search Terms。平均60刀/月，不过有个牛逼的采集店铺数据的采集器可以同时享用比较划算。

2、亚马逊船长

亚马逊船长（AMZCaptain）是一款基于SAAS的亚马逊卖家运营系统，可以帮助卖家进行市场调研、研究关键词、反查竞品词等。

3、Keepa

Keepa保存亚马逊上所有商品的价格历史，亚马逊是世界上最大和最可信的在线商家。用户可以单独追踪他们感兴趣的商品的价格走势，Keepa将在价格达到预定阈值时通知他们。 除了这个跟踪功能，Keepa利用清晰和精心布局的Keepa接口还可以用于浏览亚马逊的全系列产品，还有强大的便于省钱的搜索功能，比如每日降价。

支持的站点：亚马逊美国、德国、英国、法国、意大利、西班牙、加拿大、日本、印度、墨西哥、中国、巴西和澳洲。

4、AmzTracker抓客

抓客amztracker在亚马逊卖家营销服务软件领域中目前拥有最高的市场占有率，它由原美国资深亚马逊卖家和顶级技术团队共同创建，在2015年被中国深圳价之链公司收购。amztracker是一款通过后台操作为亚马逊卖家提供从调研、营销到售后等全方位服务的营销软件，主要功能是优化亚马逊Listing、关键词、和提升亚马逊Listing排名，提高销量、提高新品的流量。amztracker支持美国欧洲日本等11个亚马逊站点进行操作。

5、Jungle Scout

Jungle Scout分为WEB版本和插件版。插件版本主要是谷歌浏览器插件，方便浏览亚马逊的同时开发产品，而WEB版本是自带产品数据库还有产品数据以及销售数据追踪，可以方便开发产品的同时知道对手或者想要跟卖的产品的销售情况。

支持站点：德国，法国，加拿大，美国，英国，印度，西班牙，意大利，墨西哥。

6、CamelCamel Camel

CamelCamel Camel俗称“三个骆驼”，这是一款主要用来追踪亚马逊商品历史价格的工具。跟Keepa一样都是免费的可以用于追踪亚马逊产品的价格工具。CamelCamelCamel提供来自亚马逊，第三方新品，和第三方二手物品的价格跟踪，查看时间范围包括1个月，3个月，6个月，1年和所有时间。销售排名跟踪功能需要登录使用，与价格跟踪分布在不同的报表。鼠标移动过去，并不能精准展示鼠标定位的所有价格信息。

7、AMZShark

AMZShark是一套专注研究新产品的亚马逊选品工具，它包括Sales Tracker、Niche Scout、Search Rankings Tracker和Keyword Explorer等，可以追踪调查竞争对手listing的销售数据，发现新利基产品，探索关键字等等。

8、数据脉

数据脉是为亚马逊卖家量身打造的数据选品运营分析工具。使用数据脉，可以洞悉市场趋势、监控各种数据、提升流量和了解运营效果，从而成功打造亚马逊上最火的商品。

9、腾商Templus

腾商Templus亚马逊大数据统计与分析工具，有自动化报表导出，订单管理、实时监控，提供跨账号，跨站点的全维度数据统计，并通过微信，短信将销售，售后率，跟卖，账号质量度，排名，FBA退库等功能。Templus现对自动调价，关键字调研，关键字排名监控等功能研发。

10、TrendsAmazon

一款方便卖家做亚马逊调研的软件。调研商品历史价格信息，客户评论数，好评百分比，卖家数量，各项产品信息得分，综合得分评比等，可帮助卖家更方便做调研。

跨境电商运营数据工具分享就到这了，有需要的跨境电商卖家可以酌情去了解使用，一个符合你需要的跨境电商运营工具会让你事半功倍。

六、电商的数据存储一般用什么数据库

电商的数据存储一般用什么数据库

随着电子商务的迅速发展，数据的存储和管理成为了电商运营中极为重要的一环。在选择数据库时，需要考虑多个因素，包括数据量、性能要求、扩展性以及安全性等。今天，我们将探讨一下电商通常使用的数据库类型。

关系型数据库

关系型数据库是目前最常用的一种数据库类型，它基于关系模型进行数据存储和管理。优点是数据结构清晰，具备强一致性和事务处理能力，适用于一些对数据完整性要求较高的场景。

在电商领域，关系型数据库常常被用于存储核心数据，如用户信息、商品信息以及订单信息等。这些数据通常需要高度的一致性和可靠性，关系型数据库正好能够满足这些要求。

常见的关系型数据库包括 MySQL、Oracle、SQL Server等。它们都拥有成熟的技术架构和丰富的功能，广泛应用于电商行业。

非关系型数据库

随着互联网应用的快速发展，数据的规模和复杂度也在不断增加，传统的关系型数据库在处理大数据和高并发时可能会存在一些性能瓶颈。为了解决这一问题，非关系型数据库应运而生。

非关系型数据库在数据存储和管理上采用的是键值对、文档、列族等多种形式，相对于关系型数据库更加灵活和可扩展。对于电商来说，非关系型数据库常常用于存储一些非核心数据，如用户的浏览记录、购物车信息等。

常见的非关系型数据库包括 MongoDB、Redis、Cassandra等。它们在处理大数据和高并发时表现出色，能够满足电商业务的需求。

数据仓库

除了关系型数据库和非关系型数据库，电商还常常使用数据仓库来进行数据存储和分析。数据仓库是一种面向分析的数据库，用于存储大量的历史数据，并支持复杂的数据分析操作。

在电商中，数据仓库可以用来存储用户交易数据、销售数据、广告数据等，通过对这些数据的分析，可以洞察市场趋势、用户行为等信息，为电商决策提供有力支持。

常见的数据仓库包括 Amazon Redshift、Snowflake、Google BigQuery等。它们拥有强大的数据处理和分析能力，为电商提供了丰富的数据挖掘和决策分析手段。

云数据库

随着云计算的兴起，云数据库成为了越来越多电商企业的首选。云数据库具有高可用、可伸缩、弹性扩展等优势，能够满足电商的快速发展和业务灵活性的需求。

云数据库可以是关系型数据库、非关系型数据库或者数据仓库的云服务，提供了基于云平台的弹性存储和计算能力。电商企业可以根据实际业务需求，灵活选择云数据库的类型和规模，以满足不同阶段的业务发展。

常见的云数据库服务提供商包括 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud等。它们在全球范围内拥有强大的云基础设施，能够为电商提供稳定可靠的云数据库服务。

总结

综上所述，电商的数据存储涉及多种数据库类型，包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库以及云数据库。在选择数据库时，需要根据不同的场景和需求进行权衡和取舍。

对于核心数据的存储，关系型数据库是较为理想的选择，它具备强一致性和事务处理能力；而非关系型数据库适用于存储非核心数据，具备良好的扩展性和性能。

数据仓库则用于大数据的存储和分析，提供强大的数据处理和决策分析能力。而云数据库为电商提供了灵活的存储和计算能力，在快速发展的电商行业中具有重要的作用。

综合考虑实际需求和预算，电商企业可以选择合适的数据库类型和服务提供商，以搭建稳定可靠的数据存储基础设施，支撑业务的持续发展。

七、达人电商直播数据大屏哪里看？

您可以在达人电商直播平台的官方网站或移动应用上观看数据大屏。这些平台通常会提供实时的数据统计和分析，包括观看人数、销售额、商品点击量等。您可以通过数据大屏了解直播的实时表现和效果，帮助您更好地了解受众群体和市场趋势，从而优化直播策略和提升销售业绩。

八、电商销售数据来源？

一般平台上面会有记录，可以看到之前的数据。

九、电商仓库存储的方式？

可以包括以下几种：分类存储：根据商品的类别、属性、大小等进行分类存放，便于快速找到所需商品。托盘货架存储：使用托盘和货架来存储货物，可以提高仓库空间利用率，方便货物的搬运和出入库。立体仓库：采用高层货架和自动化设备，实现货物的自动化存储和检索，提高仓库效率和存储密度。 FIFO（先进先出）原则：按照先进先出的原则进行货物的出入库，确保库存的新鲜度和有效期。批次管理：对商品进行批次管理，便于追溯和管理库存。冷藏冷冻存储：对于需要特殊温度条件的商品，如食品、药品等，采用冷藏或冷冻存储设备。安全存储：确保货物的安全存储，采取防火、防盗、防潮等措施，保护货物的质量和完整性。库存盘点：定期进行库存盘点，确保库存数量的准确性。条码或射频识别：使用条码或射频识别技术对货物进行标识和追踪，提高库存管理的精度和效率。数据管理系统：采用仓库管理系统（WMS）来管理库存数据，实现信息化管理和操作。合理规划布局：根据仓库的空间和货物特点，进行合理的布局规划，优化存储流程。包装和标识：对货物进行适当的包装和标识，方便识别和搬运。这些存储方式可以根据电商仓库的具体需求和特点进行组合和应用，以提高仓库的运营效率、准确性和客户满意度。同时，不断优化和改进存储方式也是电商仓库管理的重要任务之一。

十、电商存储设备采购合同

电商存储设备采购合同是电商企业在购买存储设备时与供应商之间签订的合同。对于电商企业而言，存储设备在其日常运营中起着至关重要的作用，因此选择合适的存储设备供应商，签订合理的采购合同至关重要。

合同目的

电商存储设备采购合同的目的是确保双方在存储设备的交易过程中保护各自的权益和合法利益。合同明确规定存储设备的规格、数量、价格、交付时间等核心要素，避免出现交付延迟或质量问题。

合同主要条款

电商存储设备采购合同包括以下主要条款：

1. 产品描述：详细描述存储设备的规格、型号、容量等信息。
2. 数量：明确规定订购的存储设备数量。
3. 价格：约定存储设备的购买价格和支付方式。
4. 交付时间：约定存储设备的交付时间和地点。
5. 质量保证：确保存储设备在一定时间内具备正常运行的质量要求，并约定针对质量问题的售后服务。
6. 违约责任：明确双方违约情况下的赔偿责任。
7. 保密条款：约定双方在交易过程中需要保守的商业机密。
8. 争议解决：约定双方在合同履行过程中发生争议时的解决途径，例如仲裁或诉讼。
9. 其他条款：根据实际情况可以包含其他约定条款，如合同解除、变更等。

合同重要性

电商存储设备采购合同的签订对于电商企业来说具有重要意义。

确保交付与质量：合同明确约定交付时间和质量标准，电商企业能够按时收到符合要求的存储设备，避免影响日常运营。

保障合法权益：采购合同明确规定了双方的权益和责任，一旦发生纠纷，电商企业可以依据合同内容维护自己的合法权益。

降低采购风险：通过合同约束，电商企业能够降低采购风险，避免因为供应商的不合理行为造成损失。

合同签订注意事项

选择信誉良好的供应商：电商企业在签订存储设备采购合同之前应对供应商进行充分调查，选择信誉良好、实力雄厚的供应商。

明确合同条款：双方在签订合同时应认真阅读合同内容，理解并明确合同条款，确保双方权益均得到保障。

妥善保存合同：电商企业应妥善保存存储设备采购合同的原件，以备日后维权之需。

及时履行合同：双方应按照合同约定履行各自的义务，确保合同的顺利执行。

总而言之，电商存储设备采购合同是电商企业与存储设备供应商之间的重要合同，为电商企业的正常运营提供了保障。签订合同前，电商企业应充分考虑合同的条款并选择信誉良好的供应商，以确保存储设备的数量、质量和交付时间都能得到满足。只有合同条款明确，并且有良好的履行记录，双方才能有更好的合作关系，达到互利共赢的目的。