电子商务数据分析主要围绕访客行为与订单销售两大核心展开，延伸出多个细分维度。重点在于全面了解用户从访问到购买各环节的体验，结合用户行为特征与属性数据进行统计分析，挖掘潜在问题与需求，进而制定优化策略，提升用户体验，最终实现销售业绩的增长。
1、 通过分析访客的首次购买时间、购买频次等行为数据，可评估其潜在价值。建立访客到访时间、购买次数及首次购买等相关统计表，系统梳理消费行为特征，借助数据挖掘手段全面掌握客户行为规律，进而精准判断客户的长期价值与消费潜力，为营销策略提供有力支持。
2、 可通过购买页面的总访客、新访客和老访客的订单数量、订单总额及转化率进行整体价值评估。同时，结合访客价值与新老用户价值分析，并按Web端、移动端等不同渠道对数据进行细分，以更精准地衡量各渠道用户的贡献与行为特征。
3、 通过对网站访客行为的数据分析，可统计总访问量、商品浏览量、订单数量与金额、平均客单价、加购次数及转化率等关键指标，并区分新老访客进行对比，评估不同用户群体的行为特征与价值贡献，进而优化运营策略，提升整体转化效果和用户体验。
4、 可从每日维度对订单销量进行趋势分析，并评估支付率。采用相同方式，还可对每日订单数量与金额进行数据追踪。同时，开展订单明细分析，有助于追溯订单来源，全面掌握业务动态，为制定科学合理的经营决策提供有力支持。
5、 通过对订单的集中分析，可从访客使用的支付方式入手，了解不同支付手段在订单中的分布情况。同时，按订单金额区间划分，进一步剖析订单结构。结合对访客购物车行为的分析，能够深入掌握消费趋势，为销量预测和营销策略制定提供有力支持。
6、 对商品类目进行分析时，需关注整体访客量、订单数量及转化率。针对具体单品，同样要统计其访客数、订单数和订单转化率，并可进一步按终端设备划分，分为电脑端和移动端；其中移动端还可细分为Android与iOS系统，以便更精准地评估不同渠道的表现情况，优化运营策略，提升整体销售效果。
7、 通过对商品类目的梳理，结合促销活动的深入分析，聚焦活动商品在页面的人均浏览量、访问次数、下单及支付等行为数据，全面评估单品表现，为判断促销效果、预测销售趋势以及优化后续活动策略提供有力支持。
8、 分析访问页面时，应重点关注商品页面对销售转化的影响。可统计首页点击量、商品轮播广告点击次数，以及订单数量和转化率等数据。通过这些指标的精确分析，有助于优化商品页面布局，提升用户体验，进而提高整体转化效果。
9、 需对网站首页及商品页面的访问情况展开分析，重点追踪用户从浏览商品、加入购物车、提交订单、生成订单到完成支付五个环节的转化趋势。同时，应关注各阶段转化率变化，确保所用数据精准且具备时效性，全面评估用户行为路径与交易流程效率。
10、 通过对页面数据的深入分析，对比细分前后用户的购买行为与转化率，识别销量领先的商品及转化效果最佳的页面，全面评估电商各环节表现，生成实时营销报告，为商品布局优化和策略调整提供依据，提升整体运营效率。
