电商零售也是零售，因此在电商数据分析中往往也要从“人、货、场”出发做数据分析，但这毕竟和线下零售还是有区别的，比如说在电商零售数据分析中就需要针对网站流量、转化做分析。那么围绕网站流量、转化的电商行业数据分析可视化怎么做？

网站流量分析

针对电商网站上的访客数据进行分析，并基于这些数据对网页进行优化改进。这部分的分析内容可以划分为四大类，分别为流量规模类指标（独立访客数UV和页面访客数PV）、流量成本类指标、流量质量类指标（跳出率、页面访问时长、人均页面访问数）、会员类指标。会员类指标是指电商会员们的网站流量指标，如注册数、活跃数、复购率等。

BI电商访客分析报表截图：

电商运营销售转化分析

电商活动的最终目的是提高销售额、销售利润，因此在电商的运营销售中，如何提高各个环节的转化率就显得至关重要了。以往我们在电商数据分析报表中只是简单地分析了从加入购物车、下单、支付的有效转化率变化，但实际上关于转化分析，我们还可以做得更详细。比如说在购物车类指标中，就可以分析加入购物车次数、加入购物车买家次数、加入购物车的商品数、购物车支付转化率。

和线下零售相比，电商零售累积的数据会更加复杂，数量也更多。因为从访客进入网站的那一刻起，他们的每一个操作都是一组数据，都可为电商运营管理提供数据上的参考作用。因此在电商数据分析中，不仅要分析电商销售、库存方面的数据，也需要针对网页上的数据进行流量、各环节转化方面的数据分析。因为电商的数据量大、数据情况复杂度也更高，为能让电商管理决策层更快、更直观地理解数据，掌握数据情况、洞悉数据变化，一般都需要借助BI智能数据可视化分析工具来将电商数据分析可视化、多维立体化。

奥威BI数据分析可视化工具：多维立体分析电商数据

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