第1 章 電子商務數據分析概述   1 
1.1 電子商務數據分析認知   2 
1.1.1 電子商務數據分析的概念與目的   2 
1.1.2 電子商務數據分析的流程   2 
1.1.3 電子商務數據分析的作用   4 
1.2 電子商務數據分析模型   4 
1.2.1 SWOT 模型   5 
1.2.2 PEST 模型   6 
1.2.3 5W2H 模型   7 
1.2.4 邏輯樹模型   8 
1.2.5 漏鬥分析模型   10 
1.3 電子商務數據分析方法與工具   11 
1.3.1 電子商務數據分析方法   11 
1.3.2 電子商務數據分析工具   15 
拓展實訓   19 
課後習題   20 
第 2 章 市場數據分析   21 
2.1 市場行情分析   22 
2.1.1 市場容量分析   22 
2.1.2 市場趨勢分析   24 
2.2 市場行情數據分析   30 
2.2.1 市場行情分析的內容與方法   30 
2.2.2 行業數據挖掘   31 
2.2.3 行業賣家情況分析   32 
2.2.4 行業商品價格與銷量分析   36 
拓展實訓   41 
課後習題   41 
第 3 章 競爭數據分析   42 
3.1 競爭數據   43 
3.1.1 競爭對手的認知   43 
3.1.2 競爭對手數據收集   46 
3.1.3 競爭對手商品銷售情況分析   47 
3.1.4 競爭對手客戶擁有量分析   50 
3.1.5 競爭對手下單轉化率的分析   53 
3.1.6 競爭對手的跟蹤與監測   55 
3.2 競爭產品與店鋪數據分析   57 
3.2.1 競爭產品數據分析   57 
3.2.2 競爭店鋪數據分析   61 
拓展實訓   64 
課後習題   65 
第 4 章 商品數據分析   66 
4.1 商品數據概述   67 
4.1.1 商品分析的概念與內容   67 
4.1.2 商品分析的重點   68 
4.1.3 商品數據分析模型與主要指標   68 
4.2 商品需求與熱度分析   69 
4.2.1 商品需求分析的認知   69 
4.2.2 商品搜索熱度數據統計   70 
4.2.3 商品關鍵詞分析   73 
4.2.4 權重分析商品單品好壞   77 
4.2.5 函數結合數據透視表對比分析   81 
4.3 商品定價與價格分析   83 
4.3.1 影響定價的因素   83 
4.3.2 商品定價策略與技巧   90 
4.3.3 商品定價統計分析   92 
4.4 商品評價分析   95 
拓展實訓   96 
課後習題   97 
第 5 章 流量數據與轉化率分析   98 
5.1 網站流量數據   99 
5.1.1 網店流量概念和來源   99 
5.1.2 站內流量   99 
5.1.3 站外流量   103 
5.2 店鋪流量分析   104 
5.2.1 店鋪流量認知   105 
5.2.2 店鋪流量結構與頁面分析   108 
5.2.3 店鋪流量取數分析   113 
5.3 轉化率數據分析   115 
5.3.1 轉化率數據認知   115 
5.3.2 轉化率指標及影響因素   116 
5.3.3 成交轉化率的計算與提高方法   118 
5.3.4 在 Excel 中分析單品轉化   119 
拓展實訓   125 
課後習題   126 
第 6 章 采購數據分析   127 
6.1 采購及電子商務采購數據概述   128 
6.1.1 采購及電子商務采購認知   128 
6.1.2 電子商務采購的實施與繫統模型   131 
6.2 采購成本數據分析   134 
6.2.1 采購成本認識   134 
6.2.2 商品成本價格與采購金額分析   138 
6.2.3 商品采購時間與報價分析   155 
6.3 根據生命周期控制采購商品   166 
6.3.1 根據銷量和利潤分析商品生命周期   166 
6.3.2 根據阿裡指數分析商品生命周期   170 
拓展實訓   173 
課後習題   174 
第 7 章 銷售數據分析   175 
7.1 銷售數據概述   176 
7.1.1 商品銷售數據認知   176 
7.1.2 SKU 銷售數據分析   177 
7.1.3 商品退款金額與退款率分析   179 
7.2 商品銷售數據統計與分析   179 
7.2.1 同類商品銷量數據   180 
7.2.2 不同商品銷量數據   183 
7.3 客單數據   194 
7.3.1 客單數據認知   194 
7.3.2 客單數據分析的方法   201 
拓展實訓   203 
課後習題   204 
第 8 章 庫存數據分析   205 
8.1 庫存數據概述   206 
8.1.1 電子商務庫存的概念與特點   206 
8.1.2 電子商務庫存管理的方法與類型   209 
8.1.3 電子商務庫存數據解讀   214 
8.2 商品庫存統計與分析   218 
8.2.1 ABC 庫存管理法   218 
8.2.2 統計當月庫存與出庫狀態   222 
8.2.3 各類產品庫存占比統計   223 
8.3 統計庫存商品狀態   225 
8.3.1 損壞商品庫存統計   225 
8.3.2 商品庫存狀態的分析與預測   226 
拓展實訓   228 
課後習題   229 
第９章 客戶與客服數據分析   230 
9.1 會員數據概述   231 
9.1.1 會員數據的作用與獲取   231 
9.1.2 客戶總體消費情況分析   232 
9.1.3 客戶需求情況分析   240 
9.1.4 RFM 模型分析與應用   246 
9.2 客服數據概述   250 
9.2.1 店鋪 DSR 評分分析   250 
9.2.2 客服人員考核與評價   253 
拓展實訓   256 
課後習題   257 
第 10 章 數據可視化與報告   258 
10.1 數據可視化   259 
10.1.1 可視化的認知   259 
10.1.2 特殊圖表實現數據可視化   260 
10.1.3 使用 Excel 制作跨境電子商務圖表   265 
10.2 撰寫數據報告   279 
10.2.1 數據報告類型   279 
10.2.2 數據報告撰寫流程   279 
10.2.3 網站運營數據分析報告   279 
10.2.4 數據分析報告實例   283 
拓展實訓   289 
課後習題   289 
參考文獻   290 

電子商務數據分析與應用（微課 思政版）

黨的二十大報告指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。習近平 總書記強調，構建新發展格局的重要任務是增強經濟發展動能、暢通經濟循環。與其他生產 要素相比，數據具有可復制、非消耗、邊際成本接近於零等新特性，打破了自然資源有限供給對增長的制約，能夠為經濟轉型升級提供不竭動力。同時，數據對其他生產要素具有放大、疊加、倍增作用，可以推動資源快捷流動、市場主體加速融合，提升經濟社會各領域資源配置效能。 
隨著互聯網新媒體的發展，雲計算、互聯網、社交網絡等新興技術及服務不斷湧現， 電子商務行業的競爭日益加劇，內容同質化現像越來越嚴重，電子商務企業承受的競爭壓力也愈來愈大，原始的運營模式已無法在新媒體經濟環境下立足，因此，實現數據化運營、數據化營銷纔是改變現狀的方法，而這些措施的實施基礎就是對電子商務數據進行精準分析。由此，數據分析能力成為當下電子商務行業人纔的技能之一。從市場分析到數據報告的撰寫，從商品數據分析到客戶與客服數據分析，營銷與客戶服務緊密聯繫在一起，可見，數據分析已經滲透到電子商務運營的大部分流程中，輔助電子商務企業提高運營效率，為電子商務企業提供重大決策依據，實現電子商務企業的商務價值。 
本書秉承理論與實踐相結合的設計理念，以 Excel 2016 版軟件為基本工具，結合大量電子商務運營中的真實數據，如商品數據、市場數據、流量數據、采購數據、庫存數據等，輔助讀者理解電子商務數據分析的內涵，將煩瑣的數據分析問題用簡單易懂的案例進行全 面詳細且深刻獨到的解析，提升讀者的數據分析能力，使其發現數據中存在的問題並將其解決，為企業市場人員、電子商務從業者、個人創業者等提供指導，繼而推動企業可持續發展。 
本書編寫思路 
本書以電子商務數據為導向，突出了“以數據為主體，以技能為核心”的編寫特點，體現了“以訓促學、學做合一”的思想，繫統地闡述了電子商務數據分析的基本概念、模型、方法和分析與應用，以實用為原則，重點培養“應用能力”，同時讓讀者在了解電子商務數據分析概念的基礎上，快速掌握電子商務數據的分析方法、技巧，並應用到具體實戰中。全書共 10 章，以下為具體章節的內容。 
第 1 章：以電子商務數據對電子商務運營的意義為基礎，闡述電子商務數據分析的概念及原則，在更深層次分析電子商務數據分析模型的類型以及有效的電子商務數據分析方法，多角度剖析電子商務數據分析的基礎知識，提升讀者對電子商務數據分析的認知。 
第 2 章至第 4 章：主要講述電子商務運營基礎數據，從市場的行情及行業數據分析入手，結合競爭對手的銷售數據及競爭產品數據、商品數據等進行講解，使讀者對整個電子商務運營數據的精準分析打下堅實的基礎。 
第 5 章至第 9 章：主要講述電子商務運營核心數據，以營銷推廣數據為著力點，以“采購、銷售、庫存”數據為主線，以“客戶和客服數據”為評價指標，深入淺出地全方位地分析電子商務運營主要數據，培養讀者的全局數據運營觀念。 
第 10 章：對數據可視化進行闡述，並將特殊圖表實現數據可視化，實現將數據分析結果以報告形式呈現。因此，本章節在數據可視化，數據報告的撰寫流程、撰寫技巧方面做出詳細講解，並列舉諸多數據分析報告實例，講練結合，達到學以致用的目的。 
本書特色 
基於筆者對電子商務數據的認知和讀者需求的綜合考量，本書呈現如下幾個特點。 
（1）繫統規劃、案例主導。根據當下電子商務運營的形勢，本書在內容規劃上具有繫統化、全面化的特點，在注重繫統性和科學性的基礎上，更加注重可操作性及實用性，同時過大量的案例操作和分析，深入淺出的講解，讓讀者真正掌握電子商務分析的方法及技巧，輔助讀者建立自己的知識體繫。 
（2）圖表教學、內容詳盡。本書采用了多種數據圖表，給讀者直觀的感受，以此種教學模式，使讀者更直觀、清晰地掌握數據分析的應用知識，全面掌握電子商務數據分析的技能，進而提升學習效果，解決電子商務企業在運營中所面對的問題。 
（3）知識拓展、資源豐富。本書每章設置多個小貼士、知識鏈接、章節練習、拓展實訓等模塊，總結了電子商務運營相關的知識拓展，增強了讀者與作者的互動；同時本書還提供電子課件、微課教學視頻、期末測試卷及答案、教學標準、數據原始素材等豐富的教學資源，方便直觀，使讀者不僅可以著眼於書本知識，還可以放開眼界，將理論知識運用於實踐，更好地為電子商務行業服務。 
（4）板塊新穎、融入思政。本書在板塊設計上努力做到將“學思用貫通”與“知信行統一”相結合，還在理論教學及案例中融入前沿知識、文化傳承、職業道德等思想政治素，體現課程思政，提升讀者思想認識，以加強對電子商務數據分析及運營人纔的素養的培養。本書不僅能開拓讀者的眼界，還能激發讀者的家國情懷和工作責任意識。 
本書由隋東旭老師負責全書內容的組織與編寫。同時感謝具有豐富經驗的電子商務行業培訓與實戰講師宋廣運和劉凱倫兩位老師對本書的幫助、建議以及為本書提供的大量數據素材。 
本教材既可作為高等院校市場營銷專業、電子商務專業、移動電子商務專業、統計學專業及相關專業的教學用書，也可作為從事電子商務數據分析相關職業的人員的參考用書。 
本書在編寫過程中參考了大量書籍、論文、網站內容，在此對相關作者表示感謝。由於編者水平有限，書中難免存在不足和疏漏，請各位專家與讀者不吝賜教。 
作者 
2023 年 1 月