电商销售数据统计表格(电商销售数据统计表格图)

电商运营需要精通excel表格的吗？

不一定要精通，但作为电商运营，excel的一些基础操作还是要会的，有助于统计、上报和分析。

1、先说说函数

IF，SUMIF/SUMIFS，COUNTIF/COUNTIFS，VLOOKUP，DATEDIF，ROUND，MAX/MIN

IF，根据条件进行判断，可以多条件，可以嵌套多个条件；

SUMIF/SUMIFS，求和，根据条件求和，还可以用通配符*；

COUNTIF/COUNTIFS，统计个数，根据条件统计个数，和SUMPRODUCT可以去重统计；

DATEDIF，计算年月日，=Datedif(开始日期,结束日期."y/m/d")

分别计算间隔年月日；

ROUND，四舍五入返回值；

MAX/MIN，MAX判断最大值，MIN判断最小值；

函数最后重点说下VLOOKUP，这个真的很重要，百搭函数，强！对初级电商运营来说这个函数必须学会。

常见的用处：数据查找、表格核对、表格合并等功能。

用法，=vlookup（查找的值，查找区域，返回值所在列数，精确还是模糊查找）

作为最重要的函数，还是简单的举个例子

根据商品查找销售量

这是最基本的用法，实际应用例子太多了，还是要多操作。

2、基础功能

分列，筛选，排序，这三个看似简单，实则很强大，

常常看见很多人问的问题，都可以用这三项自带功能解决的，根本不需要函数或者VBA（当然函数和VBA熟练的人可以无视我说的）

分列：可以将有规律（字符，符号，长度等等）的一列按照要求分为多列；

筛选：可以按照文本，颜色，包含，去重复制；

排序：根据自己的要求，进行排序，可以多次按照不同条件排序，和筛选自己去体会吧

3、常用功能

数据有效性：本来想把数据有效性放在2中去说的，想想，还是放在最后说，因为它可以防止录入出错，或者可以根据自己的要求进行录入；

条件格式：这个功能和IF很像，满足条件即改变单元格格式，可以是图形，颜色，填充条等等；

数据透视表：

excel中常用实用的强大功能，基础统计，然后在利用它的一些小功能与技巧进一步统计分析，运算。

配合切片器，可以实现对比，筛选，动态图表等功能

上面的图就是数据透视表最简单的统计功能。

4、我做了几年的电商运营，图表和VBA，对我个人来说，用图表很少，运用的也不熟练，那些华丽美观的动态图表需要深厚的excel功力的，而VBA对我来说太难了，本人是不会的，只利用上面的这些函数与功能完全可以支持我的运营工作。

其他不多说，希望对你有帮助。

电商怎么做数据分析

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。

电商数据分析需要统计哪些指标

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

2、访问流量分析：渠道质量、跳出率、PC/UV、访问时长、转化率等；

3、订单数据分析：成交额、成交率、客单价等；

4、用户行为分析：新老用户购买情况、复购率、活跃率等；

5、营销活动分析：ROI、活动效果、营销成本等；

以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！

sql销售日结统计

表应该加上注释，要不没法写。

大概思路是这样的，首先统计出每一天每一个员工最晚一次的日结时间。这里分为两种情况，周5和其他日期需要分别判断。

然后将用户表和刚才的日结汇总表进行左连接，日结汇总表为空的部分就意味着该员工没有日结，外面套一层，count一下即可。

如何做电商数据分析

主要用到的是数据透视表;主要是提供一些报表供领导参考。应该用到了5W2H分析法，SWTO矩阵分析法。

数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。

电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析;仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析;购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。电商数据分析也需要采用的是数学模型分析预测的。

---------------------来自小A服务

电商数据分析与数据化运营

关键字：整体、运营结果和状态、结果指标、核心指标（三基分析）、运营优化、预期

用哪个指标

如何分析这个指标？

1

核心指标 ：销售额 也可以称之为结果指标（考核指标，因为用户数等等可能不被考核）

分析方法 ：对比-拆分

2

三基分析 ：用户数、平均购买金额、复购率

各个指标代表了一个运营方向，也是销售额的达成的组成元素。

整体分析

1.1 案例① 销售品类综合分析

商品品类+销售表现（额、量、价），按商品品类（ 衬衫、 T 恤 等）对第三季度销售商品进行分类汇总的，同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计，并且为了便于分析， 三个指标都加上了同期数据供参考。

核心指标：销售金额，销售数量，件单价。

涉及维度： 品类 、 渠道 、月份交叉分析。

分析方法：主要是看同比，环比。

1.2 案例② 销售与退货分析

这份表是根据 品类（ T 恤、 半截 裙、 毛衣 等）来分类汇总，并且按价格带细分之后统计的销售与退货数据。

核心指标：退货率 在文章里其实用了三个指标：退货率、销量、利润。

利用这三个指标，对商品做了分类，类似用户分析的RFM。每个维度衡量的是一个商品的一个角度表现，比如退货率衡量商品质量，折扣率衡量毛利情况。

在每次看一个商品的情况，使用了单一维度外，还可以结合一些有关系的维度。三个维度其实有一些是有关联的，比如销量和折扣的角度，是一对正向关系的维度，平均折扣衡量的是让利程度，如果折扣高，正常来讲销量占比就应该高。

同时也有些维度要在其他维度的基础上分析才有意义，比如退货率，如果是一款销量仅为个位数的商品，高退货率其实无关紧要。也就是三个维度间也是有轻重缓急的。

分析方法：

一是确认标准：即通常情况下应是怎样的，如果出现了反常就需要分析

二是同类相比：站在商品的角度，取其一个维度上相同的不同产品，对比分析

2.1 案例③ 备货计划表（结合了聚划算活动，所以有活动款和非活动款）

指标：维度-活动与否、品类

度量-库存量，库存金额，库存占比，动销率，消化率

比如上例：

库存数量为2万8，金额有170万。按照目前销售情况，当前库存是否能支撑？

2.2 案例④ 新品上市追踪表

指标：维度-上新周期

度量：spu数，库存额，消化率，计划消化率，落差（完成率）

上新能力：主要是spu数，也就是开发新品的数量

分析基本按上新周期：分析每个上新周期的动销情况，主要是与预期相比，当然也可以跟同期相比（同比），销售进度是否正常。

单品分析

商品ABC分级法只应用于活动分析，原因一是spu太多。还有另一个原因：只有店铺在大型促销活动时，每个单款商品所承载的流量与成交数据才足够大，ABC分级才更有意义。

指标是：维度-spu款号，吊牌价

度量-访客数，支付转化率，商品库存

为什么要用这三个指标？其实这个是核心。背后考虑的是流量、销售保障。访客数是流量保障，转化率和库存是销量保障。

在这两个维度上，划分出三类商品：

A类商品：高库存高转化率（转化率2%） 该类产品既畅销，又有库存保障。但作为主推产品还需要：访客数，要保障正常水平。为了进一步保障访客数可以尝试在增强视觉效果（不涉及调价）等手段。

B类商品：转化率中等（0.65%-2%），一般商品。

C类商品：转化率低，推荐位置最低，核心要把控库存风险，避免库存积压，可做打折搭配。

消化率：重要指标，用于判断此款是否继续作为主推的一个重要标志。如果消化高接近计划消化率，则此款（如款2、款5等）可以考虑暂时停止付费，以便节省成本提高利润。如果主销转化率较低，则需要考虑是否要调整推广渠道。

实销价：用于判断此主推款的消费群体与定位，一般而言，单价高的商品不适合使用直通车等付费工具进行推广（因为高单价商品无法走量）

总UV、直通车占比、搜索流量占比：用来判断此主推款的推广效果，流量越多，说明当前推广策略与推广渠道的选择越正确，反之就要考虑更换推广渠道或策略了

梳理流量来源

作者将流量拆分为：流量来源-流量去处。前者用于分析店铺引流渠道建设、roi。后者用于分析流量在店铺流转、留存情况。

指标：各渠道（平台、平台活动）的访客流量数、支付数，支付转化率（复合指标），访客占比（复合指标）

问题：流量进去平台后，访问深度如何？那些情况下用户更愿意深度访问？（不跳出）

为什么流量分析会用于确定主推款？因为我们通过对流量去处（商品页面）的分析来了解每一件商品对用户的吸引程度。

指标：维度-款号、波段、类别、活动价、库存

度量：加购数量、备货数、加购倍率

表中需要包含款号、波段、类别、活动价、库存等基础资料，同时需要对其中的重点数值“加购数量”进行记录与分析。譬如表中加购倍率（ =加购数/备货数）如果高于100%，则可视为预热表现良好的商品：若低于100%，则视为预热表现非常差：而若是高于500%，则可判断为非常热销的商品。据此分类，可为商品的预热策略调整提供指导意见。

一方面分析哪些产品更容易吸引用户浏览加购

另一方面通过对库存的分析来确保主推产品不断货，超卖。

关于流失用户挽留，讲的挺少的。其实就是用户生命周期管理。

找出流失用户，针对性提供折扣卷

预测使用率，估算成本

活动运营的几个要素：

优惠券一般分为无门槛，满减两类

价格设置

跟踪优惠券的 领取 与 使用 情况来判断店铺需要承担的 折损 与能够带来的 销售业绩 。

指标：度量-发券量，领取量，使用量，领取率（复合指标），使用率（复合指标）

维度-（也就是要分析的主体和他的属性）面额档位（券本身）、展现位置、发放时间，类型

第一：明确各个券的目的。第二：核心指标领券率，使用率。

运营上：综合“类型”“面额档级”“展现位置”“发放时间”四列信息，可以了解到店铺运营人员对优惠券的定位与运营手段。

以“无门槛50元”的优惠券为例，这是运营人员在活动期间的最后几小时冲刺业绩所用的，因此可以看到它仅在活动结束前3小时才推出。

在 预热期 时，可提醒业务部门增加优惠券的 发放数量 。

根据 领用率 来评估优惠券的投放位置与投放时间是否正确有效。

譬如在表4-18中所示的“无门槛50元”优惠券，便分别投放了“首页”与“活动二级页” 两个位置，但是“首页”的领用率达到了100%，而“活动二级页”的领用率仅43%，说明同样的优惠券，在首页投放的效果比在二级页中投放的效果更好。因此，若下次再有类似优惠券时，在折损允许的范围内，可以建议运营人员在“首页”上投放更多的优惠券。

而在 活动开始 后，则需要跟踪优惠券的使用量与使用率。根据优惠券的使用率来计算本次活动中优惠券所导致的折损，以此评估本次活动中优惠券的折损是否在预算范围之内

问题：如何根据优惠券的使用率算折损？roi多少算合理？

指标：ROI 计算方式：使用优惠券的销售金额/折损金额

合理是一个经验值：roi为15是一个门槛。

可以通过分析该价位的净利润来评估，因为折损的算是促销费用。

业绩达标率 ：经营业绩考核时经常用到的指标：达标率、滚动达标率、 YTD%、

达标率：销售额/销售计划 在特定周期内，比如下面的3月份，3月份的销售额/3月份的销售计划

滚动达标率：年度滚动达标率=1～3月销售额/1～3月销售目标×100%（与前面的达标率在一起，当初达标，滚动不达标）

YTD%：YTD%=1～3月销售额/全年销售目标×100%