電商平臺的數據分析可以按業務邏輯，以前、中、后臺進行區分，在電商平臺的數據分析中，線上、線下店鋪管理為前臺、全服務管理為中臺，培訓招聘等為后臺支持。
這三類主要面向的服務對象如下。
前臺：面向客戶
中臺：對面向客戶的部門進行支持
后臺：財務、法務、招聘、培訓
按這樣的框架分配之后，就能知道單個部門進行的動作對于整體的影響是什么。
其實整體會分為線上店鋪分析、線下門店分析、全服務分析、后臺支持分析四個部分，因為本篇文章以講電商內容為主，所以我們此處只說上線上店鋪分析這一塊。
線上店鋪分析會分為流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析，下面我們展開來看。
1.流量分析
流量分析就會演變為以下幾個問題：
什么樣的流量能夠帶來轉化？什么影響了流量的轉化？什么樣的流量轉化金額比較大，選擇什么樣的渠道？
比如我有1000萬，我要知道如何進行投入產出是最高的。針對這樣的問題，可以進行以下三類分析：
推廣分析：分析不同流量來源、渠道及獲客成本 。
內容分析：分析各內容的流量來源及相關運營效果（主要針對手淘中的內容、達人直播等）。
頁面分析：特別是單獨活動的落地頁，需要分析當前頁面的流量來源及去向分布，關注頁面熱力重點，為店鋪裝修指導提供依據。
2.銷售分析
當用戶進店之后，把用戶進行的每個詳細的步驟拆分出來，去看哪些過程影響了銷售訂單的轉化。
對于該公司來講，他們的核心指標是發貨，只有到發貨環節的訂單，才能算作業績。所以在發貨前的所有環節都需要進行分析，比如商品詳情頁、客戶咨詢環節、支付環節等。
3.商品分析
其實對于淘寶店家來說，需要知道有哪些商品？怎樣搭配契合對應的活動？
之前是零零散散的狀態，新品研發進度、上架商品的表現、滯銷產品的去庫存，這些其實都是需要有一個完整的掌握的，這樣才能更好地去配合活動。
很多淘寶店鋪的銷售是需要圍繞活動進行的，所有的業績其實是拆分在很多個活動里的。只要活動選得好，一個活動產生的效果可能會大于其他營銷方式的總和。
所以活動的選品就成了重點需要去關注的。在選品的時候，除了要考慮商品的歷史表現，還要考慮如何備貨、備貨周期是多久，能不能保證活動期間的發貨。
所以，通過數據分析我們可以知道三個部分：
一、 目前的產品結構及產品情況
二、 針對本次活動需要達成的目標，選品的邏輯是什么，應該看哪些數據。
三、 爆款的備貨，如果要把一個商品作為活動的爆款，我需要這件商品在7天內就能發貨。
備貨如何驗證商品銷售、活動預測精準度？
4.活動分析
活動分析其實是非常重要的一部分。比如這家淘寶店去年的銷售額是50個億，僅雙十一單個活動銷售額就達到了8億。所以他們對于活動有嚴格的計劃表，于是我們會把活動單獨列一個主題進行分析。
他們在活動前期策劃的時候，歷史數據能夠指導他做出比較好的決策。
而在活動進行中，可以通過數據監控整體的流量變化、銷售情況變化。比如這次活動的某幾個頁面跳出率高，我通過數據發現之后，就要作出相應的調整優化，提高從流量到銷量的轉化率。
或者說，活動過程中發現爆款商品的庫存已經無法滿足現狀了，我需要考慮是否要把原來7天的發貨期改為15天，還是說我可以推其他的產品。這些都可以憑借數據來提供決策的依據。
活動復盤環節，從整體上我可以知道活動投入和產出的金額，衡量這次活動的價值，從細節上，可以看到不同商品的銷售情況，還可以分析這次活動中哪些環節是可以做的更好的。比如這次活動中，因為一些優惠券的規則設置不合理，導致大量退貨，那在下次活動就要避免這樣的失誤。
以上就是電商平臺數據分析的應該關注的4個模塊，如果擁有的客戶數據比較全，其實還可以做客戶分析，來了解你客戶的消費行為，從而進行一些動作，來提升整個用戶的終身價值（ltv）。
此為電商行業的經驗分享，希望能給大家帶來借鑒意義。