admin 一、达人电商直播数据大屏哪里看？
您可以在达人电商直播平台的官方网站或移动应用上观看数据大屏。这些平台通常会提供实时的数据统计和分析，包括观看人数、销售额、商品点击量等。您可以通过数据大屏了解直播的实时表现和效果，帮助您更好地了解受众群体和市场趋势，从而优化直播策略和提升销售业绩。
二、电商销售数据来源？
一般平台上面会有记录，可以看到之前的数据。
三、电商罗盘数据怎么分析？
一．在后台当中直接查看
首先在直播时电商罗盘数据怎么查看方法当中，较为简单快捷的方式，便是商家在后台当中直接查看自己所需数据，并且由于它的直播间的自带功能，所以无需缴纳多余费用。一般情况能计算出用户与订单之间的比例，数据计算较为笼统，在详细数据方面比较模糊，如果是刚开始运营没有过多预算的商家，可以通过这一方式查看。
四、电商运营数据叫什么？
基础数据：IP，PV，日活/月活用户访问时长，人均浏览页面跳失率，购买转化率，重复购买率。
商品数据：价格，商品名称，商品链接，店铺名称，店铺链接，月成交（笔数），评价数。
经营性数据：营业额，销售目标。
经验性数据：市场分析，消费者分析，竞争对手分析。
总的来说，就是行业数据，同行数据，自己店铺数据。
五、电商运营要关注哪些数据？如何获取这些数据？
数据这块，电商运营还是可以多关注分析本身；关于很基础的产品/用户/商家各场景的分析，可以看我主页其他的回答，今天来聊点不一样的。
不用太看如何获取这些数据；这些都是采购和数据仓库该干的活
Growing IO、魔镜、一面、观远的这些数据服务商，甚至很多内资咨询公司都靠卖数据获利；如果只是个人平常练练手，可以在Kaggle、Euromonitor（欧睿）、甚至是直接搜亚马逊/天猫数据分析，也能拿到很多零售和电商数据
相比于给出找数地图，还是分析框架对大家更有用；市面上那些分析框架都是没用的，列出的每个概念都对，但按图索骥走出来的结果，全都错
第一步：对电商整体要有认知
第一步需要对电商场景有基本理解，否则只会闹正确的笑话；什么叫正确的笑话，说个歪楼的例子，一个小孩找来了紫薇给老板表演心如刀割，这种就是正确的笑话
缺乏理解的发力，往往都是最大的错误，却自以为正确
电商是一个很大的场景，商家借由平台把商品卖给消费者；平台不仅仅是在GMV中抽佣金，还有广告费用；所以这里头，平台按收入类型自然就会分化出了不同的架构，商家内部也会有不同的角色分工
这些整体的认知其实很重要，敲黑板敲黑板！！否则老板问起你这个品类我们要不要做线上的时候，你一脸懵逼
接下来就看看这些整体认知下，能回答哪几类问题
第二步：电商场景里需要回答哪几类问题
1. 品类+平台分布
第一个问题也就是被问得最多的，哪些品类涨得最好，这些品类在哪些平台卖得最好，以及这些品类我们还有没有做的空间呢？
回答这个问题，不同视角的答案完全不一样；比如上面说平台的电商BU，自然是看GMV体量和增速；如果是平台的商业化BU（拿广告的钱），除了看这个品类销量卖得好不好之外，还要看商家有没有钱投广告
是不是奇怪了？电商和广告怎么结合呢，一般就是看两个变量，毛利率和Take-Rate（广告支出在商家利润里的占比）。如果毛利率和Take-Rate很接近了，说明这个品类待发掘的广告空间不多，就是商家没更多钱投广告了
熟悉的同学，肯定发现我们已经聊到了电商的货币率，按理说这非常平台导向，平台的电商收入就在于电商gmv的货币化率；羊毛出在羊身上，这部分收入就是商家支付给平台的佣金或者广告费用，也就是上面利润核算图中的主营业务成本和销售费用之一
没想到吧，电商运营还得会看财报，看财务数据，还得知道每个品类被平台抽佣的佣金率、广告费率；不管是平台侧还是商家侧的电商运营，这个认知就是拉开距离的体现，因为你在品类运营的过程中如果涉及到佣金和广告费用，意味着你在推品的时候已经涉及到和不同团队的勾兑了
说明你已经不仅仅是一个简单的品类/商品运营工具人，而是真真正正地在推一些事情
所有的数据和指标，都是对应到动作的，每个动作都应该落到具体的人身上；看起来这里在讲怎么分析数据，实际上是一种由分析往推动事情的认知转变
有些同学觉得整体的认知一时不好理解，对一些基本的电商概念和分析技能，是需要补齐的；可以参加知乎知学堂的官方数据分析课程，参与就有免费的【Excel秘籍】附赠；以及像题主说的获客成本、转化率、ARPPU、单店访问UV等，这些零散的概念都会整合到思维导图和项目实战中
对于已经掌握基础概念、但尚未需要全局认知的同学，也不要紧，也可以先记住这些公式，先从最基本的分析做起，后面自然就会明白这里在聊什么
看品类趋势：ＧＭＶ = 各品类ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR
看平台趋势：ＧＭＶ = 各平台ＧＭＶ×（１＋环比增速），也常用CAGR
当然品类和平台交叉也很常见，就是各品类在不同平台中的体量和增速；以及平台内对同一个品类，也经常会由多个部门来负责，所以也会把架构考虑进去
商家品类毛利率 ≥ （平台抽佣率）+（广告费用率）
别小看这些基础公式，一个是绝对金额，一个是占比；绝对金额就是销量和销售额；商家在销售额中需要拿出一部分费用，支付给平台的佣金和广告费；按理说佣金和广告支出得小于商家的毛利，不然商家就做亏本生意了，也就是ROI打不平；所以一个好的电商运营，得了解商家的盈亏结构
当然这是从大面上，相当于是财报视角看平台、品类和商家的销售额规模，具体到日常的判断中，我们要回答得更细，比如转化一个用户得成本，转化一个订单的成本，即流量变现的效率
细心的朋友肯定发现了，上面第一类问题，其实放在线下零售也同样需要关注，到接下来的第二类问题，才真正开始有线上电商特色
2. 订单+用户的转化
想必各位都被问过，这个品类或者产品，一笔订单的转化成本是多少，这个店铺转化一个付费UV（User Visit）的成本是多少
你们猜得没错，这本质上又回到了AARRR模型，老生常谈
查理芒格在今年2月的投资人交流会上，谈到阿里巴巴是他犯过的最严重的错误之一，原话：
”我们被他们（即阿里巴巴）在中国互联网行业中的地位迷住了，但我没有意识到，他们仍然他妈的只是一家该死的零售商“
大佬都发话了。近年阿里进军本地生活做口碑，做线下新零售，都不顺利；近期马爸爸重新提出了”回归淘宝、回归用户、回归互联网“
零售商和电商的区别是啥？大家可以查一查沃尔玛的估值和亚马逊（当然还有AWS加持）、阿里巴巴的估值，一目了然
大家在分析的时候，如果还是过于聚焦上述的第一部分，那必然是有失偏颇的；所以除了用零售的利润视角看GMV外，还得能从流量的视角看GMV
GMV = PV × CTR × CVR × 客单价
请记住这个公式，本质就是AARRR模型的数学化，其中PV就是店铺或者短视频、直播间的访问人次，CTR（Click-Through-Rate）就是用户点击跳转的概率或者比例，CVR（Conversion Rate）是用户跳转后发生付费转化的概率
其中CTR和CVR一般会合为一个指标：GPM。就是每千次曝光带来的GMV
GPM指标很常用了，既是因为指标综合了用户从曝光到支付转化的全链路，也是因为能在各种分析场景下用
- 不同商品/内容载体的GPM比较：店铺货架电商、短视频、直播
- 不同商品价位的GPM比较：高中低价位
- 不同品牌/品类/商品的GPM比较
- 不同服务渠道的GPM比较：服务商、代理商、直营业务
当然了，因为篇幅关系，还有很多应用场景无法一一展开了；还没入行或者即将入行的新同学，完全可以先参加一些官方的训练营，能最高效地学习和体验诸多大厂实战案例；已经在业内的电商运营们，更应该多补充日常之外的场景，升职加薪本质就是大家身上经验和能力的变现
第三步：能理解流量的分配逻辑
上面聊到了GPM、PV、客单价、获客成本、订单转化成本，其实已经到了流量和用户运营的范畴，特别是现在电商里头内容电商（直播电商）的份额也越来越高
所以从平台视角，问题会演化到你的流量应该如何分配，特别是美团这样衣食住行+同城零售+货架电商的平台，用户流量应该怎么分配，一个大主端app如何协调各个入口的优先级，这些都是很有意思的问题
这里头除了收益，还会涉及很多生态问题，比如淘宝要处理白牌/SMB商家“出淘”的趋势，拼多多要不要承接，拼多多要不要做拼多多版的天猫等等，这些生态问题离不开一个核心，即流量有没有变得更”贵“！
先写到这里，等有时间再继续加更
六、电商如何做数据分析？
不管你是数据分析师，还是店铺管理者，亦或是运营人员，如果要更好地做电商数据分析，可以聚焦这十大场景，实现电商数据从获取到分析的全链路打通，驱动业务！提高店铺GMV！
1、高层经营总览
高层在做商业决策的时候，往往需要参考各类数据指标，这个时候就需要一个高层经营总览看板，通过一个仪表板，进行全盘生意核心指标的总体呈现。
高层经营总览看板是电商数据分析中综合性最大的一项，除了辅助决策外，还可以结合利润、费用等指标综合评估各销售渠道在生意大盘中的占比及经营健康度。
关键词：全渠道、高层、经营
2、平台运营分析
随着业务的不断发展，很多卖家入驻了多个电商平台，如多个天猫店铺、京东店铺、拼多多店铺、天猫超市、微店等。订单和数据分散在各个店铺，如果各个平台分散分析，会带来标准不一致，和无法综合分析的问题。
这个时候需要统一数据出口，赋能电商运营部门通过同一数据门户随时查看各大各个电商平台运营的总览状况, 掌握数据指标。
关键词：电商、运营部、管理层
3、推广投放分析
推广投放是电商运营中最重要的一个部分，要及时跟踪各渠道投放转化率、调优整体营销方案ROI，乃至找对渠道、投对产品，快速占领市场以及消费者心智都需要进行推广投放分析。
关键词：站内 站外 投放
4、直播分析
现在直播大热，越来越多的电商卖家将自己的生意布局到了各个平台直播，如抖音电商直播、淘宝直播等。
直播分析能帮助运营者快速掌握抖音等直播平台运营情况及达人带货效果，了解每月直播场次、转化、交易情况及主推品的直播表现和达人贡献。
关键词：直播、短视频、带货
5、大促活动运营分析
活动期间，订单量暴增，各类成本核算也随之变复杂。因此促销活动也需要全链路分析，最终分析是否达成大促目的，如提高销售，吸引消费者，传递出品牌的核心价值等，进而提升品牌的影响力。
关键词：促销、电商、运营
6、行业市场分析
自上而下的分析思路对目标行业目前的市场容量和销售情况以及销售趋势进行从全局到重点的分析。
7、分销渠道分析
以销售的角度了解分销商对商品的接纳程度及地理位置分布，给大促活动提供库存支撑和做更合理地产品供应需求预测。
8、商品分析
结合全平台商品销售情况，进行体系化商品诊断及商品增速分析，快速定位爆品与增长缓慢的商品，助力后续优化工作。
9、评论语义分析
以消费者为中心，追踪以及分析 购买商品的客户评价，及时调整自身的产品与服务与消费者预期的匹配性。
10、用户观察分析
旨在分析用户购买行为、用户地域分布及复购情况，用户付款方式等，助力于运营对用户打标、 后续计划及推广的执行。
以上就是电商数据分析的10大分析场景解析。上面的数据看板我为了省事直接使用的九数云BI的模板图。
九数云BI能帮助电商卖家能打通各大电商平台店铺数据，全局了解整体情况，决策效率高；将绩效和运营情况量化绑定，定位业绩问题，精细化管理。使用九数云做电商数据分析，电商运营负责人可以根据自己的运营逻辑，跨平台、跨系统自由搭建报表，按时间/工具/品类/店铺/竞品等多维度查看和分析数据，监控全平台投放效率，找到最优投放路线。使用九数云做电商数据分析，电商财务人员可以轻松计算绩效与库存数据，数据异常时能自动预警，无需再花费大量时间去做机械的重复数据核算工作。
九数云BI七、三大电商巨头是？三大电商巨头是谁？
国内电商三巨头：阿里、京东、拼多多。
与线下实体经济一片惨淡相比，电商行业正在经历冰火两重天。一些必需品不得不线上购买让电商获得了一些自发流量，但物流受阻、复工困难让上游商品难以按时供应，消费需求放缓则让下游消费者购买力受到影响。
最直观的数字来自快递包裹数量，根据国家邮政局公布的数据显示：今年1月，全国快递服务企业业务量完成37.8亿件，同比下降16.4%；同城业务量完成6.7亿件，同比下降27.1%；异地业务量完成30亿件，同比下降14.4%。
疫情影响正在逐渐消散，尽管隐忧尚存，但电商平台正在回到正轨，中国消费也正在回到正轨。
阿里巴巴增速放缓，平台化发展
截止至2020财年（2019年4月至2020年3月），阿里巴巴中国零售市场GMV为65890亿元，加上跨境及全球零售市场和本地生活服务GMV，2020财年阿里巴巴数字经济体消费型商业业务的交易额为人民币7.053万亿元(超过1万亿美元)，成为世界第一个平台销售突破万亿美元的公司。
尽管GMV高速增长，但受疫情及淡季双重影响，阿里巴巴核心电商业务营收、利润表现不如人意：
今年一季度，阿里巴巴核心电商业务营收为938.65 亿元，是全财年中最少的一个季度，同比增长19%，整体收入1143亿元同比增长22%，创上市后最低增速，此前最低为38%；原因是订单下降以及商家广告投放减少。
利润 281.26 亿元，去年同期为 274.84 亿元；利润率 34.8%，创上市以来新低。另外，本地生活业务也受到疫情影响，一季度阿里本地生活服务收入48.41亿元，同比下降8%。
另一个值得关注的新业态是淘宝直播，数据显示使用淘宝直播的商户同比增长88%。
京东
数据显示，一季度京东净收入1462亿元人民币，高于市场预期的1365亿元；净收入同比增长20.7%，超过上一财季10%的预期。出于对疫情的担忧及隔离政策，消费者通过电商平台购买生活必需品的需求大涨。2020年一季度，京东平台日用百货商品销售的净收入为525亿元人民币，同比增长38.2%，成为拉动京东平台收入增长的主要动力。
疫情最严重的1至4月，京东平台上572个日用百货商品品牌下单金额过亿元，有230个品牌下单金额过3亿，有151个品牌下单金额过5亿。同时财报数据显示，截至2020年3月31日，京东物流运营了730多个仓库，包含京东物流管理的云仓面积在内，仓储总面积约为1700万平方米。
这些服务体系吸引了大量商家进驻京东，财报显示，在疫情最严重的2月，新增商家数量同比增长超过100%。
京东还上线自营房产。中骏集团成为首个在京东开设自营旗舰店的房产开发商，“中骏·云景台”的首批1000套房将作为京东渠道专享房源。京东零售集团CEO徐雷现身京东直播间亲自为京东“自营房产”代言，正式开播仅10分钟观看人数就已破百万，全场总观看量达400万。
但成本控制始终困扰着高投入的京东，疫情期间该数据尤其突出。财报显示，京东2020年第一季度成本为1237亿元，较上年同期的1029亿元增长20.2%；费用为202亿元，较上年同期的169.78亿元增长19%。
拼多多
财报显示，目前拼多多年度活跃买家达6.28亿，远超京东3.87亿，与阿里巴巴7.26亿的数字也相去不远。新增活跃用户方面，拼多多超过其他两家巨头总和：阿里巴巴、拼多多、京东分别在第一季度新增活跃用户1500万、4290万、2500万。
在消费额方面拼多多距离阿里巴巴和京东还有差距，2020财年阿里巴巴淘系消费者人均购买约为9076元，京东则为5761元。
从收入来看，拼多多一季度营收65.4亿元，其中54.9亿来自广告，来源比较单一。阿里电商业务收入来自广告和佣金，一季度阿里佣金收入为145亿。拼多多声称2019年帮商家节省了500亿资金成本。
与用户数量飞速上涨相对应，本季度拼多多净亏损再次扩大，归属于普通股股东的净亏损为人民币31.70亿元，对比去年同期净亏损为人民币13.79亿元。考虑到一季度拼多多65.4亿元的营收及44%的营收增速，拼多多在今年一季度投入了更甚以往的代价进行消费补贴。
三家数据对比
从营收上看，京东依然在三者中排名第一，这与京东的商业模式主要为自营电商有关，其赚的主要是商品直接的销售收入，而淘宝、天猫、拼多多等赚的更多是平台广告费和服务费，因此京东营收往往高于阿里巴巴，但利润不及后者。具体到本季度的情况，京东在营收方面与阿里巴巴的距离有所拉开，而拼多多作为电商新贵，收入较前两者还有很大增长空间。
营收增速方面，三者具有不同程度的放缓，其中以拼多多和阿里巴巴较为明显。在疫情的冲击下，虽然拼多多营收大超预期，但增长相比此前接近翻倍的水平还是有明显下滑，阿里巴巴也出现类似的情况。
相比京东和拼多多，阿里巴巴的收入结构较复杂。由于三者的竞争交集主要集中在国内零售业务，因此阿里巴巴核心商业中的中国零售商业业务是对比的关键细化指标。财报显示，该项业务在2020年第四财季的收入为709.05亿元，占总营收比例为62%，同比增长21%，略低于22.3%的总营收增速。
在阿里巴巴的各项收入中，增长较为突出的是阿里云和创新业务板块。
阿里云本季度取得营收122.17亿元，同比增长58%，占总营收的比例从8%上涨到11%，是拉动增长的关键力量之一；由高德地图、AliOS、钉钉、天猫精灵等组成的创新业务板块实现营收22.88亿元，同比增长90%，但占总营收的比例未有太大变化，仍为2%。
总结
京东开始被拼多多挤到了中国电商第三的位置。2019年10月，拼多多第一次以464.4亿美元的市值超过京东；今年5月12日，拼多多市值再一次超越京东，直到昨夜，拼多多更是狠狠甩开京东90亿美元（折合人民币约641亿）。
当市值不止一次超过京东，当字节跳动成为互联网界的庞然大物，当百度沦为互联网公司市值的计量单位......我们开始思考，进入新的十年，中国移动互联网江湖将如何排位？
未来，中国电商市场三巨头将有何发展方向呢？
比下沉更下沉：与政府的合作，下沉到更低线的农村市场。
更加专注线下线上联动、用户的留存和转化：加码线下和直播。
在商家恢复元气后，直播如何撬动淘宝天猫的收入增长，将是阿里巴巴下一季度业绩一大看点。而京东、拼多多也在探索怎么搭上直播这辆快车。
对于京东而言，疫情缓和后，如何持续放大物流优势、寻求增长、保持盈利是长期需要面对的考验；而拼多多依然要面对提高用户忠诚度和客单价的老问题。
风水轮流转，优势地位不会永远存在，压力也可能带来反弹。阿里巴巴、京东、拼多多在电商领域三足鼎立的局面将长期存在，这个特殊的一季度将三大平台的差异放大，但竞争已经呈现你中有我、我中有你的态势，在追求增长的路上，三大电商平台的厮杀，只会更加激烈。
八、电商后台的数据如何看？
京东淘宝都有商家中心，里面可以直接查看数据
九、数据电商是什么意思？
就是泛指互联网电商，由于互联网电商都采用大数据下的精细化运营，所以得名数据电商。
当下的电商均会绘制用户画像，即为每个用户群体打的标签，比如购物狂，喜欢听音乐，高收入等等，大数据系统会根据这些标签进行精准推荐，所以这就是数据的力量。
十、怎么看电商消费数据？
要看电商消费数据，您可以从以下几个方面入手：
1. 订单量和销售额：这是最基本的数据指标，可以了解电商平台销售情况的总体水平和趋势。
2. 用户增长率和用户留存率：这些指标可以帮助您了解电商平台的用户规模和用户忠诚度。
3. 商品类目分析：通过分析不同商品类目的销售情况，可以了解哪些商品类目比较热门，哪些商品类目有待提升。
4. 地域分布分析：通过分析不同地域的销售情况，可以了解哪些地区是电商平台的主要市场，哪些地区有发展潜力。
5. 营销效果分析：通过分析不同营销活动的效果，可以了解哪些营销方式对销售额的提升效果比较好，哪些营销方式需要改进。
以上只是一些基本的指标和方面，具体的分析方法和指标选择还需要根据具体情况进行调整。同时，您可以使用各种数据分析工具和技术，如Excel、Python等，来更好地处理和分析电商消费数据。