艾瑞咨询近期推出《20##-20##年中国移动电子商务市场研究报告》，对中国移动电商市场进行了深入分析。艾瑞研究发现，20##年中国移动电商市场进入爆发期。以移动购物市场为例，仅统计实物类商品，20##年中国移动购物交易规模是114.6亿，20##年将达到482.7亿；未来几年中国移动购物市场将继续保持高速增长，20##年有望突破2500亿。

　　20##年中国移动购物交易规模将达482.7亿，20##年有望突破2500亿

　　中国移动电商自20##年后进入快速发展的轨道，20##年市场正式进入爆发期。以移动购物为例，20##年中国移动购物的交易规模突破百亿大关，达到114.6亿元，相比20##年大幅增长416.2%。20##年中国移动购物市场交易规模将达482.7亿元，相比20##年增长321.2%。预计未来几年市场将继续保持高速增长态势，20##年中国移动购物交易规模有望超过2500亿。

　　各方条件成熟推动中国移动电商市场的爆发式增长

　　影响移动电商发展的诸多因素中，智能手机和3G网络的普及程度十分重要。艾瑞研究发现，20##年以来中国智能手机的普及速度明显加快；在3G的普及方面，20##年4月中国移动电话用户的3G普及也进入加速增长阶段。条件的成熟推动着中国移动电商市场进入爆发期。

　　智能手机的普及速度加快

　　移动电商的对手机性能的要求较高，因此以智能手机为代表的移动终端的普及对移动电商的发展非常重要。艾瑞数据显示，20##年中国智能手机的出货量将达1.1亿台，保有量将达2.4亿台，增速都十分明显。随着小米、奇虎360、百度、盛大等公司纷纷进军智能手机市场，智能手机的价格日益平民化，千元以下智能手机普及将为移动电商的发展提供强有力的硬件基础。

　　3G网络发展进入加速增长阶段

　　3G网络的发展对开展移动电商十分关键。20##年开始，中国进入3G时代，但3G快速增长则是自20##年开始。到20##年7月，中国的3G用户达到1.84亿，占移动用户的比例达到17.3%。按照国际主流运营商的发展经验，3G渗透率一旦达到15%就意味着3G发展即将进入加速增长阶段。从实际数据看，20##年4月中国3G渗透率为15.4%，到20##年7月达到17.3%，仅3个月的时间即增长2个百分比。3G的加速增长促进移动电子商务的同步加速发展。

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本报告是中国社科院信息化研究中心与阿里巴巴集团研究中心合作的涉农电子商务系列研究项目的一部分，旨在通过调查数据分析，为涉农电子商务研究提供数据支持。

本次调查，采用电话随机抽样访问的方法。调查对象分为淘宝农村网店主(注册地址为农村地区)和非上网农民两部分。其中，淘宝网店主样本量为1000个，非上网农民样本量为500个。

本报告主要内容及结论如下：

一、涉农电子商务的总量特征表明：我国涉农电子商务发展迅速，发展不平衡。

(一)本次调查，在网商、电子商务交易额方面，第一次得到以下总量数据： 整体上看，我国农民网商和网店总量都有可喜的发展和增长，截至20xx年12月底农民网店总数含县为131万家，其中20xx年新增682792家。20xx年淘宝全网农民网商(自然人)含县注册总数为171万人。

从近3年来看，农民网商与网店总量规模不断扩大，农民网店与农民网商比率基本上在1：1.63左右。截至20xx年12月31日，正常经营的注册地在农村(村镇级)的淘宝网店数：306856个，农民网商估计大概约45万左右1。截至20xx年12月31日，正常经营的注册地在农村(村镇级)的淘宝网店数：380144个;计算得出农民网商约63万。截至20xx年12月31日，正常经营的注册地在农村(村镇级)的淘宝网店数：590260个;计算得出农民网商约97万。

调查显示，目前农村村镇电子商务交易总额(网购总额加网销总额)为209亿元。交易商品数量达到了1862万件。从年度分析，交易总额有持续上升趋势。近3年农民网销和网购金额总量都获得了巨大增加，且销售和采购差额在逐步扩大，销售和采购比率每年都保持在100%以上，且不断上升，说明农民利用电子商务销售额大于采购额，有利于农产品销售和推广，有利于农民增收。

(二)本次调查，以淘宝C店数据为样本，在地域和行业调查方面，获得了一些重要的结构性数据。

1 以下农民网店、农民网商一般均指村镇级，不另说明。将此次涉农电子商务调查结果，与《中国统计年鉴2010》各地区限额以上批发业企业基本情况和商品购销存情况进行对比发现，目前村镇农村电子商务交易总额(网购总额加网销总额)，仅占实体交易总额(采购总额加销售总额)的0.07%。说明电子商务与实体经济相比，还仅仅处于发展初期的较低水平上。

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20##年6月电商价格数据分析报告

20##年7月2日，中国最大的独立购物搜索门户网站帮5买发布《20##年6月电商价格数据分析报告》(以下简称《报告》)。《报告》重点从降价商品种类、降价商品数量及最低价商品在各大电商的分布情况进行详细的数据分析，通过客观数据真实展现各大电商在6月份的价格变化情况。《报告》显示，6月份电商降价商品总数超过589万件，和此前相比呈现了持续上涨态势。其中天猫降价商品数量最多，亚马逊和当当网分列降价商品数量排行的第二名和第三名;万件降幅最大的商品统计中，来自天猫的商品数量最多，京东商城的商品数量居其次。最低价格的统计标准为，八家电商的所有商品中至少在四家电商同时出现的商品最低价;万件降幅最大的商品是指在所有降价商品中，降幅最大的10000件商品及该商品的电商来源。

据悉，《报告》所用数据全部基于帮5买6月收录的过亿条商品价格数据，数据覆盖天猫、京东商城、亚马逊、当当网、国美在线、易迅网、苏宁易购、1号店等八大主流B2C电商网站。

　　天猫6月降价商品数量最多 亚马逊和当当紧随其后

　　虽然京东商城在6月发起了“红6月”店庆日促销活动，但是其他电商也全力狙击，亚马逊和当当网在降价商品数量方面均超过京东商城。天猫依靠商品基数大的优势，在降价商品数量统计中独占鳌头，占据降价商品总数的55%;亚马逊和当当网分别占比17%和15%;京东商城占比8%，排在第四位;1号店占比3%，名列第五。

天猫6月最低价商品数量缩水

　　在最低价商品数量统计方面，6月发生了巨大变化。天猫最低价商品数量一直占最低价商品总数的50%以上，但是在这次统计中，天猫仅仅占到了35.82%的份额，虽然依然排名第一，但是占比却大幅缩水;尽管天猫的占比缩水，但京东商城、亚马逊、当当网等长期排名靠前的电商占比也没有明显增加;排名相对靠后的国美电器官网、苏宁易购、易迅网的比重增幅较大。

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《20XX年“双11”电商大促数据与分析报告》

　　一、背景概述

　　今年“双11”是阿里上市后首个“双11”，各大电商如京东、苏宁、国美、当当、亚马逊中国等都加入了“双11”的战列。

　　11月11日一结束，天猫、京东、苏宁云商、国美在线、唯品会、美丽说、蘑菇街等电商纷纷宣布战绩。

　　二、双11相关数据

　　天猫：据中国电子商务研究中心(100EC.CN)监测数据显示，20XX年11月11日全天，天猫成交额突破571亿元，超过500亿元目标约14.2%，订单总量2.79亿。其中，无线端成交额243.3亿，占比42.6%。其中，有220多个国家地区的3万多件海外商品参与销售，202个国家地区的用户达成交易。

　　此次天猫双11成交额低于包括中国电子商务研究中心、中金公司等业内机构预测的600亿元。

　　京东：据中国电子商务研究中心(100EC.CN)监测数据显示，20XX年11月11日当天(0:00-24:00)，京东商城和拍拍网共售出超过35,186,616件实物商品。京东集团旗下各平台的全天订单量超过1400万单，移动端占比超40%。其中京东商城的订单量是去年同期的2.2倍，拍拍网的订单量为去年同期的2.4倍。京东全天下单交易额是去年的两倍以上。

　　苏宁：据中国电子商务研究中心(100EC.CN)监测数据显示，20XX年11月11日零点至18时苏宁易购同比增幅达487%，移动端销售占比达38.9%。苏宁云台入驻商户总销售额同比增长735%。

　　国美在线：据中国电子商务研究中心(100EC.CN)监测数据显示，20XX年11月11日，国美在线全站流量暴增4.2倍，交易额同比增长580%，无线端同比增长1050%，无线端占比全站43%。核心品类大家电(电视、冰箱、洗衣机、空调等)销售占比达55%，总销量突破210000台。

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如何做好电子商务数据分析

来源: 电子商务加油站

　　电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，学习运用数据分析是必然的。

　　世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十 万次内容。 稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括 凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。

　　一、数据分析的重要性

　　首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。

　　1、阿里巴巴

　　20##年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名data.china.alibaba.com，新推出的数据门户根据4500万 中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿 里巴巴未来十年发展的战略核心。

　　目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热 点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到20##年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。

　　2、各行业巨头

　　事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏 书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业 决策的重要基础。

　　电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行 榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专 业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优 势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。

　　从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。

　　二、电子商务数据分析的七个重要因素

　　1、电子商务数据分析需要商业敏感

　　今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的 销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是 为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。

　　一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进 来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都 增长，也还是有问题。

　　再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。

　　当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。

　　2、电子商务的网站转化率是关键，ROI是最终的目标

　　电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这 其中就提到一个指标的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有 财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。

　　其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%

　　投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响， 分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。

　　投资回报率(ROI)往往具有时效性–回报通常是基于某些特定年份。

　　3、电子商务数据分析衡量指标的设定

　　指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，现在的PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网 站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是 指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。

　　电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。

　　目前有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看 数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。

　　4、某些指标异常变化的原因分析

　　网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。

　　例如20##年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站–世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册 量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升 的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目–全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛 然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。

　　有一天，linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这 也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?

　　5、利用数据分析用户的行为习惯

　　再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。

　　装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺 畅、功能展现是否完美 。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!

　　6、客户的购买行为分析

　　当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买 数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每 位用户的扩展营销的可能性。

　　客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。

　　7、电子商务数据分析需注重实战经验

　　以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素，笔者个人感觉倒是有点套路，电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。

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高手告诉你如何电商数据分析

一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。

我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。

天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。

900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。

无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。

二、很多业务其实就是一个公式。

我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。

成交额=买家数x客单价

如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。

不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。

买家数 = 商详uv x 下单率 x 付款率

商详uv = 广告展现 x 广告转化率 = 搜索展现x搜索转化率 = 活动展现x活动点击率

于是，决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率，这样多的细节共同决定了最后的成交额。接下来针对这些细节分别去做优化，这个过程就叫依据数据做精细化运营。

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这几步教你做好电商数据分析？

互联网是电商生存的土壤，数据流量是电商运营的命脉。电商运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课。如何从单一指标分析转向多指标综合分析、如何从静态分析转向动态分析、如何从描述性分析转向深层建模分析，从而实时、动态监控日常运营，把用户活动转化为电商的商业价值，是电商数据分析人员的基本工作责任。

现在中国数据分析培训网将为你详细说明：

1、 电商流量数据分析 ——栽梧桐，引凤凰

再有钱的掌柜也要注意流量的质量！再没有钱的掌柜也要买购买流量！

没有流量对卖家是可怕的，可是流量的大小和精准，会直接影响到店铺的转化率，从而影响到销售额。通过该模块的学习，您可以深入了解本店铺的整体经营情况，做到心中有数。本模块帮您梳理一下问题：

  网站的流量水平怎么样？与行业同类网站的数据相比，根据我们的市场定位，我们的流量在未来需要有多大的提升？ 

  访客主要来自哪些地方？这用于确认与我们制定的市场策略是否匹配。如果有相当多的用户来自一些小语种的国家，我们是否要考虑建设多语言网站？ 

  访客一般会通过什么样的设备对网站进行访问？在移动化越来越流行的今天，我们是否要建设自己的移动站点或开发我们的APP？ 

  新老用户的比例怎么样？我们在拓展新用户的同时，是否能够留住老用户？

  流量的未来趋势如何？如何预测流量，合理安排人员，做好备货？

2.1流量运营现状分析

     2.1.1流量总量分析（日、小时、周、月分析）    

     2.1.2流量来源分析（新老客户、地域、付费与非付费）    

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