數據分析不管是對商城還是對網站都是非常重要的，數據可以直接反饋問題，那么多用戶商城系統如何做數據分析?

　　五大關鍵數據指標是活躍用戶量、轉化、留存、復購、GMV;

　　下面HiShop小編會詳細展開來講。

　　現在很多電商運營團隊缺少精細化運營和數據驅動的經驗和意識， 但是電商運營正在成為電商自身增長越來越重要的因素。 近幾年電商行業的各大網站紛紛通過降價、促銷等方式來吸引用戶，調查報告顯示，2009 年到 2015 年全球移動端新用戶的增長率持續下滑，可以預計在 2016 年這一增速將繼續放緩。這意味人口增長帶來的流量紅利正在逐漸消退，用戶增長將更加乏力，那么，通過單純的價格戰來吸引新用戶的方式還可行嗎?

　　嚴峻的市場市場形勢讓我們思考：

　　1)通過降價促銷來帶訂單數的增長，但是這樣的活動吸引來的真是你的目標用戶嗎?

　　2)現在很多電商運營團隊缺少精細化運營和數據驅動的經驗和意識，依靠價格戰這種野蠻生長的方式，一旦團隊面臨增長困境，又該如何應對?

　　電商行業需要關注的五大關鍵指標在眾多的互聯網細分行業中，電商行業起步早，發展時間長，行業特征顯著：

　　1)商品品類及 SKU 多，用戶覆蓋面廣，運營難度大;

　　2)總體上客單價低(除旅游、奢侈品等外)，強調留存與復購;

　　3)電商產品設計相對成熟，優化運營是重中之重;

　　4)電商行業競爭白熱化，精細化運營是沖出重圍的必備技能。

　　要想實現精細化運營，數據是必不可少的一個環節。電商網站要提高運營效率，至少需要五大關鍵指標：活躍用戶量、轉化率、留存、復購和 GMV 。

　　1)活躍用戶量是一個基本的指標，有 DAU(日活躍用戶)、WAU(周活躍用戶)和 MAU(月活躍用戶)三個層次;

　　2)轉化是一個非常重要的指標，電商運營需要關注主路徑、次路徑甚至精細到每一個品類 / SKU 的轉化率;

　　3)留存要從不同的時間周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存;

　　4)復購則要從 3 個角度去看，復購用戶量、復購率和復購金額比;

　　5)GMV 是最重要的指標(即商品交易總額)，我們的運營最終是圍繞這個來進行的。GMV = UV *轉化率*客單價。

　　總的來說，想做好電商還是要會網站的數據分析來整理和熟知你的客戶群和貨物的銷售程度。通過清晰明確的思路進行分析，找出網店運營的問題所在，制定恰當的方案進行解決。

　　多用戶商城系統如何做數據分析?對比數據發現問題，針對問題提出解決方案。