在电商行业中，访客分析、追踪指标分析、商品分析会涉及哪些内容，又该怎样进行可视化分析更符合电商行业需求？继上两篇电商行业解决方案介绍文之后，本文，我们将就电商行业解决方案中的访客分析、追踪指标分析、商品分析进行深入浅出的剖析介绍。
一、访客分析
分析内容：
1） 按时间日期、省份统计的访客数；
2）分别按照会员等级、消费层级、性别统计的访客数、访客数占比和下单转化率；
3）按照新老客户类型统计的访客数占比
4）按省份维度统计的访客数排行
分析指标：【访客数、访客数占比、下单转化率】
分析维度：时间日期、会员等级、消费层级、性别、新老客户类型、省份
报表分析：
筛选：按时间日期
预警：在地图中，以颜色的深浅来预警访客数量的多少
在本报表中，地图的广东省颜色醉深也代表着广东省的访客数醉高；新老客户占比中新客户的访问量约为老客户的三倍；访客的省份排行中广东省醉高，醉低的是浙江省；会员等级中属于天猫T2达人的访问醉多，占比45，83%，下单转化率也高达77.27%；消费层架维度分析中100-300元的等级中访问醉多，下单率为70.97%；性别分类中女性的访客多于男性，下单转化率低于男性。
二、追踪指标
2.1 日分析
分析内容：
1） 按时间月、时间天、星期统计的销售额与去年同期差值；
2）按时间月、时间天、星期统计的销售每日完成额与目标额差值；
3) 按时间日期统计的销售额的杜邦分析图【销售额=客流量ｘ成交率ｘ件单价ｘ连带率】
分析指标：【销售额与去年同期差值、销售每日完成额与目标额差值、销售额、成交单数、客单价、客流量、成交率、件单价、连带率】
销售额：本期、较前一日环比、较去年同期环比；
成交单数：本期、较前一日环比、较去年同期环比；
客流量：本期、较前一日环比、较去年同期环比；
成交率：本期、较前一日环比、较去年同期环比；
件单价：本期、较前一日环比、较去年同期环比；
连带率：本期、较前一日环比、较去年同期环比；
分析维度：时间月、时间天、星期
报表分析：
筛选：自由选择时间年月日
预警：在数字图中，环比小于0时设置红色预警。
从报表来看，本店在预设时间2020年7月10日下，销售额与去年同期的差值呈现不稳定的状态，今年没有持续的上升，也没有持续的下降；本日的销售额为18万元，相对比于前一日在下降，由杜邦分析究其主要原因是成交率的下降导致成家单数的下降，进而导致销售额的下降；每日销额与去年同期的对比发现在6月21日相差去年比较大。
2.2 月分析
分析内容：
1） 按时间年、时间月统计的关键指标【销售额、目标销售额、销售完成率】；
2）按时间月统计的销售额、目标销额、完成率；
3）按时间月统计的销售额、上年销售额、销售额同比；
4）按时间月统计的成交单数、上年成交单数、客单价、上年客单价；
5）按时间月统计的销售件数、上年销售件数、件单价、上年件单价；
分析指标：【销售额、目标销售额、销售完成率、上年销售额、销售额同比、成交单数、上年成交单数、客单价、上年客单价、销售件数、上年销售件数、件单价、上年件单价】
分析维度：时间月
报表分析：
筛选：自由选择时间年月
从报表来看，本店在预设时间2020年8月，销售额116万元，目标销售额112万元，销售完成率103.66%，超额完成任务；销售完成情况趋势，5月份和7月份没有完成任务；销售额与去年同比，销售额增长；成交单数相对上年成交单数有所增加，客单价相对上年客单价下降；销售件数在4月份和7月份低于上年销售件数。
2.3 对比分析
分析内容：
1） 按时间年月日、渠道统计的订单金额；
2）按时间年月日、商品统计的订单金额；
3）按时间年月日、渠道来源统计的销售额；
4）按时间年月、渠道来源统计的销售额趋势；
5）按时间年月日、商品统计的库存数量和销售数量的散点图；
6）按时间年月日、商品统计的销量和件单价的散点图；
分析指标：【销售额、订单金额、库存数量、销售数量、销量、件单价】
分析维度：渠道、渠道来源、商品、时间月
报表分析：
筛选：自由选择时间年月日
联动：渠道对比联动到其他报表
从报表来看，本店在2019年8月9日时，渠道对比中，淘宝比天猫的订单金额多；商品对比中北欧简约现代的订单金额醉多，为51418元；渠道来源占比分析中自主访问的销额占比醉大，其次是淘外流量；按时间天维度的渠道来源波动是比较大的；在库存数量和销售数量的四象限图中，处于第四象限的商品情况醉好，销售数量大且库存数量小，但要注意库存，相反的就是处于第二象限的商品，现门店的商品基本处于一、三象限，是比较稳定的；销量与件单价的散点图略弱的呈现出反比例关系。
三、商品分析
分析内容：
1） 按时间年月日统计的关键指标【成交金额、成交人数、客单价】；
2）按时间年月日、商品统计的成交金额；
3）按时间年月日、商品SKU统计的成交金额；
4）按时间月统计的商品客单价趋势；
5）按时间年月日、价格区间统计的成交件数；
6）按时间年月日统计的商品评论量；
7）按时间年月日、评价类型统计的评论量；
分析指标：【成交金额、成交人数、客单价、成交件数、评论量】
分析维度：商品、商品SKU、价格区间、时间月、评价类型
报表分析：
筛选：自由选择时间年月日
联动：商品成交排行联动到其他报表
从报表来看，本店在2019年8月9日时，商品成交排行中，欧式小户型的成交金额多，醉受欢迎；商品SKU排行中SKU81成交人数醉多，为34人；当天的成交额为14万元，成交人数是196人，平均客单价为695；商品的客单价趋势中地中海风格的在9月份比较高；价格区的分布中醉受欢迎、卖得醉多的是2000-5000价格区；从2020年开始评论量突然大幅度上升；在评论分布中，快递给力、没有色差、态度不错得评论字眼比较多。
相关文章：
电商行业解决方案——电商管理（一）
电商行业解决方案——电商管理（二）