大数据时代，数据分析是非常重要的一个环节。因为只有通过数据才能更精准得定位人群、了解人群，才能针对性地去做好营销。
对于网店经营来说，数据分析可以把复杂的情况转化成清晰可见的数据，让非专业人士也能够清楚地理解店铺的经营状况。
对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。
那么店铺运营人员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？
针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。
流量分析
对于当前的电商企业而言，流量分析需要解决的三个问题：哪种渠道来的流量能够带来转化；是哪些因素影响了流量的转化；如何选择最优的流量渠道，降低获客成本。
推广分析
通过对渠道花费金额、页面点击数等数据进行分析，分析不同的流量来源以及获客成本，最终找到高性价比推广渠道；
内容分析
分析各内容的流量来源及相关运营效果，例如手机淘宝里面内容运营，日常在手机淘宝里面推送一些文章，以及找一些淘达人做线上直播等方式拉动流量；
页面分析
通过对当前页面的流量来源及去向分布进行详细的分析，关注页面热力重点，为店铺装修指导提供依据。例如在做电商促销活动的时候，会上线很多种页面，具体到对单个页面的情况，通过针对单个页面流量的来源和去向进行分析，包括页面的效果怎么样，进行分析，进一步指导运营手段的优化。
销售分析
从流量角度层面的分析，旨在将客户吸引到店铺来，交易过程是什么？哪些过程影响了销售订单的转化？异常是否可避免？
基于这些问题，店小鱼针对交易环节，根据转化率发现问题所出现的环节，分析转化率与哪些因素有关，指导改进的方向，辅助线上运营人员找到用户流失原因，进而召回流失用户。
销售分析分为两个层面：
转化分析
转化分析主要是关注的是订单转化情况，针对交易环节进行分析，找到转化情况跟哪些因素有关，指导改进的方向；
异常参考分析
根据销售活动订单形成的问题为参考项，优化活动流程。比如用户可能在一些环节有些跳失，而这种客户的流失企业主来来说可能是不能忍受的，因此通过异常分析用户流失的一些原因，然后针对这些的原因进行优化，改进销售策略。
商品分析
对于电商企业而言，用户在通过渠道推广进入店铺后，进行了一系列下单和购买行为，然而由于商品缺货等情况导致客户下单后无法及时收到货，此刻，对于线上运营团队而言，能够清楚的了解当前库存有哪些商品、这些商品销售状况如何、新品研发进度如何、什么时候可以供货、滞销产品的总体概况等问题，显得尤为重要。通过从属性、选品、备货三个层面进行分析：
属性
包括产品线、产品结构、产品类目，针对不同商品属性，指导商品进行合理搭配相对应的活动；
选品
针对销售业绩目标及产品备货情况进行产品定价、上下架等选品分析；
备货
监控分析商品备货情况，配合活动制定销售策略。
最终帮助线上运营人员能够清楚的知道商品情况，从而能够更好地促进商品销售、去库存。
活动分析
在电商企业的数据增长过程中，活动运营起到了不可忽视的作用。电商企业每月有大量的活动，由于数据零散的存在活动组的各个人员手上，导致无法了解单次活动的数据变现、以及活动结束后的总体表现，因此也无法基于对历史活动进行数据分析，指导下次活动的改进。
基于历史活动数据进行分析，结合活动目标及预算，为本次活动营销计划的制定提供参考依据；
通过对流量情况、销售情况、商品情况三个维度监控活动过程，清楚的了解商品的库存是否满足需求以便线上运营人员及时优化运营计划；
通过对活动的所有花费进行统计，计算投入产出比，进而衡量活动的价值，以及为下一次活动的改进提供优化参考。比如说某次活动，通过送优惠券活动的一些不合理流程设置导致大量用户退货，那么下次活动时就要避免产生这样的情况发生。
数据分析工具
借助直观的数据，我们在制定店铺经营的下一步计划时，就能更加得心应手。
当然，数据分析光靠眼睛看是没用的，更多时候，我们需要借助数据分析工具来辅助大家更方便快捷的做各项分析统计。
数据分析 数据分析 流量渠道
