在电商行业，数据透视是关键的一环，它帮助商家、平台以及相关从业者从海量的数据中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策，以下是一些值得关注的数据：

1、用户行为数据

流量数据

访问量（PV/UV）：PV（Page View）即页面浏览量，反映了网站或店铺各页面被浏览的总次数；UV（Unique VisITor）指独立访客数，即一定时间内访问网站或店铺的不重复用户数量，通过分析PV和UV的变化趋势，可以了解店铺的受欢迎程度和用户活跃度，若PV持续上升但UV增长缓慢，可能意味着老用户回访较多，但新用户获取不足；反之，若UV增长迅速而PV相对较低，则可能需要优化页面内容，提高用户的浏览深度。

访客来源：包括直接访问、搜索引擎、社交媒体、外部链接等渠道，了解不同来源的访客占比和质量，有助于优化推广策略，如果发现来自某个社交媒体平台的访客转化率较高，就可以加大在该平台的推广力度。

访问深度和时长：访问深度是指用户在一次访问中浏览的页面数量，访问时长则是用户在网站上停留的时间，这两个指标反映了用户对网站内容的兴趣程度，较长的访问时间和较深的访问深度通常意味着用户对商品或服务有更高的关注度和购买意向。

用户属性数据

年龄、性别、地域：这些基本信息可以帮助企业进行用户画像，针对不同特征的用户群体制定个性化的营销策略，针对年轻女性用户，可以选择时尚、美妆类商品进行精准推荐；对于特定地域的用户，可以根据当地的消费习惯和文化特点进行推广。

消费习惯和偏好：包括购买频率、购买时间、购买金额、商品偏好等，通过分析这些数据，企业可以了解用户的消费行为模式，提前做好库存准备，优化商品推荐系统，提高用户的购买转化率。

用户反馈数据

评价和评分：用户对商品和服务的评价和评分是重要的反馈信息，积极的评价可以增加潜在用户的信任度，促进销售；负面评价则需要及时关注和处理，以改善用户体验，通过对评价内容的分析，可以挖掘出商品的优点和不足之处，为产品改进提供依据。

投诉和建议：用户的投诉和建议能够反映企业在运营过程中存在的问题和用户的期望，认真对待用户的投诉，及时解决问题，可以提升用户的满意度和忠诚度；而用户的建议则可以为企业的发展提供有益的参考。

2、销售数据

销售额和销售量：这是衡量电商业务绩效的最基本指标，分析销售额和销售量的变化趋势，可以了解企业的经营状况和市场需求的变化，还可以通过对比不同时间段、不同品类、不同地区的销售数据，找出销售热点和潜力市场，为销售策略的调整提供依据。

客单价：客单价是指每位顾客平均购买商品的金额，提高客单价是增加销售额的重要途径之一，通过分析客单价的变化情况，可以了解用户的消费能力和购买意愿，采取相应的促销策略，如满减活动、套餐优惠等，鼓励用户购买更多高价值的商品。

销售转化率：销售转化率是指将网站或店铺的访问者转化为实际购买顾客的比例，它反映了网站的营销效果和用户体验，通过优化网站设计、商品展示、购物流程等方面，可以提高销售转化率，分析不同渠道、不同页面的销售转化率，可以找出影响转化的关键因素，进行针对性的优化。

商品销售数据

商品销量排名：了解各类商品的销量排名，可以确定热门商品和滞销商品，对于热门商品，企业可以加大推广和库存投入，满足市场需求；对于滞销商品，则需要分析原因，采取降价促销、优化商品描述、调整定价等措施，减少库存积压。

商品关联销售：分析不同商品之间的关联购买情况，可以发现用户的购买组合偏好，通过设置商品推荐、套餐搭配等方式，促进关联商品的销售，提高客单价和销售额。

3、商品数据

商品信息数据：包括商品的名称、类别、规格、价格、图片、描述等信息，确保商品信息的准确、完整和吸引人，是提高用户购买意愿的关键，通过对商品信息的分析和优化，可以提高商品在搜索结果中的排名，增加曝光率。

商品库存数据：实时掌握商品的库存数量和库存周转率，对于保证商品的供应和管理库存成本非常重要，库存过多会占用资金和仓储空间，库存过少则可能导致缺货，影响用户体验和企业声誉，需要根据销售数据和市场需求预测，合理规划库存水平。

商品评价数据：除了前面提到的用户评价外，商品评价数据还包括评价的数量、评价的时间分布、评价的内容等，这些数据可以帮助企业了解商品的优缺点，及时发现商品质量问题或用户的不满之处，以便进行改进和优化。

4、营销数据

营销活动数据

活动参与人数：统计参与各种营销活动的人数，如促销活动、抽奖活动、会员专属活动等，参与人数的多少直接反映了活动的吸引力和影响力，通过分析不同活动的参与人数，可以评估活动的有效性，为今后的活动策划提供参考。

活动转化率：计算参加营销活动的用户中最终完成购买或其他预期行为的比例，活动转化率是衡量活动效果的重要指标之一，通过分析活动转化率的变化，可以了解活动对用户购买行为的影响，找出活动中存在的问题并进行优化。

活动成本和收益：分析营销活动的投入成本和带来的收益，包括广告费用、促销折扣、奖品费用等成本，以及销售额、利润、用户增长等方面的收益，通过计算活动的ROI（投资回报率），可以评估活动的经济效益，为未来的营销预算分配提供依据。

广告投放数据

广告曝光量和点击量：广告曝光量是指广告被展示的次数，点击量则是指用户点击广告的次数，这两个指标可以反映广告的投放范围和受众的关注程度，通过分析不同广告渠道、不同广告形式的曝光量和点击量，可以评估广告的投放效果，选择更有效的广告投放方式。

广告转化率：与销售转化率类似，广告转化率是指通过广告点击进入网站或店铺后最终完成购买的用户比例，它是衡量广告投放效果的核心指标之一，通过提高广告的针对性、创意性和吸引力，可以提高广告转化率。

广告成本和效果：分析广告投放的成本和带来的效果，如品牌知名度提升、用户增长、销售额增加等，根据广告效果和成本的评估，调整广告投放策略，优化广告预算分配，提高广告的投资回报率。

5、供应链数据

采购数据：包括采购成本、采购周期、供应商信息等，合理的采购成本和稳定的供应商是保证商品质量和供应稳定性的基础，通过分析采购数据，可以优化采购策略，降低采购成本，提高供应链的效率。

物流配送数据：如物流成本、配送时间、包裹丢失率等，高效的物流配送可以提高用户的满意度，降低退货率，通过分析物流配送数据，可以选择合适的物流合作伙伴，优化物流路线，提高物流配送的效率和质量。

库存周转率：前面已经提到库存数据的重要性，而库存周转率则是衡量库存管理效率的关键指标，它反映了库存商品的周转速度，库存周转率越高，说明商品的销售速度越快，资金占用成本越低，通过优化采购计划、销售策略和库存管理方法，可以提高库存周转率。

6、竞争对手数据

竞争对手的销售数据：包括竞争对手的销售额、销售量、市场份额等，通过分析竞争对手的销售数据，可以了解竞争对手的市场表现和竞争态势，找出自身的优势和劣势，制定相应的竞争策略。

竞争对手的商品数据：如商品种类、价格、特色、新品推出情况等，关注竞争对手的商品动态，可以帮助企业及时调整自己的商品策略，推出更有竞争力的商品。

竞争对手的营销策略：包括促销活动、广告投放、会员制度等，了解竞争对手的营销策略，可以借鉴其成功经验，同时也可以避免与其直接竞争，寻找差异化的营销机会。

7、行业趋势数据

市场规模和增长率：了解所在电商行业的整体市场规模和发展趋势，可以帮助企业把握市场机遇，制定长期的发展战略，如果某个行业处于快速增长阶段，企业可以考虑加大投入，拓展业务领域；如果市场增长缓慢或出现下滑趋势，则需要谨慎决策，寻找新的增长点。

政策法规和行业标准：电商行业受到政策法规和行业标准的影响较大，如税收政策、消费者权益保护法、电商平台规范等，及时了解相关政策的变化，可以确保企业的经营活动合法合规，避免因违规行为而受到处罚，关注行业标准的更新和发展，有助于企业提高自身的管理水平和服务质量。

技术创新和趋势：随着科技的不断发展，电商行业也在不断创新和变革，如人工智能、大数据、物联网、区块链等技术的应用，关注行业的技术创新趋势，可以帮助企业提前布局新技术，提升运营效率和用户体验，增强企业的竞争力。

电商数据透视涵盖了多个维度的信息，通过对这些数据的深入分析和挖掘，可以为电商企业提供全面的市场洞察和决策支持，然而需要注意的是，在进行数据分析时应该遵守相关法律法规和道德准则，确保数据的合法性和安全性。