电商运营要做好数据分析，需要从多个方面入手，包括明确分析目标、收集和整理数据、选择合适的分析工具和方法，以及根据分析结果制定和调整运营策略，以下是一些关键步骤和建议：

如何做好数据分析

1、明确分析目标：

- 在开始数据分析之前，首先要明确分析的目的，是为了提升销售额、优化用户体验、还是提高转化率等？明确目标有助于指导整个数据分析过程。

2、收集和整理数据：

- 收集与分析目标相关的所有数据，包括但不限于用户行为数据、销售数据、库存数据、市场趋势数据等，确保数据的准确性和完整性。

- 对收集到的数据进行清洗和整理，去除无效数据和重复数据，确保数据的质量和可用性。

3、选择合适的分析工具和方法：

- 根据分析目标和数据特点，选择合适的数据分析工具和方法，常用的数据分析工具包括Excel、Python、R语言等，对于电商运营，还可以考虑使用专门的电商数据分析平台或软件。

- 采用合适的数据分析方法，如描述性统计分析、关联分析、回归分析等，以深入挖掘数据背后的信息和规律。

4、建立数据分析模型：

- 根据分析目标和业务需求，建立相应的数据分析模型，可以使用RFM模型（最近一次消费时间、消费频率、消费金额）来对客户进行分类和管理。

- 利用数据分析模型对收集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息和洞察。

5、可视化呈现分析结果：

- 将分析结果以图表、报告等形式呈现，便于理解和沟通，可视化工具可以帮助更直观地展示数据的趋势和变化。

6、根据分析结果制定和调整运营策略：

- 基于数据分析的结果，制定或调整电商运营策略，针对转化率低的问题，可以优化网站布局和用户体验；针对复购率低的问题，可以加强会员管理和营销活动等。

- 定期跟踪和评估运营策略的实施效果，并根据需要进行调整和优化。

关键指标

在电商运营中，有几个关键指标是必须关注的：

1、活跃用户量：包括日活跃用户(DAU)、周活跃用户(WAU)和月活跃用户(MAU)三个层次。

2、转化率：指访客中实际完成购买的用户比例，是衡量电商平台销售效率的重要指标，需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类/SKU的转化率。

3、留存率：从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3日、7日、30日留存等，留存率反映了用户对平台的忠诚度和粘性。

4、复购率：从复购用户量、复购率和复购金额比三个角度去看，复购率是衡量用户忠诚度和产品吸引力的重要指标。

5、GMV（成交总额）：是最重要的指标之一，反映了电商平台的整体销售规模和盈利能力，GMV = UV * 转化率 * 客单价。

6、客单价：指平均每个客户购买商品的金额，提高客单价可以通过推荐系统、捆绑销售等方式实现。

7、流量指标：如UV（独立访客数）、PV（页面浏览量）等，这些指标反映了电商平台的访问量和用户活跃度。

8、商品类指标：如商品总数（SKU数）、库存情况、商品转化率等，这些指标有助于了解商品的市场表现和库存状况。

9、市场营销活动指标：监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标，这些指标有助于评估市场营销活动的效果和投资回报率。

通过关注这些关键指标并进行深入的数据分析，电商运营者可以更好地了解市场动态、优化运营策略并提升销售业绩，需要注意的是数据分析是一个持续的过程，需要不断地收集数据、分析数据并调整策略以适应市场的变化。