网上商场经营中所涉及的指标非常多，每个指标都有其意义。分析这些指标的终极目的是为了让网上商场分析拉动销售，创造利润的各个方面。通常，与销量和利润直接相关的指标主要包括浏览量、转化率、客单价、购买频率、毛利润率、成本等。公式如下：

销量=浏览量×转化率×客单价

利润=浏览量×转化率×客单价×购买频率×毛利润率-成本

网上商场数据分析之前，是搜集和获取数据的过程，要尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，以便于量化分析工作的开展。

1.网上商场数据搜集

1）网上商场后台数据：包括注册用户数据（注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等）、订单数据（下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等）、反馈数据（客户评价、退货换货、客户投诉等）。

2）搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量，网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站所取得的搜索引擎信任的权重，如搜狗的SR值。

3）统计工具的数据：网站统计工具基本会提供访客来自哪些地域，来自哪些网站，来自哪些搜索词，浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据需要进行广告跟踪。

2.网上商场数据量化分析

网上商场数据分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后对确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种。

1）趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法，具体的分析方法包括定比和环比两种方法。定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较；而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较。(www.daowen.com)

2）对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调，在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论。

3）关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测；它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系。

4）因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题；因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来。

3.提出方案

1）评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据说话。

2）编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述；运用散点图和折线图表现数据间的因果关系。

3）提出观点：根据现实情况的数据分析，提出观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施。

4.优化改进

根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续的监控和反馈，不断寻找能从根本上解决问题的最优方案。

网上商场数据分析是长期的工作，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题，这样才能使网上商场健康持续的发展。