首先要构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标，即：
1
总体运营指标
从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2
网站流量指标
即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析。
3
销售转化指标
分析从下单到支付整个过程的数据，帮助提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4
客户价值指标
在面向客户制定运营策略、营销策略时，我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户分类。
通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。
在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。
在某些商业形态中，客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中，以上三项指标可以相应地变为下图中的三项：最近一次登录、登录频率、在线时长。
5
商品类指标
主要分析商品的种类，哪些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析哪些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。
6
市场营销活动指标
主要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。
7
风控类指标
分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8
市场竞争指标
主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
以上共从8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个公司的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。
