最近很多外贸商家都在抱怨，老外过节去了，都没怎么出单了。
其实，朋友们可以利用年底这段时间结合自己的销售数据做一个年终总结。
作为电商卖家，我们一直与数据为伴。
我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。
但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量？看PayPal-Jane为你呈现的数据分析手册！
控数据第一步：各类数据何其多，电商卖家需要关注哪些数据？
财务收支数据:
总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等
基础数据PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间等
交叉数据跳出率、新访问比例、订单转化率、新用户注册购买率、老用户订单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错率等
来源数据搜索引擎来源比例、SEM流量占比、搜索关键词以及各个关键产生的PV值等
用户数据网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据
网站盈利数据：
基础数据：PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间等
交叉数据：跳出率、新访问比例、订单转化率、新用户注册购买率、老用户订单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错率等
来源数据：搜索引擎来源比例、SEM流量占比、搜索关键词以及各个关键产生的PV值等
用户数据：网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据
基础数据PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间等
交叉数据跳出率、新访问比例、订单转化率、新用户注册购买率、老用户订单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错率等
来源数据搜索引擎来源比例、SEM流量占比、搜索关键词以及各个关键产生的PV值等
用户数据网站用户年龄、用户主要购物时间、用户地域分布情况、用户使用浏览器、用户职业等相关人群属性数据
行业整体数据：根据行业市场分额，预估出您在整个行业里的占比
数据控第二步：各国买家行为分析-洞悉买家习惯，准备抓住买家
不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢？这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略？PayPal-Steven给出以下意见：
A:行业的主要市场分布
通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向
以“商户俱乐部行业数据”2012年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情
从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场
俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。
B:行业的新兴市场分布
如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家
以“商户俱乐部行业数据”2012年第三季度服饰行业的数据为例
图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上
图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。
C：行业的热销时节分布
每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡
以“商户俱乐部行业数据”2012年第三季度服饰行业的数据为例
服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月
伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。
数据控第三步：账户数据太专业，如何判断运营的健康状况
从销售市场变化看客观原因
从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因
从转化率对比看整体运营
转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理
从投诉、纠纷、退款率看服务质量
如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了。