首先，无论你做的是哪个行业的产品，你都要记住，我们需要分析的数据都是围绕着三个核心点来的。
1. 量（例如：用户量、订单量等）
2. 利润（例如：毛利额、佣金等）
3. 成本（例如：物流运输、货品损耗等）
其中：
量：我们可以拆分成如下几点：
1. 量的增减
2. 量量活跃度
3. 导致量增减及活跃的各类事件的追踪
利润：不言而喻，这个是最核心的指标，到底赚了多少钱，我们必须清晰的知道。
成本：我们更多的是考虑产品相关的成本，而人员、设备方面是公司行政财务需要考虑的，我们不重点关注。
接下来，我们具体来看：
阶段一：“产品上线”这个阶段，老板最关心的事情是量，具体为：
增减量及活跃度：
1. 用户注册量
b2c类一般关注商家及个人用户的注册量以及新入驻的b是否可以撬动一批c的入驻。
b2b类的更长尾一些，新入驻的b往往能带来一批c的资源，在服务b的过程中，顺道渗透到c。
2. 用户下单量
这个不用多解释，需要注意的是订单真正转化到利润的过程中，有哪些衰减，如何减少这种衰减。
3. 用户首日下单量（今日注册今日下单）
考察产品是否立刻解决用户痛点，以及对我们产品感兴趣的程度。
4. 用户活跃度
常规电商领域更关注这一指标，而保险电商消费理性且有周期性，续保率比活跃度更有参考意义
5.用户7日、30日活跃留存度（第一个7日活跃的用户在第二个7日还剩多少）
各种事件：
1. 线上活动运营
这个更多的考量是一个活动后的转化率，这个转化率可能是由活动推送的时间点、活动让利多少等因素共同决定的。
2. 销售团队推广
就目前来看，o2o类项目会依托推广人员进行，那么开店量、开店后的销售额、新店首单率 活跃度都是要和个人销售挂钩的数据，这些数据即考核业绩，也有助于销售人员回访客户，提高留存率。
监控：
影响到我们的量的很重要的事情就是竞争对手，那么我们需要监控的，是竞争对手售卖产品的价格变化及品类变化，通过这些变化，我们可以关注竞争对手是否从供应商那拿到了新品，以及我们的定价是否合理，再者就是，同样的商品，只有提供有竞争力的价格，用户才会青睐。
横向纵向分析：
完成以上统计后，我们需要依托时间维度进行绘制曲线图进行趋势分析。
例如每日的用户注册数增长态势如何、某个单品的销量是否成季节性变化等。
随后我们需要把同一维度的不同项做对比，比如监控竞争对手的单品价格，我们就需要以相同单品不同竞争对手进行价格的比对，从而筛选行业最低价和行业平均价，把价格竞争力不强的产品合理的进行降价处理。
立体式分析：
当数据积累到一定程度，我们就可以将某一个项，和n个其他项进行对比分析，从而分析出这一个项的全貌。例如：
我们要为超市供货，但是我们并不清楚超市的情况，那么我们可以分析：
有了这些数据再结合销售人员跟进回访＋调研，我们就能知道这家超市主销的用户类型是什么，他们喜欢什么商品。这些商品是否和季节相关，我们提供的商品中为超市带来利润的商品占比是多少等等更加全面的信息。
阶段二：“利润”与成本利润：
当用户数上来了之后，订单自然而然就会产生，随后我们的注意力就会放在赚钱上：
销售人员或者活动能提升多少销售额。
价格的调整提升多少销售额
上新品提升了多少销售额
成本：
保险电商行业相对还好，用户需要的话，会要求保险公司快递纸质订单，成本构成不复杂，而b2b电商会涉及到物流，物流方面就会涉及到车辆空载率、路线规划、时间成本等等，而且这部分的损耗，还会导致用户收货的时间比预期的慢，导致用户取消订单，造成经济损失。
其中，有一个很重要的指标就是被订购的商品占库存的百分比，这样可以帮助我们更好的分配什么货应该放到什么仓库里，以及哪些商品滞留率高。
物流方面的统计分析，是一门大学问，之后有时间和大家做分享。
总结：好的数据分析，就是为产品号脉，从而帮助企业正确的进行决策 。
感谢大家耐心读完，希望对数据分析这块儿感兴趣的朋友留言＋好友，大家共同探讨产品数据分析之道：）
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