電商運營模式，本質上是客戶自助下單，由于不像傳統銷售模式，有導購員或業務員陪伴引導，往往很難把握客戶下單過程中的不確定性。如果把握不好，電商銷售模式的運營效果就比傳統銷售模式的運營效果差。
電商運營團隊，在制定“電商運營策略”，調整電商運營策略時，需要從品種的分析出發，也需要從客戶行為數據的分析出發。
“自建醫藥電商平臺”，手握平臺大數據的王牌，意味著可以細致分析平臺的客戶的購買潛力和購買習慣。
在大數據技術的支持下，電商可以深度挖掘客戶的購買需求、購買習慣、品種的吸引力、平臺入口的吸引力，更好打造符合客戶需求的品種促銷策略、平臺入口的視覺和互動策略等。最大限度地提高電商運營和營銷的到達率和轉化率。
一個好的自建醫藥電商平臺，應該具備“豐富的數據”“有效的分析指標”“智能運營策略指引”這幾方面的能力。
“幸福時空”自建醫藥電商B2B平臺的v2.5的推出，給電商運營團隊提供了多方面的工具，以下小編就簡單介紹下V2.5版本的新功能系列之一的“數據分析模塊”。

豐富的數據
在互聯網各大佬的普及下，我們都逐漸知道大數據的價值了，那大數據從哪里來？
大數據的來源，更多是用戶的行為數據。在傳統經營模式下，用戶（客戶）的行為數據很難采集，或者采集成本很高，無法建立大數據的基礎。在電商經營模式下，大數據的采集就方便很多，我們可以通過埋點技術，從用戶（客戶）一打開我們的自建電商平臺，就開始采集用戶的數據。例如，我們通過在APP的埋點，在用戶打開APP的時候，就已經收集了用戶的“手機品牌和型號”，在積累了一段時間后，我們就基本可以通過用戶的手機品牌和型號，大致分析出我們的APP用戶的消費水平、文化偏好、年齡階層等。
【埋點技術】：                   
所謂“埋點”，是數據采集領域（尤其是用戶行為數據采集領域）的術語，指的是針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送的相關技術及其實施過程。
埋點的技術實質，是先監聽軟件應用運行過程中的事件，當需要關注的事件發生時進行判斷和捕獲，然后獲取必要的上下文信息，最后將信息整理后發送至服務器端。所監聽的事件，通常由操作系統、瀏覽器、APP框架等平臺提供，也可以在基礎事件之上進行觸發條件的自定義（如點擊某一個特定按鈕）。
埋點技術通過在代碼的關鍵部位植入統計代碼，追蹤用戶的點擊行為；或者植入多段代碼，追蹤用戶的連續行為；并通過建立模型等方法，得出用戶操作行為；最終作為建立產品數據系統的一個環節準確的收集數據。
除了訪問的人數與次數，也可以監控到用戶在某個頁面停留的時長，部分產品希望用戶在某個頁面停留的時間越長越好。
追求停留時間的產品，典型的便是信息流產品。這表示用戶正在持續的進行閱讀，停留的時間越長，表示內容對用戶的吸引力越高，這樣才能產生持續的閱讀行為。（諸如產品的詳情信息，促銷信息等以入口的點擊率為主，一些主要的入口點擊率會更加側重跳轉詳情頁的數值

埋點技術的意義顯而易見，即幫助定義和獲取分析人員真正需要的業務數據及其附帶信息。在不同場景下，業務人員關注的信息和角度可能不同。典型的應用場景有面向數字營銷領域的分析，以及面向產品運營領域的分析。前者注重來源渠道和廣告效果，后者更在意產品本身流程和體驗的優化。兩者各有側重，也可以有一些交叉。所以，對于不同的項目和分析目的，應當設計不同的埋點方案。
電商網站的各種常規指標進行分析監控，對電商平臺的訪問率、點擊率、ROI等進行分析，如果企業需要做一些大型的活動時，還能夠對不同專題活動的效果進行分析，能夠知道哪些內容是用戶感興趣點擊的。

三圓互聯科技的開發師是通過以下5點對幸福時空B2B商城的頁面建立數據采集點：
1.   會員注冊數據：針對會員注冊成功的數據進行采集。包括會員注冊時間，累計會員注冊數，新增會員注冊數和會員所在地等。用于分析會員注冊增長率、會員注冊來源、會員區域分析。
2.   功能頁面數據：針對功能頁面入口進行采集點擊數據。包括：累計點擊次數、去重點擊次數、點擊轉化等。
3.   商品數據：針對用戶訪問商品數據采集，用于分析商品訪問量、轉化率、比對、商品銷售周期等。
4.   會員注冊數據采集點：針對會員注冊進行采集數據，用于分析會員注冊增長率、會員資料分析、會員注冊來源、ip地址。
5.   點擊量數據采集：采集用戶點擊功能入口數據，用于分析用戶訪問商城行為數據統計，入口轉化率。

以下是S-mall B2B商城V2.51的一些數據分析的簡介

1、時段下單轉化率

轉化率，是電商一個很重要的概念，就是從“閑逛的客戶”轉成“下單的客戶”。“時段下單轉化率”，主要是分析在不同時段，閑逛客戶實現下單的比率。如下表，我們可以看到不同時段的“訪客數”“下單客戶數”“客單價”，我們可以從這幾個數據來得出結論，并對電商運營進一步調整：
1）、訪客數大的時段，適當放入“秒殺、限時搶購”的活動，這個時間段提升轉化率是最容易的。
2）、訪客數小的時段，如何吸引客戶進入我們的平臺？這個時候可以考慮投入“定時抽獎活動”，讓一些時段的訪客數先上去，然后再進一步提升轉化率。
總之，對電商運營老手來說，只要有數據，就可以源源不斷產生出新的運營策略，并根據執行的效果進一步優化策略。例如，在同樣的流量下，盡可能把流量引導至“單價高”且“轉化率高”的商品，并降低“單價低”且“轉化率低”商品的流量，這樣可以直接提高銷售額和客單價。或者，優化商品介紹、營銷活動、滿贈規則等，吸引顧客買更多的寶貝，買得越多客單價越高。

2、頁面點擊統計

該功能是統計商城的各個頁面的點擊量和各入口的點擊量，支持不同時段進行統計。通過對頁面以及入口點擊量數據的分析，能得出以下若干結論：

• 有多少訪客訪問網站，訪問深度怎么樣；

• 訪客對那個模塊比較感興趣，以及效果怎么樣；

• 查看網頁的相關數據，著重優化，降低跳出率；

• 對訪客瀏覽頁面的相關數據，并與預期相比，發現差異。
  有了這些結論，我們可以做哪些事情？
  1）、調整一些品類的出現頁面入口，讓一些品類更容易呈現在客戶面前。
  2）、對重要的頁面，優化頁面的性能、視覺，重點提升給客戶的體驗。
  3）、對跳出率高的頁面，重點排查問題和優化。
  4）、結合下單轉化率，調整運營策略。

3、會員注冊統計

1、對用戶分析
用戶分析主要是統計商城用戶新增量，可以根據不同的時間段進行查看
2、統計分析
統計分析主要是查看商城的訂單量，查看訂單的狀態、支付方式、支付金額等信息，根據統計圖可以看訂單新增量。

4、入口轉化分析

企業對某些入口進行分析，例如：搜索、熱銷排行、銷售排行、品牌專區、分類、熱詞這幾個入口做出分析，客戶是按照需求直接搜索產品，還是會關注各類的排行榜。對這幾個入口進行分析，再進行優化，從而使客戶可以更關注多個入口來尋找商品。

電商數據的搜集、整合、分析是一套專業而嚴密的方法體系。數據是不會騙人的，電商數據讓企業各項運營數據變得直觀可知，讓企業成為明白人。