用户是电商的利润来源。在电商用户增长放缓的环境下，考验的就是各个电商企业对用户、对商品品类销售等数据的了解程度。出于分析效率、灵活度，以及报表的易读性考虑，越来越多的电商企业开始使用BI数据可视化分析工具来做电商数据分析，比如说接下来的这两份BI电商数据分析报表。
1、电商访客画像
要想快速了解电商访客情况，最直观的办法就是做一张数据可视化的BI电商访客画像报表。一般来说在这张报表上会集中分析浏览本电商网页的用户区域分布、新老访客占比、省份排名以及各个会员等级、消费等级、性别用户的占比和下单转化率，比如说像下图这样：
这张BI电商访客画像报表简单回答了：用户分布在哪里；多来自哪个省份；新客户多还是老客户多；访客中哪些人占比多、消费能力怎样等问题。通过这些内容可较快速地了解当前电商访客群体的情况，为营销方案的制定提供数据参考。当然了，仅靠这么一张BI电商访客画像所能分析展现的内容有限，还需针对电商访客数据进行更深入的分析，比如分析访客的停留时间、从加入购物车到下单再到好评的有效转化率等。这些都需要做更深入的电商数据分析，比如接下来的这张BI会员指标分析报表。
2、BI会员指标分析
电商数据分析中的会员指标有哪些？这张BI会员指标分析报表就简简单单地罗列了新增、留存、活跃、流失四大会员指标。在配合会员销售额占比分析、复购率分析以及会员增长流失分析三大数据可视化分析，一下子就将整个电商会员的主要指标展现地清清楚楚，让浏览者对整个电商会员情况有较为清晰的认识。
而且，上面这张BI会员指标分析添加了两个筛选控件，一个按电商平台筛选，也就是天猫和淘宝；一个按电商流量筛选，也就是付费流量、淘外流量、淘宝免费流量、自主访问。这些筛选控件的加入可以让浏览者迅速地掌握天猫、淘宝两大平台的会员情况。
对电商数据分析可视化有兴趣的朋友，一则可以点击跨境电商BI方案，了解一个标准化、系统化电商数据分析方案的具体内容；二则可以通过BI电商数据分析报表合集来体验一下BI电商数据分析可视化效果。
