作為電商企業，除了關注產品本身之外，還應注重訂單數據中的信息，從數據出發，有目的性地去改善產品和指導運營。訂單數據統計分為常規統計和流量分析統計。
常規統計傾向於財務統計，主要包括銷售額、毛利、成本、純利潤、客單價等。流量分析統計更多是為了指導電商平台運營工作，分析用戶行為、訂單流量等，如訪客數、瀏覽量、支付轉化率等。在訂單流量分析中又分為三個維度，分別從訂單交易緯度、商品緯度、訂單來源等三方面來分析。
【交易分析（從訂單層面）】
交易維度分析需要統計以下幾個數據。
（1）統計週期內的訂單銷售額（統計週期可以是日、周、月或自定義）。
（2）訂單量：統計週期內的訂單量。
（3）客單價：統計週期內，已支付的訂單平均金額。
（4）下單用戶數與支付用戶數。
下單用戶數：統計時間內，提交訂單的去重買家人數，一個人購買多件或多筆，只算一個人。
支付用戶數：統計時間內，提交訂單並支付的去重買家人數，一個人支付多件或多筆，只算一個人。
（5）支付新用戶數與支付老用戶數。
支付新用戶數：統計時間內支付一次且在最近365天內首次支付的用戶去重人數。可能會存在以前有下單未支付而統計時間段內來支付的用戶。
支付老用戶數：統計時間內支付多次（＞1次），或最近365天內有過支付且統計時間內再次支付的用戶去重人數。
（6）訂單金額分佈：訂單金額在各價位之間的占比，如訂單金額在100元以內的訂單占比30％、在100～200元以內的占比40％、在200～350元以內的占比20％、在350元以上的占比10％。可以更加清楚知道店舖用戶的購買力價值分佈，可以針對性地提高用戶客單價。
（7）地域分佈：分析各區域的購買轉化率及訂單量、客單價，有針對性地進行營銷。
【商品分析（從商品層面）】
商品維度分析需要統計以下數據。
（1）被下單商品數：統計週期內，被下單數＞0的上架商品數總和。
（2）被支付商品數：統計週期內，被支付訂單數＞0的上架商品數總和。
（3）被訪商品數：統計週期內，被訪問UV數＞0的上架商品數總和。
（4）商品收藏次數：統計週期內，商品被來訪者收藏的次數。
（5）商品銷量統計：統計週期內，按單一商品緯度統計上架商品的銷售數量，按品類統計銷售額、銷量。
（6）加購件數：統計週期內，買家加入購物車商品件數之和。
【訂單來源分析】
訂單來源分析需要統計以下數據。
（1）統計出每個訂單的來源，包括訂單的來源媒介（站外廣告渠道）、用戶端（APP、H5商城、PC端等）。
（2）記錄每個訂單的產生流程，包括在訂單創建之前的商品瀏覽、加入購物車、提交購物車等關鍵步驟的數據分析。
（3）追蹤訂單來源，包括來源的媒介、來源關鍵詞、來源網站等。