电子商务之数据化运营

用数据精细化分析客户群体

淘商们用数据精细化分析客户群体 客户价值是客户关系管理的核心基础，大部分电商80%的销售利润来自于20%的顾客，所以如何找出具有价值的顾客，评估其收益与成本并施以恰当的营销手段对卖家来说至关重要。有价值的客户，可以理解为一个未来为卖家带来的利润，大过于卖家花在其身上的成本的顾客。对客户价值的分析, 必须从客户角度出发。 先客户后产品 客户诉求是进行产品定位时不可或缺的因素，首先考虑客户需求时，并不是单单考虑店铺有什么商品就卖什么商品，而是根据客户的现实和潜在需求来采购或者生产相应的产品；其次，卖家要了解店铺相应客户群的成本，即消费者为满足其需求和欲望，愿意花多少钱，而不是盲目地给产品定价。理清客户需求后，接下去就要寻找潜在客户了，什么样的客户才是店铺潜在的客户？这时卖家就要对自身资源和优势进行分析，然后对应分析出潜在的客户在哪里，再去分析这些客户需求是什么。 接下去怎样衡量店铺已有用户的价值？是消费金额？购买次数？还是上一次购买时间？通过什么框架进行用户价值的评判和细分对营销活动提升用户的响应率最有效？ 海量数据精细化 并不是每位来店铺访问的顾客都有价值，而怎样把来访客户价值最大化，就是卖家在运营过程的重中之重。首先找准自己所属的行业，找出自己的产品和对应淘宝所属类目，因为找到最相关的类目，才能通过淘宝海量的交易数据精准分析出潜在客户群体特质。下面以厨房电器的网店为例，来看看怎样挖掘客户价值。 “搅拌机”类商品是店铺的主打商品，这个时候卖家就可以利用淘宝指数来查看最相关的类目。 淘宝指数提供了“搅拌机”关键词的类目分布，目前淘宝“搅拌机”最相关的是“搅拌/料理机类目”类目，而不是“豆浆/搅拌/研磨机配件类目”。当我们知道客户群体主要分布在“搅拌/料理 机类目”类目下后，这个类目下的客户都会是目标客户吗？当然不是，我们需要进一步去了

电商如何做数据化运营

面对618的到来应该如何去做数据化运营！ ——什么是数据化运营？ 做电商我们除了像传统行业一样，做产品，做服务，做广告，做供应链之外。我们还多了一项重要的东西，三纬度数据化运营，精准化推广，流程化销售利用好数据，我们可以更行之有效地进行销售，进行推广，甚至进行产品开发。 说到数据，很多人都至少会说出很关心的三个：流量，转化率，销售额。没错，这三个数据是最重要的数据之一了。每个商家最关心的呵呵！但是以下7项是我们运营店铺也必须要知道的。 一、教学目标： 1、流量结构分析数据 2、单品搜索与流量分析数据 3、单品盈亏分析数据 4、竞品分析数据 5、同行店铺分析数据 6、直通车日数据 7、用户地区分析报表 今天先用生意经给他家分析下：如果利用好上下架数据来卡自然搜索排名。 为什么要这样去操作呢？ 二、教学过程： 因为淘宝为了公平起见，设定越离下架时间短的关键词，权重就高，展现自然也就高，控制好上下架时间就可给店铺带来更多的自然搜索流量。 一．市场行业分析 1.打开软件点击行业分析，输入产品的核心词，进行查询，我们可以看到一周期同行上下架的不少.所以我们这时候就要去学会分析选择一个时间竞争比较小的时段来，避开强大的对手。

注意：数据分析周期是1星期7天为一个循环，所以查看时我们要注意选择，月初未满7天我们就要选择看上个月底周期数据才才是之前的，不理解直接回复派邮。 1.点击按周断查看，下载数据，来做分析。 2. 下载数据后可以看到一星期此核心词淘宝成交的庞大数据，这时候我们就要算出周，日平均成交量来上架做筛选。 a. 一天成交数据，我这是按平均成交率高的格式排序的，可以看出24小时中平均成交量高的是早上6点， b. 注意：类目不一样人群和成交的时间断也是不同。所以大家在上下架的时候就不要盲目的自己的思维去，和听别人说，用数据分析来做是最正确的。 c. 注意：平均成交量=成交量/高质宝贝数

【电商运营】精细化运营需要哪些标题优化方案(干货秘笈)

精细化运营需要哪些标题优化方案？ 精细化运营需要哪些标题优化方案？标题优化方案是每个运营者需要规划好的，好的标题能为店铺带来流量生机，赶紧和小编一起来学习吧。 开篇之前，我们按照江湖的规矩，先把运营分为三种： 第一种是耍大刀的：手握宝刀，大刀阔斧，钱币充足，资源雄厚，横刀立马，即可威震武林，谋得一方霸主。 第二种是用剑的：手有绝世剑谱，有道可循，招式轻巧灵活，最重要的是：好的剑客，总是能够剑走偏锋，出奇制胜。 第三种是没有武器的: 但是内力惊人，善于把万物化为武器，杯盏器皿花草鱼 虫，信手拈来，两片树叶都足以杀人，更有甚者，用眼神足以让你后退三步，他们行走江湖，胸中有粮，胜似闲庭信步，从来不怕被偷招换式被模仿，因为他们本来就无招无式。 进入正题，今天要说的是：系统化的标题优化方案，我将会详细说明每一个操作步骤，包括涉及到的EXCEL的操作部分和细节性问题，以及中间需要特别解答和注意的问题，一套好的系统化方案，必然是逻辑严密，实操性强。 首先必须明确两个原则上的问题： 1..优化的目的：直接目的>获取直接免费流量; 最终目的>成交战略目的>赢得客户(我的意思是这三个目的你要倒着读一遍) 2.所有关键词的选择，必须以你的产品核心功效为导向和发散点(注意发散点这个词)如果你不能认同这两点，那么请关掉页面，继续用海量关键词堆砌你60个字符。下面是整个流程的具体完整步骤：

第一步：把你所有需要优化的产品划为新品和热销宝贝，建议除了主推款和热销款，没有搜索流量基础的滞销款都纳入到新品款，我将从一个新品开始，一步一个脚印，研究出如何系统的优化标题方案(按照这套流程优化完新品，产品步入良性循环后，之后分阶段优化的时候只要逐步调和热销关键词就可以了) 第二步：从一个纯产品运营的角度，提炼出宝贝的核心功能价值。最好不要超过10个字符，功效太多就是没功效，要鄙视那些动不动就八大功效十项全能的东西比如我现在有一款植物的BB霜：核心功效其实很简单，就8个字: 美白遮瑕补水保湿(这一步需要注意的问题：1.不要急于从数据角度参考选择，那是后面的步骤 2.希望以后在优化标题的时候，能习惯用字符计数，这样你会发现，你的英文品牌名，你的空格，你的汉字拼音可以更细致的排列组合，数据需要严谨到最小单位才更有魅力) 第三步：把你的标题关键词分为公共词+单品词，这一步很重要，涉及到节约字符和之后通过下架时间调整的分配流量的问题。 公共词一般包括：a.品牌词(包括品牌名中英文，拼音，错误音译和搜索习惯>比如服饰品牌美特斯邦威，搜：美特斯“帮”威)b.产地，正品，规格等(比如韩国专柜正品>注意：我这三个词是分开写的，意思是可以自由调配组合) (关于公共词的用法：组合均配到你需要用产品中：比如我店里有5款bb霜：我的公共词是：<品牌词中英文+韩国专柜正品> 两两组合或两三组合就可以分配到不同的标题千万不要每个BB霜的标题里都用这样长的公用词，太浪费字符，公共词不要超过10个字符) 单品词：这块才是我们的核心词，后面的所有选词流程都是围绕这些词展开。

电商运营成本核算和精细化成本控制

.. 电商运营成本核算与精细化成本控制（上） 来源：作者： 成本是所有公司老板都非常关心的因素，毕竟利润=收入–成本。当然，就算有利润也不一定能赚钱，因为还有各种各样的稅，咱们就不谈了。今天重点讲电商运营的成本计算。 相信很多电商朋友跟我们一样，对财务都不太懂，只能慢慢摸索，想了解如何计算电商运营成本的一些知识，发现网络上基本找不到。现在很多的小公司的计算方法也是很粗糙，大公司会有自己很专业的财务团队，算来算去老板也看不懂。我们在电商领域做了5年（实际上就是做淘宝做了5年），做代运营公司做了3年多，服务过的类目有食品滋补品、服装服饰、美妆个护、家电等，形成了一套相对比较实用的成本核算和成本控制方法，这里分享给大家，供大家参考。 第一部分主要介绍成本的构成和量化计算公式；通过这个公式，你可以很方便的大体计算出你所在行业的电商运营成本。第二部分介绍我们在成本控制方面的一些经验，有三个原则，可以供大家借鉴。 一、成本构成： 电商成本主要分成以下四个方面，平台固定成本、运营成本、货品成本和人员成本，如下图，可以简写为ROPG，很适合各个纬度的电商企业核算自身成本。

1、平台固定成本（Rental cost） 此部分属于电商运营的基建成本，对于天猫运营商来讲R指的是保证金、技术服务年费、实时划扣技术服务费。 2、运营成本（Operating cost） 此部分属于电商运营的扩展建设成本，我们把它划分为硬运营成本和软运营成本。（1）硬运营成本：在此所谓的硬运营成本指的是电商运营中所需要的一次性或稳定固定额度的硬件或后端软件的成本。如CRM系统、ERP系统等软件或打印机、扫码枪等硬件购置成本。 （2）软运营成本：在此所谓的软运营成本指的是电商运营所需要做的推广投入。现今主流的推广模式有四种：CPC (按点击效果付费）、CPM（按展现付费）、CPT（单位时长付费）、CPS（按效果付费）。 3、货品成本（Goods cost） 此部分属于电商运营的核心元素成本，主要包含货品净成本、库存积压成本、仓库管理成本、货品残损成本等。

数字化电商运营

数字化电商运营 其实电子商务运营非常简单最基础的核心就是销售额=浏览量*转化率*客单价；很多人往往都想着，东西挂到网上有人看到，看的人多了自然会有人买了。所以会有很多刚刚起步的人都看重了流量，认为只要流量多起来了自然就会有销售就会有高营业额。 从公式中不难看出流量和销售是成正比，后面的转化和客单价也是不可忽视的。相反，后面的两个提高一点会相当于第一个量（流量）提高很多才能达到相 拉 当然这样的楼梯曲线只是一个理想化形态。但健康的销售应该是大体这样的一个趋势。

往往做到一定趋势之后就开始下滑，可能这样来形容比较空洞。我们来简单举个例子： 假设你的销售是10000元/天，流量1000/天，客单价50元，转化率：20%。已经是一个比较平稳的数字了。（建议统计上个月或者是上个季度平均值）。下个月的目标450000元，也就是每天要做到15000元/天。 就这个目标我们要怎么达成？ 首先拿来现在的平均值，进行分析：10000=1000*50*20%，分析每个数值的提升空间有多少。寻找行业平均数值或者行业中比你好的人家的数值是什么。不要说这些数值看不到，淘宝数据魔方一下就可以搞定，其他平台各种论坛各种群。随时都可以问到。 行业参考值拿到了，就很简单。对比下哪个是你需要提升的。 1、流量：这个没什么可多说的。办法很多，最直接的花钱。各种搜索 词优化，开新店等等方法在网上可以找找办法多的事，但往往这个量不是最重要的变量。 2、转化率：很多卖家比较头疼。客户看了不买，能怎么办呢？重点放 在主图，商品描述客服上面，商品主图，现在的噱头越来越少。重点可以参考背景色，主图的美感等要素上面。不知道怎么做，参考同行比你做的好的，强的。看看他们的图片是怎么展示出来的。可以参考但也要有自己独特的东西。商品描述，很多同学又说参考同行就行是吧。我只能说对了一半。参考同行的布局，卖得好的一定有其道理，但要完全一样客户就会想都一样的东西我肯定买销量本身就好的啊。其实淘宝本身就是个很好的学习平台。把你的商品放到淘宝来搜索下。找到你的商品在图片右下角会有个找类似。点开，看看都是卖的比你好的同质商品，点开看看他们的描述布局，是不是有参考，这是其一，其二是看他们的评论，这里是买家的反馈。打开个文档。把人家的评论统统复制下来，直到看不到为止。大概目测下有小评论中提到的哪些词较多。比如：尺码，颜色，等等！打开查找与替换，把看到较多的词输入替换中，随便替换成任何字，点击替换就可以看到有多少这种敏感词出现过。 客户评论纠结越多的，就是对手商品的优势或者劣势。针对优势我们描述中做的更好，对于劣势我们可以通过对比体现我们的优势。这种通过定性到定

电子商务如何进行运营数据分析

电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。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Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 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?Thomas给出以下意见： A.行业的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”xx 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.行业的新兴市场趋势 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”xx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.行业热销旺季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”xx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。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.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 B.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 C.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

电商运营指标体系

电商运营指标体系 电商数据运营指标体系 本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 o独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个

用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到 此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端 区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 （2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。（3）总体销售业绩指标 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 o毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的

电商网站运营管理：数据化指标运营管理

电商网站运营管理：数据化指标运营管理一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标 网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面

进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV(易观百科：PV）、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。 1.2商品类目指标 商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。 1.3供应链指标 这里的供应链（易观百科：供应链）指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD（易观百科：COD）比率等等。 #p#内容分页#e# 2.经营环境指标 EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据，相对于独立B2C网站而言，淘宝此方面的数据要精准的多。网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标（这部分内容和之前的流量指标是一致的），常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。 3.销售业绩指标 销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩，这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用，其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。EC这里销售业绩指标

电商数据指标定义

信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 数据指标 1.电商总体运营指标 数据指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。

页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。（2）订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 （3）总体销售业绩指标 网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。 2.网站流量指标

电商运营成本核算和精细化成本控制

电商运营成本核算和精细化成本控制 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

电商运营成本核算与精细化成本控制（上） 来源：作者： 成本是所有公司老板都非常关心的因素，毕竟利润=收入–成本。当然，就算有利润也不一定能赚钱，因为还有各种各样的稅，咱们就不谈了。今天重点讲电商运营的成本计算。 相信很多电商朋友跟我们一样，对财务都不太懂，只能慢慢摸索，想了解如何计算电商运营成本的一些知识，发现网络上基本找不到。现在很多的小公司的计算方法也是很粗糙，大公司会有自己很专业的财务团队，算来算去老板也看不懂。我们在电商领域做了5年（实际上就是做淘宝做了5年），做代运营公司做了3年多，服务过的类目有食品滋补品、服装服饰、美妆个护、家电等，形成了一套相对比较实用的成本核算和成本控制方法，这里分享给大家，供大家参考。 第一部分主要介绍成本的构成和量化计算公式；通过这个公式，你可以很方便的大体计算出你所在行业的电商运营成本。第二部分介绍我们在成本控制方面的一些经验，有三个原则，可以供大家借鉴。 一、成本构成： 电商成本主要分成以下四个方面，平台固定成本、运营成本、货品成本和人员成本，如下图，可以简写为ROPG，很适合各个纬度的电商企业核算自身成本。

1、平台固定成本（Rental cost） 此部分属于电商运营的基建成本，对于天猫运营商来讲R指的是保证金、技术服务年费、实时划扣技术服务费。 2、运营成本（Operating cost） 此部分属于电商运营的扩展建设成本，我们把它划分为硬运营成本和软运营成本。 （1）硬运营成本：在此所谓的硬运营成本指的是电商运营中所需要的一次性或稳定固定额度的硬件或后端软件的成本。如CRM系统、ERP系统等软件或打印机、扫码枪等硬件购置成本。 （2）软运营成本：在此所谓的软运营成本指的是电商运营所需要做的推广投入。现今主流的推广模式有四种：CPC (按点击效果付费）、CPM（按展现付费）、CPT（单位时长付费）、CPS（按效果付费）。 3、货品成本（Goods cost） 此部分属于电商运营的核心元素成本，主要包含货品净成本、库存积压成本、仓库管理成本、货品残损成本等。

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

高手告诉你如何电商数据分析

高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

电商天猫淘宝运营 如何做好千人千数据化运营

如何做好千人千数据化运营 我们要想在淘宝稳住脚跟，就要每天不停的学习进步，不能原地踏步，更不能后退，只能一路向前，如何能把店铺越做越好，我们必须跟上脚步。 一、店铺的数据化运营 所谓数据化运营，我们就必须懂得看数据，通过现象分析本质，店铺基本的数据生意参谋是大家肯定要用到的，如果开车就要懂得分析直通车报表，能通过数据看到店铺存在的一些问题。生意参谋的数据还是很强大的，对于我们开直通车的选款、测款都有较大帮助，单品分析、行业数据都能提供很好的数据支持，下面我们来看下需要分析的一些数据 1、店铺整体数据 首先我们要纵观全局，知道店铺整体处于什么层级，全店每天的访客、成交以及转化的整体情况，每天第一件事就是要对店铺昨天的数据进行分析，首先我们看生意参谋首页数据。 店铺的核心指标要做到心中有数，每天店铺的访客数量还有支付金额与支付转化率，看下自身店铺的访客跟同行平均和同行优秀对比，从数据我们可以看出，这个店铺的访客还是不错的，都在行业优秀以上，当访客比较不错之后我们就要分析支付转化率了，这个店铺的转化率还是有待提升的，如果能保持流量，转化提升0.5个点，销售额就能上去了，随后流量数据也能有进一步的提升，分析完整体数据，接下来就要看具体到每款产品的数据了。 2、所有单品数据 每款单品的数据组合成为店铺的综合数据，店铺的主要引流款和主要成交款我们必须要实时监控，如果某天店铺访客或者成交出现很大波动，那肯定是主要的产品出了问题

看经营分析—商品效果数据，按商品访客数据和支付件数两个指标分别排序，访客前三和支付前三的商品是重中之重，这几款一定不能出问题。现在爆款时代已经渐渐淡出了，淘宝的运营体系越来越消弱爆款效应，所以店铺不能仅靠一两款产品支撑，必须把流量均衡话，以防万一某一个款式出了问题，店铺整体还有挽救的空间，需要把爆款的流量分散开来，把店铺多培养几款产品出来，同一个二级分类下最好有两款以上的商品做到流量比较不错的。 3、具体到每款数据 掌握到店铺的主要引流款和成交款，下面我们就要具体更深入的了解到这些主要款式究竟是哪个渠道的流量来源，分析哪个渠道访客多、成交高，把控以后的优化方向，店铺其他表现一般的产品就可以按照这些优秀款式的引流渠道去优化提升 看商品效果里的单品分析，点开这里我们要看无线的来源去向，现在pc的流量已经很少，商品的流量来源渠道有很多，你可以打开自己店铺流量最高的一款产品，里边流量来源渠道基本上就都包含了，一般像购物车、我的淘宝、手淘问大家这些渠道，虽然流量可能不是很多，但是转化都是非常高的，我们可以去优化下这些渠道来提升转化。 4、新品的培养

电商运营中的几组关键数据

电商运营中的几组关键数据 数据分析是电商本该最强势的能力，用户的基本信息、购物偏好、浏览轨迹、卖了多少商品等，电商都看得清清楚楚。 一、传统企业转型电商的基础数据 1.UV（独立访客数UniqueVisitors） 指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。UV提供了一定时间内不同观众数屈的统计指标，而没有反映出网站的全面活动。 通过1P和Cookie是判断UV值的两种方式。用Cookie分析UV 值。当客户第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie，通常放在这个客户端电脑的C盘当中。在这个Cookie中会分配一个独一无二的编号，这其中会记录一些访问服务器的信息，如访问时间，访问了哪些页面等。当你下次再访问这个服务器的时候，服务器就可以直接从你的电脑中找到上一次放进去的Cookie文件，并且对其进行一些更新，但那个独一无二的编号是不会变的。 2.PV（页面浏览数PageViews） 即页面浏览量，或点击量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。具体地说，PV值就是所有访问者在

24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request）,网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV。那么症这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 3.IP即独立IP数 lP可以理解为独立IP的访问用户，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量，同—IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1。但是假如说两台机器访问而使用的是同一个IP,那么只能算是一个IP的访问。 IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。UV 大于IP,这种情况就是在网吧、学校、公司等，公用相间IP的场所中不同的用户，或者多种不同浏览器访问您的网站，那么UV数会大于IP数。UV小于IP,在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上网，所以同一个用户在家里不同时间访问您的网站时，IP可能会不同，因为它会根据时间变动lP,即动态的IP地址，但是实际访客数唯—，便会出现UV数小于IP数。 4.VV（VisitView）访客的访问次数 记录所有访客一天内访问了多少次您的网站，当访客完成浏览并

电子商务数据分析

电子商务数据分析职业技能等级标准

目次 前言....................................................................... II 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 面向院校专业 (2) 5 面向工作岗位（群） (2) 6 职业技能要求 (3) 参考文献 (10)

前言 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 本标准起草单位：北京博导前程信息技术股份有限公司、上海宝尊电子商务有限公司、网易考拉战略研究院、杭州有赞科技有限公司、深圳职业技术学院、江苏经贸职业技术学院、苏州经贸职业技术学院、杭州职业技术学院、武汉职业技术学院、天津轻工职业技术学院、兰州石化职业技术学院、北京市商业学校、南宁市第六职业技术学校。 本标准主要起草人：段建、徐珺、游忠明、闫冬、唐克胜、吴洪贵、许应楠、陈加明、席波、白洁、周任慧、侯光、温丽容、杨东飞、叶靖。 声明：本标准的知识产权归属于北京博导前程信息技术股份有限公司，未经北京博导前程信息技术股份有限公司同意，不得印刷、销售。

1 范围 本标准规定了电子商务数据分析职业技能的等级、工作要求及职业技能要求。 本标准适用于电子商务数据分析职业技能等级的培训、考核与评价，电子商务数据分析从业人员的聘用、教育和职业培训可参照使用。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本文件。 GB/T 36311 电子商务管理体系要求 GB/T 35408 电子商务质量管理术语 GB/T 31232.1 电子商务统计指标体系第1部分：总体 GB/T 31232.2 电子商务统计指标体系第2部分：在线营销 3 术语和定义 3.1 电子商务 E-commerce 通过信息网络进行产品和服务交易的经营活动。 [GB/T 35408-2017，定义2.1.1] 3.2 运营 operation 与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称，包括对其过程的计划、组织、实施和控制。 3.3 电子商务运营 E-commerce operation 为完成经营目标，通过信息网络围绕产品和服务交易开展的各项经营和管理工作的总称。 3.4 数据分析 data analysis

如何精细化运营,促进用户增长

数据驱动： 如何精细化运营，促进用户增长？ 随着互联网的发展，流量越来越贵，花钱砸流量的时代成为历史，于是，更多的思考便转入了流量的最大化利用上，数据驱动应用而生。 1、用户增长与精细化运营的关系 先来说说大背景，随着流量越来越贵，以前靠花钱砸流量的时代已经一去不复返，对于流量的最大化利用成了新的趋势，近几年来数据驱动的概念日益火热，同时也诞生出了很多关于数据驱动的理念，其中最为被认可的理念在我看来不外乎两种，第一种是从硅谷兴起的用户增长也称增长黑客，另外一种则是来源于中国互联网界的精细化运营。 这两种不同的理念所倡导的方式不尽相同，但都是基于一个前提下提出的概念，即数据驱动。关于数据的水，太深了，不做过多说明，有过一定经验的运营人员和管理人员应该都心知肚明，本文的前提条件是在数据真实有效的前提下进行对这两种方式的探讨。 2、用户增长的主要指标—留存 先从用户增长说起，用户增长起源于硅谷，成名于FB、LinkedIn 等硅谷一线互联网公司。总体来说用户增长主要的作用就是通过极低或免费的方式帮助初创企业短时间内获得大量用户的一个手段。了解更多内容请自行百度。

关于用户增长有一个核心的指标即留存率。也有一个普遍比较认可的AARRR 模型，即“获取（Acquisition）”、“激活（Activation）”、“留存（Retention）”、“收入（Revenue）”、“推荐（Referral）”，整个步骤如图所示。 （用户增长AARRR 模型） 用户增长在我的概念中应该是对应着传统企业的市场部，即进行大规模的获客行为，包括但不限于病毒营销、广告、地推、活动、沉默用户召回等机制，凡是一切可以获取用户并提高留存的方式皆可视为用户增长的行为。 要想成功的实现用户增长，首先第一步就是要建立自己的数据指标，并将该指标细化，随后根据该指标建立一个相对应的增长看板持续追踪。 目前主要在用此种方式的多为类社交产品，如Facebook,LinkedIn，twitter 等，建立一个完整的用户增长流程，讲几个用户增长的例子（以下案例来源于硅谷大数据分析和数据科学的专家张梦溪先生的分享）。

电子商务数据运营指标(电商指标从这里出题)

电子商务数据运营指标 根据在线营销的业务流程、内容和主要特征，将电子商务的数据指标分为流量指标、转化指标、推广指标、服务指标和用户指标五类一级指标。每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。 流量指标Dv=Pv/Uv 流量指标主要用于描述网站访问者的数量和质量，是电子商务数据分析的基础。该部分指标主要包括访客数、回访客数、浏览量、访问深度、人均浏览量、入站次数、跳失数、跳失率、停留时间等二级指标。 访客数：UV，在统计周期内，访问网站的独立用户数。网站的访客数指标是为了近似地模拟访问网站的真实人数，故“同一个人”(在cookie技术下，通常表现为同一客户端同一浏览器)多次访问网站，也仅记为一个访客。 浏览量：PV，在统计周期内，访客浏览网站页面的次数。访客多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。 回访客数：在统计周期内，历史上曾访问过网站的访客数。回访客数占总访客数的比例，即浏览回头率。回访客数和浏览回头率共同用于描述访客回访网站的情况。实际数据计算中，判断每个访客在整个网站历史上是否曾经访问过网站，计算量比较大也不一定符合分析需求。我们比较了不同历史区间的选取对网站的回访客数和浏览回头率的影响，最终选定以“最近七天”作为访客是否曾访问过网站的历史区间标准。 访问：即会话(Session)，访客浏览网站时的一次交互过程。该交互过程以打开网站开始，以关闭网站或30分钟无操作为结束。同一访客(技术上表现为同一cookie)可能有多次访问。 入站次数：在统计周期内，访客从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。访客入站后第一个到达的网站页面就是通常说的登陆页或入口页。该页面的质量及其与入站来源链接(尤其是广告来源)和访客属性的匹配性，很大程度上决定了访客是否会有后续的访问行为。为了保证入站次数与访客、访问数据的一致，我们将入站定义为访问的下级细分，每一次入站及其后续产生的一系列行为，均属于同一个访问。极少数情况下(不超过2%)，用户入站后，停留在网站内某页面并且连续30分钟无后续操作，之后在该页面继续点击了其他链接，此时用户开启了一次新的访问，相应地，我们也将这次点击记录为一次新的入站(入站的来源为站内的某一页面)。 跳失数：访客入站后，只访问了登陆页即离开的次数。传统的跳失数是基于访问计算的，产生的实际问题是，在同一次访问中，访客有可能发生多次入站，并且有不同的跳失情况，这给数据统计造成了一定困恼。比如一次访问中，有两次入站，其中一次发生跳失，另一次继续浏览了多个页面，则该访问的跳失不好计数。由于跳失实际是与入站相对应的，所以我们更倾向于基于入站计算跳失数。在上述例子中，该访问的入站次数为2，跳失次数为1，是一个跳失率为50%的访问。

【知乎问答】产品数据统计分析及精细化运营

【知乎问答】产品数据统计分析及精细化运营 顺便提及：网站中的每个行为最好都埋点，以便分析 3、在不同的阶段，指标都不一样 网站刚上线，肯定是流量，PV，跳出率;网站运营中期，肯定是新注册，转化率，跳出率，电商网站还会考虑客单价，重复购买率;网站某次市场活动，肯定是新访客比例，跳出率，新访客的注册转化率，目标达到率等。 二、使用什么统计分析工具？ 知乎用户@飞翔独角兽，一只安静的产品旺 选用哪个工具与公司现状和公司需求有很大关系。首先，确定在网站数据分析这里公司技术实力 如何，部署与收集分析数据能力怎样；其次，明确公司想要获得的是纯粹报告还是需要分析；最后，是否只需要了解点击相关数据即可。 不同的实现目标，解决方案的层次会有所不同。显然简单的日志分析器是解决不了问题的，建议采用木桶原则划分工具选择（以下为书摘）： 木桶1 ：Omniture, Webtrends 木桶2 ：ClickTracks,Unica,XiTi,Nedstat 木桶3 ：Google Analytics,百度统计 木桶1特点-大而全，部署和使用有一定难度； 木桶2特点-后验分析的佼佼者，管理离线营销和跨渠道营销效果好； 木桶3特点-自带分析功能，可自定义报表，并能与搜索营销结合。 从每个木桶中至少选择1款工具做网站分析，试运行1-2个月进行阶段性评估，可以从这几个角度尝试评估：易用性，功能性，技术，

响应，[成本]，了解抽样算法，搜索分析，小白上手难度（这影响到该系统在公司内普及的程度），校验数据（数据质量肯定不完美，但可用。看偏离多少，相关人员如何解答这些差异），测试反馈和服务支持，计算总成本。 知乎用户@丁利微信号：（小编注：适用于web） 主要工具如下： 国外：1、GA ; 2、Clicky; 3、W3Counter; 4、Woopra; 5、W3Perl ； 6、Piwik； 7、TraceWatch; 8、Snoop；9、goingup；10、JAWStats；11、Crazyegg； 国内：1、百度统计；2、CNZ Z；3、国双统计; 4、51la；5、量子统计；6、小艾统计；7、科捷 统计；8、好耶iDigger 9、gostats。 外部分析工具：1、Alexa ；2、IUT；3、adplanner；4、quantcast； 知乎用户@宋利鹏，想成为架构师的码农（小编注：适用于App）主要工具如下： 国内：友盟,机锋统计,TalkingData,百度移动统计,CNZ Z移动数据平台，imofan 国外：Flurry,google analytics mobile，Mixpanel 开源：cobub 三、如何通过统计结果做到精细化运营？ 知乎用户@吴雪竹，在路上 精细化运营从以下几方面考虑 1、精细化运营的目标 1）产品是什么类型的APP？是否需要过多的运营？ 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可；如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2）设计统计框架