售店铺十二大数据分析指标

售店铺十二大数据分析指标
售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标

一、营业额

(1)营业额反映了店铺的生意走势。

针对以往销售数据,结合地区行业的发展状况,通过对营业额的每天定期跟进,每周总结比较,以此来调整促销及推广活动。

(2)为店铺及员工设立销售目标。

根据营业额数据,设立店铺经营目标及员工销售目标,将营业额目标细分到每月、每周、每日

、每时段、每班次、每人,让员工的目标更加清晰;

为员工月度目标达成设立相应的奖励机制,激励员工冲上更高的销售额;

每天监控营业额指标完成进程情况,当目标任务未能达成时,应立即推出预备方案,如月中的目标进程不理想时应及时调整人员、货品、促销方案。

(3)比较各分店销售状况。

营业额指标有助于比较各分店的销售能力,从而为优化人员结构及货品组合提供参考。

二、分类货品销售额

分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额,如文胸、裤袜、家居等。通过分类货品销售额指标的分析,可以了解:

(1)各分类货品销售情况及所占比例是否合理,为店铺的订货、组货及促销提供参考依据,从而作出更完善的货品调整,使货品组合更符合店铺实际消费情况。

(2)了解该店或该区的消费取向,即时作出补货、调货的措施,并针对性调整陈列,从而优化

库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类,则应考虑在店内加强促销,消化库存。

(3)比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例,得出本店的销售特性,对慢流品类应考虑多加展示,同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。

三、前十大畅销款

1、定期统计分析前十大畅销款(每周/月/季),了解畅销的原因及库存状况。

2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线,适当做出补货或寻找替代品措施。

3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售,带动店铺货品整体的流动。

四、前十大滞销款

1、定期统计分析前十大滞销款(每周/月/季),了解滞销的原因及库存状况。

2、寻找滞销款的卖点,并加强对导购的产品培训,提升导购对滞销品的销售技巧。

3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置,避免在店铺的角落,并配合人员进行重点推介。

4、制定滞销品的销售激励政策(有选择性实施),如卖出一件滞销款,奖励*元

5、对滞销品做出调货/退货,或者是促销的准备。

五、连带率(销售件数/销售单数)

连带率=销售总数量十销售小票数量(低于说明整体附加存在严重问题)

个人销售连带率=个人销售总数量宁个人小票总量(低于说明个人附加存在问题)

1、连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据。

2、连带率低于,则应立即提升员工的附加推销力度,并给员工做附加推销培训,提升连带销售能力。

3、当连带率低时,应调整关联产品的陈列位置,如把可搭配的产品陈列在相近的位置,在销售时起

到便利搭配的作用,提升关联销售。

4、当连带率低时,应检查店铺所采取的促销策略,调整合适的促销方式,鼓励顾客多买。

六、坪效(每天每平米的销售额)

1、例如,店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数。此指标能分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售的真实情况。

2、坪效可以为订货提供参考,及定期监控确认店内库存是否足够,坪效的分析意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额。

3、坪效低的原因通常有:员工销售技能低;陈列不当;品类缺乏;搭配不当等。

4、坪效低则应思考:

橱窗及模特是否大部分陈列了低价位的产品?

导购是否一致倾向于卖便宜类的产品?

黄金陈列位置的货品销售反应是否不佳?

店长是否制定了每周的主推货品,并对员工做主推货品的卖点培训?

七、人效(每天每人的销售额)

1、例如,店铺月人效=月销售额/店铺总人数/天数。此指标反映了店铺人员的整体销售素质高低与否及人员配置数量是否合理等。

2、人效过低,则须检查员工的产品知识及销售技巧是否存在不足,或排班不合理,排班应保证每个班都有销售能力强的导购,能提供人效的指标。

3、根据员工最擅长的产品安排对应的销售区域,能有效提升人效。

八、客单价(销售额/销售单数)

1、客单价的高低反映了店铺顾客消费承受能力的情况,多订适合消费者承受力价位的产品,有助于提升营业额。

2、比较店铺中货品与客人承受能力是否相符,将高于平均单价的产品在卖场做特殊陈列。

3、用低于平均单价的产品吸引实际型顾客,丰富了顾客类型自然提升了销售额。

4、增加以平均单价为主的产品数量和类别,将平均单价做为货品订货的参考价格。

5、提升中高价位的产品销售,是提升客单价的重要方法,店长应培训员工如何做中高价位产品的销售及如何回应顾客价位高的异议。

九、货品流失率(货品流失率=缺失货品吊牌、减少货品流失率的方法

合理布局人员在卖场的站位。

严格对待交接班工作,认真清点货品数目,对出现问题及时做检查和总结,以避免错误重复出现。在客流高峰期时,员工应提高警惕性,加强配合力度,以杜绝货品无谓流失。

十、存销比(存销比=库存件数月销售件数)

1、存销比过高,意味着库存总量或结构不合理,资金效率低。

2、存销比过低,意味着库存不足,生意难于最大化。

3、存销比反映总量问题,总量合理未必结构合理,月存销比维持在3—4之间是比较良好的。

4、存销比细分包括:各品类货品存销比、新老货存销比、款式存销比等。

十一、VIP占比(VIP消费额/营业额)

1、此指标反映的是店铺VIP的消费情况,从侧面表明店铺市场占有率和顾客忠诚度,考量店铺的综合服务能力和市场开发能力。

2、一般情况下,VIP占比在45%-55%之间比较好;这时公司的利益是最大化的,市场拓展与顾客忠诚度都相对正常,且业绩也会相对稳定。若是低于这个数值区间,就表示有顾客流失,或者是市场认可度差,店铺的服务能力不佳;若是VIP高于数值区间,则表示开发新客户的能力太

弱。假若是先高后低,就表示顾客流失严重。

十二、销售折扣(营业额/销售吊牌金额)

1、销售折扣是反映店铺折让的情况,直接影响店铺的毛利额,是利润中很重要的指标。

2、店铺的营业额很高,并不代表着利润高,应参考销售折扣的高低,若销售折扣比较低,则说明店铺在做促销,店铺的毛利率是很低的,所以一个店铺毛利的高低是和营业额及销售折的高低有关的。

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标 分类:数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates (ConversionsRates) 计算公式:转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法:当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员,你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之,则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式:回访者比率=回访者数/独立访问者数 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性,你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段,这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高,如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是,一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式:积极用户比率=访问超过11页的用户/总的访问数 指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法:如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的,你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式:访问时间在19分钟以上的用户数/总用户数 指标意义:和上一个指标的意义相同,只是使用停留的时间取代浏览页数,取决于网站的目标,你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法:访问者时长这个指标有很大的争议,这个指标应结合其它的指标一起使用,例如转换率,但总体来说,较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式:忠实访问者指数=大于19分钟的访问页数/大于19分钟的访问者数 指标意义:指的是每个长时间访问者的平均访问页数,这是一个重要的指标,它结合了页数和时间。 指标用法:如果这个指数较低,那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面(也许访问者正好离开吃饭去了)。通常都希望看到这个指数有较高的值,如果你修改了网站,增加了网站的功能和资料,吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容,这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式:忠实访问者量=大于19分钟的访问页数/总的访问页数 指标意义:长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法:对于一个靠广告驱动的网站,这个指标尤其值得注意,因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有10000的访问页数却仅有1%的忠实访问者率,这意味着你可能吸

网站数据分析指标一览表

网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档,主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析(有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念),是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征,为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标,作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的,我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上,对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容:

?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下,与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标(KPI) 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI,对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价,主要的统计指标包括: 访问量(Page View):即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问,访问量值累计。 衍生出的指标: 日均访问量:指对应时间范围内,网站每日的平均访问量。 最高日访问量:指对应时间范围内,网站在某天获得最高访问量。 PV%:指选择时间范围内,某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP:指在一天之内(00:00-24:00),访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客(Unique Visitor):将每台独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,指一 天之内(00:00-24:00)访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标: UV%:指选择时间范围内,某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客(Repeat Visitor):某个cookie的再次访问计为一个重复访客,它的数目即为重复 访客数量。

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮,点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择:可选择按小时和按单日来作为统计的维度,如选择小时则可显示每天12:00到13:00(或其他时间段内)网站浏览量(或访客数)的数据统计。 ③数据统计区域(表格):首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长,第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图:可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴,与1.1和1.2中的时间范畴相关;纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段,以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据:点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能:以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据,默认首个时间范围框为当前日期前30天,第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历,用户可选择年份、月份和日期,日历内日期默认选择为当前日期前一日,最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准,不分前后。有按照昨天、最近7

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

数据分析经典语录汇总

数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习:先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新;②方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手; ③分析:先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议; 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一,熟悉业务,不熟业务,分析的结果将脱离实际,业无从指导;第二,多思考,只有经常发问为什么是这样的?为什么不是那样的?只有这样才有突破点;第三,多动手,不动手,靠脑袋想是不够的,不要怕错,大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具,而且是门艺术,优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理,懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活,所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的,然后搭建分析体系,确定各个分析内容,进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成,最后检验是否达到分析目的! 【数据挖掘流程】①业务理解:清晰定义业务问题;②数据理解:有什么数据,数据质量心中有数;③数据准备:数据抽样、转换、缺失值处理等;③建模:选择和应用不同的模型技术,调整模型参数;④评估:对前面步骤进行评估;⑤部署:把数据挖掘成果送到相应人手中,并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么?然后,再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。

【数据分析5步走】1、锁定分析目标,梳理思路,叫纸上谈兵;2、把杂乱的数据整理出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;3、锁定核心抓重点,设定最终算法,叫挟天子以令诸侯;4、梳理重点发现,准备剧本开拍,接受PK,叫才辨无双;5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了,所有努力都是徒劳,后果不堪设想。亲们,数据分析前先明确目的,再根据分析目的确定分析框架与内容,以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】:趋势分析:查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势,得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息;对比分析:自己和自己比,找趋势、规律;自己和别人比,找差异、问题。结构分析:拆字诀,子类目、属性值、新老会员、各个运营节点,都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围;2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释,来互相验证结论的真伪,多次尝试;3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述;4、需要耐心和细致,不能出现任何疏漏,别一个老鼠害一锅汤;5、高级数据分析不一定是最好的,简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标,看数值;2、问题还不够明确?将指标层层分解;3、只看数值还不能确定问题?多周期看趋势;4、问题初步明确了,找不到原因或者发力点?将统计对象分类,拆解为不同角度来观察;5、参考行业对比数据,如果有的话...而每一步具体怎么走,全靠业务理解!

人事部门常用数据分析(20201110163101)

人力资源常用数据分析 —、招聘分析常用计算公式 1、 招聘入职率:应聘成功入职的人数 2、 月平均人数:(月初人数+月底人数) 3、 月员工离职率:整月员工离职总人数 4、 月员工新进率:整月员工新进总人数 5、 月员工留存率:月底留存的员工人数 6、 月员工损失率:整月员工离职总人数 7、 月员工进出比率:整月入职员工总人数 8、 骨干员工留存率:中高层员工人数 二、考勤常用的统计分析公式 1、 个人出勤率:出勤天数 三规定的月工作日X 10% 2、 加班强度比率:当月加班时数 m 当月总工作时数x 10% 3、 人员出勤率:当天出勤员工人数 ?当天企业总人数X 10% 4、 人员缺勤率:当天缺勤员工人数 三当天企业总人数X 10% 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、 月薪工资:月工资额 三21.75天X 当月考勤天数 2、 月计件工资:计件单价 X 当月所做件数 3、 平时加班费:月工资额 三24.75天三8小时X 1.5倍X 平时加班时数 4、 假曰加班费:月工资额 三24.75天三8小时X 2倍X 假曰加班时数 5、 法定假曰加班费:月工资额 三21.75天m 8小时x 3倍x 法定假曰加班时数 6、 直接生产人员工资比率:直接生产人员工资总额 三企业工资总额X 10% 应聘的所有人数X 10%, 三2 三月平均人数X 10% ?月平均人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三整月离职员工总人数X 100% 月初员工人数*100%

7、非生产人员工资比率:非生产人员工资总额三企业工资总额X 100% 8、人力资源费用率:—定时期内人工成本总额三同期销售收入总额X 10% 9、人力成本占企业总成本的比重:一定时期内人工成本总额三同期成本费用 总额X 100% 10、人均人工成本:一定时期内人工成本总额m同期同口径职工人数 四、培训统计分析公式 HR常用公式分析 1?新晋员工比率二已转正员工数 /在职总人数 2补充员工比率二为离职缺口补充的人数/在职总人数 3?离职率(主动离职率/淘汰率)二离职人数/在职总人数 4?异动率二异动人数/在职总人数 5?人事费用率二(人均人工成本裏总人数)/同期销售收入总数 6?招聘达成率=(报到人数+待报到人数)/ (计划增补人数+临时增补人数) 7?人员编制管控率二每月编制人数/在职人数 8?人员流动率=(员工进入率+离职率)/2 9?离职率二离职人数/ ((期初人数+期末人数)/2) 10?员工进入率二报到人数/期初人数 11. 离职率二离职人数/(期初人数+ 录用人数)X 10% 12. 员工当月应得薪资的计算方程式为:

人力资源数据分析指标

XX集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录1 前言某某集团人力资源指标体系框架模型2 1 人力资源指标体系框架模型 2 2 人力资源指标体系框架模型说明 2 一人力资本能力 3 1人员数量指标3 1.1 期初人数 3 1.2期末人数 3 1.3统计期平均人数 3 2 员工人数流动指标3 2.1人力资源流动率 3 2.2 净人力资源流动率 3 2.3人力资源离职率 3 2.4 非自愿性的员工离职率 4 2.5自愿性员工离职率 4 2.6人力资源新进率 4 2.7知识型员工离职率 4 2.8内部变动率4 3.人力资源结构指标4 3.1人员岗位分布 4 3.2人员受教育情况分析指标 5 3.3 人员年龄、工龄分析指标 5 3.4人员职称与技术等级结构分布指标 6 二人力资源运作能力 6 1 招聘指标 6 1.1招聘成本评估指标 6 1.2录用人员评估指标 6 1.3招聘渠道分布7 1.4 填补岗位空缺时间7 2 培训指标7 2.1培训人员数量指标7 2.2培训费用指标8 2.3 培训效果指标9 3 绩效管理指标9 3.1 绩效工资的比例9 3.2 员工绩效考核结果分布9 4 薪酬指标10

4.1 外部薪酬指标 10 4.2 内部薪酬指标 10 5 劳动关系指标 11 5.1 劳动合同签订比例 11 5.2 员工投诉比例 11 5.3 解决争端的平均时间 11 5.4 职工社会保险参保率 11 三、人力资源效率指标 11 1全员劳动生产率 11 2人均销售收入 12 3 人均净利润 12 4万元工资销售收入 12 5 万元工资净利润 12 前言 某某集团人力资源指标体系框架模型 1 人力资源指标体系框架模型 2 人力资源指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资本能力基础上,通过一系列的人力资源管理运作,实现人力资源的效率目标。因此,在此前提下某某集团人力资源分析指标体系分为三个层次,分别为人力资本能力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 人力资源效 率层指标 HR 运作能 力层指标 人力资本 能力指标 某某集团人力资源分析指标体系框架

网站数据分析指标体系

网站数据分析指标体系 转《商业数据分析》郑来轶 【编者注】网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享的一份Word文档,主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析(有时也使用“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念),是指在获得网站流量统计基本数据的前提下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征,为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标,作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的,我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上,对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容: ?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析

? 在可以获得数据的情况下,与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标(KPI) 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI,对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价,主要的统计指标包括: 访问量(Page View):即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问,访问量值累计。 衍生出的指标: 日均访问量:指对应时间范围内,网站每日的平均访问量。 最高日访问量:指对应时间范围内,网站在某天获得最高访问量。 PV%:指选择时间范围内,某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP:指在一天之内(00:00-24:00),访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客(Unique Visitor):将每台独立上网电脑(以cookie为依据)视为一位访客,指一 天之内(00:00-24:00)访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标: UV%:指选择时间范围内,某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客(Repeat Visitor):某个cookie的再次访问计为一个重复访客,它的数目即为重复 访客数量。 衍生出的指标:

最全数据指标分析

最全数据指标分析 在刚迈入数据的大门时,我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬,花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍,总算解决了这个问题。 作为互联网从业人员,目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识,先梳理下数据指标基础知识。 一、常见指标 先来看一看常见的一些数据指标们 1、DAU :Daily Active User 日活跃用户量。统计一日(统计日)之内, 登陆或使用了某个产品的用户数(去重) 2、WAU :Weekly Active Users 周活跃用户量。统计一周(统计日) 之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重) 3、MAU :Monthly Active User 月活跃用户量。统计一月(统计日) 之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重) 4、DNU :Day New User 日新增用户,表示当天的新增用户 5、DOU :Day Old User 日老用户。当天登陆的老用户,非新增用户 6、ACU :Average Concurrent Users 平均同时在线人数

7、PCU :Peak Concurrent Users 最高同时在线人数 8、UV :Unique Visitor 唯一访问量,即页面被多少人访问过 9、PV :Page View 页面浏览量,即页面被多少人看过 10 、ARPU :Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。 11 、ARPPU :Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。统计周期内,付费用户对产品产生的平均收入。 12 、LTV :Life Time Value 生命周期价值。产品从用户所有互动中获取 的全部经济收益的总和 13 、CAC :Customer Acquisition Cost 用户获取成本 14 、ROI :Return On Investment 投资回报率。 ROI= 利润总额/ 投入成本总额*100% 15 、GMV :Gross Merchandise Volume 成交总额。是指下单产生的总金额 CMV= 销售额+ 取消订单金额+ 退款金额 16 、支付UV :下单并成功支付的用户数 二、如何获取指标 对于上述这些指标,如果你很陌生,那么首先可能就会问“ 这些指标来的呢”,“ 有些指标直接获取不到呀”。说到这,不得不提到数据采集的基础:埋点。一般在设计好数据指标后,我们会有一个“数据埋点”的工程,通常是由产品经理输出《埋点需求文档》,然后交予开发进行埋点部署,关于埋点的几种方式已经在埋点系列里面,在此不复述了。

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 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。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户,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。因此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。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标:包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、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。能否灵活运用这些指标,将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量:即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额:销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价:即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利: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: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。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 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添加一个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者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(UV),该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本:该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率(Bounce Rate):为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长:页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量:人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

人力资源常用数据指标

人力资源分析常用指标指引 通用指标 1.员工增长率(月度) 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例 【公式】员工增长率=本月新增员工人数/上月期末员工人数*100% 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来,可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 2.人力资源离职率(月度-企业间比较) 【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。其中离职人员包括辞职、公司辞退、合同到期不再续签(即终止合同)的所有人员。不包括内退和退休人员。 【公式】离职率=离职总人数÷统计期平均人数×100%=(辞职人数+辞退人数+合同到期不再续签人数)÷统计期平均人数(月初+月末)/2×100% 【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。离职率常以月、季度为单位,如果以年度为单位,就要考虑季节与周期变动等影响因素。一般情况下,合理的离职率应低于8%。 3.人均人力成本(月度-月度环比) 【定义】是指报告期内企业(部门)平均每位员工的人力成本。 【公式】人均工资=报告期内人力成本总额÷报告期内员工平均人数 【说明】人均工资的统计,一般可以结合员工分类统计数据,也可以结合不同的时间跨度统计,这样就可以通过二维角度来分析实际问题。 4.人均销售收入(月度-月度环比) 【定义】是指根据报告期内的销售收入计算的平均每一个员工的销售收入。

【公式】人均销售收入=报告期内销售收入总额÷报告期内员工平均人数 【说明】人均销售收入是考核企业效率的指标,尤其用在同行业之间相比较最有可比性,人均销售收入越高,企业效率越高。普遍适用于企业处于成熟期进行同业间的比较。 5.人均净利润(月度-企业间比较) 【定义】是指根据报告期内的净利润计算的平均每一个员工的净利润。 【公式】人均净利润=报告期内净利润总额÷报告期内员工平均人数 【说明】人均净利润是考核企业效益的指标。普遍适用于企业处于成熟期进行同业间的比较。 6.万元工资销售收入(月度-月度环比) 【定义】是指根据报告期内的销售收入计算的平均每万元工资所能产生的销售收入。 【公式】万元工资销售收入=报告期内销售收入总额÷报告期内工资总额 【说明】一般而言,万元工资销售收入越高,企业效率越高。 7.万元工资净利润(月度-企业间比较) 【定义】是指根据报告期内的净利润计算的平均每万元工资所能产生的净利润。 【公式】万元工资净利润=报告期内净利润总额÷报告期内工资总额 【说明】一般而言,万元工资净利润越高,企业效益越高 8.人员流动率(季度) 【定义】是指报告期内企业流动人数(包括流入人数和流出人数)占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标,报告期一般为一年 【公式】流动率=(周期内流入人数+流出人数)÷报告期内员工平均人 【说明】流入人数指调入和新进人数,流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪,必须加以严格控制。若流动率过大,一般表明人事不稳定,劳资关系存在较严重的问题,而且导致企业

电子商务数据分析指标体系

电子商务数据分析指标体系 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(虚拟)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、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(这个划分在这里稍有不合理~这个属于偏线下运营的指标) 这里的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比率等等。 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,

2017阿里巴巴年度零售情况分析

2017阿里巴巴年度零售情况分析

“2017年已划上句号,2018崭新的一年已经开始!根据数据统计显示:2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿,同比增长30%。其中,天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿,同比分别增长43.9%及20%! 数据来源:云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展,阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长!并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期,还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩,GMV突破4.5万亿,实在不易! 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿,2017年预估约36.65万亿增长约10.3%,阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍,占比社零约12.6%!预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标

数据来源:云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候,这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事!同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期,五年时间,由2000亿到2万亿规模翻了近10倍! 在2016年短暂的增长低谷后,2017年加紧大力完善菜鸟网络,发力天猫超市等,补足了以往短板的物流板块,从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长,再加上新零售模式软硬件的进一步完善,线上线下系统等对接的进一步成熟,唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春,多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长! 天猫自身体量首次突破2万亿大关,并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%,如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山!

数据分析指标(最全的)

根据客户网站的流量统计分析数据,包括IP、PV等参数值以及主要进入链接、主要浏览页、用户主要浏览页面、用户停留页面数等,结合网站自身的核心盈利模式、关键栏目设计等元素综合分析,并在报告中反馈如:网站当前问题、用户使用习惯、导向规则、经营性建议等各项经营指导性内容。 (电子商务)网站数据分析指标 网站分析采用的指标可能有各种各样的,根据网站的目标和网站的客户的不同,可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标,内容指标指的是衡量访问者的活动的指标,商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。 一、网站分析的内容指标 转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式:转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法:当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员,你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之,则是减弱。

回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式:回访者比率=回访者数/独立访问者数 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性,你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段,这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高,如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是,一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式:积极用户比率=访问超过11页的用户/总的访问数 指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法:如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的,你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式:访问时间在19分钟以上的用户数/总用户数 指标意义:和上一个指标的意义相同,只是使用停留的时间取代浏览页数,取决于网站的目标,你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法:访问者时长这个指标有很大的争议,这个指标应结合其它的指标一起使用,例如转换率,但总体来说,较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数Committed Visitor Index 计算公式:忠实访问者指数=大于19分钟的访问页数/大于19分钟的访问者数 指标意义:指的是每个长时间访问者的平均访问页数,这是一个重要的指标,它结合了页数和时间。 指标用法:如果这个指数较低,那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面(也许访问者正好离开吃饭去了)。通常都希望看到这个指数有较高的值,如果你修改了网站,增加了网站的功能和资料,吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容,这个指数就会上升。 忠实访问者量Committed Visitor Volume 计算公式:忠实访问者量=大于19分钟的访问页数/总的访问页数 指标意义:长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法:对于一个靠广告驱动的网站,这个指标尤其值得注意,因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有10000的访问页数却仅有1%的忠实访问者率,这意味着你可能吸引了错误的访问者,这些访问者没有啥价值,他们仅仅看一眼你的网页就离开了。这是你应该考虑是否广告的词语产生了误解。

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