项目七 网店数据分析
如何进行网店运营数据分析和优化
如何进行网店运营数据分析和优化随着电子商务的快速发展，越来越多的企业开始在网络上开设网店。
然而，网店的成功与否往往依赖于运营数据的分析和优化。
本文将介绍如何进行网店运营数据分析和优化的方法与步骤。
一、搜集数据网店运营数据分析的第一步是搜集必要的数据。
以下是一些常见的数据指标：1. 访客流量：通过网站分析工具，如Google Analytics，统计每日、每周、每月的访客数量。
2. 转化率：计算访客转化为购买客户的比例，根据购买记录计算购买转化率。
3. 客单价：根据每位购买客户的消费金额，计算平均客单价。
4. 利润率：根据销售额和成本，计算利润率。
5. 用户留存率：统计相同访客在不同时间段内的再次访问率。
6. 广告投入与回报：计算广告费用与销售额的比例，评估广告投入的回报率。
二、数据分析在搜集到数据后，接下来需要对数据进行分析。
以下是一些常见的分析方法：1. 趋势分析：比较不同时间段的数据，观察访客流量、转化率、客单价等指标的趋势，找出变化的规律。
2. 渠道分析：通过分析不同渠道的数据，例如搜索引擎、社交媒体、广告渠道等，了解不同渠道的表现和效果。
3. 用户行为分析：分析用户在网店中的行为路径，如浏览商品页面、加入购物车、下单等，找出用户转化过程中的瓶颈。
4. 地域分析：通过分析用户地域数据，了解不同地区的销售情况和用户偏好，为精准投放广告提供依据。
5. 竞争对手分析：通过对竞争对手的网店进行数据分析，了解其运营策略、产品定价等，找到差距和改进的空间。
三、数据优化根据数据分析的结果，进行网店运营的数据优化是关键步骤。
以下是一些常见的优化方法：1. 内容优化：根据用户的搜索关键词，优化网店的商品标题、描述和关键词标签，提高网店在搜索引擎中的排名。
2. 用户体验优化：优化网店的界面设计、页面加载速度和购买流程，提升用户体验，降低跳出率。
3. 营销策略调整：根据数据分析结果，调整广告投放渠道和方式，优化广告投入与回报的比例。
《网店运营与管理》教学课件项目七 网店数据分析
数据分析与网店的关系
数据分析在电子商务领域的作用主要有 4 个方面：
分析客户活动规律， 针对性的在网店中提 供“个性化”的服务
可以在浏览网店的访 问者中挖掘出潜在的
客户
优化网店的信息导航， 方便客户浏览
通过网店访问者的活 动信息的挖掘，可以 更加深入的了解客户
需求
网店的大数据运营
大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量 巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云 计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享， 交叉复 用形成的智力资源和知识服务能力。
网店的大数据运营
大数据特征：
数据体量巨大（Volume） 数据类型繁多（Variety） 价值密度低（Value） 处理速度快（Velocity）
网店的大数据运营
互联网背景下电商大数据环境特征主要是数据化运营， 将大数据技术应用于网店的运营中，各个环节都能够实 现数据化，用收集到的大数据进行分析和决策，具有很 强的科学性和合理性。虽然数据化是一种虚拟的运营方 式，但是网店进行数据化运营，在精确而全面的大数据 面前，企业中每个环节的运营都变得更加高效。
人工智能领域中，知识发现是由若干挖掘步骤组成， 而数据挖掘是其中的一个主要步骤。
整个知识挖掘的主要步骤有：
1.数据清洗：清除噪声数据、不一致的 数据和与挖掘主题明显无关的数据； 2.数据集成：将来自多数据源中的相关 数据整合到一起，形成一致的、完整的 数据描述； 3.数据转换：通过汇总或聚集将数据转 换为易于进行数据挖掘的数据存储形式； 4.数据挖掘：知识发现的一个基本步骤， 利用智能方法挖掘模式、规则、网络等 知识； 5.模式评估：根据一定评估标准或度量 从挖掘结果中筛选出有意义的知识； 6.知识表示：利用可视化和知识表示技 术，向用户展示所挖掘出的相关知识。
网店数据分析化运营方案
网店数据分析化运营方案一、背景分析随着互联网的快速发展，越来越多的商家选择在网上开设自己的网店。
然而，随之而来的竞争也越来越激烈。
在这个竞争激烈的市场环境中，如何通过数据分析化运营，提升网店的竞争力，成为了摆在网店经营者面前的一个重要问题。
二、目标与策略1. 目标：通过数据分析化运营，提升网店的销售额和利润；2. 策略：以数据为基础，通过深入分析，制定相应的营销策略和优化方案，实现目标。
三、数据收集与整理1. 数据源：通过网店平台提供的运营数据，包括店铺浏览量、订单数量、销售额、转化率等；2. 数据整理：使用数据处理工具，将数据进行整理、清洗和录入，以便后续分析。
四、数据分析与挖掘1. 数据分析方法：可以运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法进行数据分析；2. 分析内容：(1) 销售数据分析：包括销售额、销售额占比、销售额增长情况等；(2) 客户数据分析：包括客户数量、客户分布、客户行为分析等；(3) 商品数据分析：包括商品销售情况、商品销售排名、商品库存等；(4) 营销数据分析：包括广告投放效果、促销活动效果、营销渠道效果等。
五、运营优化方案1. 销售优化：根据销售数据分析结果，调整商品定价策略，提升销售额和利润；2. 客户关系优化：通过客户数据分析，了解客户需求，提供个性化服务，增强客户黏性；3. 商品优化：根据商品数据分析结果，优化商品品类和库存策略，提升商品销售效果；4. 营销优化：根据营销数据分析结果，优化广告投放策略，提升广告投放效果；5. 网店运营优化：通过数据分析，优化网店的布局和设计，提升用户体验。
六、数据分析工具与技术支持1. 数据分析工具：选择合适的数据分析工具，如Excel、Python、R等，进行数据分析；2. 技术支持：可以借助专业的数据分析师或数据科学家的技术支持，提升数据分析的效果和准确性。
七、实施与监控1. 实施时间：根据网店经营的实际情况，制定相应的实施时间节点；2. 监控与反馈：定期监控数据分析结果，根据实际运营情况进行调整，并结合运营数据反馈，对数据分析结果进行验证和修正。
网店运营数据分析报告
网店运营数据分析报告前言随着电子商务的快速发展，越来越多的企业和个人开始开设网店来进行商品销售。
而要确保网店的长期发展和盈利，网店运营数据的分析和评估是至关重要的。
本文将从不同角度对网店运营数据进行分析，以提供有关网店运营的全面报告。
1. 网店数据总览通过对网店数据的整体分析，我们可以得出以下结论：•年度销售额：根据过去一年的销售数据，网店实现了XXX万元的销售额，比去年同期增长了XX%。
•销售渠道分布：销售额的XX%来自自营渠道，XX%来自第三方渠道。
•销售商品类别：商品A占总销售额的XX%，商品B占总销售额的XX%，其他商品类别也有逐渐增长的趋势。
2. 用户数据分析了解网店的用户群体和购买行为是制定有效营销策略的关键。
2.1 用户地域分布•热门地区：根据用户注册和购买数据，我们可以看出，Top 3 热门地区分别是A地（XX%）、B地（XX%）和C地（XX%）。
•境外用户：近期，境外用户的增长速度非常快，他们占总用户数的XX%。
2.2 用户购买行为•购买频次：大部分用户在网店购买频次在1-3次之间，少部分用户购买频次超过3次。
•购买时间段：重要购买时间段是XX时至XX时，销售额占比为XX%。
•购买决策因素：根据用户反馈和数据分析，用户购买决策的重要因素主要是商品质量（XX%）、价格（XX%）和促销活动（XX%）等。
3. 运营效果评估网店的运营效果评估可以帮助我们了解网店各项运营活动的效果和改进空间。
3.1 商品运营效果•畅销商品排名：根据销售额和销量，我们可以得出畅销商品排名，Top 3 分别是商品A（销售额XX万元）、商品B（销售额XX万元）和商品C （销售额XX万元）。
•新品引入效果：从新品上架后的销售数据中可以分析新商品的引入效果。
其中，商品D的引入效果较好，销售额占比增长了XX%。
3.2 营销策略评估•促销活动效果：根据促销活动的数据分析，我们可以看出XX活动的销售额增长了XX%，XX活动的用户转化率达到了XX%。
8-1网店数据分析
一、网店流量来源认识
4.已买到的宝贝
买家直接通过已经购买过的宝贝对网店进行访问。如果买家直接 通过已买到的宝贝对网店进行访问，说明这类淘宝买家的购物目 标明确，会有针对性地选择购物；且这类买家是网店的回头客， 表示这类买家对该网店的宝贝质量、服务态度和物流等各方面都 很满意，希望直接通过该网店再消费。
度以及网店的成交概率
一、网店流量来源认识
（二）付费流量
相对而言，付费流量是四种流量中最容易获取的。付费流量 的最大特点是流量大。付费流量意味着成本的投入，如果一 个淘宝网店的付费流量占据全部流量的70%以上，同时付费 流量的投入过高，网店的利润就会降低，严重时甚至会亏本。 但是一个淘宝网店完全没有付费流量却又是不合理的，付费 流量的另一个特点是精准度高，这直接影响着商品的成交转 化率，而成交转化率也是影响搜索权重的重要因素之一。因 此，付费流量是淘宝网店流量中不可缺少的一部分。付费流 量的主要方式包括淘宝客、淘宝直通车和钻石展位，如图
选择题
1.下列不属于网店流量来源的是（ ）。 A：自主访问流量 B：付费流量 C：站外流量 D：线下流量
一、网店流量来认识
综上所示，通过自主访问网店的买家一般都是对宝贝具有较高的兴趣、购 买欲望或者是老客户，这类买家通常情况下有较明确的购买需求，网店的 成交转化率相对较高。自主访问流量是所有流量中最优质的流量，卖家如 果充分利用这部分流量，可以提高网店的人气和流量、增加网店的访问深
宝贝的收藏量高，表明买家对宝贝感兴趣
一、网店流量来源认识
3.购物车
淘宝购物车是淘宝网为广大淘宝买家提供的一种快捷购物工具，买家将多种宝贝购物 车后批量下单，并通过支付宝一次性完成付款。买家通过购物车对淘宝网店进行访问， 表示买家对该网店的某件商品很感兴趣，这类买家具有很强的购物欲望，但是买家出 于对价格、质量等方面因素的考虑迟迟没有下单。针对这类消费群体，卖家可以通过
网店数据分析报告
网店数据分析报告摘要：本文是一篇关于一家小型网店的数据分析报告。
通过对该网店的销售数据、用户数据等方面进行分析，得出该网店的优点和不足之处，提出优化建议，为网店经营提供参考。
1. 引言随着互联网的普及，网店已成为许多人消费的首选。
随之而来的是网店经营的竞争压力也越来越大。
如何利用数据分析来辅助网店经营，已经成为网店经营者面临的重要问题。
本文选择一家小型网店进行数据分析，旨在以其为范例，为网店经营者提供参考。
2. 数据分析2.1 销售数据该网店的主营产品为化妆品，下面是该网店最近三个月的销售数据：销售额 | 对比上个月（%）|--------|-------30000 | -28000 | -6.7%32000 | 14.3%通过上表可以得出，该网店销售额在近三个月内呈现一个不稳定的趋势，其中第二个月销售额下降6.7%。
根据数据分析，我们认为该网店销售额下降的原因有：- 销售策略不够灵活该网店采用的是传统的推送策略，即通过社交平台、短信等方式为顾客进行宣传。
而现在的消费者更倾向于自主选择，因此该网店需要增加其他推广方式，如SEO、SEM等。
- 缺乏新品推广在网店中，新品的上市浏览量通常会有一个明显的提高。
但该网店缺少新品的推广，导致顾客的浏览量未能得到有效的提升。
因此，网店需要增加新品推广，吸引顾客。
2.2 用户数据通过对该网店的用户数据进行分析，我们得出以下结论：- 用户流失率较高用户流失率是维持网店持续经营的关键因素，但是数据显示，该网店的用户流失率较高。
其原因可能是：网店的优惠力度不够大、商品种类不够丰富等。
- 订单再次购买率较低数据显示，该网店的订单再次购买率较低。
其原因可能是：网店的回访策略不够到位，顾客对网店的忠诚度较低等。
3. 优化建议- 保持在网店中销售商品的新颖性在网店中，新品的销售有着很重要的作用。
因此，该网店应加强新品推广，保持网店内的商品信息的新颖性。
同时，该网店可以根据用户的购买记录，定制个性化的推荐商品。
网店数据分析与优化的工具与方法
网店数据分析与优化的工具与方法在数字化时代，网店已经成为了商家推广和销售产品的一个重要渠道。
然而，面对日益激烈的竞争，如何提高网店的销量和盈利能力就成为了每个商家关注的重点。
而网店数据分析与优化则成为了实现这一目标的重要工具与方法。
一、网店数据分析与优化的意义网店数据分析是指通过对网店运营数据的收集、整理和分析，从中发现问题、找出原因，并对网店经营策略进行调整和优化。
这一过程不仅可以帮助商家更好地了解自己的网店情况，还可以发现潜在的销售机会和改进空间。
通过数据分析，商家可以更加精准地制定营销策略，提高网店的转化率和用户体验。
其次，网店数据分析可以为商家提供决策依据。
通过对网店各项数据的跟踪和分析，商家可以及时发现销售瓶颈、产品热销情况以及用户偏好等信息，从而调整产品定位、促销策略和商品搭配等方面，为网店的未来发展做出科学决策。
最后，网店数据分析可以帮助商家提高网店的竞争力。
通过与竞争对手的数据对比分析，商家可以及时发现自身的不足之处，并借鉴竞争对手的成功经验。
同时，透过数据分析可以了解市场趋势和用户需求，使商家在激烈的市场竞争中保持敏锐的洞察力。
二、网店数据分析与优化的工具1. 数据统计分析工具数据统计分析工具用于对网店的各项数据进行统计和分析，帮助商家准确地了解网店的访客流量、转化率、平均交易额等关键指标。
常用的数据统计分析工具包括Google Analytics、百度统计等，它们可以通过安装网页脚本或者使用插件等方式来实现数据采集和分析。
2. 用户行为分析工具用户行为分析工具可以帮助商家了解用户在网店中的行为习惯和偏好，从而优化网店的用户体验和提高转化率。
常见的用户行为分析工具有Hotjar、Crazy Egg等。
这些工具可以通过热力图、点击分析、用户反馈等方式来收集和展示用户行为数据，为商家提供优化网店的参考依据。
3. 销售和库存管理工具销售和库存管理工具可以帮助商家对销售数据进行分析和管理，及时了解产品的销售情况和库存状况。
网店数据分析
网店数据分析1. 引言数据分析在如今的互联网时代是非常重要的，尤其对于网店来说。
网店数据分析可以帮助网店拥有者更好地了解其业务运营情况，了解顾客需求，优化产品和服务，提高销售额和盈利能力。
本文将介绍网店数据分析的重要性以及如何进行网店数据分析。
2. 网店数据分析的重要性在经营网店过程中，通过对网店的关键数据进行分析可以帮助网店拥有者做出更明智的决策。
以下是网店数据分析的几个重要方面：2.1. 销售数据分析通过分析网店的销售数据，可以了解不同产品的销售情况、销售额、销售渠道等。
这有助于网店拥有者了解热销产品和滞销产品，根据销售数据调整进货计划和促销策略，优化产品组合，提高销售量。
2.2. 顾客数据分析顾客是网店的重要资产，通过分析顾客数据可以了解顾客的购买习惯、偏好和需求。
这有助于网店拥有者提供更个性化的产品推荐和定制服务，增加顾客满意度和复购率。
2.3. 营销活动分析网店通过各种营销活动吸引顾客，对这些活动进行分析可以了解其效果和收益。
通过分析不同渠道带来的流量和转化率，可以调整营销策略，优化广告投入，提高营销活动的成功率和投资回报率。
2.4. 网站流量分析网店的网站流量是指访问者在网站上的浏览量和交互情况，通过分析网站流量可以了解访问者的来源、停留时间、转化率等。
这有助于网店优化网站内容和布局，提升用户体验，增加用户留存和转化率。
3. 网店数据分析的方法进行网店数据分析时，可以使用各种工具和技术来收集、处理和分析数据。
下面是几种常用的网店数据分析方法：3.1. 数据收集数据收集是网店数据分析的第一步，可以通过以下方式进行数据收集：•使用网店平台提供的数据分析工具：大部分网店平台都提供了数据分析工具，可以帮助网店拥有者收集和分析销售数据、顾客数据和流量数据等。
•使用Google Analytics等网站分析工具：Google Analytics可以帮助网店拥有者分析网站流量、访问者行为及来源等信息。
网店运营实务-网店运营数据分析
一、网店客户画像
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分析客户画像具体操作步骤如下。
（1）通过生意参谋流量分析下的，流量纵横→流量看板→流量来源排行TOP10。如图711所示，通过这个来源排行榜，网店运营者可以看到流量来源数据，也可以看到流量来源 的人群透视，人群透视功能是流量纵横的专业版才有的一个功能。
一、网店客户画像
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① 终端构成主要用于直观地分析店铺PC端、移动端的交易情况，如图7-7所示。
二、商家自身销售数据分析
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② 类目构成主要是从类目角度出发，分析店铺类目的交易情况，如图7-8所示。
二、商家自身销售数据分析
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③ 价格带构成主要用于分析店铺中哪个价格段的商品更受买家欢迎，以及转化率如何，从商品价格出发 分析店铺的交易数据，如图7-9所示。
（4）了解竞争商品的优势、流量渠道及营销方式，从而分析自己商品的优、缺点，并针对性地 对其进行优化。
二、竞争品牌分析
33Βιβλιοθήκη 商家在做竞争分析时，还需要分析市场中竞争品牌的实力，看品牌的竞争格局及单个品牌的市 场表现。
1．品牌搜索指数分析
在分析一个品牌时，首先会看这个品牌的搜索指数。搜搜索规模有多大，一段时间内的涨跌趋势以及相关的新闻舆论变化，关 注这些词的网民人群画像，分布在哪里，需求图谱，帮助商家优化营销方案。
二、消费者行为分析
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网店消费者群体具有与传统市场消费者群体不同的特性，因此，要做好网店运营必须深入了解网店 消费者的行为。
1. 消费市场细分
市场细分的实质就是将整体的消费市场分为若干个子消费市场，不同的子消费市场在某些方面都具 有相同或者相似的消费需求或消费行为特点。对消费市场进行细分的最终目的是找到适合自身发展 的目标市场，并根据目标市场的需求特点，做好网店营销方案，使目标市场的消费者需求得到充分 的满足。
《网店运营实务》项目7 数据分析
实训 使用生意参谋分析网店数据
实训分析
根据所学数据分析知识，使用生意参谋分析自己网店的流量数据以及访客特征，并将 对应数据填入表7-1和表7-2中。
表7-1 网店流量数据
访客数
跳出率
转化率
流量来源（占比）
地域分布
性别
表7-2 网店访客特征
行为分布
消费层级
新老客（占比）
了解网店数据构成。 掌握网店数据分析方法。
任务分析
通过对网店各项数据的分析，商家可以对网店各部门的工作效果进行评估，及时 找出运营中存在的问题，提高工作效率。网店数据中最重要的是销售数据，网店销售 额=流量×转化率×客单价，所以要想提高销售量，就必须围绕这三个数据指标进行深 度优化。在优化之前先了解清楚每一个数据指标的含义，并且找出影响数据指标的关 键因素，结合网店自身的数据进行分析，就可以准确、快速地找到解决方案。
客单价
05 客单价=销售总金额/支付买
家数，即一定时期内每个支
付买家平均的消费金额。
跳失率
06 跳失率=买家只浏览一个页
面就离开的访问次数/该页 面的全部访问次数
浏览量
07 浏览量即页面访问量或点
击量，若买家多次访问同
一页面，则浏览量累计。
人均浏览量
平均停留时长
08 人均浏览量=浏览量/访客数， 09 平均停留时长=来访网店或
1 群、内容种草人群、渠道高潜人群等。
0 深度洞察目标人群画像和行为偏好。
此功能可以帮助商家针对不同人群制
3 定差异化的运营策略。
目标人群全场景触达。支持一个人群包
0 同时应用至多个触达通道，包括但不限 于钻展广告、短信、优惠券、网店千人
2 千面，帮助商家全方位覆盖目标人群， 加速销售转化。
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二、网店数据分析指标
（四）客服数据
监控客服数据，不仅是简单地指导每个客服每天的 业绩是多少，而是需要精准地统计客服数据，其中有以 下要点。 （1）对客服个人、客服团队、静默销售、店铺整体流 量数据进行全方位统计分析。 （2）统计客服的销售额（金额）、销售量（件数）、 和销售人数。 （3）统计客服客单价（金额），客件数（件数）和件 均价，分析客服关联销售的能力。 （4）多维度统计客服的转化成功率，包括询单到最终 下单的成功率、下单到最终付款的成功率，以及最终付 款的成功率。
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四、阅读和分析销售额数据
（二）阅读和分析销售额数据
1）.阅读总销售额 如图7-40所示，总销售额有客户销售额和回头客销售额组成，整 个网店的销售额环比下降了14.24%。
2）.分析总销售额
销售额环比下降，说明这一周与上一周比，销售额减少。一般情况 下，作为卖家需要寻找导致下降的原因。
（2）加大推广，吸引客流。
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二、PV、UV
（四）了解PV—UV联动变化图
网店页面的PV与UV并不一定是以相同的趋势变化的，卖家可 以根据PV—UV的联动变化图表，了解网店运营情况，并制定改进 方法。如图所示为PV—UV的联动变化图
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二、PV、UV
（四）了解PV—UV联动变化图
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二、网店数据分析指标
（六）宝贝页数据
宝贝页数据也是网店数据分析需要实时关注的重点， 这些数据直接影响到这款宝贝的销量如何。需要注意的 数据主要有以下四个。 （1）PV。PV（Page View）就是页面浏览量，是指店 铺的宝贝页面被查看的次数。用户多次打开或刷新一个 宝贝页面，该指标值累加。 （2）UV。UV在前面讲过，就是访问人次。在所选定 时间段内，同一访客多次访问宝贝页会进行去重计算。 （3）咨询人数。咨询人数指的是浏览了宝贝页面后进 行咨询的人数。 （4）访问深度。访问深度是指访客进店访问的页面数 量的多少。访问的页面越多，就证明访客对店铺宝贝越 感兴趣，访问深度也就越高。如果客户仅仅是访问了首 页就离开了，那访问深度自然就很低了。 2019/3/13
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二、网店数据分析指标
（三）收藏数据
关于店铺的收藏类数据，主要需要关注的是单品的 收藏数据和店铺的收藏数据。客户进入店铺即使没有下 单购物，但只要他收藏了宝贝或者是店铺，就证明他对 店铺或者是店铺中的宝贝是感兴趣的，是有购买意向的 当他从自己的收藏中再次进入店铺时，达成交易的可能 性就很高了。
二、网店数据分析指标
（七）转化率数据
网店转化率数据是指进店的所有客户中成功交易的 人数比例。要想网店有销量，就要让进店的客户下单购 买商品、提高转化率才能有业绩。与转化率有关的网店 数据主要有5个，如图。
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目 录
1
2
网店数据分析概述
常用数据分析工具
3
4
阅读和分析数据
数据分析处理实战
目 录
1 2 3 4
网店数据分析概述
常用数据分析工具
阅读和分析数据
数据分析处理实战
一、网页跳失率
（一）网页跳失率含义
顾客进入店铺，但是只访问了店铺中某一个页面就离开，这种 情形叫做这个页面的跳失，这个页面叫做跳失页，跳失的顾客占所 有进入该页面顾客人数的比例就叫做这个页面的跳失率。
网页跳失率=仅浏览了一个页面的人数/总访问人数
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二、外部数据分析工具
（一）阿里指数
“阿里指数 是了解电子商务平台市场动向的数据分析平台， 2012年11月26日，阿里指数正式上线。根据阿里巴巴网站每日运 营的基本数据包括每天网站浏览量、每天浏览的人次、每天新增供 求产品数、新增公司数和产品数这5项指标统计计算得出。”
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二、PV、UV
（一）理解PV，UV的含义
2.独立访客数（Unique Visitor，UV） 独立访客数（Unique Visitor，UV）是指通过关键词搜索等方式访 问、浏览这个网页的人数。现在大多数的统计工具只能统计到IP这
个层面上，因此在大多情况下IP与UV相差不大。使用UV作为统计
展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。如图所
示为某一网店的销售额数据。
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四、阅读和分析销售额数据
（二）阅读和分析销售额数据
1）.阅读总销售额 如图7-40所示，总销售额有客户销售额和回头客销售额组成，整 个网店的销售额环比下降了14.24%。
2）.分析总销售额
销售额环比下降，说明这一周与上一周比，销售额减少。一般情况 下，作为卖家需要寻找导致下降的原因。
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一、网页跳失率
（二）阅读网页跳失率
在网页中登录淘宝网（/），单击右上 角“卖家中心”超链接，在左下方“营销中心”即可打开生意参谋 主界面查看网店的跳失率，如图所示7-37为某网店在生意参谋上的
跳失率。
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一、网页跳失率
（三）分析网页跳失率具体数值
6）其他
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三、流量来源
（二）阅读和分析流量来源数据
某一店铺的生意经中流量来源数据，如图
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四、阅读和分析销售额数据
（一）环比和同比的含义
环比和同比都是统计术语。本期统计数据与上期比较，如 2016年11月与2016年10月比较，称为环比；本期统计数据与历史 同时期比较，如2016年11月与2015年11月比较，称为同比。
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二、网店数据分析指标
（五）SR计算工具和影响说明
店铺评分，也称：DSR动态评分（Detailed seller ratings），是指在淘宝网交易成功后，买家可以对本次 交易的卖家进行如下三项评分：宝贝与描述相符、卖家 的服务态度、物流服务的质量。每项店铺评分取连续六 个月内所有买家给予评分的算术平均值。 随着淘宝越来越注重商品的质量，卖家的销量权重 开始下降，过去的卖家的排名主要与销量有关系，而现 在淘宝的搜索排名中，权重已经开始向DSR评级倾斜了。
表为PV—UV不同变化下的结论
PV 上升 上升 下降 下降
UV 上升 下降 上升 下降
结论 运作良好 加大推广 优化内容 推广+优化
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三、流量来源
（一）流量来源
网店流量来源主要源于淘宝站内流量、淘宝站外流量、淘宝推广流 量、搜索引擎流量等，具体内容如下。 1）淘宝站内
淘宝站内流量主要来源于淘宝搜索、淘宝类目、淘宝收藏、淘宝
一、内部数据分析工具
（一）生意参谋
生意参谋是淘宝官方的数据产品。生意参谋不但秉承数据让生 意更简单的使命，而且致力于为电商、淘宝卖家提供精准、实时的 数据统计、多维的数据分析和权威的数据解决方案。 在网页中登录淘宝网（/），单击右上 角“卖家中心”超链接，在左下方“营销中心”即可打开生意参谋 主界面，如图所示，其中包含了昨天的访客数目、展现次数和支付 金额三大板块，也可以观看最近7天、1个月的数据。
专题、淘宝首页、淘宝频道、淘宝空间等。 2）淘宝站外
淘宝站外流量主要来源于论坛、博客、微博视频网站等。
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三、流量来源
（一）流量来源
3）淘宝推广 淘宝推广流量主要来源于直通车、钻石展位、淘宝客、阿里旺旺广 告等。
4的店铺直接进入到店铺的流量。
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目 录
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网店数据分析概述
常用数据分析工具
阅读和分析数据
数据分析处理实战
一、技能实战：用EXCEL分析处理“羽我女装”数据
（一）我女装当日店铺数据统计分析
（1）羽我女装2017-09-30当天店铺原始数据收集，运用的是生意 参谋获取数据，在网页中登录淘宝网（/）， 单击右上角“卖家中心”超链接，在左下方“营销中心”即可打开
量，可以更加准确地了解单位时间内有多少个访问者来到了相应的 页面。
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二、PV、UV
（二）分析PV，UV数据
PV和UV的变化规律相似，都有以下三个特征。 （1）周期性。 （2）突变性。
（3）整体抬高。
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二、PV、UV
（三）掌握PV，UV上升的原因
PV与UV上升，说明网店页面被浏览次数变多了，并且，有更 多的人来访网店，通常有以下两种原因： （1）网店页面改版，提高质量。
环比和同比均用百分数或倍数表示。环比可以分为日环比、周
环比、月环比和年环比，主要是对比短时间内涨幅程度。同比一般 用在相邻两年的相同月份，但很少用在两个月份相同日期。
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四、阅读和分析销售额数据
（一）环比和同比的含义
环比和同比虽然都反映变化速度，但由于采用基数的不同，其 反映的内涵也是完全不同的。一般来说，环比可以与环比比较，而 不能那同比与环比相比较。而对于同一个地方，考虑时间纵向上发
网店运营与推广
项目七 网店数据分析
项目学习目标
掌握数据分析在网店运营中的作用 知识 目标 掌握网店数据分析指标的概念
熟悉常用的数据分析工具
掌握访问数据的阅读和分析方法 能够阅读和分析各种数据
能够从访问数据中发现问题 能力 目 标 能够利用工具处理所获取的数据 能够使用Excel处理和分析数据
项目导入
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一、网页跳失率
（三）分析网页跳失率具体数值
如图所示是某个钻石级别女装网店的数据统计表，该表详细地 统计了网店各页面的访问人数及跳失率大小。。
2019/3/13
一、网页跳失率
（四）分析影响跳失率的因素
01
主图是否吸引
02