店铺运营基础数据的分析
《店铺数据分析》课件
确保店铺数据在收集、存储和使用过程中的安全性，防止数据泄露和未经授权的 访问。
隐私保护
在数据分析过程中，要尊重和保护客户的隐私，避免泄露个人敏感信息。
大数据处理技术
数据整合
将不同来源和格式的数据进行整合， 以便进行统一的分析和处理。
实时分析
随着数据量的增长，需要采用高效的 大数据处理技术，对实时数据进行快 速分析和响应。
客户画像构建
基于客户购买行为、偏好等数据 ，构建客户画像，了解不同类型
客户的需求和特点。
客户细分
根据客户画像将客户划分为不同细 分群体，针对不同群体制定个性化 营销策略。
个性化推荐
根据客户历史购买记录和偏好，进 行个性化商品推荐，提高客户满意 度和购买转化率。
06
店铺数据分析的挑战与未 来发展
数据安全与隐私保护
可交互性
数据可视化应该具有可交互性，允许用户通 过点击、拖拽等方式探索数据。
数据可视化案例
销售数据分析
通过柱状图、折线图和饼图等展 示销售数据，包括销售额、销售
量、销售利润等指标。
库存管理分析
通过数据可视化工具展示库存情 况，包括库存量、库存周转率、 缺货率等指标，帮助管理者更好
地管理库存。
客户分析
提升销售额和客户满意度
数据分析能够发现消费者的购买习惯和需求，帮助店铺更好地满足 客户需求，提升销售额和客户满意度。
数据分析的流程
数据收集
收集店铺运营过程中产生的各 种数据，包括销售数据、库存
数据、客户数据等。
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗和整 理，去除异常值和缺失值，保 证数据的准确性和完整性。
库存数据跟踪商ຫໍສະໝຸດ 的库存数量和状态。顾客数据
淘宝运营数据分析指标及名词解释和公式计算
淘宝代运营数据分析指标一览表【基础统计类】1、浏览量（PV）：店铺各页面被查看的次数。
用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。
2、访客数(UV)：全店各页面的访问人数。
所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
3、收藏量：用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。
4、浏览回头客：指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。
5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。
6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。
【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。
7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。
8、人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。
9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。
10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。
所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
11、宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。
12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。
出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。
13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。
14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。
15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。
16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”）。
17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。
18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。
（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“—”）19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。
淘宝电商六大基础流量数据分析
淘宝电商六⼤基础流量数据分析⼤家做淘宝电商的，肯定离不开销售额这个利润指标，我们可以从销售额=访客数*转化率*客单价这个公式看出来，访客数也是⼀个影响到销售额的重要指标。
转化率，客单价，跳失率，停留时间，加购收藏等等运营数据都是在流量的基础上才有意义的，没有⼀个庞⼤的流量数据，这些指标也就没有了分析的意义所以，在对这些数据分析之前，更应该分析的是流量指标。
既然⼤家想抓住流量，分析流量，那么⼤家肯定就需要对流量的来源渠道有⼀个⽐较清晰的认识和了解。
所以接下来就为⼤家介绍⼀下流量的主要来源渠道。
⼤家所知的流量看板，其实就是对流量的⼀个很棒的总结和归纳，在这上⾯分为⼀级流量⾛向和⼆级流量来源。
⼀级流量⾛向指的就是流量的渠道归类，⼆级流量来源也就是指的流量渠道的明细来源。
说⼀级流量⼤家可能有些陌⽣，但是六⼤基础流量相信⼤家还是有所⽿闻，⽽⼀级流量就是六⼤基础流量了。
淘内免费流量是这六个基础流量中最主要的流量渠道之⼀，就像⼤家经常接触到的⼿淘搜索流量，其实就是淘内免费流量的⼀个明细去打。
像淘宝搜索、淘宝活动、淘宝⾸页、淘宝论坛、淘宝频道页⾯等所带来的流量都是指的淘内免费流量。
这⼀类流量为什么重要呢？就是因为这是可以免费抓住的，这是可以通过平台⼤家⼀起获得的公平流量，⽽且这类流量的准确度是很⾼的。
付费流量：付费流量顾名思义肯定就是要钱的流量，像直通车、钻展、淘宝客、聚划算等等，也是各⼤店铺喜欢做的⼀个⼤流量⽅向，因为这种流量来的容易，只要投⼊了⼀定的资⾦，那么就可以很快的获得。
⾃主访问：⾃主访问是什么呢？就是指的客户主动进⼊店铺的⽅式，⽐如说收藏夹、地址栏输⼊、我的淘宝等。
这类流量主要是产⽣在之前已经在你的店铺发⽣过购买⾏为的客户，这种流量可想⽽知是⽐较稳定的，⽽且转化率也⼗分⾼，⼤家在分析这部分的流量时候就要看它的占⽐多少。
如果店铺的⾃主访问流量远远低于同⾏的话，那就说明⼆次购买的⼈数远远少于其他店铺，这个时候就要去分析是不是⾃⼰的产品出现了问题，或者是服务做的不够好。
1+X网店运营基础 初级课件 模块五 运营数据分析
平台内数据分析工具——数据纵横
热搜词
飙升词
零少词
从搜索人气、搜索指数、点击率、转化率等角度寻找合适的关键词，为直通车选词提供词源。 搜索词分析
平台内数据分析工具——数据纵横
平台内数据分析工具——阿里指数
性质： 大数据展示平台，为市场及 行 业研究的参考、社会热点 的洞 察工具
指数化角度： 地域角度、行业角度
首页模块为卖家提供常见功能模块聚合入口，主要包括实时指标、流量分析、搜索词排 行、转化分析，买家购买数据，商品/服务/物流评价，竞争情报和行业排行。
平台内数据分析工具——生意参谋
实时模块主要监控店铺实时动态数据。实时概况、实时来源（流量入口免费还是付费）
与实时访客（访问时间、入店来源、访客位置）为三组主要数据，无线端数据较为常用。
精准定位推广区域
通过关键词搜索，卖家能根据不同国家和地区的搜索热度，清楚的判断该产品的核心市 场位置，并针对重点推广地域进行营销方案的策划和长尾关键词的构建。
有助于内容营销
借助谷歌趋势，卖家能够了解国外实时热点时事，并以此为话题，借助新媒体平台进行 内容营销，从而提升店铺访问量。
单元二 客户评价分析热门程度.
需求图谱
展示相关词的相关程度，帮助卖家挖掘用户 隐藏的关注焦点与消费欲望
人群画像
展示用户年龄、性别、区域、兴趣分布的特 点，精准把握用户的消费习惯与行为特征
第三方数据分析工具——谷歌趋势
精准定位关键词
谷歌趋势能同时输入多个相近词进行比较和数据分析，以便卖家能定位精准的关键词。
阿里 指数
服务对象： 媒体、市场研究员、社会 大众
功能模块： 行业大盘、属性细分、 采购商素描、阿里排行
平台内数据分析工具——阿里指数
淘宝后台数据分析
淘宝后台数据分析数据得价值有多少人来过我得店铺？什么时间来？从哪里来?这些数据就是我们每天必需掌握得数据,店里得哪些商品会比较热卖,我们所做得运营与决策都必需依赖大量准确地数据,很多部门需要这些数据,包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门没有数据就没有发言权，任何得决策、管理都必须以数据为支撑数据采集1.店铺运营得基础数据流量数据:页面停留时间、访问深度、访客数等销售数据：成交用户数、客单价、支付宝成交量率等转化数据：UＶ转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等，以下为我们要重点分析得数据：流量数据浏览量(ＰV）/访客数（UV)=平均访问深度也就就是说每个人平均得访问页面，这里我们希望数值越高越好，这样代表我们店铺得产品具有一定得黏度，客户停留时间长,这样买家才有可能令买家产生购买得冲动，我们得客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注得就是宝贝页浏览量、宝贝页访客数.销售数据在量子里面有一个销售分析模块，瞧到拍下得总金额与支付宝成交金额与客单价，用支付宝成交金额/拍下得总金额=支付宝成交率这个支付宝成交率在参加活动与运营考核上都就是非常重要得，原因当我们支付宝使用率高得时候我们买家她在拍下您得产品之后她就是非常愿意去付款得,不会因其她原因拍下了不愿付款而流失掉，这样表示我们得产品对顾客有足够吸引力得，也可以反映我们得销售团队能否有足够得能力让顾客来购买产品，同时，我们换一个角度在拍下没有付款得客户,我们去催款,形成交易，这样催款成交，远远比我们去开发一个新客户容易得多，所以我们要留意这些数据，不要忽略了这种催款得成交。
Ｃall ｉｎ转化率＝咨询用户数/访客数询单转化率＝成交用户数／咨询用户数数据分析就就是总结规律找原因数据公式：销售额=ＵＶ*UＶ转化率＊客单价销售额=宝贝页访客数＊宝贝页成交转化率＊客单价这些公式可以为我们带来提示，访客数也就就是我们得流量流量=推广＋搜索＋其她推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。
电商运营的基本工作内容
电商运营的基本内容1. 店铺基础工作1）数据分析：生意参谋是做电商必备的一款数据分析工具，运营每天最重要的事情就是做数据分析，根据呈现的数据来及时的发现问题，分析原因做下一步的调整，如果有做的不错的地方，也可以继续进行，这样也使得决策更为科学有效率。
2）店铺优化：店铺的每一款产品上架之前工作的制定、资料的收集；上架后的调整优化都是运营每天要做的工作，如果要做好主推款的工作，绝对不仅仅是简单的上架和基础设置这么简单；3）交易管理：如果店铺做的大的话订单也会随之增多，那么对应的各种订单状况也会不一样，所以运营会协助客服沟通异常订单的问题，对于订单进行分析，了解买家的特征、购物习惯、未下单的理由等，把这些问题总结下来，作为店铺下一个阶段的优化和调整，提高转化率。
4）纠纷管理：店铺纠纷对于店铺会有一定的影响，所以运营要了解关于纠纷订单的情况，和售后客服沟通好处理办法以及快速做出调整；5）客服反馈：运营要时刻关注客服这边的情况，这影响着店铺的成交和转化问题，所以对于客服的话术、响应时间、服务态度、客户关注的点等都是要密切关注的，所以和客服沟通也是运营工作中重要的一个环节；6）优惠券：很多消费者进店后都会关注店铺的优惠情况，所以优惠券设置的科学合理性和使用完成率也要注意，如果使用率过低，运营就要进行调整，促进客户的购买；7）关联推荐：店铺产品可能比较多，但是店铺的主推就那么几个，所以设置关联搭配就是一个非常重要的工作了，如果这个做好了，客单价和销售额也会大大提升，同时滞销率也会降低哦；8）客户管理：店铺销售额不断增长的同时，客户也会有一定的积累，运营需要对客户进行分析、分类、定向推广、定期激活、加强互动……这些分析做的好，有利于老客户的复购，也为新品的研发提供了方向，另外，老客户下单的权重要比新客户多哦；9）微淘整理发布：制定一个科学的微淘发出计划，可以大大提升消费者的阅读率和互动，形式多样，运营可以根据店铺的情况进行具体分析；10）评价管理监督：运营每天要查看店铺有没有负面评价和是否解释回复，一个差评对于店铺的影响是致命的，所以要分析原因、做好记录，并及时回复消费者，避免对店铺造成更大的影响。
运营必知的基础数据：关于“新增用户”的数据分析
运营必知的基础数据：关于“新增用户”的数据分析作为运营，日常工作中必不可少的会与数据打交道，新增、活跃、留存，这三个数据是运营上班当天，首先要关注的数据。
如果是游戏，还要关注充值。
前面三个数据，任何一个数据出现异常，都会影响到最终的收益。
这一篇，我为大家讲解下“新增”，让大家对新增用户的各个纬度有所了解。
除了每天的新增数据，还有哪些知识点呢？我从以下4个模块来分析：新增的定义新增用户的来源影响新增的因素新增的价值一、新增的定义新增用户：首次使用APP的用户为新增用户，以IMEI或账号为为准。
新增数据：根据运营的分析需求，可以分为日新增，周新增、月新增。
不同产品的新增统计方式：应用：首次联网，有记录到设备信息的为1个新增用户。
单机游戏：首次联网，有记录到设备信息的为1个新增用户。
网游：以注册账号为准。
1个手机注册2个账号，算2个新增，所以网游里面有滚服的说法。
新增与激活的区别：若产品没有账号系统，新增数据等于激活数据；若产品有账号系统，新增数据小于激活数据，从激活到注册会存在流失，导致激活数据大于新增数据。
运营要根据自家产品的性质，来判断说的新增是激活数据还是注册数据。
二、新增用户的来源做APP研发的公司，每天都为两件事犯愁，一是新增用户怎么来，二是用户来了，怎么变现。
根据应用和游戏的用户来源对比，新增用户的来源主要是两大块：应用市场和买量。
应用市场：应用市场是新增用户来源的主要渠道。
APP研发出来后，第一件事是上架到所有的渠道，安卓和IOS。
IOS是苹果商店，上架的流程比较复杂，相比安卓渠道较单一，维护起来更容易些。
安卓渠道就是百花齐放了，一线的有应用宝、360、百度和硬核，还有二线的，三线的，零零碎碎加起来不到五十个。
买量：应用市场的量级是有限的，为了导入更多的用户。
比如网游，会通过买量的方式去导入。
买量主要是投信息流广告，按点击付费。
好处是可以短时间内迅速起量，游戏本身是有生命周期的，收割完一批用户后，继续开发下一款。
电商运营如何做数据分析
电商运营如何做数据分析？一、电商数据分析需围绕“成交”核心目标，“人、货、场”三个概念电商的本质是零售，我们在做数据分析时，始终都要围绕“成交”这个核心目标。
这其中就涉及到人、货、场，这三个概念：•人：流量、用户或会员；•货：商品；•场：每个人的理解不同，我个人认为，凡是能将人与货匹配，最终完成转化的都可以称之为场。
如：搜索，推荐，推送，导航栏，活动，视频，图片，文本，直播等都属于场的范围。
这三个概念组合起来，就是电商需要核心关注的问题，也是我们数据分析的重点：1. 不同商品需要放置在什么场中卖给用户？举个例子，口红在搜索、短视频、直播场哪个渠道卖最好？不同商品适合的场是不同的，有巨大区别。
比如很多女孩会通过观看短视频购买化妆品，在图片展示区买衣服，如果用错了场，商品的转化率会有明显差异。
各位电商从业者是否知道不同的商品在哪些“场”好卖，哪些难卖吗？如果知道，你会和现在采取不同的方法吗？2. 不同场应该卖什么商品给用户？导航栏、搜索推荐分别适合卖什么产品、卖什么特征的商品，打折券的ROI 如何衡量，这些对于成交非常关键的洞察，是可以通过数据分析来判断的。
3. 不同用户需要的商品和场有何不同？对不同用户画像，需要呈现哪类商品和相匹配的场。
不同生命周期、不同级别的用户，应该采取什么样的运营手段？你们是否了解新用户首次购买路径？在哪些路径下最高？新用户倾向买什么产品？二，电商增长需要关注的 10 大关键指标了解完三个大的场景后，接下来就细分到各个场景的具体数据指标。
这些指标是制定电商优化策略的基础、是店铺正确发展的指明灯，对我们的整体增长至关重要。
1. 总销售额（总收入）总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。
该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。
只要我们的销售额实现逐月增加，就基本可以确定我们的策略是正确的。
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[10.售罄率] 营业销售吊牌金额 售罄率(消化率）= ———————— ×100% 投入吊牌金额 1- 件数售罄率 2- 金额售罄率√
举例： 某店，2012年冬装进货吊牌金额：20万； 已卖出：10万； 请问售罄率是多少？
10/20×100% =50%
[10.售罄率]
什么样的售罄率才是合理的？
挖掘数据背后的问题？
Thanks!
成交件数：10件；
提问： 某店 昨日零售业绩：5000元； 成交单数：8单；
客单价、件单价、连带率是多少？
该店昨日，客单价：625元； 件单价：500元；连带率：1.25
[2.客单价 3.件单价 4.连带率]
如何挖掘数据背后的问题？
举例： 某店某日，销售业绩是：4000元，开了10单，卖了10件； 当季货品平均价是500元；平均折扣是：8.8折； 请问客单价、件单价、连带率分别多少？反映出什么问题？
[9. 试穿率、成交率]
试穿人数 试穿率 = —————— X100% 进店人数
成交人数 成交率 = —————— X100% 进店人数
深入挖掘成交率背后的问题？
[9. 试穿率、成交率]
进店人数 购买单数 购买率 业绩 购买件数 客单价 件单价
吸引进店人数 -> 提升试穿率 ->提升成交率
1.通过人员能力的数据对比分析，找出销售能力提升点； 2.进店率数据对比，挖掘可能的商品和陈列问题。
[1. 达成率]
成交金额 ———— 预算金额
提问： 某店 11月指标：10万； 达成率是多少？
×100%
实际成交金额：6.5万；
[2.客单价 3.件单价 4.连带率] 客单价 ： 零售总金额 —————— 顾客购买单数 件单价 ： 零售总金额 —————— 顾客购买件数
连带率：
顾客购买件数 —————— 顾客购买单数
X100%
VIP贡献率：
X100%
体现活动效果及VIP给店铺业绩：每年比较、每月的比较、每日比较 （指和上一年的数据对比） 环比有：每月的比较、每周的比较 （指和上个月或者上个周的数据对比）
本期成交金额 —————— 上期成交金额
X100% - 1
举例： 某店，本周成交金额：4万； 上周成交金额：3万；
1. 该店销售出的都是低价位的货品，要思考，高价位的货品为 什么没有卖？ 有没有主推销售？ 2. 该店每个顾客都只购买一件，要思考，附加推销的意识是不 是不够强？或者是搭配技巧还有待提升？
根据店铺实际情况，从而对症下药！
[5. 活动占比、6.VIP贡献率]
活动占比： 活动成交金额 —————— 总业绩 VIP成交金额 —————— 总业绩
4/3 ×100% - 1=25% So: 该店环比上周提升了：25%
[8. 回转周期]
库存数 回转周期 = —————— 周成交件数
举例： 164001 164032
大衣 连衣裙
上周成交5件，库存：2件； 上周成交3件，库存：25件；
请问：回转周期分别是几周？
该两款库存是否合理？如果不合理，应该怎么办？
店铺的数据分析
东区销售部 叶素娟
为什么要做数据分析？
当店铺销售不理想，却又不知道 哪里出现问题，找不到方法的时候是 不是特别迷茫？
有数据，就能发现问题！ 结合实际情况找出对策，解决问题！
那店铺基础数据分析需 要掌握哪些?
[ 目录 ]
1. 达成率 2. 客单价 3. 件单价 4. 连带率 5. 活动占比 6. VIP贡献率 7. 同比、环比 8. 回转周期 9. 试穿率、成交率 10.售罄率
★ 在数据分析中，需规避绝对数据，多使用相对数据 ★ 同品牌不同品类、同品类不同款的对比分析 ★ 售罄率尽量不要单独分析,需结合折扣才有意义
[10.售罄率]
举例
类别 [50]T恤 [51]衬衫 [52]毛衫 [57]皮草 [59]大衣 [60]羽绒服 [61]连衣裙 [62]裙子 [63]牛仔裤 [64]休闲裤 合计： 投入吊牌金额 3086 14301 160950 8980 411736 69083 32028 49713 10344 24244 784465 零售吊牌金额 2684 11221 2796 898 38931 31056 4839 1534 768 2850 97577 折扣 0.87 0.85 0.82 0.95 0.83 0.65 0.85 0.85 0.85 0.84 0.85 售罄率 87% 78% 2% 10% 9% 45% 15% 3% 7% 12% 12%