电商数据分析基础知识.doc
高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件07
三、电子商务数据化运营的价值
让企业在社交平台上的运 营更加完善，让企业产生理想 的口碑,并对一些不良的言论做 舆情监测，然后根据数据对产 品进行改进，并利用数据更好 地驱动用户体验，促进企业的 运营目标朝着正确的方向前进。
请根据本章所学，思考企业如何根据不 同的运营目标，来搭建有效的数据指标 体系？生活中关于数据宏观预测的例子 还有哪些？
服务北京冬奥会的互联网企业还有很多，猎豹/猎户星空智能交互服务机器人“豹小秘”，美团的“ 无接触取餐”助力冬奥会防疫闭环管理，办公软件WPS保障了冬奥会的高效办公和远程协同办公。
正如奥运会选手们在赛场上不断追求更高、更快、更强，人们将大数据和智能技术应用推向新高度 的追求，也正在加速推动着这些被运用于冬奥会场景下的黑科技普及并运用到人们的日常生活中。
1
7月9日
41
2
7月10日
33
3
7月11日
24
4
7月12日
42
5
7月13日
28
6
7月14日
111
7
7月15日
120
8
7月16日
147
9
7月17日
175
10 7月18日 176
11 7月19日 127
12 7月20日 121
13 7月21日 149
14 7月22日 117
7
770
17.07%
110
18.78
宏观预测
优化企业原有业务流 程，为用户提供更好
的消费体验；
及时的帮助企业发现 出自身的问题，对于 业务运营过程中可能 会出现的问题作预警；
更合理的优化资源配置， 达到效益最大化的目的。
三、电子商务数据化运营的价值
电子商务数据分析(模块五)
仓储费用属于运营成本，影响店铺的毛 利率。售罄率则反映了某一种单品销售情况的 好坏。
单元一 基础数据监控
营销推广
营销推广主要是监控开展的营销推广活动带来的效果。
营销推广类指标
展现量 点击量 投入产出比（ROI）
单元一 基础数据监控
1
电商运营 初期
2
电商运营 中期
3
电商已成 规模
积累数据，协助找准运营方向，需重点关注流量指标，包括访客 数、访客来源、浏览量、平均停留时长、跳失率、成交转化率等。
单元一 基础数据监控
退款金额异常
当店铺退款金额超过店铺营业额的10%为异常，需要特别留意，分析退款原因。 （1）产品质量问题，此类产品需停止出售，待质量问题解决后继续出售； （2）服务问题，如发错商品，发错尺码，可免费更换或补偿产品差价。
支付老客户数异常
支付老客户数可以反映出店铺整体的服务、产品质量以及粉丝的维护。若是支付老客户数持 续下降，导致异常的原因包括： （1）店铺长时间没有上新，对老客户吸引力度不够，对此，需要保持店铺商品的持续上新率； （2）对收到商品的老客户关怀程度不够，没有刺激老客户购买的后续活动。需要加强老客户关 怀，告知店铺活动预告。
单元一 基础数据监控
浏览量异常
浏览量是指店铺每个页面被查看的次数，如果访客数增加，浏览量增长不明显或呈现下降趋 势，可能导致异常的原因包括：
（1）商品关键词与商品的属性吻合度不够，需要优化关键词； （2）店铺中缺少关联销售活动； （3）商品卖点不够突出； （4）店铺装修不够美观，类目划分不够清晰。
优势
每个类别数据的差异清晰、直 观。
单元三 基础数据图表制作
柱形图
适用场景
折线图适合二维的大数据集，还适合 多个二维数据集的比较。与柱形图不同， 折线图更适合那些趋势比单个数据点更重 要的场景。
电子商务数据分析概论单元一 市场数据分析认知
一、市场数据分析的内容
竞争数据分析
了解了行业的整体状况，还需要纵深下去，识别并分析 竞争对手。在信息透明的互联网时代，所谓市场容量大、 竞争小的市场很少有，甚至可以说几乎不存在，对此， 需要积极投入到竞争环境中，通过比较明确自身企业在 同行业中的位置，了解自身的优势，也需找出自身和竞 争对手的差距，并积极进行改善。
行业数据分析
竞争数据分析
一、市场数据分析的内容
行业数据分析
行业是指由众多提供同类或相似商品的企业构成的群体， 通过对行业进行宏观及微观分析，如行业集中度、行业 市场规模、商品售卖周期、客户品牌及属性偏好等，用 以判定电商企业选择的行业是否有较好的发展态势，行 业的天花板在哪里，行业类目下哪些子行业比较有发展 潜力。
图3-1 2012-2020年小家电市场规模及预测
引导案例
此外，数据分析人员了解到， 80、90后等新生代用 户成为市场增长主力军，该年龄段客户追求时尚科技、重 视潮流个性的消费特点将推动小家电市场向高端、智能化 发展。并且，小家电电商销售占据主导地位，线上渠道占 比约为65%-70%。数据分析人员进一步整理统计出2019年 第一季度小家电主要品类销售数据，榨汁机、料理机、豆 浆机等、电水壶四款产品线上销售占比均超70%，如图3-2 所示。
电子商务数据分析概论
模块三 市场数据分析
目录
CONTENT
单元一
市场数据分析认知
单元二
行业数据分析
单元三
竞争数据分析
学习目标
知识目标
了解市场数据分析的内容组成； 明确市场数据分析的价值； 了解市场需求分析的重要性； 熟悉竞争对手的界定方法。
能力目标
能够根据获取的数据进行行业集中度分析； 能够进行市场容量分析及预测； 能够分析市场需求量变化趋势以及客户品牌、价格、属性偏好； 掌握识别竞争对手的方法； 能够进行竞店和竞品分析。
第1章电子商务数据分析
电子账户
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 2. 电子商务的模式
1
2
3
4
4
B2B
B2C
C2C
O2O
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点 3. 电子商务的特点
5
以现代信息技术服务作为支撑体系 以电子虚拟市场为运作空间 以全球市场为市场范围 以全球消费者为服务范围 以高效的信息反馈为运营保证 以新的商务规则为安全保证
推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案， 再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场 推广方案。
1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义
13
2. 客服类岗位的数据分析
客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费 者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。
26
拥有一个好的数据分析与统计系统。 持续关注数据的变化。 专人负责数据汇总和解读。 制定主要考核电子商务网站的运营指标。 定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。 采用一些图表来增强数据的可读性。 对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。 关注行业数据变化。 了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。
第1章
大数据时代—— 电商运营与数据分析
电子商务数据分析
目录
CONTENTS
1.1 电子商务运营与数据基础 1.2 了解电商数据分析 1.3 如何做好电子商务数据分析 1.4 本章实训
1.1.1 电子商务的功能、模式与特点
3
1. 电子商务的功能
广告宣传
课后习题模块一电商数据分析概述
课后习题模块一电商数据分析概述（课后习题）模块一电商数据分析概述16.简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17.简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18.简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100 ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84、13.04、12.62、13.03。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16.简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
电商数据分析基础知识
电商数据分析基础知识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、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控。
以下是由店铺整理关于电商数据分析基础知识的内容，希望大家喜欢!电商数据分析基础知识信息流、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。
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。
电子商务数据分析概论单元二 电子商务数据化运营认知
14.29%
614.94 87.82
10
11,510
9.01%
1,151.00 103.69
15
13,610
12.50%
907.33 113.42
如表1-1所示，来自一家B2C电子商务网站产品两周
8
7月16日
147
9
7月17日
175
17
11,187
11.56%
658.11
76.1
16
11,990
9.14%
11.57%
733.57 84.88
付买家数、交易金额、支付转化率、客单价以及UV价值。 13 7月21日 149
14
13,180
9.40%
941.43 88.46
14 7月22日
117
11
20,364
9.40%
1,851.31 174.05
引导案例
[案例思考] 结合案例，思考并回答以下问题：
（1）请根据该网站的销售数据，思考 该产品在14天里做了多少单量，平均转化 率是多少，平均客单价和uv价值？
请根据本章所学，思考企业如何根据不 同的运营目标，来搭建有效的数据指标 体系？你还能想到生活中哪些关于数据 宏观预测的例子？
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
思政目标
熟悉电子商务企业在运营中应该遵循的相关法律法规； 能够在电子商务数据化运营过程中坚持科学的价值观和
道德观。
知识导图
引导案例
所谓运营，其实就是精细化做数据分析，掌握了数
表1-1 网站产品14天销售数据情况
序号
日期
访客数 支付买家数 交易金额 支付转化率 客单价 UV价值
电子商务数据分析概述
三、电子商务数据分析的主要作用
1.评价、诊断作用 能够帮助电商企业或电子商务经营者评
价经营绩效，找出问题的来源和解决方案。
2.预测作用
（1）分析某些指标异常变化的原因预测市场 变化趋势。 （2）分析顾客访问企业网站的行为数据预测 库存与消费需求。
《电子商务数据分析》编写组
例如：①通过分析用户访问路径，可以 判断访问者是否在按照预先设想的流程 访问网页，进而诊断网站的设计是否存 在问题；②通过对商品名称搜索量的分 析，可以判断网站是否有利于搜索引擎 的搜索；③通过分析网店访问者浏览时 间的长短，可以判断网店是否有利于浏 览、是否能给浏览者提供美好的交流体 验；④通过分析用户对电子邮件信息接 收过程的开信率、阅读率、删除率等指 标，可以评价电子邮件营销的效果等。
（完3全）结构电化子数商据是务指数可以据用分二析维表往结往构来需逻要辑借表达助实大现的数数据，如关系型数据库、面向对 据象处数据理库模中的式数。据；非结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所
有格式的全文文本、图像、声音、影视、超媒体信息等；半结构化数据是指介于完全结构
化数据和完全非结构的数据之间的数据，如XML文档就属于半结构化数据。
能和 ADC同时使用); ·内置1.2V 基准源和输出缓冲器; ·三个高精度的16位独立 ADC; ·内置可 编程增益放大器(1~32倍)。 MSP430单片机具有两种运行模式:在
4.结果显示 结果显示采用 LCD1602型工业字符液 晶模块,它是一种专门用来显示字母、数字 、符 号等的点阵型液晶模块,由若干个5×7 或者5×11等点阵字符位组成。每个点阵字 符位 都可以显示一个字符,每位之间有一个 点距的间隔,每行之间也有间隔,起到了字符 间距 和行间距的作用(正因为如此,所以不能
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、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。
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(1)流量规模类指标常用的流量规模类指标包括独立访客数和页面访问数，相应的指标定义在前文(电商总体运营指标)已经描述，在此不在赘述。
(2)流量成本累指标单位访客获取成本。
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。
(3)流量质量类指标跳出率(Bounce Rate)也被称为蹦失率，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。
(4)会员类指标注册会员数。
指一定统计周期内的注册会员数量。
活跃会员数。
活跃会员数，指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。
活跃会员率。
即活跃会员占注册会员总数的比重。
会员复购率。
指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。
会员平均购买次数。
指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。
会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。
会员回购率。
指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。
会员留存率。
会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比率。
留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留存。
留存率反应的是电商留住会员的能力。
3、网站销售(转化率)类指标(1)购物车类指标基础类指标，包括一定统计周期内加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。
转化类指标，主要是购物车支付转化率，即一定周期内加入购物车商品支付买家数与加入购物车购买家数的比值。
(2)下单类指标基础类指标，包括一定统计周期内的下单笔数、下单金额以及下单买家数。
转化类指标，主要是浏览下单转化率，即下单买家数与网站访客数(UV)的比值。
(3)支付类指标基础统计类指标，包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。
转化类指标。
包括浏览-支付买家转化率(支付买家数/网站访客数)、下单-支付金额转化率(支付金额/下单金额)、下单-支付买家数转化率(支付买家数/下单买家数)和下单-支付时长(下单时间到支付时间的差值)。
4、客户价值类指标客户指标。
常见客户指标包括一定统计周期内的累计购买客户数和客单价。
客单价是指每一个客户平均购买商品的金额，也即是平均交易金额，即成交金额与成交用户数的比值。
新客户指标。
常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。
其中，新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。
影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系，还与电商店铺活动以及关联销售有关。
老客户指标。
常见老客户指标包括消费频率、最近一次购买时间、消费金额和重复购买率。
消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数;最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远;客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。
消费频率越高，最近一次购买时间离现在越近，消费金额越高的客户越有价值。
重复购买率则指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。
重复购买率可以按两种口径来统计：第一种，从客户数角度，重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比，如在一个月内，有100个客户成交，其中有20个是购买两次及以上，则重复购买率为20%;第二种，按交易计算，即重复购买交易次数与总交易次数的比值，如某月内，一共产生了100笔交易，其中有20个人有了二次购买，这20人中的10个人又有了三次购买，则重复购买次数为30次，重复购买率为30%。
5、商品类指标产品总数指标。
包括SKU、SPU和在线SPU。
SKU是物理上不可分割的最小存货单位。
SPU即Standard Product Unit (标准化产品单元)，SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。
通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
如iphone5S 是一个SPU，而iPhone 5S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM则是一个SKU。
在线SPU则是在线商品的SPU数。
产品优势性指标。
主要是独家产品的收入占比，即独家销售的产品收入占总销售收入的比例。
品牌存量指标。
包括品牌数和在线品牌数指标。
品牌数指商品的品牌总数量。
在线品牌数则指在线商品的品牌总数量。
上架。
包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU 数、上架商品数和上架在线商品数。
首发。
包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。
6、市场营销活动指标市场营销活动指标。
包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、下单转化率以及ROI。
其中，下单转化率是指活动期间，某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。
投资回报率(ROI)是指，某一活动期间，产生的交易金额与活动投放成本金额的比值。
广告投放指标。
包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。
其中，下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。
投资回报率(ROI)是指，某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值。
7、风控类指标买家评价指标。
包括买家评价数，买家评价卖家数、买家评价上传图片数、买家评价率、买家好评率以及卖家差评率。
其中，买家评价率是指某段时间参与评价的卖家与该时间段买家数量的比值，是反映用户对评价的参与度，电商网站目前都在积极引导用户评价，以作为其他买家购物时候的参考。
买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。
同样，买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。
尤其是买家差评率，是非常值得关注的指标，需要监控起来，一旦发现买家差评率在加速上升，一定要提高警惕，分析引起差评率上升的原因，及时改进。
买家投诉类指标。
包括发起投诉(或申诉)，撤销投诉(或申诉)，投诉率(买家投诉人数占买家数量的比例)等。
投诉量和投诉率都需要及时监控，以发现问题，及时优化。
8、市场竞争类指标市场份额相关指标，包括市场占有率、市场扩大率和用户份额。
市场占有率指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重;市场扩大率指购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比;用户份额指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例。
网站排名，包括交易额排名和流量排名。
交易额排名指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名;流量排名指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名。
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、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，以更好及时改进和优化，提升电商收入。