店铺运营数据分析及应用(讲稿)
运营电商演讲稿范文
大家好！今天，我非常荣幸能站在这里，与大家分享我的电商运营理念和未来规划。
在此，我要感谢公司为我们提供了一个展示才华、共同成长的平台。
接下来，我将从以下几个方面阐述我的电商运营理念和发展蓝图。
一、电商运营理念1. 以用户为中心：我们始终坚持以用户需求为导向，深入了解用户心理，提供优质的产品和服务，让用户购物体验更加美好。
2. 数据驱动：运用大数据分析，精准把握市场趋势，优化运营策略，提高转化率和客户满意度。
3. 创新驱动：紧跟行业动态，不断探索创新，打造差异化竞争优势，提升品牌影响力。
4. 诚信经营：坚守诚信原则，遵守法律法规，树立良好的企业形象。
二、电商运营规划1. 产品策略（1）精选优质商品：严格筛选供应商，确保商品品质，满足消费者多样化需求。
（2）打造爆款产品：通过市场调研，挖掘潜力爆款，提高销售额。
2. 营销策略（1）线上线下联动：整合线上线下资源，实现多渠道营销，扩大品牌知名度。
（2）精准营销：利用大数据分析，针对不同用户群体，制定个性化营销方案。
（3）内容营销：通过优质内容，吸引用户关注，提高品牌好感度。
3. 用户体验优化（1）优化网站页面：提升页面加载速度，改善用户体验。
（2）提高客服质量：加强客服团队培训，提升服务水平。
（3）简化购物流程：简化支付、退款等操作，提高用户满意度。
4. 团队建设（1）引进专业人才：吸引行业精英，提升团队整体实力。
（2）加强团队培训：定期开展培训活动，提高员工综合素质。
（3）营造良好氛围：关注员工成长，激发团队凝聚力。
三、结语我相信，在大家的共同努力下，我们的电商业务必将取得更加辉煌的成就。
我将以饱满的热情和坚定的信念，带领团队为实现公司目标而努力拼搏。
最后，感谢各位领导和同事们的支持与信任，让我们携手共进，共创美好未来！谢谢大家！。
数据分析报告汇报演讲稿
数据分析报告汇报演讲稿尊敬的各位领导、各位同事：大家好！我今天非常荣幸能够在这里向大家汇报我们团队的数据分析报告。
在过去的一段时间里，我们团队对公司的数据进行了深入研究和分析，从中得出了一些有价值的结论和建议，我将在此向大家做一个详细的汇报。
首先，我将从数据收集和整理的角度来介绍我们的工作。
为了获得准确和全面的数据，我们团队通过多种渠道搜集了大量的数据，包括公司内部系统的数据库、市场调研报告以及用户反馈等等。
然后，我们进行了数据的清洗和整理，去除了异常值和重复数据，确保数据的可靠性和准确性。
经过这一步骤，我们得到了一份完备的数据样本，为后续的分析工作奠定了基础。
接下来，我将介绍我们使用的数据分析方法和技术。
在本次报告中，我们主要采用了统计分析和数据可视化的方法。
通过对数据的数学统计分析，我们揭示了不同指标之间的相关性以及可能存在的趋势和规律。
同时，我们还应用了数据可视化的技术，将分析结果以图表的形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。
在分析的过程中，我们主要关注了公司的三个关键指标：销售额、用户增长和市场份额。
通过对这些指标的深入分析，我们发现了一些有价值的结论。
首先，我们注意到公司的销售额在过去一年里呈现了稳步增长的趋势，这得益于产品的创新和品质的提升。
其次，我们发现用户增长的速度比较快，但是留存率有待提高。
我们建议公司在用户体验方面下更多的功夫，提高用户黏性和满意度。
最后，我们发现公司在市场上的份额与竞争对手相比存在一定的差距，我们建议公司加大市场推广力度，提高品牌影响力。
除了关键指标的分析，我们还对其他附加指标进行了研究。
比如，我们对用户购买行为进行了分析，通过购物篮分析和用户画像挖掘，我们揭示了用户的消费偏好和购买习惯，为公司的产品策划和营销活动提供了依据。
此外，我们还对用户的反馈和评论进行了情感分析，帮助公司了解用户对产品的真实感受，并及时作出调整和改进。
最后，我将根据我们的分析结果提出一些建议。
数据分析现场演讲稿范文
大家好！今天，我非常荣幸站在这里，与大家分享我们在数据分析领域的一些成果和心得。
在此，我要感谢公司为我们提供了这样一个交流学习的平台，也要感谢所有在数据分析工作中付出辛勤努力的同事们。
首先，我想简要介绍一下我们今天演讲的主题——“数据驱动决策：探索大数据时代的价值”。
随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步的重要力量。
在这个大数据时代，如何有效地进行数据分析，为企业决策提供有力支持，成为了摆在我们面前的重要课题。
一、数据分析的重要性1. 提高决策效率在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要快速作出决策，以适应市场变化。
而数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力依据，从而提高决策效率。
2. 发现市场机遇通过数据分析，企业可以深入了解市场需求、竞争对手和自身产品，从而发现潜在的市场机遇，为企业发展提供方向。
3. 降低运营成本数据分析可以帮助企业优化资源配置，提高运营效率，降低运营成本，增强企业的市场竞争力。
4. 提升客户满意度通过对客户数据的分析，企业可以了解客户需求，提供个性化服务，提升客户满意度，增强客户忠诚度。
二、数据分析的方法与工具1. 数据采集与处理（1）数据采集：包括内部数据（如销售数据、库存数据等）和外部数据（如市场调研数据、竞争对手数据等）。
（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、整合和转换，为后续分析做好准备。
2. 数据分析方法（1）描述性分析：对数据的基本情况进行统计描述，如平均值、标准差、频率分布等。
（2）相关性分析：研究变量之间的关系，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
（3）回归分析：建立变量之间的数学模型，预测因变量的变化。
（4）聚类分析：将数据分成若干个类别，以发现数据中的规律。
（5）关联规则挖掘：发现数据中的频繁模式，如Apriori算法、FP-growth算法等。
3. 数据分析工具（1）Excel：适用于简单的数据处理和分析。
数据分析在运营中的应用方法
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第二步：目标分解与聚焦
解决方案
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第三步：运营工作的分拆
从广义来说，一切能够进行产品推广、促进用户使用、提高用户认知的方法与活动都是运营。 运营的终极目标是使产品能持续稳定地、更好地生存下去。 好的运营是通过推广、引导、活动等一系列举措让产品的各个指标得到提升
根据AARRR增长模型，将产品的营收 路径拆分为激活→注册→留存→下单 →传播。
集中型数据架构可有效解决数据源和数据 口径的一致性问题，保证数据质量和及时 性。
Debt
Bankcrup t
4
数据部门结构
钟华曾在其著作《企业IT架构转 型之道：阿里巴巴中台战略思想 与 架构实战》中提到：“在灵 活的‘大中台，小前台’组织机 制和业务机制 中，作为前台的 一线业务会更快速适应瞬息万变 的市场，而中台将集合整个集团 的运营数据能力、产品技术能力， 对前台业务行为强力支撑。”
5W2H分析法
5W2H是以5个以W开头的英文单词及2个以H开头的英文单词为缩写的简称，该方法是通 过对原问题不断提问，在问题的回答过程中寻找解决问题的办法；
5W2H分析法简单易操作，在实际使用过程中很容易理解，形成这种结构化思维后我们可 以按5W2H来描述事情，尤其是向领导汇报的时候，这样便于倾听者OUNT
解赋大白话：加法、计数 语法释义：SUM(单个或多个单元格) SUM(列的名称 如：A:A) SUM(行的名称 如：1:1)
COUNT(目标单元格1,[目标单元格2],...) COUNT(目标单元格区域)
III. 逻辑运算类函数：IF
解赋大白话：判断是与不是，返回不同的值。 语法释义：IF(条件,条件满足时时返回的值,条件不满足时返回的值)
数据挖掘
电商数据分析及应用
电商数据分析及应用随着互联网的迅猛发展，电子商务成为了当今社会中不可或缺的一部分。
电商平台为企业和消费者提供了无数的机会和便利，同时也产生了大量的数据。
这些数据可以通过数据分析技术来挖掘潜在的商业价值，为企业的发展和决策提供有力的支持。
本文将探讨电商数据分析的重要性，并介绍一些常用的数据分析方法及其应用。
一、电商数据的重要性电商平台每天都会产生海量的数据，包括用户的浏览记录、购买记录、评论等。
这些数据潜藏着宝贵的信息和商机，通过合理地分析和利用，可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，进而做出更准确的决策。
电商数据分析的重要性主要体现在以下几个方面：1.市场趋势分析：通过对大量的市场数据进行挖掘和分析，企业可以及时了解到市场的变化趋势，包括需求变化、竞争对手的动态等。
这样企业可以根据市场趋势调整自身的销售策略，提高市场竞争力。
2.用户行为分析：电商平台上的用户数据记录了用户的浏览、购买、评价等行为。
通过对用户行为的分析，企业可以了解用户的偏好和需求，为用户提供更加个性化和精准的服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3.销售预测和库存管理：通过对历史销售数据的分析，可以帮助企业预测未来的销售趋势，并合理安排库存。
这样可以避免因库存过多或过少造成的损失，提高供应链的效率和利润。
为了合理地利用电商数据，企业可以采用多种数据分析方法。
下面介绍几种常用的方法及其应用：1.统计分析：统计分析是最基础也是最常见的一种数据分析方法。
通过对数据进行汇总、整理和计算，得出各种统计指标和关系。
企业可以通过统计分析来了解销售额、销量、用户数量等基本指标，判断企业的经营状况和市场表现。
2.数据挖掘：数据挖掘是一种通过寻找数据间的潜在关联和模式来发现有价值的信息的方法。
电商平台中的用户行为数据可以被用于数据挖掘，例如通过关联规则挖掘发现用户的购买习惯，从而进行精准推荐和个性化营销。
3.机器学习：机器学习是一种通过计算机模型和算法来分析数据并自动获得结果和规律的方法。
数据分析方法及应用
数据分析方法及应用在当今数字化时代，数据分析已成为企业发展和运营的不可或缺的重要组成部分。
无论是小型创业公司还是大型跨国企业，都需要借助数据分析方法来探索企业内部数据的含义和价值，并以此制定商业策略和行动计划。
本文将介绍数据分析的基础知识、流程和应用方法，以及它在日常生活中的实际意义。
一、什么是数据分析？在简单粗暴的说法中，数据分析就是将大量数据进行处理和分析，以便提取有用的信息，找出规律，并为未来的决策和规划提供依据。
数据分析的理论和方法来源于数学、统计学、计算机科学等多个学科，有着广泛的应用范围，涉及商业、金融、医疗、科学等各个领域。
二、数据分析的流程1. 数据采集数据采集是数据分析的第一步，这也是最为重要的一步。
数据采集的方式多种多样，可以获取内部来自业务流程和操作情况的数据，也可以通过网络爬虫技术、第三方数据提供商、市场调查等方法获取外部数据。
2. 数据预处理数据采集后需要对数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
在数据预处理过程中，需要考虑重复、缺失、异常、错误、无效等数据问题。
3. 数据探索数据探索是数据分析的实际操作部分，数据分析师需要利用各种方法和工具对数据进行探索和分析，以发现数据中的规律和趋势，为下一步分析提供依据。
4. 数据建模和分析数据建模是利用机器学习和统计学方法对数据进行建模和分析，以构建预测模型和预测数据结果。
数据建模的过程中需要应用多种算法和模型，如回归分析、聚类分析、决策树、神经网络等。
5. 结果解释和可视化通过数据建模和分析，数据分析师会得到数据的结果和趋势。
这些结果需要经过解释和可视化处理，以便企业领导者和决策者能够理解和应用到具体的业务场景中。
解释和可视化的方式可以包括图表、报告、幻灯片等，以及可交互的数据可视化方法。
6. 结果应用和反馈数据分析是企业智能化的核心，而数据分析最终目的是为企业的未来规划和决策提供依据。
因此，数据分析师需要将分析结果应用到实际的商业场景中，并提供反馈，以便改进和优化模型。
数据分析演讲稿
数据分析演讲稿尊敬的各位嘉宾，大家好！今天我非常荣幸能够站在这里，与大家分享关于数据分析的主题。
数据分析已经成为了当今发展浪潮中的热点话题，它的应用范围涉及到各个行业和领域。
在本次演讲中，我将带领大家一起探讨数据分析在企业决策中的重要性，并分享一些实际案例和经验。
一、数据分析的背景和意义1.1 数据分析的背景随着信息技术的发展和互联网的普及，大量的数据被不断地产生和积累。
然而，仅凭海量的数据还不足以为企业决策提供支撑，需要进行数据分析才能发掘数据背后的规律和价值。
1.2 数据分析的意义数据分析作为一种科学的方法论，在企业决策中具有重要的意义。
它可以帮助企业了解市场趋势、挖掘潜在机会、优化运营效率，进而提高企业的竞争力和盈利能力。
二、数据分析在企业决策中的应用案例2.1 市场趋势分析通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的需求和竞争情况，从而制定出更加准确的市场策略。
例如，某电商企业通过对用户购买行为的分析，发现90后用户的消费能力不断增强，于是针对这一人群推出了更加符合他们需求的产品，并在市场中取得了较好的销售业绩。
2.2 用户行为分析数据分析可以帮助企业了解用户的行为习惯和喜好，从而为用户提供更个性化的产品和服务。
例如，某社交平台通过对用户的浏览记录和好友关系的分析，推荐给用户与其兴趣相关的内容和活动，提高用户粘性和用户满意度。
2.3 成本效益分析企业可以通过对生产成本和销售收入等数据的分析，评估产品的盈利能力和市场竞争力。
例如，某制造企业通过对产品生产过程中各个环节的成本进行分析，发现某个环节的成本过高，于是优化了生产流程，降低了成本，提高了盈利能力。
三、数据分析的关键技能和工具3.1 关键技能要进行有效的数据分析，需要具备一定的数据处理和统计分析技能。
这包括数据清洗和整理、数据可视化、统计模型的构建和验证等。
3.2 主要工具目前市场上有很多数据分析的工具和软件，常用的有Excel、Python、R语言等。
电商平台数据分析及应用策略
电商平台数据分析及应用策略在当今日益信息化、多元化的商业环境下，电商平台已成为商家不容忽视的重要渠道。
但是，仅仅有了电商平台并不足够，如何利用好电商平台的数据以提升销售效率，成为了众多商家所面临的问题。
因此，本文将就电商平台数据分析及应用策略进行探讨。
一、什么是电商平台的数据？电商平台的数据指的是商家在电商平台上所收集到的各种数据，包括消费者的在线行为数据、产品销售数据、客户数据等等。
这些数据虽然是数字化的，但是它们所表达的信息却是实实在在的，可以用于帮助商家了解消费者、更好的开展运营活动。
二、电商平台数据分析的目的和方法1. 目的电商平台数据分析的目的是为了帮助商家更好的了解消费者和产品的销售情况。
通过对电商平台数据的统计、分析，可以更好的了解哪些产品卖得好、哪些产品卖得不好，哪些时间段消费者会更容易下单，从而更好的制定相应的销售策略。
2. 方法电商平台数据分析方法主要有以下几种：(1) 数据可视化：将原始数据通过图表呈现，方便理解和分析。
(2) 关联分析：分析不同元素之间的相关性，如消费者购买一款产品时会同时购买哪些相关的产品。
(3) 聚类分析：将消费者或产品按照某种指标进行分类，以便更好的分析不同分类之间的差异性。
(4) 预测分析：通过对历史数据进行分析，来预测未来的销量或趋势，方便商家适时调整运营策略。
三、电商平台数据分析的应用策略电商平台数据分析的应用策略主要是为了帮助商家提升销售效率、控制成本和提高客户满意度。
其中，具体的应用策略包括以下几个方面：1. 产品定位策略根据电商平台上的销售数据，商家可以挖掘出市场上的热销产品，并根据这些产品的特点来开发和定位自己的产品。
2. 营销策略商家可以通过电商平台的数据分析，来了解不同用户群体的购买习惯和喜好，从而推出更符合他们需求的产品和服务，并适时的开展促销活动。
3. 市场推广策略根据电商平台上的数据，商家可以了解哪些渠道对产品销售最有效，从而更好的开展市场推广活动。
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第一页：为PPT内容标题，善融商务系列课程之网店运营数据分析及简单应用。
第二页：引言部分，对于店铺来说数据分析有什么用呢？如果网站是为了流量而活的话，那么数据分析的终极意义就是监控流量、吸引流量、保留流量。
第三页：为目录部分，本教程分为四个部分；
1．为什么要做数据分析2.有哪些数据需要分析3.如何去做好数据分析 4.数据分析的简单应用
第四页：第一部分为什么要做数据分析。
包括监控流量、吸引流量、保留流量三块内容。
首先监控流量要及时掌握店铺运营实况，IP访问量与IPV单客页面访问量。
第五页：其次监控流量包括监测店铺数据变化，进行调整，IP访问量—调整标题关键词，产品图片，策划促销活动，价格策略等。
单客页面访问量，调整页面设计，产品线策略等。
第六页：最后监控流量应该及时监测调整结果，进一步优化，评估促销活动效果，根据市场变化，随时修正标题关键词等内容。
第七页：下面是为什么要做数据分析的吸引流量部分；吸引流量的第一块内容为通过店铺流量统计工具，查看分析店铺的访问高峰时段、分析访客来源等相关数
据，查看商品成交订单最多的时段流量，及时调整商品上下架时间。
第八页：吸引流量的第二块内容为根据数据分析得出有效关键词，在商品标题中多使用有效关键词增加商品被搜索到的几率！
第九页：吸引流量的第三块内容为根据数据分析，发现最近被点击次数多的产品，将一些热卖、爆款等推荐商品加入橱窗推荐列表，增强商品曝光率。
第十页：吸引流量的最后一块内容为：积极参加善融商务的营销活动，限时抢购、团购、专题活动等通过以上四种方法达到吸引流量的目的。
第十一页：下面是为什么要做数据分析的保留流量部分，第一块内容为店铺里上传大量的新产品，增加产品数量，将直接拉升店铺曝光，增加产品与店铺再次被用户访问到的概率。
第十二页：保留流量的第二块内容为检查店铺装修质量，提高买家用户体验，让买家记住我们的商铺。
第十三页：保留流量的第三块内容为提高售后服务质量，让买家有更好的用户体验，提升回购率。
第十四页：保留流量的第四块内容为使用平台各种收券功能，在买家消费的同时赠送买家本店的优惠券，旨在提高买家的返购率。
第十五页：保留流量的最后一块内容为关联销售，通过找到该商品同时也可以关联到其他商品，也可以在商品详情描述里，添加其他商品进行组合销售。
进行联动式营销，让买家在我们的店铺内长时间停留。
第十六页：以上为我们为什么做数据分析部分，下面我们来了解下善融商务平台有哪些数据可以进行分析呢。
这里我们分为个人商城与企业商城两个部分，先讲个人商城，个人商城这里有六个数据值得分析，1.1.店铺流量数据统计，1.2.店铺交易数据统计，1.3.店铺访客地区统计.1.4.店铺访客来源统计 1.5商品数据统计. 1.6.好评率
第十七页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺流量数据统计,这里可以选择不同的时间段查看访问的独立IP数量.
第十八页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺交易数据统计,这里可以查看不同时间段产生的交流笔数与订单量.
第十九页：
第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看访客地区统计,这里可以查看不同时间段,来访的不同地域的IP地址。
第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管
理”查看店铺访客来源统计,这里可以查看不同时间段，来源地址的url与数量。
第二十一页:讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看商品数据统计。
通过这里可以查询，不同时间段，销售商品的编号，数量，以及访客浏览该商品的浏览数量。
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第二十二页: 讲解通过登陆个人商城后台-点击”交易管理”评价管理。
通过这里可以查询，卖家会员的动态平分与星级等级，在不同时段，获得的评价记录。
第二十三页: 以上主要介绍的是个人商城的相关后台数据统计，那么企业商城有哪些数据流量可以进行分析呢？
这里主要介绍以下几种，2.1销售数据分析 2.2 流量数据分析 2.3 客户数据分析 2.4 好评率
第二十四页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-销售数据分析-基本销售属性。
通过这里可以查询，不同时间段，店铺访客数，成交用户数、成交商品数量。
第二十五页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-基本流量数据分析。
通过这里可以查询，不同时间段，店铺访问独立ip数量。
第二十六页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-空间首页流量分析。
通过这里可以查询，不同时间段，店铺首页被访问独立ip 数量，流量数据，访客数量，页面停留的时间。
第二十七页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-商品页面流量分析。
通过这里可以查询，不同时间段，某个商品页面被访问量，访客数量，成交用户数量，平均查看时间，平均查看人次，平均入店人次。
第二十八页:讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-客户数据分析-数据指标分析。
通过这里可以查询，不同时间段，某个省或者地区的浏览量，访客数，地区访问趋势。
第二十九页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”信用管理”-评价管理。
通过这里可以查询，卖家会员的交易总体满意度，星级，在不同时段，获得的评价数量。
第三十页: 上面一章我们介绍了善融商务有哪些数据可以进行分析，下面我们来分享如何去做好数据分析的内容。
首先要做好数据分析的第一点为熟悉行业业务及流程，关注行业最新动态。
若脱离行业认知和业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大
的实用价值。
第三十一页: 第二点是要有明确的分析目的。
不要为了分析而去分析！数据分析的前提是要有明确的目的，要知道自己进行数据分析是为了什么。
第三十二页: 第三点营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。
例如4P理论[4P营销理论被归结为四个基本策略的组合，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion），由于这四个词的英文字头都是P，再加上策略（Strategy），所以简称为“4P’s”]等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？故而使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论指导实践
第三十三页: 第四点为掌握有效数据分析办法，了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法；
第三十四页:第五点熟练使用数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣、时间、需要的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样，只要能解决问题的工具就是好工具；做到以上五点要求，我们的数据分析就能达到要求标准。
第三十五页：以上为如何进行数据分析部分，下面我
们来分享最后一部分内容，数据分析的简单应用。
首先我们来关注相关与业绩的三个关键数据，主要为UV（包括访问人数访问来源性别，年龄，地域频次访问时间购买时间），
转换率（包括网站转化率回访者比率积极访问者比率忠实访问者比率营销工具的使用商品管理及组合），
单客价（包括投资回报率平均订货额，客单价，价格区间，产品定价，笔单价），
最后销量业绩算法等于UV+转换率+单客价。
第三十六页：其次为关键数据的计算公式
1、网站转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式：网站转换率＝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
第三十七页:2、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。
第三十八页：3、积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N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
第三十九页：4、忠实访问者比率Committed Visitor Share
计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数
指标意义：和积极访问者比率的意义相同，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。
第四十页：最后是其它关键数据计算公式：包括
1投资回报率Return on Investment (ROI)
计算公式：投资回报率＝每笔产出(CON) /每笔订单成本 (CPO)
指标意义：用来衡量你的广告的投资回报
2每笔产出Contribution per Order (CON)
计算公式：每笔产出＝（平均订货数Ｘ平均边际收益）－每笔订单成本
指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值
3单笔订单成本 Cost per Order (CPO)
计算公式：单笔订单成本＝总的市场营销开支／总订货数
指标意义：衡量平均的订货成本
第四十一页：今天关于善融商务数据分析及简单应用的分享就到此为止，善融商务，与您同行，谢谢！。