2019专业-店铺每日必看的6大数据
淘宝后台数据分析
淘宝后台数据分析数据的价值有多少人来过我的店铺？什么时间来?从哪里来?这些数据是我们每天必需掌握的数据，店里的哪些商品会比较热卖,我们所做的运营和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,任何的决策、管理都必须以数据为支撑数据采集1.店铺运营的基础数据流量数据：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的数据:流量数据浏览量（PＶ）/访客数(UV）＝平均访问深度也就是说每个人平均的访问页面,这里我们希望数值越高越好，这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度,客户停留时间长,这样买家才有可能令买家产生购买的冲动，我们的客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。
销售数据在量子里面有一个销售分析模块，看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价,用支付宝成交金额/拍下的总金额＝支付宝成交率这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的,原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的，不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉，这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的，也可以反映我们的销售团队能否有足够的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的客户,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的多，所以我们要留意这些数据，不要忽略了这种催款的成交。
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，访客数也就是我们的流量流量＝推广+搜索+其他推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。
电商运营中几组关键数据
电商运营中几组关键数据电商运营中的几组关键数据数据分析是电商本该最强势的能力，用户的基本信息、购物偏好、浏览轨迹、卖了多少商品等，电商都看得清清楚楚。
、传统企业转型电商的基础数据1.UV （独立访客数UniqueVisitors ）指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP 地址的人数。
在同一天内，UV 只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。
UV提供了一定时间内不同观众数屈的统计指标，而没有反映出网站的全面活动。
通过1P和Cookie是判断UV值的两种方式。
用Cookie分析UV 值。
当客户第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie，通常放在这个客户端电脑的C盘当中。
在这个Cookie 中会分配一个独一无二的编号，这其中会记录些访问服务器的信息，如访问时间，访问了哪些页面等。
当你下次再访问这个服务器的时候，服务器就可以直接从你的电脑中找到上一次放进去的Cookie 文件，并且对其进行一些更新，但那个独一无二的编号是不会变的。
2.PV （页面浏览数PageViews）即页面浏览量，或点击量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。
具体地说，PV值就是所有访问者在24 小时（0点到24 点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。
PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。
度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request）, 网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV那么症这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1 个PV。
3.IP 即独立IP 数lP 可以理解为独立IP 的访问用户，指1 天内使用不同IP 地址的用户访问网站的数量，同—IP 无论访问了几个页面，独立IP 数均为1。
店铺数据分析
店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺的相关数据进行收集、整理和分析，以获取有关店铺运营情况、销售趋势、客户行为等方面的信息，从而为店铺的决策制定和业务优化提供依据。
本文将对店铺数据分析的相关内容进行详细介绍。
二、数据收集1. 数据来源店铺数据可以从多个渠道进行收集，包括但不限于以下几种：- 销售数据：包括销售额、销售量、销售渠道等信息。
- 客户数据：包括客户数量、客户画像、消费行为等信息。
- 库存数据：包括库存量、库存周转率、缺货率等信息。
- 营销数据：包括广告投放效果、促销活动效果等信息。
- 竞争对手数据：包括竞争对手的销售情况、市场份额等信息。
2. 数据收集工具为了方便数据的收集和整理，可以借助一些数据收集工具，例如：- 数据分析软件：如Excel、Tableau等，用于对数据进行整理、分析和可视化。
- 数据采集工具：如网络爬虫、API接口等，用于从网络或其他系统中获取数据。
- 数据库管理系统：如MySQL、MongoDB等，用于存储和管理大量数据。
三、数据整理与清洗1. 数据整理在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行整理，包括但不限于以下几个方面：- 数据格式统一：将不同来源的数据统一为相同的格式，方便后续的分析处理。
- 数据去重：对于重复的数据进行去重处理，避免对结果产生误导。
- 数据标准化：对于不同维度的数据进行标准化处理，使其具有可比性。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据中的异常值、缺失值等进行处理，以提高数据的质量和准确性，包括但不限于以下几个方面：- 异常值处理：对于超出正常范围的数值进行排查和修正。
- 缺失值处理：对于缺失的数据进行填充或删除，以保证数据的完整性。
- 数据格式转换：将数据转换为适合分析的格式，如将日期转换为年月日格式。
四、数据分析方法1. 描述性分析描述性分析是对数据进行统计和描述的方法，用于了解数据的分布、中心趋势和变异程度，包括但不限于以下几个方面：- 频数分析：统计不同类别的数据出现的频率。
便利店常用的10大数据分析,你掌握了吗
便利店常用的10大数据分析，你掌握了吗便利店行业有一些专有名词，有些与其他行业同名，其基本含义相同，细化解释略有不同，需要引起注意。
只要了解清楚这些名词，才能通过数据来改善门店经营状况，从而提高门店销售额。
分类销售额分类销售额：便利店内每种品类商品的销售额通过分析商品的分类销售额，我们可以得到以下信息：各种类商品的占比合不合理？周边人群的消费取向大致是什么样的？我的便利店销售特点是什么？（就是哪一类卖得最好）针对某种商品，我们应该订货、补货、或调货、换货？分类销售额低的品类——调整商品组，加强促销活动（消化库存）分类销售额高的品类——加强商品组，有针对性的补货营业额营业额=店铺经营状况通过营业额，我们可以得到以下信息：比较往年的销售数据，今年的销售额是高了、低了或是基本持平？高为什么高？低为什么低？持平的原因是什么？根据现状，针对性调整门店经营策略设立便利店经营目标、员工销售目标将营业额目标细分到每月、每周、每日将营业额目标落实到每时段、每班次、每人毛利毛利=销售价-进货价通过毛利，我们可以得到以下信息：店铺营业额高，店铺的利润也高吗？毛利低——及时调整商品结构毛利低——改变商品陈列毛利低——改变促销力度坪效坪效：每坪面积可以产出多少营业额坪效=营业额÷便利店总坪数通过坪效，我们可以得到以下信息：便利店的黄金位置在哪里？黄金位置放置的商品，销售反应好不好？黄金位置放置的商品是低价位商品吗？店员更倾向于推荐较便宜的商品吗？便利店有没有制定每周的主推商品？店员知道每周的主推商品吗？客单价客单件=销售额÷销售单数通过客单价，我们可以得到以下信息：客单价高——顾客消费能力高客单价低——顾客消费能力低消费区间是多少钱到多少钱进货时，多订一些在这个价格区间的商品周转天数周转天数：从资金投入到销售回本需要的天数通过周转天数，我们可以得到以下信息：周转天数高——库存总量不合理或结构不合理周转天数低——库存严重不足周转天数不能用来参考商品分类结构商品损耗率商品损耗率=自然损耗量÷入库商品数量通过商品损耗率，我们可以得到以下信息：损耗率高——严格对待交接班工作损耗率高——高峰期时提高警惕，加强配合力度滞销品分析滞销品：低回转商品通过滞销品分析，我们可以得到以下信息：滞销品排名，前10名都是什么？这些滞销品还有多少库存？商品滞销的原因在哪？调整滞销品的陈列对滞销品进行重点推荐及时做好促销的准备调货、退货、换货畅销品分析畅销品：受顾客欢迎、卖的快的商品通过畅销品分析，我们可以得到以下信息：畅销品排名，前10名都是什么？这些商品畅销的原因是什么？库存有足够的商品么？（设立库存安全线）能否利用畅销品捆绑滞销品销售？老顾客占比通过老顾客占比，我们可以得到以下信息：有多少老顾客跟便利店有粘性？便利店的市场占有率怎么样？占比40%-50%——店铺利益是最大化的占比＜40%——店铺的市场认可率低占比＞50%——店铺开发新客能力低。
店铺数据分析
店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺的各项数据进行收集、整理和分析，以获取有关店铺经营状况和市场趋势的信息。
通过深入分析店铺数据，可以帮助店主了解客户需求、优化产品策略、提高销售业绩和盈利能力。
本文将针对店铺数据分析的相关内容进行详细介绍。
二、数据收集1. 销售数据：包括销售额、销售量、销售渠道等信息。
可以通过POS系统、电子商务平台的数据报表、销售订单等途径获取。
2. 客户数据：包括客户数量、客户分类、客户购买行为等信息。
可以通过客户管理系统、会员卡系统等途径获取。
3. 库存数据：包括库存数量、库存周转率、库存成本等信息。
可以通过库存管理系统、仓储管理系统等途径获取。
4. 营销数据：包括广告投入、促销活动效果、市场反馈等信息。
可以通过营销活动记录、市场调研报告等途径获取。
三、数据整理与清洗1. 数据整理：将各项数据按照一定的格式进行整理，方便后续的数据分析。
可以使用Excel等电子表格软件进行整理。
2. 数据清洗：对数据进行清洗，排除异常值、缺失值等对分析结果产生干扰的因素。
可以使用数据分析软件进行数据清洗。
四、数据分析方法1. 描述性分析：通过统计指标如平均值、中位数、标准差等，对店铺数据进行描述和概括，了解店铺的整体情况。
2. 比较分析：将不同时间段、不同产品、不同渠道等的数据进行比较，找出差异和规律，为决策提供依据。
3. 关联分析：通过分析不同变量之间的关系，如销售额与广告投入、客户数量与促销活动等，找出相关性和影响因素。
4. 预测分析：通过历史数据和趋势分析，预测未来的销售趋势、市场需求等，为经营决策提供参考。
五、数据分析应用1. 产品策略优化：通过分析销售数据和客户反馈，了解产品的热销和滞销情况，调整产品结构和定价策略。
2. 销售业绩提升：通过分析客户数据和销售渠道，找出高价值客户和高效渠道，优化销售团队的资源配置和销售策略。
3. 市场趋势把握：通过分析市场数据和竞争对手情报，了解市场需求和竞争态势，调整市场推广和品牌定位策略。
店铺数据分析
店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺的各种数据进行采集、整理和分析，以获取有关店铺运营情况、销售情况和顾客行为等方面的信息。
通过对这些数据进行深入分析，可以匡助店铺管理者了解店铺的运营状况，制定更有效的营销策略，提高销售额和客户满意度。
二、数据采集1. 销售数据：包括每日销售额、销售数量、销售额占比等。
2. 顾客数据：包括顾客数量、新老顾客比例、顾客流失率等。
3. 库存数据：包括库存数量、库存周转率、缺货率等。
4. 促销数据：包括促销活动的销售额、促销活动的参预率等。
三、数据整理和清洗1. 数据整理：将采集到的各类数据进行整理，按照一定的格式进行存储和分类。
2. 数据清洗：对数据进行清洗，去除重复数据、异常数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、中位数、标准差等统计指标，对店铺的运营情况进行描述和总结。
2. 数据可视化分析：利用图表、图形等可视化工具，将数据转化为直观的图象，匡助分析人员更好地理解数据。
3. 关联分析：通过分析不同数据之间的关系，找出影响销售额的关键因素，如促销活动与销售额的关系、顾客数量与销售额的关系等。
4. 预测分析：通过历史数据和趋势分析，预测未来的销售趋势和顾客需求，为店铺提供参考依据。
五、数据分析结果1. 店铺运营情况：通过对销售数据和库存数据的分析，了解店铺的销售额、销售数量、库存周转率等情况，判断店铺的经营状况。
2. 顾客行为分析：通过对顾客数据的分析，了解顾客数量、新老顾客比例、顾客流失率等情况，为店铺制定精准的营销策略提供依据。
3. 促销活动效果评估：通过对促销数据的分析，评估不同促销活动的销售效果，找出有效的促销策略，提高销售额。
4. 销售趋势预测：通过对历史销售数据的分析，预测未来的销售趋势，为店铺制定合理的采购计划和销售目标提供参考。
六、数据分析应用1. 营销策略优化：根据数据分析结果，调整店铺的促销策略、定价策略和产品组合，提高销售额和客户满意度。
店铺数据分析
店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺经营数据的采集、整理、分析和解读，以获取有关店铺运营情况、销售趋势、客户行为等方面的信息。
通过对数据的深入分析，可以匡助店铺制定有效的营销策略、优化商品布局、提升客户满意度，从而提高店铺的经营效益和竞争力。
二、数据采集1. 销售数据：包括每日、每周、每月的销售额、销售量、销售渠道等数据。
2. 客户数据：包括客户的基本信息、购买记录、消费习惯等数据。
3. 库存数据：包括商品库存量、库存周转率、库存成本等数据。
4. 营销数据：包括各种营销活动的效果、投入产出比等数据。
三、数据整理与清洗1. 数据整理：将采集到的数据按照一定的格式进行整理，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据清洗：对数据进行去重、去除异常值、填补缺失值等处理，以保证数据的质量。
四、数据分析方法1. 描述性分析：通过统计指标（如平均值、中位数、众数、标准差等）对数据进行描述和总结，了解店铺的整体情况。
2. 相关性分析：通过计算不同变量之间的相关系数，探索变量之间的关联关系，如销售额与广告投入之间的相关性。
3. 趋势分析：通过时间序列分析方法，研究店铺销售额、客流量等指标的变化趋势，预测未来的发展趋势。
4. 分类分析：通过对客户数据进行分类，比较不同类别客户的购买行为和偏好，为店铺的市场定位和产品定价提供依据。
5. 地理分析：通过地理信息系统（GIS）等工具，分析不同地区的销售情况和客户分布，为店铺的区域拓展和市场开辟提供支持。
五、数据分析应用1. 销售策略优化：通过对销售数据的分析，确定热销商品、滞销商品，调整商品定价、促销策略，提高销售额和利润。
2. 客户管理：通过对客户数据的分析，了解客户的购买偏好和需求，制定个性化的营销方案，提升客户满意度和忠诚度。
3. 库存管理：通过对库存数据的分析，优化库存结构，减少库存积压和滞销风险，提高库存周转率和资金利用效率。
4. 营销活动评估：通过对营销活动数据的分析，评估不同活动的效果，确定投入产出比最高的营销策略，提高市场推广的效果和效益。
电商运营常用数据及计算方法
电商运营常用数据分析及方法【基础类】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。
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2019专业-卖家每日必看的6大数据
一、宝贝的前提准备工作
1、选款
不是每一款都可以成为爆款的，每一爆款的形成都离不开数据分析。
做淘宝最开始的工作肯定是选款，选款当然不能靠感觉，看感觉去选款基本都是耍流氓。
关于选款网上有很多的比较系统的文章，这里我就不复述了。
做简单的方法就是，可以去看TOP卖家的次推款，这些都是比较不错的。
PS：这里会有人问，为什么不是去做Top商家的主推款呢？因为必然有很多人去复制主推款，价格竞争会很大，一般的卖家没有竞争力，所以建议去做次推款。
2、测款
测款的目的主要是测试点击率、收藏率、加购率。
测款之前标题优化的工作必须做好。
测款可以用自然流量测，也可以用直通车测。
自然流量时间会花费的长一些，直通车花费的钱会多一些。
今天我们主要说下直通车测款。
2.1直通车的步骤如下：
A、准备好测试图片；
B、全部设置相同的创意标题（这样就能看出是哪里的问题）；
C、数据分析，选出点击大于100以上的创意进行对比，如果数据能够更大更好，因为只有数据大，才更有参考性；
D、然后和其他的图片进行对比，重复，直到点击率达到点击率均值及以上。
2.2有了以上的数据之后，我们需要的就是数据分析，具体要看的数据如下：
以上三个数据要综合考虑，综合考虑后的数据才是最准确的。
二、宝贝推广阶段
推广阶段对于宝贝流量的爆发有至关重要的作用。
在这里我们需要关注的数据如下：
1、点击率
新品期的点击率对于流量的提升比转化率都要高，那么点击率从哪里去看呢？大家看下图：具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。
PS：
1、点击率不能低于2%，如果能够保证10%以上的点击率，你的手淘流量会很容易的爆发起来。
2、点击率低于2%的话，一定要去分析原因，尽快解决。
影响点击率的主要因素有：主图、价格、基础销量。
3、以上数据的选择需要注意如下几点：
A、端口选择PC端，因为只有PC才有点击率的数据，但是在大数据下，这个指标也是准确的。
B、如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。
2、收藏率、加购率
同样，新品期的收藏率、加购率的权重也是非常的大，大家看下图：
具体的路径是：生意参谋-经营分析-商品效果。
PS：
1、如果你能够保证10%以上的数据，你的手淘流量会很容易的爆发起来。
当然，你可以用一些非常规手段，这些你懂得。
2、影响收藏率、加购率的主要因素有：详情页、活动、客服技巧、评论、问大家。
3、以上数据的选择需要注意如下几点：
A、数据选择全部。
B、如果数据不够大的话，时间选择7天，只有大数据才会准确。
C、上面是收藏加购的人数，收藏率、加购率的算法是除以商品访客数就可以了。
3、转化率
随着时间的推移，基础销量的积累及客户评论的出现，转化率的权重越来越高。
查看转化率的路径是：生意参谋-首页-核心指标。
如下图：
在一段时间之后，转化率的权重逐步增加。
随之时间的推移，转化率稳步提高（如果用的是非常规手段，建议别超优秀均值），这样权重会提高更快的。
三、流量爆发之后需要关注的数据
跳失率
查看跳失率的路径是：生意参谋-首页-流量分析
影响跳失率的主要原因是详情页、评论、问大家。
在流量起来之后我们首要的任务是做好关联销售，好处如下：
1、降低跳失率，提高停留时间。
2、提高转化率，提高每一个流量的价值。
2、评论维护
客户的评论是检测我们产品和服务最直接的因素。
所以客户的评论我们一定要去认真分析，防微杜渐，别有了不能解决的问题再去重视。
3、DSR
DSR就是常说的动态评分，查看路径是：卖家中心首页右侧，如下图：
店铺动态评分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：
A、宝贝与描述相符
B、卖家的服务态度
C、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。
（每天计算近6个月之内数据）。
只有使用支付宝并且交易成功的交易才能进行店铺评分，非支付宝的交易不能评分。
这个指标我们一定要去每天统计，连续五天下滑，一定要去引起重视。
如果下滑，去分析原因。
最简单的方式去发一批顺丰快递，以为大部分的评分都是因为快递引起的。