电子商务数据分析概论单元二 数据分析指标制定
电子商务数据分析的指标(二)2024
电子商务数据分析的指标（二）引言概述：电子商务数据分析是指通过对电子商务平台产生的大量数据进行处理和分析，从中提炼有价值的信息并制定相应的战略和决策。
在上一篇文档中，我们介绍了电子商务数据分析的基本原理和常见指标。
本文将继续探讨电子商务数据分析的指标，为企业提供更多深入的数据支持和分析方法。
正文：一、用户行为指标1.用户访问量：分析网站或电商平台的日均、周均和月均用户访问量，了解用户活跃度。
2.页面停留时间：统计用户在网站上的页面停留时间，判断用户对内容的兴趣度。
3.转化率：分析用户通过点击广告、购买商品等行为转化成实际购买的比例，衡量营销效果。
4.回访率：跟踪用户回访次数和回访间隔，研究用户粘性和忠诚度。
5.用户流失率：评估用户流失的原因和程度，找出提高用户留存率的策略。
二、销售指标1.订单量：统计网站或电商平台每日、每周和每月的订单量，了解销售业绩。
2.客单价：计算每个订单的平均销售金额，分析用户消费水平。
3.复购率：衡量用户再次购买的比例，了解用户忠诚度。
4.销售渠道分析：分析不同渠道带来的销售额和转化率，优化渠道策略。
5.销售区域分析：根据不同地区的销售数据，调整区域营销策略和供应链安排。
三、产品分析指标1.热门产品：分析热门商品的销售情况和用户评价，优化商品推荐和营销策略。
2.库存管理：根据库存周转率和滞销率等指标，合理调整库存量和采购策略。
3.新品上线效果：分析新品销售数据和用户反馈，评估新品上线的成功程度。
4.产品价格分析：研究产品定价对销售额和利润的影响，制定合理的价格策略。
5.产品分类分析：根据产品分类的销售数据，了解用户偏好和市场需求，调整产品组合。
四、营销效果指标1.搜索引擎排名：分析网站在搜索引擎中的排名，优化关键词和网站内容，提升流量。
2.广告投放效果：评估不同广告渠道和广告位的转化率，调整投放策略。
3.社交媒体互动：分析社交媒体上的用户互动和转化率，评估社交媒体营销效果。
电子商务数据分析的指标
电子商务数据分析的指标电子商务数据分析是指通过对电子商务相关数据的收集、整理、分析和解释，以提供有关电子商务活动的关键洞察，为企业制定决策和优化业务提供依据的过程。
在进行电子商务数据分析时，需要根据具体的业务需求和目标来选择适合的指标进行分析。
以下是常见的电子商务数据分析指标：1.订单量：反映一定时间内用户提交的订单数量。
这个指标可以帮助我们了解用户的购买行为和趋势，以及评估电子商务平台的销售情况。
2.成交金额：反映一定时间内订单的总销售额。
通过该指标可以了解电子商务平台的销售情况，分析销售额的增长趋势以及销售额的构成。
3.客单价：客单价是指用户平均购买金额。
该指标可以帮助我们理解用户的购买能力，以及电子商务平台的销售效果。
4.转化率：指从用户访问电子商务平台到最终完成购买行为的比例。
该指标可以帮助我们了解用户的购买决策过程以及平台的转化效果。
5.用户活跃度：指用户在一定时间内对电子商务平台的交互行为。
该指标可以帮助我们了解用户对平台的兴趣程度，评估用户参与度的高低。
6.新用户增长率：指一定时间内新增用户的增长率。
该指标可以帮助我们评估平台的用户获取效果以及市场的竞争力。
7.用户留存率：指用户在一定时间内继续使用平台的比例。
该指标可以帮助我们评估平台对用户的忠诚度和用户留存策略的有效性。
8.退货率：指用户发起退货申请的订单数量占总订单数量的比例。
该指标可以帮助我们了解用户对产品的满意度和退货原因，以优化产品和服务质量。
9.营销活动效果：反映营销活动对销售额和订单量的影响。
该指标可以帮助我们评估不同营销活动的效果，以优化营销策略和资源分配。
11.订单时段分析：分析订单在不同时间段的分布情况。
该指标可以帮助我们了解用户在一天中的购买行为和购买时间偏好，以优化销售和营销策略。
12.商品热销排行：指根据销售额或订单量对商品进行排行。
该指标可以帮助我们了解热销商品和销售趋势，以优化商品库存和推荐策略。
以上是常见的电子商务数据分析指标，每个指标都可以提供不同的洞察，帮助企业更好地了解用户需求，优化业务策略，提升电子商务业绩。
电商数据分析指标
电商数据分析指标在现代数字化时代，电商行业展示了其巨大的潜力和持续增长的趋势。
然而，随着电商市场的不断扩大，竞争也变得日益激烈。
在这样的环境下，了解和利用电商数据分析指标是实现成功和持续增长的关键。
电商数据分析指标是根据电商平台的数据生成的量化指标，帮助企业理解其业务绩效，并制定策略来优化业务。
这些指标可以向企业提供有关其销售、客户行为、运营效率等方面的详细信息。
以下是一些常见的电商数据分析指标：1. 销售额：销售额是电商业务最基本的指标之一，衡量了企业在一定时间内的总销售额。
它可以帮助企业评估其市场份额以及销售成果。
2. 客单价：客单价指的是每个订单平均消费金额。
通过计算平均客单价，企业可以了解客户的消费能力和购买习惯。
这有助于确定定价策略、促销活动和客户留存策略。
3. 转化率：转化率是指将浏览者转变为实际购买者的比例。
高转化率意味着企业的网站设计、产品页面和购物体验吸引力强，能够吸引更多的潜在客户转化为实际购买者。
4. 老客户复购率：老客户复购率衡量了企业的客户留存能力。
通过跟踪多次购买的客户比例，企业可以了解其客户忠诚度和再购买率。
5. 投资回报率（ROI）：投资回报率是衡量广告和市场营销活动的效果的指标。
通过计算广告投入与销售额之间的比例，企业可以确定哪些广告方式和渠道带来了最高的回报。
6. 促销活动效果：促销活动效果指的是促销活动对销售额、转化率或其他关键指标的影响。
通过分析促销活动的数据，企业可以确定哪些促销策略最有效，从而改进和优化促销策略。
7. 网站流量来源：了解网站流量来源对于电商企业来说非常重要。
通过分析不同来源的流量，企业可以了解哪些渠道和支付方式对吸引潜在客户最有效，并做出相应调整。
8. 购物车放弃率：购物车放弃率指的是将商品添加到购物车但最终未完成购买行为的比例。
通过分析购物车放弃率，企业可以了解购物流程中存在哪些问题，并采取措施改善购物体验，提高购买转化率。
9. 点击率（CTR）：点击率是指广告或营销活动中的链接被点击的比例。
高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件03
随着大数据时代的到来，公民个人信息面临着被过度收集、非法收集和滥用的风险。个人信息 的“透明化”也逐步成为滋生犯罪的温床。在便捷与安全问题并存时，个人信息如何得到保障?
A.单元格颜色
B.字体颜色
C.单元格图标
D.字体大小
数据赋能
Web 3D三维可视化数据采集平台为智慧工厂赋能
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，它是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和设备监 控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程，提高生产过程的可控性，减少生产线上人工的干预，即 时正确地采集生产线数据，合理编排生产计划与生产进度。智慧工厂集绿色智能的手段和智能系统等新 兴技术于一体，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。
版权声明
本课件版权归属北京博导前程信息技术股份有限公司，仅允许1+X试点院校和相 关院校教师用于学生培训使用。未途，否则我公司有权追究一切版权法律责 任。
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
法治导航
大邑法院经审理认为，根据《中华人民共和国刑法》第二百五十三条之一规定，被告人杨某甲 等4人违反国家有关规定，非法获取并出售公民个人信息，情节特别严重;被告人吴某等8人非法获取 公民个人信息，情节特别严重，其行为均构成侵犯公民个人信息罪。鉴于部分被告人犯罪后投案自 首且全部被告人均如实供述了自己的罪行，可以从轻或者减轻处罚。
数据赋能
智慧工厂利用物联网技术实现对工厂人员和设备进行信息管理和服务，使得工厂形成万物互联和管 理统一，实现数据信息的互联互通，帮助提高工厂的生产效率，降低生产成本，优化设备运行状态和节 能降耗，将工业制造与物联网应用结合，构建智造生产区。
电子商务数据分析概论
库存数据
记录产品的库存数量、库存周转率等，反映产品的库存管理和销售预测。
供应链数据
记录产品的采购、生产、物流等数据，反映产品的供应链管理和成本控制。
衡量产品的市场表现，反映消费者的购买意愿和忠诚度。
销售量
衡量产品的市场价值，反映产品的定价策略和市场需求。
销售额
衡量产品的好坏，反映用户对产品的认可程度和忠诚度。
用户满意度
衡量库存管理效率，反映产品的销售速度和库存控制能力。
库存周转率
销售数据是产品能力数据的体现
通过对销售数据的分析，可以了解产品的销售情况和市场趋势，从而优化产品能力数据的管理和运营。
产品能力数据和销售数据相互影响
产品能力数据和销售数据之间存在密切的联系，两者相互影响、相互促进，共同推动企业的发展。
详细描述
通过分析某电商平台的销售数据，可以了解产品的销售趋势，包括日销售额、月销售额、季度销售额等，从而判断产品的市场需求和销售状况。
总结词
销售活ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ效果分析
总结词
销售渠道分析
详细描述
通过分析销售活动（如促销、打折、满减等）的数据，评估活动的效果和收益，为未来的销售活动提供参考。
总结词
详细描述
总结词
数据收集
收集与电子商务运营相关的各种数据，包括销售数据、用户行为数据、市场数据等。
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗、去重、分类等处理，使其满足后续分析的需要。
02
CHAPTER
产品能力数据分析概述
销售数据
记录产品的销售数量、销售额、销售速度等，反映产品的市场表现。
用户反馈数据
收集用户对产品的评价、意见和建议，反映产品的质量和用户满意度。
高教社电子商务数据分析概论(第二版)教学课件M6单元二 数据分析报告撰写
模块六 数据监控与报告撰写
目录
CONTENT
单元一
数据监控
单元二
数据分析报告撰写
学习目标
知识目标
熟悉电子商务常用数据指标及其含义 熟悉数据监控的一般流程 掌握数据监控报表制作的设计要素 了解数据分析报告的主要类型及各类型的特点
技能目标
能够完成数据监控报表的制作及异常数据的鉴别与分析 能够设计数据分析报告框架，并完成数据分析报告的撰写
引导案例
8.62% 9.02%
8.04%
8.64% 3.64%
3.70% 7.66%
50.68%
福建 安徽 广东 山东 云南 浙江 上海
2.产品构成
图6-23 茶叶的发货地分布
目前，茶叶类目中的主要产品品类有:绿茶、红茶、乌龙茶、普洱茶、花草茶、白茶、黑茶、
黄茶等。其中红茶排在第五位，占比约为15%。按照100亿元的茶叶类目销售总额计算，红茶的年
二、数据分析报告结构设计
在数据分析报告中，附录并不是必备的，需要根据需求进
行撰写，且每个内容都需要编号，以备查询。一般来说，在附
录中补充正文应用到的分析方法、展示图形、专业术语、重要
原始数据等内容，帮助读者更好地理解数据分析报告中的内
容，也为读者提供一条深入研究数据分析报告的途径。
2
附录
三、撰写数据分析报告
1．市场规模 截至目前，某电商平台现有茶叶类目店铺数量为89 565家，其中活跃店铺数量为18905家。 2021年全年，该平台茶叶销售额为93亿元，预计未来连续三年销售增长超过20%。2022年 10月21 日，该平台数据搜索结果显示，茶叶类目共有商品89.82万款，月销200笔以上的产品共有1 551款。 通过对茶叶的主产区进行分析，发现茶叶的主产区也是主要发货地，在销量前1 000名的产品 中，发货地布局如图6-23所示。
电子商务数据分析概论单元二 产品行业数据分析
市场排行分析
以日、周或月为时间单位 ，对店铺、商品或品牌进行 指定终端下的交易指数对比 分析，这对于制定店铺运营 策略和打造单品爆款有着较 好的参考价值。
二、产品交易指数分析
交易趋势分析
查看店铺、商品或品牌在 过去一段时间内的交易变化 ，分析成交量是下滑还是上 升又或者稳定不变的原因。
单元二 产品行业数据分析
一、产品搜索指数分析
产品搜索指数分析的维度
搜索词
代表用户的搜索意 图，用于分析用户 行为动机、确定推 广关键词、设定着 陆页内容等
搜索量不稳定, 但匹配度高、需 求明确，转化率 高
长尾词
品牌词
点击率高、转 化率高、转化 成本低，适用 于品牌知名度 较高且能拓展 出其它有价值 的品牌相关词
一、产品搜索指数分析
例
生意参谋是基于阿里巴巴全域数据，专为淘宝和天猫商家打造的数据分析平台， 借助生意参谋，淘宝商家可以在产品上架运营一段时间后，对市场动向做出预 判，随时调整策略。在生意参谋“市场”板块中，搜索指数分析主要从搜索趋 势分析和搜索人群分析两个方面入手，接下来以搜索词“女士毛衣”为例展开 分析。
电子商务数据分析概论
模块五 产品数据分析
目录
CONTENT
单元一
产品数据分析认知
单元二
产品行业数据分析
单元三
产品能力数据分析
知识导图
Байду номын сангаас 学习目标
知识目标
熟悉产品数据分析的概念和内容； 了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度； 掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法； 掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法。
一、产品搜索指数分析
搜索趋势分析
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系一、引言电子商务已成为现代商业发展的重要方式之一，企业通过电子商务平台实现产品销售、服务提供、市场拓展等多方面的目标。
为了更好地了解和评估电子商务的运营情况，需要建立一套科学合理的数据分析指标体系。
本文将介绍电子商务数据分析指标体系的构建方法和具体指标定义。
二、构建方法1.明确分析目标：根据企业的电子商务运营目标，明确分析的重点是销售、用户、市场等方面。
例如，销售目标可以包括订单数量、销售额、平均订单价值等指标。
2.确定指标分类：根据分析目标，将指标划分为销售指标、用户指标、市场指标等类别。
3.确定指标维度：每个指标都可以从不同的维度进行分析，如时间维度、地域维度、产品维度等。
根据实际情况选择适合的维度。
4.确定指标计算方法：每个指标都有相应的计算方法，如销售额可以通过订单数量乘以平均订单价值来计算。
5.制定指标权重：不同指标对于企业的重要性不同，可以根据实际情况为指标设定相应的权重，以体现其重要程度。
三、具体指标定义1.销售指标1.1 销售额：指电子商务平台上的产品销售总额，以货币单位计算。
1.2 订单数量：指电子商务平台上的订单总数，用于评估销售活跃度。
1.3 平均订单价值：指销售额除以订单数量得到的平均值，用于评估每个订单的价值。
1.4 客单价：指每位购买者平均消费金额，用于评估用户购买力。
1.5 销售增长率：指销售额的增长率，用于评估销售业绩的增长情况。
2.用户指标2.1 用户数量：指电子商务平台上的注册用户总数，用于评估用户规模。
2.2 新增用户数量：指一定时间内新增的注册用户数量，用于评估用户增长速度。
2.3 活跃用户数量：指一定时间内有交互行为的用户数量，用于评估用户参与度。
2.4 用户留存率：指用户在一定时间内继续使用电子商务平台的比例，用于评估用户忠诚度。
2.5 用户转化率：指访问电子商务平台的用户中实际完成购买行为的比例，用于评估用户转化效果。
3.市场指标3.1 市场份额：指企业在特定市场中的销售额占整体市场销售额的比例，用于评估竞争力。
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
《电子商务数据分析职业技能等级证书(中级)》课程(培训
《电子商务数据分析职业技能等级证书（中级）》课程（培训）标准1、课程（培训）作用2019年4月，教育部等四部门印发了《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》的通知，部署启动1+X证书制度试点工作。
1+X证书制度试点是“职教20条”的重要改革部署，也是重大创新。
在电子商务领域，商务数据蕴藏着巨大的商机，通过对商务数据进行专业而深入的分析，可以挖掘其内在的商业价值，发现新的商机，电子商务数据分析已是电子商务从业人员不可或缺的一项重要技能。
本课程旨在通过构建电子商务数据分析的整体知识框架，包括电子商务数据化运营认知、数据采集与处理方案制定、市场数据分析、运营数据分析、产品数据分析、数据监控与报告撰写。
让学员掌握电子商务领域数据分析技能，能够熟练开展电子商务数据分析，培养能够胜任大数据时代电子商务数据化运营工作的技能人才。
先修课程：《计算机应用》、《电子商务数据分析基础》、《商务数据采集与处理》、《网店运营》等。
后续课程：《电子商务数据分析导论》、《电子商务运营与推广》、《跨境电子商务运营》。
2、课程（培训）设计思路北京博导前程信息技术股份有限公司依据教育部《职业技能标准开发指南》的相关要求，以客观反映现阶段行业的水平和对从业人员的要求为目标，在遵循电子商务数据分析相关技术规程的基础上，以专业活动为导向，以专业技能为核心，组织企业专家、院校学术带头人等开发了《电子商务数据分析职业技能标准》，并在此基础上开发电子商务数据分析1+X证书制度系列教材。
本课程（培训）采用理论与实战相结合的设计体例，建设了在线开放课程，同步开发了微课、课件、实训专区源数据库、习题答案等类型丰富的数字化教学资源。
通过本课程（培训）的学习，学员能够对电子商务数据分析在实际运营过程中的作用、价值、意义形成更系统、清晰的认识。
该门课程8个学分，总学时为128课时，其中实践学时64课时。
3、课程（培训）目标3.1总体目标通过本课程（培训）的学习，帮助学员能够理解电子商务数据分析的内涵、意义、作用、思路、工具；认识电子商务数据化运营理念；掌握数据采集和处理方案撰写，通过数据分析目标，明确数据指标类型、数据获取渠道并对数据进行初步整理。
- 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)。
【案例思考】 通过查看案例，思考并回答以下问题： （1）网店的付费流量渠道有哪些？请简单举例说明。 （2）与网店流量相关的数据分析指标有哪些？
单元二 数据分析指标制定
一、数据分析指标选择
二、数据分析指标分类
行业平 均成本
市场类指标
市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行 业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要
参考的重要内容。
行业销 售额增 长率
行业销 售额
行业销 售量增 长率
行业销 售量
企业市 场占有
率
企业市 场扩大
率
竞争对 手销售
额
竞争对 手客单
价
竞争产 品评价
二、数据分析指标分类
能力目标
能够制定数据分析目标制定； 能够合理选择数据采集工具及确定数据渠道； 能够撰写数据采集与处理方案。
思政目标
熟悉计算机信息技术相关法律法规，合理合法的 开展数据收集行为。
知识导图
引导案例
小李是某大学电子商务专业的一名学生，毕业之后就职于一家主营箱包的电子商务公司，主要负责 网店运营工作。
产品数据
行业产品数据 产品在整个市场的数据，如行业产 品搜索指数、行业产品交易指数等；
企业产品数据
产品在具体企业的数据，如新客点 击量、重复购买率等产品获客能力 数据，客单件、毛利率等产品盈利 能力数据。
二、数据分析指标分类
市场数据 运营数据 产品数据
行业数据
竞争数据 推广数据 客户数据 服务数据
浏览量、收藏量等客户行为数据； 性别、年龄等客户画像......
销售额、订单量等交易数据； 响应时长、询单转化率等服务数据......
采购数量、采购单价等采购数据； 物流时效、物流异常量等物流数据； 库存周转率、残次库存比等仓储数据......
新客点击量、重复购买率......
客单价、毛利率......
物流和运营等多个部门的有效运作。
SKU 库存量 单元
商品 浏览量
SPU 标准化产 品单元
商品 访客数
商品数
加购 件数
客单件
产品搜 索指数
产品交 易指数
毛利率
收藏 次数
重复 购买率
跳出率
电子商务数据指标可分为?
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
能够揭示企业在行业中竞争力情况的数据，包括竞争 对手的销售额、客单价等交易数据；活动形式、活动 周期等营销活动数据；畅销商品、商品评价等商品运 营数据。
二、数据分析指标分类
运营数据
客户 数据
推广 数据
服务 数据
供应 数据
客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据， 性别、年龄等客户画像；
运营类指标
在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推 广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并 分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整
有至关重要的作用。
供应链 指标
客户 指标
1 2
4 3
销售 指标
推广 指标
二、数据分析指标分类
产品类指标
产品分析需要通过对产品在流通运作中各项指 标的统计与分析，来指导产品的结构调整、价 格升降，决定产品的库存系数以及引进和淘汰， 它直接影响到店铺的经营效益，关系到采购、
2019年6月，网店准备策划年中大促活动，以增加网店流量，进而提高销量和转化率。运营主管安 排小李负责活动的策划和具体执行，小李接到任务后，首先通过淘宝网后台“生意参谋”查看了网店6 月份一级流量走向，具体如下：
图2-2网店6月份一级流量走向
引导案例
通过数据对比，小李发现：目前网店流量来源方面存在的问题主要是付费流量渠道的利用还 不够充分，因此他决定从这部分入手，优化调整网店的流量数据。
二、数据分析指标分类
市场数据
运营数据
产品数据
行业数据和竞争数据
企业在运营过程中产生的 客户数据、推广数据、服 务数据、供应链数据等。
围绕企业产品产生的相关 数据，包括行业产品数据 和企业产品数据两部分。
二、数据分析指标分类
市场数据
行业数据
竞争数据
行业数据是企业所处行业发展的相关数据，包括行业总销 售额、行业增长率等行业发展数据；需求量变化、品牌偏 好等市场需求数据；地域分布、职业等目标客户数据。
进行电子商务数据分析，其核心是通过对各项指标的数据进行分析，从而得出与数据分析 目标相关的结论。选择符合数据分析需求的指标是获得准确结论的保障。
投入产出比
投资回报率数据的主转要化率 来源渠道
咨询率
这些数据指标可能无法直接获取，在因此需要对这些数据进行拆解，拆解为可以采集到的数 据指标。数据采集完成后再将相关数据进行处理、计算转化为所需要的数据指标。
企业在运营过程中推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、点 击、转化等数据
企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量等交易数据，响应 时长、询单转化率等服务数据；
产品在采购、物流、库存过程中产生的数据，如采购数量、采购单价 等采购数据，物流时效、库存周转率、残次库存比等仓储数据。
二、数据分析指标分类
电子商务数据分析概论
模块二 数据采集与处理的方案制定Biblioteka 目录CONTENT
单元一
数据分析目标制定
单元二
数据分析指标制定
单元三
数据采集渠道及工具选择
单元四
数据采集与处理的方案撰写
学习目标
知识目标
了解数据采集与处理方案； 熟悉电子商务数据指标体系； 熟悉电子商务数据采集渠道数据类型； 熟悉常用电子商务数据工具的使用范围及功能。
供应链数据 企业产品数据 行业产品数据
数据指标体系
行业总销售额、行业增长率等行业发展数据； 需求量变化、品牌偏好等市场需求数据； 地域分布、职业等目标客户数据......
竞争对手的销售额、客单价等交易数据； 活动形式、活动周期等营销活动数据； 畅销商品、商品评价等商品运营数据；
推广渠道的展现、点击、转化等数据