互联网数据分析
互联网数据分析
互联网数据分析在当今数字化的时代，互联网如同一张无边无际的大网，将世界各地的信息和人们紧密相连。
在这张网中，数据如潮水般汹涌，而互联网数据分析则成为了从这海量数据中挖掘宝藏的关键工具。
什么是互联网数据分析呢？简单来说，它就是对互联网上产生的大量数据进行收集、整理、分析和解读的过程，以获取有价值的信息和洞察。
这些数据的来源非常广泛，包括网站的访问记录、用户的行为数据、社交媒体的互动信息等等。
为什么互联网数据分析如此重要呢？首先，它能够帮助企业更好地了解用户。
通过分析用户在网站上的浏览行为、购买习惯、兴趣爱好等数据，企业可以精准地描绘出用户画像，从而为用户提供更加个性化的服务和产品推荐。
比如，一家电商网站通过分析用户的购买历史和浏览行为，能够预测用户可能感兴趣的商品，并在首页为其展示，提高用户的购买转化率。
其次，互联网数据分析有助于优化产品和服务。
企业可以通过分析用户的反馈数据、产品的使用情况等，发现产品或服务中存在的问题和不足之处，进而进行改进和优化。
例如，一款手机应用通过收集用户的使用时长、操作流程等数据，发现某个功能的使用频率较低且操作复杂，从而对该功能进行简化和优化，提升用户体验。
再者，数据分析能够支持企业的决策制定。
在竞争激烈的市场环境中，企业需要基于准确的数据和信息来做出决策。
通过对市场趋势、竞争对手、销售数据等的分析，企业可以制定更加科学合理的营销策略、产品规划和业务发展方向。
比如，一家新成立的在线教育公司通过分析市场需求和竞争对手的课程设置，确定了自己的特色课程和差异化竞争策略，成功在市场中站稳脚跟。
互联网数据分析的流程通常包括以下几个步骤：第一步是数据收集。
这就像是在大海中捕鱼，需要有合适的工具和方法来获取数据。
数据的来源可以是网站的服务器日志、数据库、第三方数据平台等。
收集到的数据可能是结构化的（如数据库中的表格数据），也可能是非结构化的（如文本、图片、视频等）。
第二步是数据清洗和预处理。
互联网行业的数据分析报告
互联网行业的数据分析报告随着互联网的快速发展，数据已经成为互联网行业的重要资源。
通过对海量数据的合理分析，企业可以了解市场趋势、消费者行为、产品改进等信息，从而指导决策并提升竞争力。
本篇文章将从互联网行业的数据来源、数据分析方法以及数据分析在互联网行业中的应用进行探讨。
一、互联网行业的数据来源互联网行业的数据来源主要包括以下几个方面：1. 用户数据：互联网企业通过用户注册、登录、浏览、购买、评论等行为收集并生成大量的用户数据，如个人信息、消费行为、偏好等。
这些数据可以帮助企业了解用户的需求和兴趣，为用户提供个性化的服务。
2. 网络日志数据：互联网企业通过服务器日志、网站日志等采集网络请求、访问行为、错误日志等信息。
通过分析这些数据，企业可以了解网站的访问量、访问路径、用户使用习惯等，为网站的优化和改进提供数据支持。
3. 社交媒体数据：随着社交媒体的兴起，用户在社交媒体上产生大量的内容，如微博、微信、QQ空间等。
互联网企业可以通过采集社交媒体数据来了解用户的社交关系、兴趣爱好等，这对于社交平台的运营和个性化推荐具有重要意义。
4. 外部数据：互联网企业除了收集自己的数据之外，还可以利用外部数据来进行分析。
比如购买第三方数据，如市场调研数据、用户画像数据等，通过与自身数据的结合，进行更加全面和准确的分析。
二、数据分析方法互联网行业的数据分析方法多种多样，下面介绍几种常用的方法：1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整体的概括和描述，帮助人们对数据有个整体的了解。
通过常见的统计指标如均值、中位数、众数、标准差等，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度等进行描述，从而了解数据的基本特征。
2. 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和统计模型来预测未来的发展趋势。
通过对历史数据的分析和建模，可以建立合适的模型，并利用模型对未来进行预测。
比如利用时间序列模型预测销售额、用户增长等。
3. 关联分析：关联分析是通过挖掘数据中的关联规则和频繁项集来发现不同项之间的关联关系。
网络数据分析的7大方法
网络数据分析的7大方法随着互联网的普及和数据技术的发展，网络数据分析正逐渐成为各个领域的热点话题。
在大数据时代，网络数据分析提供了各种各样的方法，帮助我们更好地理解和处理数字信息，优化我们的业务过程，增强我们的竞争优势。
本文将介绍7种常用的网络数据分析方法，以帮助您更好地利用互联网上的海量数据来满足各种商业和技术需求。
1. 网络流量分析网络流量分析是指通过分析网络数据流来研究网络的使用情况和数据传输情况。
这项技术可以用来评估网络带宽，优化网络拓扑结构，识别非法网络行为和保护网络安全等。
网络流量分析通常涉及三个关键方面：数据采集、数据存储和数据分析。
一些流量分析工具，如Wireshark和Tcpdump等，可以帮助我们捕获和分析网络流量数据，并提供可视化的结果和统计报告。
在网络性能优化和网络安全防护方面，网络流量分析是一项重要的技术手段。
2. 社交媒体分析社交媒体分析是指对社交媒体上产生的数据进行收集、分析和解释的过程。
社交媒体包括各种在线社交平台，如Facebook、Twitter、Linkedin等。
作为一种广泛应用的社交媒体分析工具，社交媒体分析可以帮助企业更好地了解其客户和竞争者，评估品牌声誉和市场趋势，为商业决策提供支持。
因此，社交媒体分析已成为许多企业和组织的必备技术之一。
开源工具OpenRefine、数据挖掘工具R和商用工具Hootsuite等都可以用于社交媒体分析。
3. 网络舆情监测网络舆情监测是指专门收集、整理和分析社会舆情信息，以便及时了解和预测舆情热点、危机事件和公众态度等。
尤其是在当今信息爆炸的社会中，网络舆情监测已成为企业和组织必不可少的必备技术。
通过网络舆情监测，企业和组织可以及时了解自己的形象和声誉，及时预警和应对危机事件，以及了解竞争对手的市场动态。
常见的网络舆情监测工具包括舆情分析和舆情监测。
4. 数据挖掘和分析数据挖掘和分析是通过发现和提取隐含的模式和知识，从大规模数据集中发现新的见解和技术。
互联网数据分析
互联网数据分析互联网数据分析是指通过收集、整理、分析大量的互联网数据，从中获取有价值的信息和洞察力，并运用这些信息为决策和业务发展提供支持。
随着互联网的迅猛发展，数据已经成为企业决策的重要依据，而互联网数据分析则是解读和利用这些数据的关键工具。
一、互联网数据的来源互联网数据的来源十分广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 网络行为数据：包括用户搜索关键词、点击广告、浏览网页、购物记录等，可通过网站分析工具等收集。
2. 社交媒体数据：包括用户在社交平台上的发布内容、评论、转发等，可通过API接口获取。
3. 移动应用数据：包括用户在移动应用内的行为数据，如使用时间、地理位置等，可通过SDK等手段收集。
4. 传感器数据：如智能设备产生的温度、湿度、光线等数据，可通过物联网设备采集。
二、互联网数据分析的意义互联网数据分析对于企业的决策和发展具有重要的意义：1. 发现用户需求：通过分析用户行为数据，可以了解用户的偏好、需求和购物习惯，帮助企业不断优化产品和服务，提高用户满意度。
2. 提升营销效果：通过分析广告点击率、转化率等数据，可以优化广告投放策略，提高广告的曝光率和转化率，达到更好的营销效果。
3. 优化运营流程：通过分析用户行为数据和订单数据，可以发现运营流程中存在的问题和瓶颈，从而采取相应的措施进行优化，提高运营效率。
4. 预测市场趋势：通过分析市场数据和竞争对手数据，可以预测市场的变化和趋势，为企业的产品研发和市场拓展提供决策参考。
三、互联网数据分析的方法互联网数据分析的方法主要包括以下几种：1. 描述性分析：通过统计和描述数据的特征和规律，了解数据的基本情况，如用户的年龄分布、购买金额的分布等。
2. 关联性分析：通过分析不同变量之间的相关性，了解它们之间的关系和影响程度，如用户的购买行为与广告点击次数之间的相关性等。
3. 预测性分析：通过建立模型，预测未来的趋势和结果，如销售额的预测、用户购买意愿的预测等。
互联网数据分析的重要性与方法
互联网数据分析的重要性与方法互联网的快速发展和普及，使得大量的数据被产生和存储。
这些数据蕴含着巨大的价值，可以帮助企业和组织做出更明智的决策。
互联网数据分析就是通过对这些数据进行收集、整理、分析和解读，从中发现有价值的信息和趋势，为企业和组织提供决策支持。
本文将探讨互联网数据分析的重要性以及常用的方法。
一、互联网数据分析的重要性1. 提供客观的决策依据互联网数据分析可以帮助企业和组织基于客观的数据进行决策，避免主观臆断和盲目决策。
通过对大量的数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策者提供客观的依据。
2. 发现市场机会和潜在需求互联网数据分析可以帮助企业和组织发现市场机会和潜在需求。
通过对用户行为和偏好的分析，可以了解用户的需求和喜好，从而开发出更符合市场需求的产品和服务。
3. 提高运营效率和降低成本互联网数据分析可以帮助企业和组织提高运营效率和降低成本。
通过对运营数据的分析，可以发现运营过程中的瓶颈和问题，并采取相应的措施进行优化，从而提高运营效率。
同时，通过对成本数据的分析，可以找到成本的主要来源，并采取相应的措施进行降低。
4. 改善用户体验和增强用户粘性互联网数据分析可以帮助企业和组织改善用户体验和增强用户粘性。
通过对用户行为和反馈的分析，可以了解用户的需求和痛点，从而改进产品和服务，提升用户体验。
同时，通过对用户行为的分析，可以发现用户的偏好和习惯，从而进行个性化推荐和定制化服务，增强用户粘性。
二、互联网数据分析的方法1. 数据收集互联网数据分析的第一步是数据收集。
数据可以来自于多个渠道，包括网站、移动应用、社交媒体等。
常用的数据收集方法包括网站分析工具、数据采集工具、调查问卷等。
2. 数据整理数据收集后，需要对数据进行整理和清洗，以便后续的分析。
数据整理包括数据清洗、数据转换、数据合并等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析数据整理完成后，可以进行数据分析。
数据分析可以采用多种方法，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
互联网数据分析师岗位职责
互联网数据分析师岗位职责互联网数据分析师工作的核心是对互联网数据的挖掘分析，为企业制定科学的数据决策提供技术支持和服务。
这一工作需要掌握扎实的统计学、数据分析知识和丰富的互联网行业经验。
一、数据采集互联网数据分析师需要负责对企业各个业务线的数据进行采集，监控数据的完整性、准确性和时效性，确保数据来源的真实性。
采集的数据包括用户数据、交易数据、页面数据等。
二、数据处理采集到的原始数据需要进行预处理和加工，包括数据清洗、去重、格式化等工作，使之更具可读性和规范性。
此外，还需要进行数据抽样和分析，对不同指标进行统计和分析，为企业的数据决策提供支持。
三、数据分析数据分析是互联网数据分析师的核心工作。
分析主要分为定性分析和定量分析两种方法。
定性分析主要是通过对各类数据进行观察、感性分析，获取信息以及发现问题；而定量分析则是根据数据量化分析，获得数据间的关联性和趋势性，进行数据建模，最终制定数据决策。
四、数据报告互联网数据分析师还需要制作数据报告，将数据分析的结论转化成可操作行的决策和建议。
数据报告质量和准确性至关重要，决策者需要以此为指导明确公司战略和具体业务方向，提升企业利润和核心竞争力。
五、数据仪表盘随着企业内部数据多样化和规模化的发展，数据仪表盘被越来越多地应用。
互联网数据分析师需要根据企业业务特点和需求，制作数据仪表盘，并对其进行维护和优化，为企业决策层提供及时、准确的数据支持。
综上所述，互联网数据分析师是企业数据决策的重要工作岗位，需要拥有扎实的数据分析技能、较强的业务敏感度及独立思考能力。
要时刻关注数据分析和挖掘的最新技术和方法，不断提升自己的专业素质和能力。
互联网数据分析最常见的12个指标看完我收藏了
互联网数据分析最常见的12个指标看完我收藏了互联网数据分析是通过对互联网上产生的各种数据进行收集、整理、分析和应用，以便更好地理解用户行为、优化产品设计和提升营销效果。
在数据分析中，常常使用一些指标来衡量和评估不同方面的数据，以便为决策提供依据。
以下是互联网数据分析中最常见的12个指标：1. 访问量（Visits）：指一段时间内网站或应用的访问次数。
通过掌握访问量，可以了解用户的兴趣和活跃度，并为流量统计和广告投放提供参考。
2. 独立访客（Unique Visitors）：指一段时间内访问网站或应用的不同个体用户的数量。
独立访客可以用来估计网站或应用的用户规模，为广告定价和用户行为分析提供依据。
4. 平均访问时长（Average Visit Duration）：指用户在网站或应用上平均停留的时间。
通过了解平均访问时长，可以评估用户对网站或应用内容的兴趣程度，并为提升用户粘性和转化率提供参考。
5. 页面停留率（Bounce Rate）：指用户只浏览了一个页面就离开的比例。
页面停留率可以用来衡量网站或应用的吸引力和用户体验，较高的页面停留率可能表示页面内容不合适或加载速度慢。
6. 转化率（Conversion Rate）：指用户从普通访问者转化为完成其中一种目标行为（如注册、购买等）的比例。
通过了解转化率，可以评估网站或应用的商业价值和优化转化路径。
7. 活跃用户（Active Users）：指一段时间内使用网站或应用的用户数。
活跃用户可以用来监测网站或应用的用户粘性和忠诚度，为用户留存策略和用户行为分析提供参考。
8. 受众分析（Audience Analysis）：通过对用户属性和行为数据的分析，了解目标用户的特征和兴趣，为定向广告和用户个性化推荐提供依据。
9. 引擎流量（Search Engine Traffic）：指通过引擎引导到网站或应用的用户访问量。
通过了解引擎流量，可以评估SEO效果和优化关键词策略。
互联网行业数据分析
互联网行业数据分析当今社会，互联网已成为人们日常生活的一部分。
随着互联网的快速发展，越来越多的公司和组织开始关注互联网数据分析。
互联网行业数据分析的目的是通过对各种数据的收集和分析，为企业决策提供重要的依据。
1. 数据收集在进行互联网行业数据分析之前，首先需要进行数据的收集。
互联网行业的数据来源多种多样，包括用户的行为数据、产品销售数据、市场竞争数据等。
这些数据可以通过各种方式收集，如网站统计工具、调查问卷、社交媒体分析等。
数据的收集要确保准确性和全面性，以提供可靠的数据基础。
2. 数据清洗收集到的数据往往存在噪音和缺失值，需要进行数据清洗。
数据清洗包括去除异常值、处理缺失值、去除重复数据等操作。
通过数据清洗，可以确保数据的准确性和有效性，为后续的数据分析工作做好准备。
3. 数据分析数据分析是互联网行业数据分析的核心部分。
在数据分析过程中，可以使用统计学、数据挖掘和机器学习等技术手段，发现数据中的潜在规律和趋势。
根据企业的具体需求，可以进行用户行为分析、市场份额分析、竞争分析等。
通过数据分析，可以揭示隐藏在数据背后的商业洞察，为企业决策提供依据。
4. 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图形等形式展示出来，让用户能够直观地理解数据。
通过数据可视化，可以更好地传达数据的意义和价值，帮助用户做出更准确的决策。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
数据可视化还可以提高数据分析的效率，帮助人们更快地发现数据中的模式和趋势。
5. 持续优化互联网行业的数据分析是一个持续优化的过程。
随着时间的推移，数据分析的结果可能会发生变化，需要及时对分析方法进行调整和优化。
此外，不断追踪和监测数据的变化也是很重要的。
只有不断地进行数据分析和优化，才能更好地应对互联网行业的挑战和机遇。
结论：互联网行业数据分析是一项重要的工作，能够为企业决策提供科学依据。
通过数据的收集、清洗、分析和可视化，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、优化营销策略等。
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互联网：需要关注哪些数据，什么数据得出什么结论，最后有什么改进，ip、pv、用户行为等B2c数据分析指标：b2c站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。
常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。
一、网站分析的内容指标转换率Take Rates (Conversions Rates)计算公式：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指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
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。
指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。
绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。
需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。
积极访问者比率Heavy User Share计算公式：积极用户比率＝访问超过１１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指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。
如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。
忠实访问者比率Committed Visitor Share计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，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。
指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。
同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。
忠实访问者指数Committed Visitor Index计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。
指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。
通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。
忠实访问者量Committed Visitor V olume计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。
如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸引了错误的访问者，这些访问者没有啥价值，他们仅仅看一眼你的网页就离开了。
这是你应该考虑是否广告的词语产生了误解。
访问者参与指数Visitor Engagement Index计算公式：访问者参与指数＝总访问数／独立访问者数指标意义：这个指标是每个访问者的平均会话(session)，代表着部分访问者的多次访问的趋势。
指标用法：与回访者比率不同，这个指标代表着回访者的强烈度，如果有一个非常正确的目标受众不断的回访网站，这个指数将大大高于１；如果没有回访者，指数将趋近于１，意味着每一个访问者都有一个新的会话。
这个指数的高低取决于网站的目标，大部分的内容型和商业性的网站都希望每个访问者在每周／每月有多个会话(session)；客户服务尤其是投诉之类的页面或网站则希望这个指数尽可能地接近于１。
回弹率（所有页面）Reject Rate／Bounce Rate计算公式：回弹率（所有页面）＝单页面访问数／总访问数指标意义：代表着访问者看到的仅有的一页的比率指标意义：这个指标对于最高的进入页面有很重要的意义，因为流量就是从这些页面产生的，当你对网站的导航或布局设计进行调整时尤其要注意到这个参数。
总而你是希望这个比率不断地下降。
回弹率（首页）Reject Rate／Bounce Rate计算公式：回弹率（首页）＝仅仅访问首页的访问数／所有从首页开始的访问数指标意义：这个指标代表所有从首页开始的访问者中仅仅看了首页的访问者比率指标意义：这个指标是所有内容型指标中最重要的一个，通常我们认为首页是最高的进入页面（当然，如果你的网站有其他更高的进入页面，那么也应该把它加入到追踪的目标中）。
对任意一个网站，我们可以想象，如果访问者对首页或最常见的进入页面都是一掠而过，说明网站在某一方面有问题。
如果针对的目标市场是正确的，说明是访问者不能找到他想要的东西，或者是网页的设计上有问题（包括页面布局、网速、链接的文字等等）；如果网站设计是可行易用的，网站的内容可以很容易地找到，那么问题可能出在访问者的质量上，即市场问题。
浏览用户比率Scanning Visitor Share计算公式：浏览用户比率＝少于１分钟的访问者数／总访问数指标意义：这个指标一定程度上衡量网页的吸引程度。
指标用法：大部分的网站都希望访问者停留超过一分钟，如果这个指标的值太高，那么就应该考虑一下网页的内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
浏览用户指数Scanning Visitor Index计算公式：浏览用户指数＝少于１分钟的访问页面数／少于１分钟的访问者数指标意义：一分钟内的访问者平均访问页数指标用法：这个指数也接近于１，说明访问者对网站越没兴趣，他们仅仅是瞄一眼就离开了。
这也许是导航的问题，如果你对导航系统进行了显著的改进，应该可以看到这个指数在上升；如果指数还是下降，应该是网站的目标市场及使用功能有问题，应该着手解决。
将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用，可以看出用户是在浏览有用的信息还是厌烦而离开。
浏览用户量Scanning Visitor V olume计算公式：浏览用户量＝少于１分钟的浏览页数／所有浏览页数指标意义：在一分钟内完成的访问页面数的比率指标用法：根据网站的目标的不同，这个指标的高低有不同的要求，大部分的网站希望这个指标降低。
如果是搞广告驱动的网站，这个指标太高对于长期的目标是不利的，因为这意味着尽管你通过广告吸引了许多的访问者，产生很高的访问页数，但是访问者的质量却是不高的，所能带来的收益也就会受到影响。
二、网站分析的商业指标平均订货额Average Order Amount (AOA)计算公式：平均订货额＝总销售额／总订货数指标意义：用来衡量网站销售状况的好坏指标用法：将网站的访问者转化为买家当然是很重要的，同样重要的是激励买家在每次访问是购买更多的产品。
跟踪这个指标可以找到更好的改进方法。
转化率Conversion Rate (CR)计算公式：转化率＝总订货数／总访问量指标意义：这是一个比较重要的指标，衡量网站的对每个访问者的销售情况指标用法：通过这个指标你可以看到即使一些微小的变化都可能给网站的收入带来巨大的变化。
如果你还能够区分出新、旧访问者所产生的订单，那么就可以细化这个指标，对新旧客户进行分别的统计。
每访问者销售额Sales Per Visit (SPV)计算公式：每访问者销售额＝总销售额／总访问数指标意义：这个指标也是用来衡量网站的市场效率指标用法：这个指标和转化率差不多，只是表现形式不同。
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指标用法：每笔订单的营销成本对于网站的盈利和现金流都是非常关键的。
营销成本的计算各人有不同的标准，有些把全年的网站营运费用摊入到每月的成本中，有些则不这么做，关键要看那种最适合自己的情况。
如果能够在不增加市场营销成本的情况下提高转化率，这个指标就应该会下降。
再订货率Repeat Order Rate (ROR)计算公式：再订货率＝现有客户订单数／总订单数指标意义：用来衡量网站对客户的吸引力指标用法：这个指标的高低和客户服务有很大关系，只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
单个访问者成本Cost Per Visit (CPV)计算公式：单个访问者成本＝市场营销费用／总访问数指标意义：用来衡量网站的流量成本指标用法：这个指标衡量的是你的市场效率，目标是要降低这个指标而提高SPV，为此要将无效的市场营销费用削减，增加有效的市场投入。
订单获取差额Order Acquisition Gap (OAG)计算公式：订单获取差额＝单个访问者成本(CPV)－单笔订单成本(CPO)指标意义：这是一个衡量市场效率的指标，代表着网站所带来的访问者和转化的访问者之间的差异指标用法：指标的值应是一个负值，这是一个测量从非访问者中获得客户的成本。
有两种方法来降低这个差额，当你增强了网站的销售能力，CPO就会下降，这个差额就会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强；同样的，CPV可能升高而CPO保持不变或降低，这个差额也会缩小，表明网站所吸引的流量都具有较高的转化率，这种情形通常发生在启用了PPC(pay per click)的计划。
订单获取率Order Acquisition Ratio (OAR)计算公式：订单获取率＝单笔订单成本(CPO)／单个访问者成本(CPV)指标意义：用另一种形式来体现市场效率指标用法：用比率的形式往往比较容易为管理阶层所理解，尤其是财务人员。
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指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣的，代表了你花了多少钱来赚多少钱。
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指标用法：比较你的广告的回报率，应该把钱分配给有最高回报率的广告，但是这个回报率应当要有时间段的限制，比如“２５％RIO/每周”和“２５％RIO／每年”是有很大差别的。