电商数据分析常用指标资料讲解
电商网站数据分析常用指标
分类：数据分析2011-08-16 23:44 101 人阅读评论(0)收藏举报
一、网站分析的内容指标
转换率TakeRates ( Conversion sRates )
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RepeatVisitor 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, 的内容使
你的网站是否有令人感兴趣
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HeavyUser 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：衡量有多少访冋者是对网站的内容咼度的兴趣
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2 0页以上的才算是积极的访问者。
忠实访问者比率CommittedVisitor 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CommittedVisitor In dex
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CommittedVisitor Volume
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1 0 0 0 0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VisitorE ngageme nt In dex
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）RejectRate / BounceRate
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）RejectRate / BounceRate
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Sea nnin gVisitor 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Sea nnin gVisitor In dex
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Scannin gVisitor Volume
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
这个指标的高低有不同的要求， 大部分的网站希望这个
这个指标太高对于长期的目标是不利的， 因为这意味
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 AverageOrder 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 Con versio nRate (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 SalesPer 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 Costper Order (CPO ) 计算公式：单笔订单成本=总的市场营销开支/总订货数
指标用法：根据网站的目标的不同， 指标降低。如果是搞广告驱动的网站， 着尽管你通过广告吸引了许多的访问者,
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RepeatOrder 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CostPer 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OrderAcquisition 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 （payper click ）的计划。
订单获取率OrderAcquisition 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Contributionper 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 In vestme nt ( 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咼回报率的广告，但是这个回报率应当要有时间段的限制，比如’2 5% RIO/每周”和’2 5% RIO /每年”是有很大差别的。
各大电商平台优缺点分析
各大互联网电商平台优缺点分析 现在互联网电子商务很火爆，面对新出现的千千万万个交易平台，很多卖家和买家都有些选择困难症。一些人想在专业的网站上卖东西，又担心客户资源不够多；另一些人积聚在大型互联网平台上，投入了很多推广和广告费用，交易成果也不是那么的满意。那么，针对不同的产品到底该在那儿操作买卖活动呢？今天笔者就借此总结一下一些B2B和B2C、O2O平台的特点。 1、16988农产品集购网 16988农产品集购网精心打造中国国内首家大宗农产品交易平台。16988农产品集购网主要是针对大宗农产品的采购、投资进行服务。在16988农产品集购网上，用户能够获得客户资源、产品销售渠道、以及价格资讯。通过对农产品数据的分析，提供增值服务，从而让农产品交易市场透明化、信息化。16988 农产品集购网的功能有：现货交易，资讯平台，供应链融资，监管物流平台，大数据平台，第四方物流服务。 优点：拥有农业数据研究基础，提供供应链融资。 缺点：16988农产品集购网专做白糖这一个产品，其他的农产品还处于筹备阶段。 2、阿里巴巴 阿里巴巴是一个比较综合的交易平台。在业界，阿里巴巴还是有一定的知名度，很多厂家都会选择在阿里巴巴上买卖货物。不论是平台的推广，还是品牌都是相当不错的。很多淘宝店铺商家都会在阿里巴巴上选择货源，而且一件代发，让很多潜在的淘宝用户也会光顾。 优点：知名度高，品牌多，拥有海量客户资源。 缺点：对厂家资质审核度不高，假冒伪劣产品较多 3、淘宝
目前是中国购物网站中成交量最高的一个网站。淘宝网拥有过亿用户，而且开通了海外淘等一系列便民购物服务。淘宝拥有支付宝支付功能，并推出多种消费活动，吸引大量年轻人消费。淘宝的便捷、自由、丰富，让它成为电商中的佼佼者。 优点：买卖环节简单，忠实客户多 缺点：商品质量无法保证，商品特色不明显 4、京东 京东以家电产品为主，而且拥有独立的物流。在产品的价格和运输条件上，优势突出。京东是一个典型的B2C电商平台，是企业和个人之间的交易，缩短了产品的交易环节，因此，价格优势是京东的一大竞争力。目前京东逐渐从家电领域突围，涉足服装、图书、农产品等。 优点：物流独立，运输时间块；价格便宜 缺点：商品质量参差不齐。 5、聚美优品 聚美优品也是一个B2C电商平台，是一个专做化妆品的电商平台。对于卖家来说，聚美优品拥有大量忠实粉丝。受到品牌营销文化的影响，尤其是品牌领导人个人魅力的营销影响，忠实的女粉丝比较多，客户资源丰富。对于买家来说，琳琅满目的化妆品，便宜的价格，值得尝试。 优点：品种丰富、价格便宜、偶像效应 缺点：假货难以保证。
电商数据分析案例
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。 点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类
了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；
4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
运营数据分析指标
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
电商运营大数据分析
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
各大知名电商平台VS入驻费用对比分析
各大知名电商平台VS 入驻费用对比分析 序号 电商名 保证金（元） 年费（元） 服务费率 其他收费项目 入驻资质要求 主营/特色项目 回款周期 基本折扣软件、窗口、推荐软件 10元/月 身份证正反面 店铺模板30-200元/月 官方数据魔方36000元/年 手持身份证相片 手持当地当时报纸相片 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 1 淘宝 10000 30 / 15天 广告费用直通车钻石展位等价位 一个支付宝账号 更高 基本折扣软件、窗口、推荐软件 TM 级 100000 10元/月 注册资本500000元及以上 R 级 医药/医疗 300000 新车/二手车 100000 50000 店铺模板30-200元/月 官方数据魔方36000元/年 公司7证齐全 化妆品食品等类目要有相应 广告费用直通车钻石展位等价位 的前置许可证 2 3 天猫 京东 30000/60000 5% 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 15天 15天 注册资本500000元及以上 公司7证齐全 化妆品食品等类目要有相应 的前置许可证 10000-100000 6000 12% 广告展位价格更高 公司资质 4 5 6 7 8 9 唯品会 当当网 10000-100000 10000-50000 0 0 30% 5% / / / / / / 7证齐全 优先能开具增值税发票 国内外一二线品牌清理库存专用 模仿唯品会经营，取名尾品汇 类似网上超市 3个月 1个月 15天 公司资质 7证齐全 6000-30000 注册资本500000元及以上 公司7证齐 一号店 8880 2%-6% 4%-15% 30% 公司资质 7证齐全 亚马逊 提供入仓送服务 15天 聚美优品 阿里巴巴 10000-50000 30% 0 注册资本500000元及以上 3688元购买1年诚信通 主营化妆品/化妆工具 批发 15天 1个月
电商运营指标体系
电商运营指标体系 电商数据运营指标体系 本文主要介绍了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、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。 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、网站流量类指标、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 o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。 o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。 o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 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o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 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），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。 o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。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 o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）。 o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2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的
电商数据分析基础知识.doc
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
简单实用的电商数据分析方法论
简单实用的电商数据分析方法论 导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 一、对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。 所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑： 最近10周的周六成交额趋势 如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限） 横向对比 例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？ 当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。 也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。 再举一个更常见的例子： 假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？
高手告诉你如何电商数据分析
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
电商数据分析常用指标资料讲解
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 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RepeatVisitor 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HeavyUser 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CommittedVisitor 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CommittedVisitor 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CommittedVisitor Volume 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
电商部运营方案
电商部运营方案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
电商部运营方案 目录 一团队架构
二绩效考核 三平台分析 四产品分析 五竞争分析 六推广分析 一团队架构 前期人员配置一个岗位一个人：负责人一位，运营一位，美工一位，平台对接兼客服一位（运营过程中可酌情加人）。 1 负责人 工作职责 1、负责平台内产品整体规划和运营策略的制定及执行。 2、负责制定月运营、季度运营计划。
3、整理产品运营数据，并定期收集分析同类竞品情报。完成活动的策划执行，并做好跟踪记录。 4、负责和运营方的有效沟通，调动各种资源，促进公司产品和运营方的联合推广，以提高公司产品的市场知名度和销量。 5、负责及时处理产品运营过程中遇到的各种正负面事件。 6、跟踪运营推广效果，分析数据并反馈，分享推广经验。 7、挖掘和分析目标用户使用习惯、情感及体验感受。 8、分析平台产品运营数据，根据分析结果不断优化运营方案。 9、负责团队的建设和管理。 10、部门间的有效沟通和配合工作。 2 运营（以前工作的同事：人品、工作能力突出） 工作职责 1、深入了解产品与行业，制定适应公司发展战略的计划。 2、根据公司的产品，寻找有利于产品销售的资源。 3、与平台保持良好的沟通合作关系。 4、对推广数据进行分析，有针对性的调整推广策略，提高销量。 5、想尽一切办法引流。 6、有判断力，对热点事件能分析，知道如何借势。 7、完成负责人制定的销售目标。 3 美工 工作职责 1、负责页面整体美工创意，设计。 2、负责产品活动宣传等图片设计。 3、负责各种产品素材的整理收集。 4 平台对接兼客服 工作职责 1、与平台对接人员保持良好的沟通。 2、负责产品销售的客服工作。 二绩效考核 1 负责人 背负团队整体KPI指标，如运营数据指标，销售数据指标，如何将团队的指标合理的分配到每周每日每一个人。 2 运营
中国电商行业大数据分析报告
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点
女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
2017年互联网+电商用户大数据分析报告
说明 报告介绍分析： ?分析店铺的整体运营状况； ?分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异； ?客户属性特征分析 ?客户消费行为分析 目的： ?为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状； ?了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据； ?提供个性化的实施建议； 数据来源 ?订单数据 ?客户数据 ?外部数据 ?行业数据 订单样本 ?XXX专卖店 ?自：2012-8-10 到 2015-4-30，状态为交 易成功的订单 极值处理 ?剔除客单价＞2000元的订 单 ?剔除客单价＜10元的订单 ?剔除批发商：购买次数大于 50次 订单处理方式 ?同一客户一天内多比订单默 认合并为一笔订单 备注信息：
3.如何实施？ 2.客户特征表现？ 1.整体现状？ ?购物体验 ? 深入客户关系管理 ?客户属性特征 ?消费行为特征 ?个性化实施方案
?1.1 购物体验 DSR评分 ?1.2 深入客户关系管理 1.2.1 年滚动趋势 1.2.2 月滚动趋势 一、购物体验现状
1.1 DSR动态评分 ?DSR评分不错，尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。 ?提升DSR的其他方案： ?客服专业性服务及客户信息收集； ?批量进行（利用订单中心）：个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等； ?个性化进行：物流跟进、退款跟进、评价跟进等 ?但是整体的退款率非常大！！！
1.2.1 年滚动趋势：活跃客户0%1%2%3%4%5%6%7%0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃销售额与回头客概览 年滚动销售额回头客销售额占比0% 1%2%3%4%5% 2 4 68101214201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃客户数与回头客概览 年滚动活跃客户数 年滚动回头客比例**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308?整体销售额呈现一定的稳定增长趋势；?回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势，目前占到6%，低于行业均值，需后续加强老客户的维护。?整体客户数同销售额类似，呈现一定的稳定增长态势； ?相比而言，老客户的客单价高于新客户。 ?但是目前的整体现状仍需改进。
从历年双十一数据看电子商务发展
从历年双十一数据看电子商务的发展 课程：电子商务 专业：会计 姓名：某某 学号：******
摘要：2016年双十一购物狂欢节结束，电商销售数据对比本文通过历年双十一电商销售的数据对比，从历年双十一购物狂欢节电商的销售额、消费群体、热门行业、物流运输等方面综合分析了电商所面临的问题及可行的解决办法，概括总结了未来电商的发展趋势。 关键词：双十一，电商，销售额，发展趋势 目录： 一．数据分析 1. 销售额与增长率分析 1.1问题 1.2分析 1.3解决 2.物流运输 2.1问题 2.2分析 2.3解决 二．问题分析 三．结论 参考文献
一．数据分析
表1 数据来源： 销售额——中国网 双十一销售额占社会消费品零售额比例——中商产业研究院 物流订单量——CN人才网、国家邮政局 1．历年双十一销售额与增长率分析 图1-1 1.1 问题 从图1-1可以看出，2009年起至今，双十一电商的销售额都在呈增长趋势，2009年到2010年销售额增长率大幅度提升，2010年到2016年双十一电商销售额增长率逐渐放缓。 1.2 分析
2009年至今，随着电子技术的发展，由表1双十一销售额占社会消费品零售额比例可以看出，电商的接受度逐渐增强，人们的电商平台购买力逐渐增强。 2009年到2010年双十一电商购物狂欢节这个概念刚刚出现在人们眼前，由于人们的好奇心理等原因，销售额增长率大幅上升之后，出现转折点。 2010年到2016年，虽然销售额仍在增长，但增速放缓，说明电商平台购买力已逐渐饱和。人们虽然愈加依赖电商的消费方式，但是随着大家已经完全接受电商平台双十一促销的方式，双十一购物狂欢节的短期性、产品的时效性等特点，决定了人们的消费数额增长速度逐渐放缓，人们不会再盲从地大量消费，购买囤货，而是在双十一理性消费。 2.物流 图1-2 2.1 问题 由图1-2可看出双十一购物狂欢节物流订单量大幅增长，且增长率逐渐增大。 2.2 分析 由表一可得知，近年来随着双十一销售额的不断增长，快递订单量也大幅度增长，物流的压力越来越重。根据国家邮政局监测数据显
电商运营中的几组关键数据
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。 一、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，这其中会记录一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。但是假如说两台机器访问而使用的是同一个IP,那么只能算是一个IP的访问。 IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。UV 大于IP,这种情况就是在网吧、学校、公司等，公用相间IP的场所中不同的用户，或者多种不同浏览器访问您的网站，那么UV数会大于IP数。UV小于IP,在家庭中大多数电脑使用ADSL拨号上网，所以同一个用户在家里不同时间访问您的网站时，IP可能会不同，因为它会根据时间变动lP,即动态的IP地址，但是实际访客数唯—，便会出现UV数小于IP数。 4.VV（VisitView）访客的访问次数 记录所有访客一天内访问了多少次您的网站，当访客完成浏览并
电商运营数据分析专用术语关键词解释
电商运营须知的常用术业关键词大全 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。 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浏览量和访客数的比值越大，说明用户在卖家店铺中查看的页面数越多。如果此比值较小，卖家可以考虑增加一下各种宝贝间的关联，或对宝贝分类重新进行调整，以吸引用户对店铺中其他宝贝的关注。 回头率：指回头客占店铺总访客数的百分比。 回头率越高，说明您的店铺或宝贝受欢迎程度越高，访客的忠实度越高。若该指标不高，您可以考虑改善您的产品质量、售后服务或者增加用户交流。 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。注：该指标不显示今日数据，只能提供昨天及以前的数据。最近7天、最近30天等数据则是计算前6天或前29天数据。 该指标可以直接体现出您的店铺页面是否有足够的吸引力让访客深入访问下去。跳失率的数值越小代表店铺或宝贝越可能受欢迎，买家更愿意访问更多的页面，反之数值越大说明越不受欢迎。 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“—”）。 时间越长，说明店铺内容越吸引买家；若时间很短，卖家可以考虑调整店铺内容，或进行装修等等。 搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。 搜索次数越高说明该关键词或价格区间的被关注度越高，该指数可以帮助卖家优化店铺相关页面关键词，提高搜索相关度，以增加流量。 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）。 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。浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 全店成交转化率：即全店成交转化率=成交用户数/访客数。单日“全店成交转化率” 指单日成交用户数占访客数的百分比。 通常情况下，有助于提高全店成交转化率的因素有： 1）宝贝（时令宝贝）图文细节有吸引力； 2）相比同类宝贝，价格、运费便宜； 3）相比同类宝贝，店铺信用等级较高、客服服务到位、买家评价较好； 4）店铺装修、页面布局较好。 建议卖家根据全店成交转化率的变化趋势，对应以上各因素调整相应的店铺优化策略。 全店转化率均值：指所选择的某个时间段，全店成交转化率日数据的平均值。如【月报】中，
运营必备的 15 个数据分析方法
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
电商销售运营分析总结
电商销售运营分析总结 一、大数据（摘录淘宝） 从淘宝旅游类目成交中分析，15年比14年的成交有所下降。并且下降点接近一半，14年成交占比达到类目3%，15年1月仅为类目1.75%，数据下降较为明显，且15年数据仅比13年上升0.27%，13年成交占比1.48%。 从大环境数据当中可以评估，国内游轮1月份的销售在整个旅游大类目下并不太理想，仅仅和13年的水平相当。 二、数据分析 本月总体销售791人，其中自营337人，同程429人，途牛25人。三峡常规航次的销售自营102人，同程41人，途牛16人。 自营数据分析，本月销售量比14年增长240%，14年1月仅收客31人，自营数据增长明显。 整体运营分析，1月份参与淘宝活动4次，其中大型活动1次，并通过网络宣传、官网引流在流量及访客方面获得了极大的支持。平均日浏览量达到3108次，日访客达到
2068人，日均回访率7.01%，日均成交转化率为0.21%，用户平均访问深度为1，人均页面停留时间达到182秒的均值。 三、问题分析 从一月份的整体数据中来看，获得该成绩并不令人惊喜，从整体的运营来看，仍然有较多问题有待解决： 1、优化工作不够 从数据中分析，本月淘宝自然搜索流量仅为24.52，商城自然搜索量15.58，每日自然搜索流量为40次，从正常的量来分析，该数据明显不够支撑店铺的正常发展，在宝贝标题优化、排期优化工作明显做得不到位。 2、引导工作不佳 在导航及抬头的引导工作，以及宝贝详情页的引导工作不够，从数据中分析，每日首页访客量仅为47次，占比2.27%，用户访问深度仅为1，首页作为信息量最为庞大的页面，应当重点引导，宝贝页面的关联营销，活动页面的引导均可以大大提升访问深度及点击次数。 3、吸引度待提升
运营月报模板
运营月报 概述： 一、新项目数据（新项目成立初期统计，项目上线3-6个月后可删除） 1、销售需求（需判断是否合理） 2、车联生产数据分析 3、车厂组装数据分析 4、经销商/4s店入库数据分析 二、运营数据（根据不同的项目分析不同的数据） 1、互联数据分析 1.1、车上车下数据分析 1.2、Usb连接数据分析 1.3、消息/广告统计分析 1.4、车辆使用数据分析 2、功能/应用数据分析 、第三方应用数据分析 、总服务量和内容统计分析 、救援服务数量和内容分析 。 。 。 。 。 三、重点售后反馈、用户反馈 1、用户反馈率分析 2、根据反馈分析产品问题，推动产品找到问题原因和解决方案
详情： 一、新项目数据（产品上线三至六个月后可以取消） 本月产品生产出3000台设备，车厂装车2000台，经销商入库2000台。其中生产数据比上月降低500台，车厂装车比上月增长1000台，经销商入库比上月增长500台。（如和上月对比不能产出有效分析，可以和上一个新项目的同周期进行对比，数据整体稳定。（如有大幅度升降，可适当分析） 图表： 二、运营数据 以基本数据举例： 、用户登陆注册统计。（人数过多可使用百分比，数据升降幅度过大需进行分析）
本月总用户量为800人，比上月（750人）增长5人。 本月注册用户量为500人，比上月（400人）增长100人。 本月游客数量为300人，比上月（200人）增长100人。 本月登陆用户数量为100人，比上月（50人）增长50人。 整体数据处于上升趋势。目前500人的注册用户中，登陆用户至于100人，运营计划下月将对此现象进行调研分析，提升注册用户的登陆量。 图表： Top10排名举例： 地域排名总用 户量 具体 数据 注册用 户量 具体 数据 游客 数量 具体 数据 登陆 数量 具体 数据 申请过服务的 用户数量 具体 数据 第一北京500上海500广州500北京500深圳500 第二上海400成都400郑州400广州400郑州400 第三广州300北京300北京300深圳300北京300 第四深圳200武汉200成都200成都200成都200 第五成都100南京100深圳100西安100上海100 用户基本信息。包括用户联系方式，性别，职业等基本信息，按照所有用户、注册成功的用户、产生过服务的用户三个维度导出数据即可。 举例： 联系方式性别地址职业车型注册时间 （没有注册显示无）申请的服务 （没有申请显示无）