【2017年整理】电子商务数据分析指标体系.doc

电商数据分析主要的指标 1、网站使用：PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等； 2、流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等； 3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等； 4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。 1、网站使用率：PV/UV、在线时间、跳失率、深度访问率。这是最基本的，每项提高都不容易，需要不断改进每个页面中，每一个发现问题的细节。就拿跳失率来说，高了肯定不是好事，但要知道问题出在哪里。在做活动或者上硬广的时候，跳失率会很高，意味着人群不精准，或者广告诉求和实际内容差距很大，或者本身页面有问题。 2、流量来源分析：监控各渠道转化率，针对不同的渠道，做有效地营销，UV 代表推广力度，转化率代表效果；转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果差不到哪去，广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。主要是给运营和推广部门做指导方向。3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、订单转化率、退货率由于用户下单和付款不一定会在同一天完成，这些数据每周汇总，每周数据一定是稳定的。重点指导运营内部的工作，如促销策略、定价策略、产品推广4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率。重复购买率提现的是电商的竞争力，绝对是内功。这包括知名度、口碑、客服、包装、发货等每个细节。没有好的重复购买率是没有任何前途的，所以很多大卖家投首页焦点广告，上硬广，就是获取用户第一次购买，从而获得长期的重复购买。否则花钱砸广告，就纯属烧钱行为。所以，我觉得运营核心工作，一方面就是做外功，提高转化率，获得消费者的第一次购买行为；另外一方面就是做内功，提高重复购买率。这B2C，真是算不上互联网行业，就是传统零售业换了一个平台，把原来从实体店卖东西，搬到了网上，减少了店面房租，增加了网上装修设计，消费者可以足不出户，享受当“上帝”的感觉！ 客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。先从整体上关注几个核心指标开始，在逐步分解到各个部分。核心指标：UV、转化率、客单价、毛利率、推广ROI、重复购买率在核心指标的基础上，逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做详细指标；同时在内部运营绩效方面进行监控：客服、商品、仓储物流等..我认为最核心的是这三类数据：流量漏斗模型，转化率，热力图运营层面分析UV，PV，转化率，购买率，等指标的走势情况和突变的原因。2.用户体验层面访客行为分析，用户粘度分析，看渠道可视化，回访客，点击热图。作者：李霄晨链接：/questionanswer来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 借用淘宝开直通车高手的一句话，没有数据支撑的推广是瞎推广！先做个最好的数据分析师，才能是最好的互联网推广！近期越来越多的朋友抱怨说店铺生意急转直下，求诊断、求分析。其实我能做的也微乎其微，只能从对方截图告诉我的一系列的数据指标中望闻问切，提供参考意见。时间久了，发现很多中小卖家对于淘宝数据分析还是会见不会看，会看不会用，这几天一直在和xx聊筹建一个全新的品牌，后面聊到数据分析，我说要做就做淘宝最好的数据分析。不然混淘宝，想开车，不会数据分析怎么行？一、为什么要数据分析，数据分析可以帮到你什么。先搞懂什么是数据分析，其定义是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据→信息→营销决策→销量。既然是决策支持，那么数据分析帮助我们发现问题、分析问题，并指导我们做出最佳营销决策决策。商场如战场，数据分析就是店铺商战中的雷达。数据分析的作用：分享线上活动成效、考核相关人员绩效（KPI）、监控推广的投入产出（ROI）、发现客服、营销等方面的问题、预测市场未来趋势、帮助改进网站UED。二、 数据分析：关于监控。很多人会说，不必录入监控啊，量子上面不都有记录吗？但是殊不知，录入和监控的过程其实就是分析的过程，往往做数据录入的人员是最清楚公司的整体的状况的人员。关于监控数据的来源工具，常用的也就那么几个：数据魔方、量子统计、推广后台、其他来源不多，但是用到精通、熟练，充分从数据中提取有用信息，需要花心思。用量子统计获取店铺自身的优劣势、用数据魔方纵观行业概况，从推广后台测评ROI，并从自身角度添加其他数据分析工具，最终有效结合起来，才算是知己知彼，胸中有丘壑。关于数据获取之后最关键的又算是数据模型的建立，这