电商运营数据六大指标

1. 电商运营数据六大指标

亲亲中午好哦，很高兴回答您的问题，电商运营数据六大指标如下：1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标【摘要】
电商运营数据六大指标【提问】
亲亲中午好哦，很高兴回答您的问题，电商运营数据六大指标如下：1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标【回答】

2. 电商运营数据分析指标有哪些?

1)总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。2)网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3)销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4)客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5)商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售。
6)市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7)风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8)市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。

3. 电商运营的五大关键数据指标

电商运营的五大关键数据指标
先来看一个例子。问：如果网站平均停留时间越长说明了什么问题?
对于同一种类型的网站或者同一个品类的电商网站，平均停留时间越高表示网站越有吸引力，换句话说，停留时间长短是衡量网站黏性的最重要的指标。不仅如此，停留时间与成交也有很强的正相关关系，如下图所示：
其实，平均停留时间对销售额有正面积极的作用力不仅被用在网上，在线下的传统零售行业也被运用的淋漓尽致，譬如增大商场货架的距离可以增加女性消费群体的逗留时间从而促进购买。当然，这里还牵涉到另外一个问题，就是增加货架距离固然可以提升销售额但是同时单位面积内销售产出有可能变小了，所以需要测算之后进行比较才能做出决策。同时，还要考虑定位问题和实际条件限制。
一、建立日常运营的数据指标的重要性
量化公司日常运营健康状态的指标簇，相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”)，通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上。所有的世界500强企业都有晴雨表体系，它有两方面作用：1)决策支持;2)考核业绩。
二、如何正确看待运营数据指标
在之前笔者关于讲解品牌的帖子，笔者曾多次这样比喻：通过数据指标判断一个网站是否健康就好比去医院体检，比如抽血化验，血小板总数丶白细胞总数丶红细胞压积容量丶淋巴细胞百分比丶粒细胞百分比等项目数据就类比于电商网站数据指标，通过指标就能判断网站是否运营良好，所以需要知道两类值：实际值和参考值。但是难点在于，如果没有足够的经验，往往很难将数据指标与背后的问题一一对应起来。
三、常见的日常运营指标有哪些
鉴于电商行业的格局，天猫和淘宝所占的市场份额目前领先的所以就以淘宝和天猫的数据指标为例，其它独立B2C商城数据指标可以适当比靠这些指标，基本上大同小异。
常见的指标，其意义也非常明朗，限于篇幅不再赘述，以上指标主要针对PC端，移动端可以参考上表进行相应合理取舍得出指标。另外，部分数据指标行业并没有严格和严谨的定义，多数是一家之言不足以作为通用标准，所以，一些指标是可以自定义的，只要在数据进行核对和比较时，务必清楚地知道数据得出的前提，或者说是口径。这里有四个指标需要特别解释下，大家可能稍微陌生一些。
第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;
第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数;
第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额。
第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：
(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?
(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?
(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?
(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?
这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。
四、“晴雨表”的作用
那么，建立晴雨表有何作用呢?不言而喻，作用是很大的，分为直接作用和间接作用。一方面，晴雨表可以作为数据存档的基本单元，方便及时调用;另一方面，可以自由抽取其中的关键性指标生成运营日报丶周报和月报等。建立晴雨表相对比较容易做到，但是解读晴雨表数据指标的能力就需要漫长经验的积累，否则无法看到数据背后所代表的业务状况。解读数据需要把控以下关键点：
(1)知道该指标的实际值和行业参考值。例如想知道店铺的转化率水准是怎样的，就必须了解行业TOP卖家的平均转化率数值。
(2)优先注意数据奇异点和数据拐点，突然变大或者变小的数据一定是受到外力的作用。例如给客户短信群发，应该在短信发出去之后极短的时间内便会出现流量拐点，如果没有出现相应的流量拐点表明短信通道没有发送出去(短信延迟)，或者客户对于长期的短信已经产生免疫的作用，抑或促销活动不能吸引到客户。
(3)数据要有对比，可以是同比，也可以是环比。
(4)选取合适的数据呈现形式。依据数据想要表达的意思选择相应的呈现方式非常重要，生动形象的数据展现形式能有助于快速抓住重点。
五、请大家一起来讨论下这些数据指标的变化代表的意义
关于数据解读，需要依靠某单个核心指标来解读，但是有时候也需要联合一组指标综合研判。笔者随机例举5个问题来讲解如何通过指标来解析数据背后的意义。请大家先把答案写在回复中。
1.对于网络女装品牌的估值应该看哪些指标?
2.如果收藏人数多但是成交人数少是什么原因?
3.翻页数(PV/UV)越大表示网站越好么?
4.回头率低一般是什么原因造成的?
5.某件商品销量下滑一般是什么原因?

4. 电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：
第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;
第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；
第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；
第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。
过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：
(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?
(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?
(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?
(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?
这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。

5. 电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：\x0d\x0a第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;\x0d\x0a第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；\x0d\x0a第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；\x0d\x0a第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。\x0d\x0a过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：\x0d\x0a(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?\x0d\x0a(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?\x0d\x0a(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?\x0d\x0a(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?\x0d\x0a这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。

6. 电商数据分析指标

你好，电商数据分析指标；主要分为8个类指标，即：总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。【摘要】
电商数据分析指标【提问】
你好，电商数据分析指标；主要分为8个类指标，即：总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。【回答】

7. 电商运营要关注哪些数据？

有一个经验性的数据常常被传统企业所忽略，那就是自公司开始做电商之后，线下的销售同比增长要达到10%。在做电商渠道的同时，扩大了品牌的线上知名度，从而导致线下的销量也增长了10%。与单纯的淘品牌不同，线下的市场是传统企业的根基，线下增长达到10%才是传统企业做电商比较健康的目标。例如一个传统企业是做服装行业的，其线下销售额已经达到1亿元，而线上的销售额是1000万元。在做电商的同时，该企业线下的销售额不仅不能减少，还需要增加10%，即这家企业因为做了电商，线下的销售额变成了1亿1千万元了传统企业做电商除需要有稳健的运营节奏之外，还需要有稳健的电商渠道布局，不要只依靠某一个电商平台，需要分散风险，均衡不同的电商渠道。我认为5：2：2：1的经营性数据比较符合目前传统企业成功转型电商的要求。这个经营性数据是指：50%的销售额在淘宝和天猫；20%的销售额在其他B2C平台；20%的销售额在网络分销渠道，网络分销不是企业自己做，而是交给代运营或者淘宝客等；最后的10%销售额来自于企业官网或者微商等移动电商渠道。中国的电商跟美国的电商是完全不一样的，在美国，电商80%的销量都来自自己的官网，用户要买产品都是到企业的官网买。但中国的情况比较特殊，许多传统企业大部分的电商销售额都来自于天猫、淘宝、京东这几个主流平台，而其他渠道则由于销售额不高而没有投入太多的资源建设，这种做法是有一定风险的。例如你将4000万元都投到淘宝、天猫上，如果淘宝、天猫发生了什么变化，你就会一无所有。所以传统企业需要按照节奏，尽快推进企业的互联网电商化进程，增强自身实力、分散电商渠道风险，以避免未来可能出现的风险。有一个经验性的数据常常被传统企业所忽略，那就是自公司开始做电商之后，线下的销售同比增长要达到10%。在做电商渠道的同时，扩大了品牌的线上知名度，从而导致线下的销量也增长了10%。与单纯的淘品牌不同，线下的市场是传统企业的根基，线下增长达到10%才是传统企业做电商比较健康的目标。例如一个传统企业是做服装行业的，其线下销售额已经达到1亿元，而线上的销售额是1000万元。在做电商的同时，该企业线下的销售额不仅不能减少，还需要增加10%，即这家企业因为做了电商，线下的销售额变成了1亿1千万元了传统企业做电商除需要有稳健的运营节奏之外，还需要有稳健的电商渠道布局，不要只依靠某一个电商平台，需要分散风险，均衡不同的电商渠道。我认为5：2：2：1的经营性数据比较符合目前传统企业成功转型电商的要求。这个经营性数据是指：50%的销售额在淘宝和天猫；20%的销售额在其他B2C平台；20%的销售额在网络分销渠道，网络分销不是企业自己做，而是交给代运营或者淘宝客等；最后的10%销售额来自于企业官网或者微商等移动电商渠道。中国的电商跟美国的电商是完全不一样的，在美国，电商80%的销量都来自自己的官网，用户要买产品都是到企业的官网买。但中国的情况比较特殊，许多传统企业大部分的电商销售额都来自于天猫、淘宝、京东这几个主流平台，而其他渠道则由于销售额不高而没有投入太多的资源建设，这种做法是有一定风险的。例如你将4000万元都投到淘宝、天猫上，如果淘宝、天猫发生了什么变化，你就会一无所有。所以传统企业需要按照节奏，尽快推进企业的互联网电商化进程，增强自身实力、分散电商渠道风险，以避免未来可能出现的风险。

8. 电商运营数据怎么统计

1)数据库
现代企业都有自己的业务数据库，用来存放公司自成立以来的相关的业务数据。在做数据分析时要对业务数据库中庞大的数据资源善加利用，发挥出它的作用。

比如电商数据分析人员可以通过网站用户数据、订单数据、反馈数据，这几种方式获取相应的网站数据：

①网站用户数据：

包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等。

②订单数据

包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等。

③反馈数据

包括客户评价、退货换货、客户投诉等。

(2)公开出版物
在电商数据分析中，有时候会需要一些比较专业的数据，这些数据可以通过公开出版物获取，比如《中国电子商务发展报告2017》、《2018中国农产品电商发展报告》等权威行业报告。【摘要】
电商运营数据怎么统计【提问】
您好
亲
根据您的提问

我把答案整理在了

https://wenku.baidu.com/view/06bc17feec06eff9aef8941ea76e58fafbb04512.html


您可以打开后查询
对照抄写即可了哦【回答】
您好,亲,请问还有什么可以帮到您的呢

我很乐意效劳哦【回答】
打不开【提问】
您好 公司ebr软件吗【回答】
1.明确目的
在进行数据分析时，首先要明确分析的目的。得到数据分析的任务之后，不可急于开始分析，首先要弄明白为什么要进行这次分析、通过这次数据分析需要解决的是什么问题。只有明确了数据分析分目的，才不会让数据分析偏离方向，得到有效的结果，帮助管理者做出正确的决策。

确定了数据分析的总体目标之后，需要对目标进行细化，理清具体的分析思路并搭建分析框架。需要注意的是，在搭建数据分析框架时，一定要注意分析框架的体系化。所谓体系化也就是逻辑化，在这次数据分析中，需要先分析什么，后分析什么，使每个分析点之间具有逻辑。要使分析框架体系化，就需要根据实际业务情况，以营销、管理等方面的理论为指导去搭建分析框架。

常见的营销理论模型有4P营销理论、用户使用行为等;管理方面的理论模型有5W2H、PEST、逻辑树等。图1-5所示就是以5W2H理论为指导，搭建的研究用户购买行为的5W2H分析框架。【回答】
2.数据收集
数据收集是在明确数据分析的目的之后，获取数据的过程，可以为数据分析提供直接的素材和依据。

在收集数据时，数据来源包含两种方式。第一种方式就是所谓的直接来源，通过直接来源获取的数据就是第一手数据，这类数据主要来源于直接的调查或实验的结果。第二种方式就是间接数据，也称为第二手数据，第二手数据一般来源于他人的调查或实验，是对结果进行加工整理后的数据。

在实际工作中，获取数据的方式有很多种，包括数据库、公开出版物、统计工具、市场调查，具体介绍如下。【回答】
1)数据库
现代企业都有自己的业务数据库，用来存放公司自成立以来的相关的业务数据。在做数据分析时要对业务数据库中庞大的数据资源善加利用，发挥出它的作用。

比如电商数据分析人员可以通过网站用户数据、订单数据、反馈数据，这几种方式获取相应的网站数据：

①网站用户数据：

包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等。

②订单数据

包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等。

③反馈数据

包括客户评价、退货换货、客户投诉等。

(2)公开出版物
在电商数据分析中，有时候会需要一些比较专业的数据，这些数据可以通过公开出版物获取，比如《中国电子商务发展报告2017》、《2018中国农产品电商发展报告》等权威行业报告。【回答】
(3)统计数据的工具
专业的网站统计工具有很多，国内常用的网站统计工具有百度统计和CNZZ(现已改名为友盟+)等。通过这些统计工具可以获取访客来自哪些地域、访客来自哪些网站、访客来自哪些搜索词、访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据需要进行广告跟踪等。如图1-6为某网站在CNZZ后台的部分统计数据。【回答】
https://www.itheima.com/news/20220318/163148.html【回答】
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