【电商数据】论电子商务数据分析的基本指标

1、 电子商务数据分析的基本指标体系

运营数据分析重要的任务是控制整体运营指标、流量、订单和整体销售业绩。这是对整个操作平台/账户的一般理解，简单来说就是：损失或赢得。

分析访问你网站的访问者，特别是那些独立的站点。基于这些数据，你可以改进网页并分析访问者的行为，从而了解你的网页的关键流量入口和质量（对用户来说吸引人的点是什么，包括跳出率、页面访问时间、人均页面访问量）

总之，电子商务网站页面的流量/销售分布也需要观察，因为它在下一步需要优化的工作中起着非常重要的作用。

通过观察/分析页面的流量/销售分布，我们可以更好地了解用户的变化行为。例如，2015/16年度，首页产品推荐的销售归属占比***，但现阶段用户的网购主动性不够强，容易被广告引导购买；随着电子商务、供应物流的逐步完善，2017/18年度搜索框的流量和销量所占比例明显提高，远远超过推荐比例，除了反映用户网上购物的主动性变得更强外，用户群体的变化也可以观察到更多，这可能是用户的习惯。此时，作为一个电子商务网站，除了页面的自由修改和发布优化外，内部搜索引擎也进行了优化（SEO在站内）。

更多时候，通过分析转化漏斗的指标，可以更准确地把握每个环节的具体问题。

毫无疑问，在***个登陆页面上，除了关注客户通过哪些渠道进入我们的网站（百度搜索？其他相关网页推荐？我们更关注通过***个登录页进入下一层“中间页”的用户。

通过点击行为，用户可以通过***层“过滤屏”，以及点击行为的两个数据：

点击率越高，页面上呈现的内容越吸引人，能有效吸引用户的注意力；跳转率越高，页面上呈现的内容越具有欺骗性，呈现的链接内容和文案不吸引人。因此，在优化***层过滤网时，我们尽量提高页面点击率，降低页面跳转率。尝试让用户下沉到辅助页（或目标页）。

由此可见，页面的低质量流量判断往往符合以下特点：

这些低质量流量有以下几个原因：

由上图不难看出，高流量的通道往往带来低转型；高转型的背后，伴随着低流量和中流量。所以在这个时候，我们需要掌握操作的不同阶段。目前，我们正处于新产品推广和曝光的初级阶段？中期改善转型阶段？这也是保持和提高利润的后期阶段，以便更好地把握不同促销渠道的选择。

流量成功通过***层后，在中间页面阶段，内容包括：

不同的中间页面也有不同的数据指标，反映页面内容质量和流量趋势。考虑中间页的质量：访客输入产品详细页的数量，到达详细页的紫外线转换率=详细页紫外线/中间页紫外线，我们来谈谈不同类型中间页对流量的影响和分析。

上面也提到了搜索框的重要性，所以在搜索列表页面中，我们关心的就是用户搜索到的关键词，来确定用户关心的产品，从而做出合理的规划和布局。

一般指标为：

对于指标的数据分析，可以理解为：

频道页面和活动页面仅用于流，通常用作前一个页面和后一个页面之间的链接。通过对流进行聚合和区分，流更加准确和集中。因此，数据索引分析的目的是让客户下沉并转到产品详细信息页面。数据索引通常是：

众所周知的电子商务通用公式是：销售量=流量（UV）×转化率（CR）×客户单价。

围绕这一公式，这三个指标可以说是三大支柱。我们不难知道，流量（UV）反映了运营经验对站内外广告、SNS和SEO的推广能力；客户单价反映了产品的供应端和品类市场；转化指数是两个指标的结合点，即体验产品在市场/供应中的运作和价值。只有控制这一指标，才能准确地做出销售判断，更加平衡地把握产品端和经营端的各种调整。

我们需要更多地关注细节页面、购物车和订单。在网上购物时，显而易见，影响用户转化的因素不仅与细节页面的质量密不可分，而且是正相关的。其量化数据指标可分为：

说到购物车，真的很有趣。一方面是为了节省用户在多个产品之间的支付时间，但出乎意料的是，购物车能够有效提高客户的价格。借助全折优惠券等促销手段，购物车起到了更加有效的作用。

在当前电子商务市场竞争激烈的情况下，流量只会变得越来越昂贵，获取新客户的成本可以维持多个老客户。

毫无疑问，根据客户价值指数，结合RFM用户价值模型的K-均值聚类算法，可以找到有价值的客户。进一步开展客户准确营销。

一般来说，根据3个RFM指标维度可以细分8个类别（2*2*2）用户。如果业务的客户群较大，可以分为5*5*5=128类用户。

为了对有价值的用户进行细分，我们需要利用有限的营销资源进行集中投资，从而实现价值产出的***化。为了达到这个目的，我们通常需要根据RFM模型给出的分类，从***的到坏的对被分割的用户进行排序，然后保持一切正常。

在一段时间内，业务结果与您的排名保持一致，这意味着您的细分可以相对准确地将有价值的用户与总体用户分开。一般情况下，运营团队会不断核实和修改维度，以提高成员运营效率，用预算代替支出。

主要分析商品的种类。这些商品卖得很好，库存情况也很好。通过建立相关模型分析哪些商品是捆绑销售的，销售概率相对较高。

同时，根据商品分类指标，从采购管理、供应链环节管理、库存管理、商品基本销售健康、异常商品分析等方面对商品进行详细管理。

这种指数与客户指数的关系更为密切。它主要使用对电子商务网站上的活动效果的监控，以及对广告指标的监控。

不可控因素中的重要指标分为用户评价和异常指令

通过百度指数、谷歌趋势等市场调查，我们可以了解到竞争产品的数据，从而更了解产品的市场热度，并对所选产品进行分析。