1. 电商数据分析要掌握哪些数据指标?
【导读】在电商行业当中,通常涉及到六大部门,且各个部门当中,业务框架以运营为导向。那么,在电商数据分析中,我们需要掌握哪些数据指标呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
运营模块
运营的主要职责是达成销售目标,同时控制运营成本。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标:业绩达标率、业绩增长率、销售利润额。这三个指标非常好理解,主要是用来综合评估运营水平。
商品模块
这一模块主要涉及两个职能,商品企划和商品运营。
商品企划的主要职能是在一个销售周期内,对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控,避免使用单一产品冲业绩。
商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划,通常流程是:测款-养款-爆款-返单。当然,一个店铺也不能打造过多的爆款,爆款的增多会损害品牌调性,到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面。
市场模块
市场模块是仅次于运营的第二大模块,同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。
其中,推广是一个店铺的重中之重,也是我们数据分析的主要对象,推广包括包括付费和免费两种渠道,付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等,免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员维护会促进会员沉淀,活跃的会员可以有效的节省推广费用。
视觉设计模块
这部分模块中,我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径。主要涉及的包括:页面逻辑、标签分类、主推商品。这部内容对应的就是我们常说的流量分析,分析客户的访问路径,并结合漏斗模型,看看那部分的转化对最终的转化率影响最大并进行优化。
关于电商数据分析要掌握哪些数据指标,小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
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2. 电商数据分析要掌握哪些数据指标?
想运营好电商,懂得分析很重要,哪些数据指标是比较关键的呢?
3. 电商数据分析指标都有哪些?该如何进行分析?
此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固
传统零售利用二八法则生存,电商靠长尾理论积累销售。 传统零售是小数据,电商是大数据。 传统零售是“物流”,零售过程就是商品的流动;电商是“信息流”,顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息,达到购买的目的。 传统零售注重体验感,电商注重服务和效率。 传统零售是做加法,电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力,电商通过资金的投入迅速抢占市场。 传统零售的主要成本是房租和人工成本,电商的主要成本是物流和营销成本。 总结:电商和传统零售虽有千万种差别,但总归都是零售,融合是二者注定的趋势,即现在火热的新零售。
传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多,数据来源渠道也很多样化
电商数据来源广泛,常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。
1、百度统计:包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。 2、谷歌分析:包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。 3、Crazy egg热力图:主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。 4、CNZZ数据专家(友盟):包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。 还有一些无需埋点监测数据的产品,如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。
以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标,总共包括六大类
对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据指标可以网页进行改进
这里需要注意两个点
1)影响因素不同:UV 价值更受流量质量的影响;而客单价更受卖的货的影响;
2)使用场景不同:UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力;客单价可以用来比较品类和商品特征,但一个页面客单价高,并不代表它创造价值的能力强,只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。
如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务(比如:购买,答疑解惑),那么在线时长应当是越短越好;如果希望客户一同参与到网站的互动中来,那么时间越久会越好。所以,分析在线时长是否越长越好,要根据产品定位来具体分析
从注册到成交整个过程的数据,帮助提升商品转化率。
对于一个新电商来说,积累数据,找准营运方向比卖多少货,赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ,指标如下:
对于已经经营一段时间的电商,通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ,指标如下:
对于已经有规模的电商,利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下:
数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标,营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的,其次是分析出来的,最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话,分析一般是以周和月为单位,绩效考核常常是以月为主、以年为辅。
执行人员侧重过程指标,管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。
1、无流量不电商,对于流量分析,我们常用漏斗图来做分析,几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。 2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程,通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。 3、漏斗图的弱点,就是反应一条转化路径的形态,我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。
1、流量的质量分为质和量两方面,只有质没有量的流量是没有多少实际价值的,流量的质体现在不同的营销目的上,例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。 2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图,其中第一象限的流量应该是高质量的,流量和转化率均高于平均值;第二象限渠道的流量转化率高,但量不大,通过搜索来的流量大部分属于此类;第四象限流量属于质低量高,站外购买的流量这种情况比较多;第三象限属于质低量低的双低流量,不用特别维护,任其发展即可。 3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI(单元产出)等进行对比分析。 四象限分析图中,X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。 4、散点图的四象限分析可以结合趋势,或者演变成四象限气泡图,气泡图的大小为ROI,这种四象限图信息量更大。
1、电商的销售针对比传统零售复杂很多,主要复杂在流量的多层次多渠道上,互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来,然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图,是一个类似杜邦分析的图,从值(图中红色)和率(图中蓝色)两个方面,订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次,每个层次间具有加或乘的逻辑关系。 2、销售额是一个结果指标,图中的20个指标是过程指标,每个指标的变化都会影响最终的销售额,基本都是正相关。(折扣和销售额的关联会稍微复杂一些) 3、通过上图,使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。
参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》
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4. 电商常用的数据分析指标
浏览量PV:用户访问页面的总数,用户每访问一个网页就算一个浏览量,同一个页面刷新一次也算一个浏览量
访客数UV:一般以天为单位来统计24小时内的UV总数,一天内重复访问的只能算一次
实时在线人数:指15分钟内在线UV数
平均在线时间:指平均每个UV访问网页停留的时间长度
日均流量:平均每天的流量
跳失率:指只浏览了一个界面的访问次数除以该界面的总访问次数
转化率:指进行相关动作的访问量占总访问量的比例
注册转化率=注册用户数/新访客数
客服转化率=咨询客服人员的用户数/总访问数
收藏转化率=将产品添加收藏/该产品的总访问量
添加转化率=将商品添加到购物车的用户数/该产品的总访问量
成交转化率=成交用户数/总访问数
渠道转化率=从某渠道来的成交用户数/该渠道来的总用户数
活跃会员数:指一定时期内有消费记录或者登录行为的会员数,周期一般有30天、60天、90天等等
活跃会员比例=活跃会员数占会员总数
会员复购率:指在某个时期内产生二次消费或者两次以上消费的会员占会员总数
平均购买次数=订单总数/购买用户总数
会员回购率:指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比例
会员留存率:某个时间节点的会员在在特定时间周期内登录过或消费过的会员比例
会员流失率:指一段时间内没有消费的会员占会员总数的比例
新客成本:获客总成本/新增客户数
单人成本=营销成本/访客数
单笔订单成本=营销成本获得的订单数
费销比=营销成本/订单金额
5. 电商数据分析的主要指标
电商数据分析的主要指标
运营数据化,用数据说话,用数据来发现问题,解决问题,相信大家都不陌生。现在电子商务公司对数据分析开始重视起来,但大多都是上了一个数据分析工具,比如量子、CNZZ、51la,有人每天关注。作为中小电商,有需要一个部门来做吗?我感觉有一个人就够了,哈哈。。。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!
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6. 电商数据分析指标
您好,很高兴为您解答,电商数据分析指标详细介绍如下:1、转化率:用户流量转化为购买行为的比例。2、营销转化率:指用户受营销活动影响,从而完成购买行为的比例。3、收藏率:指用户点击收藏按钮的比例。4、访问深度:指用户访问网站页面的深度,一般来说,访问深度越高,用户的购买意愿也越强烈。5、跳出率:指用户进入网站后,在某一页面离开网站的比例。6、留存率:指用户进入网站后,在某一页面停留的比例。7、购买回头率:指用户在某一时间段内,重复购买同一商品的比例。8、购买转化率:指用户进入网站后,完成购买行为的比例。9、搜索转化率:指用户在网站中搜索商品后,完成购买行为的比例。10、推荐转化率:指用户收到推荐商品后,完成购买行为的比例。【摘要】
电商数据分析指标【提问】
您好,很高兴为您解答,电商数据分析指标详细介绍如下:1、转化率:用户流量转化为购买行为的比例。2、营销转化率:指用户受营销活动影响,从而完成购买行为的比例。3、收藏率:指用户点击收藏按钮的比例。4、访问深度:指用户访问网站页面的深度,一般来说,访问深度越高,用户的购买意愿也越强烈。5、跳出率:指用户进入网站后,在某一页面离开网站的比例。6、留存率:指用户进入网站后,在某一页面停留的比例。7、购买回头率:指用户在某一时间段内,重复购买同一商品的比例。8、购买转化率:指用户进入网站后,完成购买行为的比例。9、搜索转化率:指用户在网站中搜索商品后,完成购买行为的比例。10、推荐转化率:指用户收到推荐商品后,完成购买行为的比例。【回答】
7. 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】
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8. 电商常见分析指标
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
总体运营指标
流量类指标独立访客数(UV)
页面访问数(PV)
人均页面访问数
订单产生效率指标总订单数量
访问到下单转化率
总体销售业绩指标成交金额(GMV)
销售金额
客单价
整体指标销售毛利
毛利率
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
网站成交额(GMV),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。
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。
客单价,即订单金额与订单数量的比值。
(4)整体指标
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)。
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2014年毛利率连续四个季度稳步上升,从第一季度的10.0%上升至第四季度的12.7%,体现出京东盈利能力的提升。
2. 网站流量指标
常用流量类指标
流量规模类指标独立访客数(UV)
页面访问数(PV)
流量成本类指标访客获取成本
流量质量类指标跳出率
页面访问时长
人均页面访问数
会员类指标注册会员数
活跃会员数
活跃会员率
会员复购率
会员平均购买次数
会员回购率
会员留存率
(1)流量规模类指标
常用的流量规模类指标包括独立访客数和页面访问数,相应的指标定义在前文(电商总体运营指标)已经描述,在此不在赘述
(2)流量成本累指标
单位访客获取成本。该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。
(3)流量质量类指标
跳出率(Bounce Rate)也被称为蹦失率,为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。 如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。
页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。
人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
(4)会员类指标
注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。
活跃会员数。活跃会员数,指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。
活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。
会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。
会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数,即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。
会员回购率。指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。
会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站,经过一段时间后,仍然会继续访问你的网站就被认作是留存,这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率,这种留存的计算方法是按照活跃来计算,另外一种计算留存的方法是按消费来计算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率,当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。
3 . 网站销售(转化率)类指标
网站销售(转化率)类指标
购物车类指标基础类统计加入购物车次数
加入购物车买家数
加入购物车买家数
加入购物车商品数
转化类统计购物车支付转化率
下单类指标基础类统计下单笔数
下单金额
下单买家数
转化类统计浏览下单转化率
支付类指标基础类统计支付金额
支付买家数
支付商品数
转化类统计浏览-支付买家转化率
下单-支付金额转化率
下单-支付买家数转化率
下单-支付时长
交易类指标成功类统计交易成功订单数
交易成功金额
交易成功买家数
交易成功商品数
失败类统计交易失败订单数
交易失败订单金额
交易失败订单买家数
交易失败商品数
退款统计退款总订单量
退款金额
退款率
(1)购物车类指标
基础类指标,包括一定统计周期内加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。
转化类指标,主要是购物车支付转化率,即一定周期内加入购物车商品支付买家数与加入购物车购买家数的比值。
(2)下单类指标
基础类指标,包括一定统计周期内的下单笔数、下单金额以及下单买家数。
转化类指标,主要是浏览下单转化率,即下单买家数与网站访客数(UV)的比值。
(3)支付类指标
基础统计类指标,包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。
转化类指标。包括浏览-支付买家转化率(支付买家数/网站访客数)、下单-支付金额转化率(支付金额/下单金额)、下单-支付买家数转化率(支付买家数/下单买家数)和下单-支付时长(下单时间到支付时间的差值)。
4.客户价值类指标
客户价值类指标
客户指标累计购买客户数
客单价
新客户指标新客户数量
新客户获取成本
新客户客单价
老客户指标消费频率
最近一次购买时间
消费金额
重复购买率
客户指标。常见客户指标包括一定统计周期内的累计购买客户数和客单价。客单价是指每一个客户平均购买商品的金额,也即是平均交易金额,即成交金额与成交用户数的比值。
新客户指标。常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。其中,新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系,还与电商店铺活动以及关联销售有关。
老客户指标。常见老客户指标包括消费频率、最近一次购买时间、消费金额和重复购买率。消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数;最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远;客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。消费频率越高,最近一次购买时间离现在越近,消费金额越高的客户越有价值。重复购买率则指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数,重复购买率越多,则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高,反之则越低。重复购买率可以按两种口径来统计:第一种,从客户数角度,重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比,如在一个月内,有100个客户成交,其中有20个是购买两次及以上,则重复购买率为20%;第二种,按交易计算,即重复购买交易次数与总交易次数的比值,如某月内,一共产生了100笔交易,其中有20个人有了二次购买,这20人中的10个人又有了三次购买,则重复购买次数为30次,重复购买率为30%。
5.商品类指标
商品类目指标
产品总数指标SKU数
SPU数
在线SPU数
产品优势性指标独家产品收入比重
品牌存量品牌数
在线品牌数
上架上架商品SKU数
上架商品SPU数
上架在线SPU数
上架商品数
上架在线商品数
首发首次上架商品数
首次上架在线商品数
产品总数指标。包括SKU、SPU和在线SPU。SKU是物理上不可分割的最小存货单位。SPU即Standard Product Unit (标准化产品单元),SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。如iphone5S是一个SPU,而iPhone 5S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM则是一个SKU。在线SPU则是在线商品的SPU数。
产品优势性指标。主要是独家产品的收入占比,即独家销售的产品收入占总销售收入的比例。
品牌存量指标。包括品牌数和在线品牌数指标。品牌数指商品的品牌总数量。在线品牌数则指在线商品的品牌总数量。
上架。包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU数、上架商品数和上架在线商品数。
首发。包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。
6.市场营销活动指标
市场营销活动指标
市场营销活动指标新增访问人数
新增注册人数
总访问次数
订单数量
下单转化率
ROI
广告投放指标新增访问人数
新增注册人数
总访问次数
订单数量
UV订单转化率
广告投资回报率
市场营销活动指标。包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、下单转化率以及ROI。其中,下单转化率是指活动期间,某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率(ROI)是指,某一活动期间,产生的交易金额与活动投放成本金额的比值。
广告投放指标。包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。其中,下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率(ROI)是指,某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值。
7.风控类指标
风控类指标
买家评价指标买家评价数
买家评价卖家数
买家评价上传图片数
买家评价率
买家好评率
买家差评率
投诉指标发起投诉(申诉)数
投诉率
撤销投诉(申诉)数
买家评价指标。包括买家评价数,买家评价卖家数、买家评价上传图片数、买家评价率、买家好评率以及卖家差评率。其中,买家评价率是指某段时间参与评价的卖家与该时间段买家数量的比值,是反映用户对评价的参与度,电商网站目前都在积极引导用户评价,以作为其他买家购物时候的参考。买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。同样,买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。尤其是买家差评率,是非常值得关注的指标,需要监控起来,一旦发现买家差评率在加速上升,一定要提高警惕,分析引起差评率上升的原因,及时改进。
买家投诉类指标。包括发起投诉(或申诉),撤销投诉(或申诉),投诉率(买家投诉人数占买家数量的比例)等。投诉量和投诉率都需要及时监控,以发现问题,及时优化。
8.市场竞争类指标
市场竞争类指标
市场份额相关市场占有率
市场扩大率
用户份额
网站排名交易额排名
流量排名
市场份额相关指标,包括市场占有率、市场扩大率和用户份额。市场占有率指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重;市场扩大率指购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比;用户份额指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例。
网站排名,包括交易额排名和流量排名。交易额排名指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名;流量排名指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名。
总之,本文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、风控和市场竞争指标,这些指标都需要系统化的进行统计和监控,才能更好的发现电商运营健康度的问题,以更好及时改进和优化,提升电商收入。如销售转化率,其本质上是一个漏斗模型,如从网站首页到最终购买各个阶段的转化率的监控和分析是网站运营健康度很重要的分析方向。