电子商务数据分析指标体系

1、电子商务数据分析指标体系12020 年 4 月 19 日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，

2、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，广告就能够去开发同类的合作渠道，复制成功经验。文档仅供参考，不当之处，请联系改正。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

3、：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，因此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。因此，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，消费者能够足不出户，享受当 “上帝”的感觉！电子商务数据分析

4、指标体系32020 年 4 月 19 日文档仅供参考，不当之处，请联系改正。网站运 指 ：流量指 ：流量数量指 ：PV、 UV、 visits ；流量 量指 ：Bouncc Ratc、 Time on Site/Page、 PV/UV；流量 指 ： 化次数、 化率；商品 目指 ：商品 目 构占比、商品 目 售 占比、 目 售 SKU集中度、 存周 率；供 指 ： 占比（分 ）、系 / 物 缺率、上架完成率/ 出 及 率、出 率、次日到达率 / 未送达占比； 境指 ：外部 争指 ：市 占有率、市 大率、网站排名、 比重；内部 物指 ：运 指 ： PV、 UV、 物 化率、下 化率、 化率、 数量

5、 / 金 ；功能指 ：支付方式、配送方式、商品数目、最短流程（用 体 ） 售指 ：网站指 ：下 次数、加入 物 次数、在 支付次数、 物 化率、下 化率、支付 化率； 指 ： 有效率、 金 、客 价、 化率、毛利率、退 率、重复 率； 活 指 ：市 活 指 ：新增 人数、 次数、 数量、下42020 年 4 月 19 日文档仅供参考，不当之处，请联系改正。单转化率、 ROI；广告投放指标（同上）：新增访问人数、总访问次数、转化订单数量、下单转化率、ROI；商务合作指标；客户价值指标：客户指标：访问人数、访客获取成本、转化率；新客户指标：新顾客数量、获取成本、客单价；老客户指标：老顾客数量、消费频率、最近一次消费的时间、消费金额、重复购买率；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