电商数据分析PPT完整全套教学课件

新电商数据分析电商数据分析的基础知识1

1.1.1与电商数据分析相关的常用术语1.1认识电商数据分析流量类术语免费流量独立访问数（UniqueVisitor，UV）页面访问数（PageView，PV）页面访问深度付费流量淘宝直通车钻石展位淘宝客如意投品销宝

1.1.1与电商数据分析相关的常用术语1.1认识电商数据分析转化类术语静默转化率询单转化率客服的接待商品的详情文案店铺的售后服务免费流量的转化率商品主图的优化商品价格的优化商品详情页的优化付费流量的转化率商品关键词的优化主图与商品的契合度的优化营销活动创意的优化

1.1.1与电商数据分析相关的常用术语1.1认识电商数据分析新访客数、老访客数、页面停留时间、商品浏览日均量、商品详情页浏览量、商品加购物车率、跳失率、平均访问深度、下单总数、下单转化率、支付宝成交件数、无线端浏览量、PC端浏览量、店铺DSR（DetailSellerRating，即商家服务评级系统）、商品收藏数、已发货订单数、申请退换货数、客单价、商品销量排行榜、人均成交件数、当日拍下付款件数运营类术语

1.1.1与电商数据分析相关的常用术语1.1认识电商数据分析采购额、库存量、物流成本、人力成本、办公成本、销售额、退换货成本、活动营销成本、付费推广成本财务类术语老访客占比、回头客、回头成交率、复购率、回头客客单价、回头客支付率、回头客存留率、店铺会员、会员等级、会员活动、福利日会员类术语

1.1.2分类了解电商相关数据1.1认识电商数据分析店铺首页数据访客数点击率停留时间跳失率

1.1.2分类了解电商相关数据1.1认识电商数据分析收藏数据和加购数据加购量收藏量

1.1.2分类了解电商相关数据1.1认识电商数据分析商品数据1．商品数量2．商品存量3．商品上下架时间

1.1.2分类了解电商相关数据1.1认识电商数据分析行业数据市场整体趋势综合排名

1.1.2分类了解电商相关数据1.1认识电商数据分析客服数据售后数据订单数据接待数据

1.1.2分类了解电商相关数据1.1认识电商数据分析店铺整体数据流量数据访客量UV浏览量PV页面访问深度订单数据总订单量客单价订单总额转化数据成交转化率跳失率回头客转化率

1.1.3数据分析在电商行业中的作用1.1认识电商数据分析1．熟悉运营现状2．深入分析原因3．预测店铺未来的运营4．及时发现店铺的问题5．店铺决策的依据

1.2.1数据分析的思维1.2数据分析的思维和基本流程思维对比思维假设思维增维思维降维思维拆分思维

1.2.2数据分析的基本流程1.2数据分析的思维和基本流程明确分析目的数据收集数据处理数据分析数据呈现撰写报告

1.3.1细分分析法1.3电商数据分析常用方法细分分析区域渠道行业用户时间

1.3.2对比分析法1.3电商数据分析常用方法时间竞争对手或行业活动前后优化

1.3.3AB测试法1.3电商数据分析常用方法即为实现同一个目标而制定A、B两个方案，A为目前方案，B为新方

案，通过测试比较这两个方案所关注的重要数据，然后直接选择效果最好的那个方案。在使用AB测试法进行测试数据收集时，一定要注意收集留存率以及对收入利润的影响，因为这是测试的重点。

在电商数据分析中，AB测试法应用最多的就是直通车创意图的优化。AB测试法

1.3.4漏斗分析法1.3电商数据分析常用方法浏览量咨询量购物车加入量订单量支付量

1.3.5类聚分析法1.3电商数据分析常用方法是指将抽象的数据按照类似的对象来进行分析，采用这种分析法能够发现数据之间更深层次的关联与含义。在电商数据领域中，类聚分析法运用得最为广泛的是对用户的类聚分析。通过大数

据对海量用户的追踪和深入挖掘，能够精准地发现用户的相同或者相近的属性，进而通过这些类聚的属性来制定营销策略。用户类聚分析对于主力用户群体的属性进行细分，旨在精准地定位用户群体，在后期运维和推广阶段，能够由点到面地开展营销活动，引发用户的归属感，形成群体营销的局面，最大程度地降低推广成本。类聚分析法

1.4.1认识数据分析报告1.4撰写数据分析报告数据分析报告是通过对项目数据进行全面而科学的分析来评估项目的可行性，为项目决策者决策项目提供科学而严谨的依据，以降低项目运营风险，提高企业核心竞争力。

众所周知，单个的数据是没有什么价值的，但如果经过数据分析人员的分析之后，数据被转化为相关信息，这样的信息就有价值了。而只有将这些有用的信息转变成可操作的方案，才能为决策者提供决策的依据。我们将数据分析所得到的信息转变成方案的这一过程称为数据分析报告的形成过程。

1.4.2数据分析报告的原则1.4撰写数据分析报告规范性原则谨慎性原则重要性原则

1.4.3写作数据分析报告的基本要点1.4撰写数据分析报告1．数据分析报告需要有一个分析框架2．数据分析报告需要有明确的结论3．分析报告要具有逻辑性和可读性4．分析报告必须要有建议或解决方案实践与练习借助阿里指数来分析女装行业在当前的行业大盘搜索趋势，并且导出关键词热搜榜、关键词转化率榜以及关键词上升榜。12简述网店运营的数据化分析的六大指标，试着用图表分析法来举例说明首页流量对于店铺运营的影响和重要性。谢谢大家新电商数据分析行业数据分析2

2.1.1根据数据平台分析行业趋势2.1行业容量与趋势分析以阿里电商数据为核心，专业针对电子商务市场动向研究的数据分析平台。也是一个社会化的大数据共享平台，主要是对电商市场的行业价格、供需关系、采购趋势等数据进行分析，作为市场及行业研究的参考，帮助中小企业用户、市场研究人员，了解市场行情、查看热门行业、充分掌握市场行情的动态。根据其功能的不同，阿里指数划分为行业大盘、属性细分、采购商素描等六大功能模块。

2.1.1根据数据平台分析行业趋势2.1行业容量与趋势分析百度指数搜索指数咨询指数需求图谱人群画像媒体指数

2.1.2行业大盘与细分市场容量分析2.1行业容量与趋势分析是阿里巴巴通过对用户数据（浏览、收藏、分享、成交、退换、代理、分销）行为进行量化处理的大数据展示平台。行业大盘主要包括行业数据概况和相关的热门行业、潜力行业。行业大盘细分市场容量分析的切入点较多，商家需要结合自身产品的属性和卖点，多参考热门类目的属性，关注市场的需求变化，始终以用户需求为导向，才能够打造出更多符合市场潮流的爆款商品。细分市场容量分析

2.1.3行业数据趋势分析2.1行业容量与趋势分析商家要充分地借助平台资源来展开数据分析，有理有据，稳扎稳打，才能够在激烈的市场中站稳脚跟。此外，行业数据分析属于宏观层面的数据分析，一定要从平台的实际出发，切忌“凭感觉”，把自己主观臆想凌驾于市场需求之上，否则会以失败告终。

2.2.1行业需求分析2.2行业竞争环境分析在2009年，淘宝商城（天猫的前身）在11月11日举办了一次促销活动，虽然参与的商家和品牌都寥寥可数，但是当天的成交额却高达5000万元。于是，淘宝官方决定11月11日定位每年的大型促销节日。行业宏观环境——类目1行业的微观环境以商家所在的行业为参考，以做好店铺的运营，尤其是销售额、商品优化、流量等方面的优化。行业微观环境2

2.2.2行业商家分析2.2行业竞争环境分析快速了解市场的竞争程度了解竞争对手的情况趋利避害，

找准市场的盈利点，快速发现市场新商机

2.3从行业中找到蓝海市场选择有价值的类目选择有优势的类目选择有市场的类目

2.4数据化分析女装行业的市场趋势女装行业市场分析行业容量数据化分析淘宝采购指数1688采购指数1688供应指数细分市场数据化分析热门基础属性营销属性行业竞争数据化分析对比同类商品货源、价格、推广策略行业品牌数据化分析分析排名靠前品牌的商品、价格、卖点、推广策略实践与练习以灯具行业为例，利用数据分析行业市场容量，建议以案例操作的形式来展现，重点突出如何利用数据来寻找市场和货源。12以小组为单位进行讨论，和同组同学一起讨论你比较熟悉的“网红”店铺。根据对该店铺的整体数据分析，说说你对“网红”店铺的理解，包括“网红”店铺成为品牌的原因、“网红”店铺当前发展存在的问题，并指明“网红”店铺在未来的生存和发展之路。谢谢大家新电商数据分析产品数据分析3

3.1.1以销量数据把握店铺情况3.1产品数据分析的意义店铺的整体发展离不开单个商品，只有销量高，利润大的商品才能带动店铺发展。每个电商平台都有相应的销量分析工具，通过这些工具可以查阅具体某款商品销量、价格，以及近几日销量的提升情况。

3.1.2以关键数据指标分析问题3.1产品数据分析的意义问题商品?数据说话!

3.1.3以核心数据指标解决问题3.1产品数据分析的意义产品数据化分析的意义在于更好地解决店铺运营中出现的各种问题，通过数据观察、对比和分析，有针对性地解决问题，以客观数据作为决策的依据，避免主观臆测，才能够及时优化和调整运营策略。

3.2.1行业数据源采集法3.2收集产品数据源的方法商家一定要根据行业的现状来采集数据源，结合市场消费者的需求来上架商品，要避开竞争激烈的领域，以达到花更少的推广费，却可以赢得更高的利润和市场份额的目的。

3.2.2专业软件数据源采集法3.2收集产品数据源的方法高效精准快速

3.3.1明确分析目标3.3产品数据化分析的基本流程明确分析目标是产品数据化分析的第1个步骤，目标的形式是多元化的，包括网店装修测试、关键词竞价优化、网店首页跳失率监测或者营销活动预热等。不同的数据分析具有相应的目标，要想达到预期的效果，就必须明确分析的目标。分析什么？

3.3.2分析数据源3.3产品数据化分析的基本流程流量从哪来?

3.3.3展示分析结果3.3产品数据化分析的基本流程1.用户没有在店铺中找到想要的商品？2.店铺的客服接待是否到位？1.访客进入店铺的渠道有哪些？2.店铺在营销获取的流量为何较低？1.为何访客迟迟不愿意支付？2.访客是否购买了同款或者是类似商品？1.商品详情页优化不到位？2.商品的定价不合理？转化率跳失率支付率访问量

3.3.4撰写诊断报告3.3产品数据化分析的基本流程3．提出优化的方案2．持续发扬优势1．总结存在的问题

3.4.1从客户的角度分析3.4产品多维度数据化分析客户是产品数据化分析的主体，也是促成成交转化的关键性角色。一般而言，从客

户的角度来开展产品分析，主要是指通过规划客户的属性，根据客户在店铺中的消费情况来制订完善的客户推广计划。

3.4.2从产品的角度分析3.4产品多维度数据化分析服务产品虚拟产品实物产品

3.4.3从时间的角度分析3.4产品多维度数据化分析

3.4.4从地域的角度分析3.4产品多维度数据化分析特产类产品的地域数据分析

3.4.4从地域的角度分析3.4产品多维度数据化分析服装类产品的地域数据分析

3.5.1潜在爆款商品的基本要素3.5利用数据分析挖掘店铺中的潜在爆款产品潜在爆款价格区间可控营销时间灵活成交转化容易利润空间大市场需求较大

3.5.2从市场容量开始分析3.5利用数据分析挖掘店铺中的潜在爆款产品淘宝拼多多京东

3.5.3分析产品销售趋势3.5利用数据分析挖掘店铺中的潜在爆款产品产品销售数据是数据分析的重点，销售数据是店铺运营情况的“镜子”。若销售数据良好，则说明店铺运营是比较健康的状态；若销售数据显示店铺入不敷出，则为商家亮起了一盏红灯，商家亟须找出店铺运营存在的问题，即刻解决，恢复店铺的正常化运营。

3.6.1竞品分析的主要内容3.6竞品分析

3.6.2竞品数据分析3.6竞品分析添加竞品1竞品数据对比32竞品关键词挖掘实践与练习试着概括产品数据化分析的意义，并且以儿童玩具行业为例，做一份数据分析报表方案。12以京东平台为分析目标，从市场容量的角度来分析，找出适合中小商家经营的类目，并配合数据加以说明。谢谢大家新电商数据分析店铺数据化运营44.1认识店铺运营相关数据1.访客数（UV）销售额=访客数×转化率×客单价2.流量（PV）销售额=流量×转化率×客单价3.转化率转化率=成交用户数÷访客数×100%4.客单价客单价=商品单价×平均购买数量或客单价=总成交金额÷成交用户数

4.2.1搜索流量4.2店铺流量分析类目搜索关键词搜索

4.2.2推广流量4.2店铺流量分析淘宝客流量直通车流量钻石展位流量

4.2.3其他流量4.2店铺流量分析1．活动流量2．站内（微淘、淘宝头条）3．站外（论坛、微博、QQ、贴吧等社交网站）

4.3.1访客来源渠道分析4.3店铺访客分析店铺流量来源占比分析店铺流量终端占比分析

4.3.2访客人群画像分析4.3店铺访客分析1．店铺访客性别占比分析2．店铺访客年龄段占比分析3．店铺访客爱好占比分析4．店铺访客会员等级占比分析5．店铺访客终端偏好占比分析

4.4店铺客单价分析活动促销关联销售商品定价

4.5.1最佳上架日期分析4.5商品上下架最佳时间分析如要得到更加精确的结果，可以连续测试多周（每周上架时间应为一个固定的时间，如每周一零点，以减少因上架时间不同造成的数据干扰），并分别计算出周一到周日每天的平均销售额，再以此找到销售额最高的那天，作为上架日期。新零食在不同日期的销量

4.5.2最佳上架时段分析4.5商品上下架最佳时间分析也可以从避免竞争高峰期的角度来分析商品的最佳上架时间。如可以通过生意参谋查看该类商品每一个时段有多少商品上架，来选择流量较大、上架商品数量和热卖商品数量相对较少的时间点，上架自己店铺的商品。新零食在不同时间点的销量

4.6.1影响转化率的因素4.6店铺转化率分析宝贝主图与详情页价格、物流店铺综合评分

4.6.2客服数据分析4.6店铺转化率分析客服成交转化率

4.6.3页面数据分析4.6店铺转化率分析销售额收藏价格

4.6.4评价数据分析4.6店铺转化率分析中差评处理?实践与练习拟订一个直通车投放计划，计划内容需含投放时间、地域、搜索人群、关键词和设备等要素。12如有条件，尝试分析一个网店在投放钻石展位后店铺的访客来源占比，通过投放前后对比分析钻石展位广告带来的访客量及访客来源变化。谢谢大家新电商数据分析客户数据分析5

5.1.1客户基本信息价值5.1客户数据的价值客户基本信息价值信息价值利润价值口碑价值营销价值终身价值

5.1.2客户行为数据价值5.1客户数据的价值访问行为访客数量访问时段成交转化率

5.1.3客户标签价值5.1客户数据的价值方便商家对于客户进行管理针对不同的客户展开相应的营销策略消费过程中所形成的具有特定性的区别标志

5.2客户生命周期分析海量客户挖掘100%客户中寻求潜在客户定位意向客户群锁定主力70%消费群体成功转化客户成功转化30%客户群老客户的沉淀60%老客户属于休眠性客户老客户的流失30%老客户流失

5.2.1客户最近消费时间分析5.2客户生命周期分析客户成交活跃度留住老客户打造粉丝效应控制拓展新客户的成本

5.2.2客户购买间隔时长分析5.2客户生命周期分析活跃期间隔时间：客户的购买时间在1月以内客户特点：客户对于店铺的忠诚度较高，其成交转换率相对较高，属于店铺的主力消费群体沉默期间隔时间：客户的购买时间在2～4月客户特点：客户的忠诚度逐渐降低，在店铺的消费频率有所下降，与活跃期的客户相比，其成交转化率有所降低休眠期间隔时间：客户的购买时间在5～10月客户特点：在该阶段，客户几乎不在店铺内消费，可能会因为大型的促销活动，店铺内较大的优惠力度才能够吸引客户进店再次消费。其成交转化率在较长时间段内趋近于0流失期间隔时间：客户的购买时间在11月及其以上客户特点：客户已经不再进店消费，即使是有较大的促销活动，也不能刺激到客户的成交欲望

5.3.1RFM模型介绍5.3基于RFM的客户价值分析模型R（Recency）：客户最近一次成交时间的间隔。R值越大，表示客户成交日期越久远，反之则表示客户成交日期越近。

F（Frequency）：客户最近一段时间的交易频率。F值越大，表示客户交易越频繁；反之，则表示客户交易不够活跃。

M（Monetary）：客户最近成交的金额。M值越大，表示客户价值越高；反之，则表示客户价值越低。1.RFM模型概述

5.3.1RFM模型介绍5.3基于RFM的客户价值分析模型R：基于最近一次交易日期计算的得分，距离该日期越近，得分越高；反之，得分越低；满分5分，最低1分。F：基于交易频率计算的得分，交易频率越高，得分越高；反之，得分越低；满分5分，最低1分。M：基于交易金额计算的得分，交易金额越高，得分越高；反之，得分越低；满分5分，最低1分。2.RFM模型计算分值

5.3.1RFM模型介绍5.3基于RFM的客户价值分析模型目前大多数都采取R:F:M＝100:10:1的权重3.RFM模型计算分值的权重RFM=R×100+F×10+M×14.RFM模型计算公式

5.3.2RFM模型分析方法5.3基于RFM的客户价值分析模型订单付款时间购买次数实际支付金额

5.3.3RFM模型客户细分方法5.3基于RFM的客户价值分析模型

5.4.1分析思路5.4利用RFM模型分析电商客户价值1选择分析时间段2确定数据分析对象3开展客户价值分析4制定客户营销方案

5.4.2数据预处理5.4利用RFM模型分析电商客户价值冗余数据关键信息

5.4.3数据多维度分析5.4利用RFM模型分析电商客户价值数据建模是RFM模型分析过程中最关键的步骤，帮助店铺商家掌握各个消费层级客户对店铺的实际贡献，并且对新客户、老客户以及休眠客户进行区分。重点维护贡献值较大的客户；对潜力低、开发成本高、成交转化率低的客户，则可以暂缓维护或者放弃维。

5.4.4数据结果呈现5.4利用RFM模型分析电商客户价值实践与练习选择你比较熟悉的领域和行业，采用RFM模型对近一周的客户价值进行等级划分。12选择你比较熟悉的领域和行业，对其客户的生命周期进行分析，并针对不同的客户阶段来制定相应的营销策略。谢谢大家新电商数据分析竞争对手数据分析6

6.1了解自己营销策略店铺和产品定位店铺客单价店铺装修风格店铺消费人群产品价格

6.2.1搜索竞争对手6.2确定竞争对手可以按照店铺客单价来搜索竞争对手，还可以根据店铺宝贝的属性来更精确地搜索。例如，根据店铺宝贝的平均销量锁定几家与自己店铺客单价和销量相近的卖家，将他们作为竞争对手。然后以销量为维度在淘宝搜索页面找出与店铺商品相关的卖家，找到店铺商品所在的排名，锁定商品前后排名最近，且风格最接近的店铺，将这些店铺作为竞争对手。

6.2.2精确定位竞争对手6.2确定竞争对手1.店铺商品的所属类目不同类目分类的商品具有其固定的消费群体，会直接影响商品的流量和成交转化率，店铺商家一定要根据商品的特定属性来选择商品类目分类。2.主营商品的价格区间商家需要对客户进行细分，不能“一刀切”。

6.3.1了解竞争对手的重要数据6.3获取竞争对手数据商品特征客单价店铺流量销售额营销活动转化率详情页买家评论

上架时间

6.3.2获取竞争对手数据的渠道和工具6.3获取竞争对手数据竞争对手数据官方数据平台采集搜索引擎的大数据

6.3.3搜集竞争对手资料6.3获取竞争对手数据基础信息资料营销与运营资料

6.3.4整理竞争对手数据6.3获取竞争对手数据整理竞争对手数据时间段周月季度半年/一年营销活动官方平台活动店铺活动节日营销活动大促活动方案优化效果方案实施前的效果方案实施后的效果方案预估效果评定

6.4.1竞争对手产品策略分析6.4实战操作：竞争对手的数据分析单品的基本信息竞争对手的产品数据

6.4.2竞争对手渠道策略分析6.4实战操作：竞争对手的数据分析关键词引流商品引流

6.4.3竞争对手价格策略分析6.4实战操作：竞争对手的数据分析避免价格战快准狠

6.4.4竞争对手营销策略分析6.4实战操作：竞争对手的数据分析商品上下架时间搜索关键词直通车营销……

6.4.5竞争对手服务质量分析6.4实战操作：竞争对手的数据分析DSR动态评分

6.4.6竞争对手分析报告6.4实战操作：竞争对手的数据分析基本资料店铺名称店铺类型开店时长店铺粉丝数店铺商品数店铺信誉数据分析指标产品策略渠道策略价格策略营销策略服务质量实践与练习请选择任意电商平台（淘宝、京东或拼多多）进行竞争对手数据分析，要求包括产品、渠道、价格、营销以及服务质量五大板块，并撰写完整的竞争对手分析报告。12假设A店铺是一家主营户外用品的店铺，请根据本章所学知识，在淘宝平台上为A店铺筛选5家需要重点关注的竞争店铺，并收集整理竞争对手店铺的基础数据将其汇总成表格。谢谢大家新电商数据分析库存数据分析7

7.1.1库存周转率7.1认识库存的重要数据指标库存周转率=（使用数量÷库存数量）×100%或者

库存周转率=(该期间的出库总金额÷该期间的平均库存金额)×100%=该期间出库总金额÷[(期初库存金额+期末库存金额)÷2]×100%

1.库存周转率计算公式①提高产品的销售额，降低每月的库存量。

②加快每个单品SKU的周转次数。

③选择优质产品，淘汰滞销商品，加快新商品的引进速度。

④提高订货频次，实行多次少量的订货策略。2.提高库存周转率的措施

7.1.2动销率7.1认识库存的重要数据指标店铺动销率=有销量的商品数量÷店铺在线销售的所有商品总数量×100%商品动销率=已销售的商品销量÷商品的总库存×100%

7.1.3滞销率7.1认识库存的重要数据指标滞销率=滞销商品数÷全店商品数×100%

7.2.1采集商品库存数据7.2商品库存信息数据采集与分析淘宝助理是一款免费的客户端商家工具软件，商家在淘宝助理中登录淘宝账号后，就可以快速获取、编辑店铺的商品信息了，非常方便。

7.2.2分析商品库存数据7.2商品库存信息数据采集与分析1.根据店铺商品类目可售库存占比图表分析库存情况2.根据店铺商品类目销售图表分析库存情况

7.3.1分析库存周期7.3根据数据优化店铺库存1．设置“销售周数取值”的大小2．设置“补货采购周数”的大小3．设置“安全库存周数”的大小

7.3.2分析行业变化7.3根据数据优化店铺库存2．分析行情趋势1．分析“补货数量参考值”的数据大小依据

7.3.3分析产品变化7.3根据数据优化店铺库存商品的具体销售情况

7.3.4根据数据精准补货7.3根据数据优化店铺库存参考自己店铺的销售数据参考同行店铺的销售数据参考数据工具中的数据实践与练习请简述通过“淘宝助理”采集店铺基础数据的操作方法。12请通过右边的库存数据表分析Y网店的库存数据是否合理。日期商品名称可售库存/件库存成本/元一周减小库存量/件1月第1周连衣裙55213800毛衣28012600羽绒服68046240T恤50310060裤子825330001月第2周连衣裙3548850198毛衣381710242羽绒服29019720390T恤3697380140裤子37114840454谢谢大家新电商数据分析财务数据分析8

8.1影响网店盈利的因素利润收入成本商品的成本、推广的成本以及其他固定成本

8.2电商企业的成本构成

8.2.1平台成本8.2电商企业的成本构成店铺保证金实时划扣技术服务费技术服务年费

8.2.2运营成本8.2电商企业的成本构成软运营成本电商运营的推广费用。硬运营成本电商运营中所需要的一次性或固定额度的硬件，以及后端软件的成本。

8.2.3货品成本8.2电商企业的成本构成1.货品净成本购买商品的出厂价成本，不包括运费、差旅费2.库存积压成本包括显性成本和隐形成本。显性成本主要是指商品过季打折处理损失。隐形成本包括仓储成本（管理与盘库）、货物运输成本、毁坏成本等3.仓储物流成本包括仓库租赁费用、仓库管理人员的费用，以及商品的包装费用。物流成本是指采购和销售商品而支付的物流运输费用和人工差旅费用等4.货品残损成本商品在运输、存储过程中发生破损而支付的修复、报废等费用

8.2.4人员成本8.2电商企业的成本构成员工工资办公设备办公场所

8.3.1成本核算公式8.3电商成本核算总成本=[1～n]R+O+G+P总成本=[1～n]R+O+G+P–[0～nx]S

O=[1～1.5]硬件成本+[1～x]软件成本

G=[1～nx](货品净成本+货品残损成本)+[0～