项目1 商务数据分析认知

商务数据分析项目一

商务数据分析认知任务一认识商务数据分析任务二商务数据分析指标单元三商务数据分析简介CONTENT目录知识导图任务一认识商务数据分析任务一认识商务数据分析(一)数据与大数据1、数据的定义一、数据与商务数据大数据数据信息数据的范围文字图像记录字母视频

数据（Data）是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，是构成信息或者知识的原始材料。任务一认识商务数据分析2、大数据大大数据的“大”首先体现在数据量上。大数据是海量数据，而对于海量具体是多少，目前尚无标准的说法。数据量数据的范围数据的类型大数据不仅包括机构内部的数据，还包括机构外部的数据。大数据涉及的类型不仅有结构化的数据，还有非结构化的数据。一般情况下，计算机处理的都是标准化、结构化的数据，但像文本、视频、语音等非标准化、非结构化的数据，则需要通过一定的技术手段将其转换成结构化的数据进行处理。任务一认识商务数据分析一种规模大到在获取，存储、管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模，快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据与信息的联系与区别区别：数据是符号，是物理性的；而信息是对数据进行加工所得到的，是逻辑性和观念性的。联系：数据与信息不可分离，数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达与载体，信息是数据的内涵，数据与信息两者之间是形与质关系。信息与数据既有区别，又有联系。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。3、数据与信息的关系任务一认识商务数据分析任务一认识商务数据分析(二)商务数据1.商务数据的定义

商务数据是指商业组织所在的价值链上各个重要环节的历史信息和即时信息的集合。商务数据收集即根据商业组织自身的需求和用户的需要收集相关的数据。电子商务数据是企业进行电子商务活动时产生的行为数据和商业数据。行为数据能够反映客户行为，如客户访问情况、客户浏览情况等；商务数据能够反映企业运营状况，如企业产品交易量、企业投资回报率等。(二)商务数据2.商务数据的分类商务数据按照来源分为两种:原始数据和二手数据。商务数据按照规模可分为大数据和传统数据。商务数据按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。商务数据按照采用的计量尺度可分为定性数据和定量数据。任务一认识商务数据分析市场数据运营数据产品数据市场数据包括两个部分，行业数据和竞争数据。企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、销售数据、供应链数据等。围绕企业产品产生的相关数据，包括行业产品数据和企业产品数据两部分。任务一认识商务数据分析电子商务数据按来源与性质不同，大致可以分为三大类：市场数据、运营数据、产品数据。行业数据竞争数据企业在整个市场发展的相关数据，包括行业总销售额、行业增长率等行业发展数据，需求量变化、品牌偏好等市场需求数据，地域分布、职业等目标客户数据。能够揭示企业在行业中竞争力情况的数据，包括竞争对手的销售额、客单价等交易数据，活动形式、活动周期等营销活动数据，畅销商品、商品评价等商品运营数据。市场数据任务一认识商务数据分析运营数据客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据，性别、年龄等客户画像；客户数据企业在运营过程中推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、点击、转化等数据；推广数据企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量等交易数据，响应时长、询单转化率等服务数据；销售数据产品在采购、物流、库存过程中产生的数据，如采购数量、采购单价等采购数据，物流时效、库存周转率、残次库存比等仓储数据。供应数据任务一认识商务数据分析产品数据产品在整个市场的数据，如行业产品搜索指数、行业产品交易指数等；行业产品数据产品在具体企业的数据，如新客点击量、重复购买率等产品获客能力数据，客单件、毛利率等产品盈利能力数据。企业产品数据任务一认识商务数据分析二、数据分析与商务数据分析任务一认识商务数据分析数据分析（Data

Analysis）是指用运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。商务数据分析是运用分析工具研究商业数据信息，搭建数据分析与商业管理的桥梁，指导商业决策的一门学科。通过对相关数据的有效统计、分析和使用，形成预测模型，可促进客户、商业伙伴之间的沟通。三、商务数据分析价值任务一认识商务数据分析(一)商务数据分析的意义数据分析能够将企业经营数据处理成便于观察、分析、推断的形式，能够帮助企业推导出有价值的信息作为运营决策的依据。辅助企业运营决策1企业可以根据数据分析结果，优化业务流程，减少不必要的成本投入，对企业资源进行合理配置。降低企业运营成本2数据分析能够帮助企业发现其在市场中所处的位置、发展趋势、竞争力情况等，让企业在比较短的时间内快速对业务、产品等做出调整，助力其市场竞争力的提升。优化企业市场竞争力3（二）商务数据分析的应用流量分析客户分析产品分析市场分析任务一认识商务数据分析流量分析企业流量分析主要是对企业网站或网店广告投放及对外营销推广的数据进行分析。企业通过对站内流量进行即时统计、整理、分析，能够随时掌握企业网站日常运营情况，及时发现运营异常并进行调整或处理。分析站内实时流量企业通过借助第三方平台或企业自身平台对这些流量来源进行实时监控，获取数据后展开分析，可以明确引流最多的渠道。分析其他流量对站外营销流量进行分析，企业可以把控不同渠道带来流量的情况，从而优化站外广告的投放策略。分析站外营销流量任务一认识商务数据分析客户分析对企业的目标受众群体、实际交易客户群体、潜在客户群体等进行分析。企业通过对客户属性、客户设备属性、客户流量属性、客户行为属性展开分析，可以实现客户的精准运营。客户属性客户设备属性客户行为属性客户流量属性客户年龄、性别、职业、爱好、地域、国家等客户常用设备(PC/手机等）、客户常用平台、客户常用浏览器、客户设备使用习惯（横屏/竖屏）等客户来源页面、客户来源广告、客户来源营销平台、客户来源关键词等客户下载/注册/关注、客户下单、客户活跃情况等任务一认识商务数据分析产品分析

产品分析是对产品相应的指标进行分析，比如对产品的点击量、订单量、成交量、客户使用反馈等进行分析。通过对产品进行分析，能够判断产品的受欢迎程度、受欢迎类型、客户购买情况、产品利润情况等，帮助企业实现产品的升级和优化。任务一认识商务数据分析市场分析

市场分析是对企业所在行业及市场的发展现状、发展趋势等进行分析，比如行业产品销量、行业竞争情况等。结合市场分析的结果，能够帮助企业确定市场定位、产品定位、发展目标等决策性内容。任务一认识商务数据分析结合上述所讲内容，想一想电子商务数据分析对于企业具有什么意义？想一想任务一认识商务数据分析任务二商务数据分析指标任务二

商务数据分析指标一、商务数据分析要素010305040206衡量指标设定ROI是最终目标需要商业敏感变化异常原因分析分析客户购买行为分析用户行为习惯07注重实战经验任务二

商务数据分析指标（一）电子商务数据分析需要商业敏感

今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。要懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量。每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都增长，也还是有问题。任务二

商务数据分析指标（二）电商网站转化率是关键，ROI是最终的目标

电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI（ReturnOnInvestment）是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。ROI=年利润或年均利润/投资总额×100%

ROI的优点是计算简单，缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响，分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。投资回报率(ROI)往往具有时效性–回报通常是基于某些特定年份。任务二

商务数据分析指标（三）电子商务数据分析衡量指标的设定

指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。任务二

商务数据分析指标（四）某些指标异常变化的原因分析

网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。任务二

商务数据分析指标（五）利用数据分析用户的行为习惯

数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，然后权衡利弊来对用户体验进行改善，以及一些基本的产品定位及活动。

网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!任务二

商务数据分析指标（六）客户的购买行为分析

当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。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。任务二

商务数据分析指标（七）电子商务数据分析需注重实战经验

电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。二、商务数据分析的指标与维度（一）指标

指标是指用于衡量事物发展程度的单位或方法。

指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进行汇总计算，如时间、地点、范围，也就是我们常说的统计口径与范围。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。

指标用于衡量事物发展程度，程度是好还是坏需要通过不同维度来对比。任务二

商务数据分析指标二、商务数据分析的指标与维度（二）维度

维度是用来衡量事物或现象的某种特征。

维度可以分为定性维度跟定量维度，也就是根据数据类型来划分，数据类型为字符型(文本型)数据，就是定性维度，如地区、性别都是定性维度；数据类型为数值型数据的，就为定量维度，如收入、年龄、消费等。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。

指标用于衡量事物发展程度，程度是好还是坏需要通过不同维度来对比。任务二

商务数据分析指标二、商务数据分析的指标与维度（二）维度

维度是用来衡量事物或现象的某种特征。

维度可以分为定性维度跟定量维度，也就是根据数据类型来划分，数据类型为字符型(文本型)数据，就是定性维度，如地区、性别都是定性维度；数据类型为数值型数据的，就为定量维度，如收入、年龄、消费等。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。

指标用于衡量事物发展程度，程度是好还是坏需要通过不同维度来对比。任务二

商务数据分析指标二、商务数据分析的指标与维度（二）维度

维度是用来衡量事物或现象的某种特征。

维度可以分为定性维度跟定量维度，也就是根据数据类型来划分，数据类型为字符型(文本型)数据，就是定性维度，如地区、性别都是定性维度；数据类型为数值型数据的，就为定量维度，如收入、年龄、消费等。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。

指标用于衡量事物发展程度，程度是好还是坏需要通过不同维度来对比。任务二

商务数据分析指标二、商务数据分析的指标与维度（二）维度

维度是用来衡量事物或现象的某种特征。

维度可以分为定性维度跟定量维度，也就是根据数据类型来划分，数据类型为字符型(文本型)数据，就是定性维度，如地区、性别都是定性维度；数据类型为数值型数据的，就为定量维度，如收入、年龄、消费等。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。

指标用于衡量事物发展程度，程度是好还是坏需要通过不同维度来对比。任务二

商务数据分析指标任务二

商务数据分析指标任务二

商务数据分析指标三、商务数据分析指标体系

电子商务数据分析，需要围绕指标进行数据收集、整理、分析等一系列操作。因此，在学习数据分析具体方法前，需要先明确电子商务数据的指标类型及其对应的核心指标。123市场类指标运营类指标产品类指标行业平均利润企业市场占有率企业市场扩大率竞争对手销售额竞争对手客单价行业销售额增长率行业销售额行业销售量增长率行业销售量市场类指标竞争产品评价任务二

商务数据分析指标

市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。行业平均成本任务二

商务数据分析指标1234行业销售量行业销售量增长率行业销售额行业销售额增长率在一定时间内行业产品的总成交数量。行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。行业销售额增长率=行业本期产品销售的增长额÷上期或同期产品销售额×100%任务二商务数据分析的指标案例某电商服装行业1月份的销售量是500万件，2月份的销售量是600万件，那么该行业的销售量增长率是多少？（600-500）/500*100%=20%任务二

商务数据分析指标5678行业平均利润行业平均成本企业市场占有率企业市场扩大率行业平均利润是指行业利润总额与行业主要企业数量之间的比率，行业平均利润=行业利润总额÷行业内主要企业数量。行业平均成本是指行业总成本与行业内主要企业数量之间的比率，行业平均成本=行业总成本÷行业内主要企业数量。企业市场占有率是指企业销售量（额）在整个行业销售量（额）中所占的百分比，企业市场占有率=企业销售量（额）÷行业销售量（额）×100%。企业市场扩大率（市场增长率）是指企业市场占有率较上一个统计周期增长的百分比，企业市场扩大率=[本期企业市场销售量（额）-上期企业市场销售量（额）]÷上期企业市场销售量（额）×100%。910竞争对手销售额竞争对手客单价竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数11竞争产品评价竞争产品评价是指企业竞争产品的评价，该指标能够让企业了解竞争产品的客户满意度、客户认可度等情况。任务二商务数据分析的指标SKU库存量单元商品访客数商品数收藏次数客单件加购件数产品搜索指数产品交易指数毛利率SPU标准化产品单元商品浏览量产品类指标

产品分析需要通过对产品在流通运作中各项指标的统计与分析，来指导产品的结构调整、价格升降，决定产品的库存系数以及引进和淘汰，它直接影响到店铺的经营效益，关系到采购、物流和运营等多个部门的有效运作。任务二商务数据分析的指标产品搜索指数选定日期下，该产品通过搜索进入产品详情页访客数指数化后指标，反映搜索趋势，不等同于搜索次数。这个指数反应这个商品的竞争程度和冷热门情况根据产品交易过程中的核心指标如订单数、买家数、支付件数、支付金额等，进行综合计算得出的数值。数值越大反映交易的热度越大，不等同于交易金额。产品交易指数商品访客数商品数收藏次数客单件加购件数商品浏览量去重去重不去重毛利率毛利率=毛利/营业收入×100%=(主营业务收入-主营业务成本)/主营业务收入×100%任务二商务数据分析的指标4123供应链指标客户指标销售指标推广指标运营类指标

在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。任务二商务数据分析的指标在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数某时期内每个客户平均购买的次数活跃客户数占客户总数的比例曾经在平台上注册过客户的客户总数客户指标客户（用户）数据化运营是企业运营的重要基础，客户指标主要用于描述可营销客户的黏度和忠诚度。注册客户数活跃客户数活跃客户比率客户复购率平均购买次数任务二商务数据分析的指标某商品在某季度共有100个顾客购买，其中20个客户产生了至少两次购买，则复购率是多少？20/100*100%=20%如果这20个复购客户中又有5个产生了第三次购买行为，那么按交易次数计算，复购率是多少？(5+20)/100*100%=25%案例分析任务二商务数据分析的指标

微微经营一家女装网店，她统计到该网店1月份共产生440笔交易，其中60人重复购买，这60人中有32人重复购买1次（即：购买2次），有28人重复购买2次（即：购买3次），那么按交易次数计算，1月份该网店的复购率是多少？（60+28）/440*100%=20%练一练任务二商务数据分析的指标统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为的客户去重数某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。统计日期内将商品加入购物车的客户去重数在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价值越高。客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。客户回购率/客户流失率客户留存率消费频率收藏人数加购人数任务二商务数据分析的指标2022年1月底，3000活跃用户，第三季度1800有购买记录，1000人二次购买，回购率，流失率和复购率分别是多少？回购率：1800/3000=0.6流失率：（3000-1800）/3000=0.4复购率：1000/1800=0.56推广指标流量直接关系着商品的销量，要想取得不错的销量，必须进行适当的运营推广。推广活动做得是否成功，通常从推广效果（收益、影响力）、推广成本以及活动粘合度（通常以用户关注数、收藏数、加购数、客单价等来衡量）等几个方面来考虑。展现点击其他转化任务二商务数据分析的指标访客数（UniqueVisitor,UV）在统计周期内，访问网站的独立客户数。新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数的比例即新访客占比。回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数的比例即回访客占比。浏览量(PageView,UV)客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。浏览量又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。任务二商务数据分析的指标平均访问量又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留时间。停留时间入站次数在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。任务二商务数据分析的指标跳失率在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。关注数展现量统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。点击量某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。展现量就是展现在别人面前，用户通过自己搜索的词与你设置的关键词进行匹配，无论是否点击，只要展现一次就算一次展现量。点击率=（点击量/展现量）*100%如果某网页被打开了1000次，而该网页上某一广告被点击了10次，那么该广告的点击率为：1%任务二商务数据分析的指标小王同学在一次访问中，有两次入站，其中一次发生跳失，另一次则继续浏览了多个页面，那么该访问的跳失率是多少呢？转化率电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。转化率=（进行了有价值行为的访问量÷总访问量）×100%点击量高，转化率一定高吗？不一定。假如我们在A、B两个网站同时投放了广告，A网站每天能带来100次用户访问，但是只有1个转化，B网站每天能带来10次用户访问，但是却有5个转化。显然，B的转化率更高。也就说明B网站带来的用户更加精准，网络营销效果更好。转化率也可理解为搜索这个词的访客的成交率。整个市场搜索这个词的，例如100个人搜索这个词，一个访客可以进多个店铺，80个进了A店，成交了10个客户；60个进了B店，成交了6个客户；50个进了C店，成交了4个客户；那么就是总共成交了20个客户，转化率20/100=20%任务二商务数据分析的指标注册转化率在统计周期内，新增注册客户数占所有新访客数的比例。注册转化率=（新增注册客户数÷新访客总数）×100%在统计周期内，将网站或商品添加收藏或关注到个人账户的客户数占该网站或商品总访问数的比例。收藏转化率=（添加收藏或关注的客户数÷该网站（商品）的总访问数）×100%。收藏转化率任务二商务数据分析的指标下单转化率在统计周期内，确认订单的客户数占该商品所有访客数的比例。下单=（产生购买行为的客户人数÷所有到达店铺的人数×100%。客服转化率客服转化率=（完成付款的客户数÷该商品的总访问数）×100%。从客服的角度来说，主要考察如下两个转化率指标：咨询转化率=最终下单人数÷询单人数付款转化率=最终付款人数÷下单人数任务二商务数据分析的指标成交转化率在统计周期内，完成付款的客户数占该商品所有访客数的比例。成交转化率=（完成付款的客户数÷该商品的总访问数）×100%全网转化率类目转化率品牌转化率单品转化率渠道转化率事件转化率任务二商务数据分析的指标

某电商食品网站最近7天的访客数是5000人，其中1200人注册了会员，520人成功下单，最终480人付款并完成了交易，那么，该网站的注册转化率、下单转化率、成交转化率分别是多少？注册转化率：1200/5000*100%=24.8%下单转化率：520/5000*100%=10.4%成交转化率：480/5000*100%=9.6%案例分析任务二商务数据分析的指标销售指标企业在销售过程中产生的指标合集，能够揭示企业销售运行状况。销售量在一定时期内实际销售出去的产品数量销售利润率销售利润率=销售利润÷销售额×100%销售毛利销售毛利=销售收入净额-销售成本销售毛利率销售毛利率=销售毛利÷销售额×100%销售利润销售利润=营业收入-营业成本-税金及附加-销售费用-管理费用-财务费用+其他收益+投资收益-公允值价值变动收益+资产处置收益=访客数*转化率*客单价*购买频率*毛利率-成本销售额销售额=访客数×成交转化率×客单价任务二商务数据分析的指标投资回报率投资回报率=销售利润÷投资总额×100%有效订单订单转化率=有效订单数÷访客数×100%订单数量订单金额无效订单订单转化率成交客户数量退货数量退货金额退货用户数量订单退货率订单退货率=退货数量÷同期产品成交数量×100%客单价=成交总金额÷成交客户总数客单价件单价=产品单价之和÷产品种类数量件单价ReturnonInvestment,ROI任务二商务数据分析的指标

某电商企业近1个月成交了1132件产品，产品总额为21036元，成交客户为132人，该企业近一个月的件单价和客单价分别是多少？件单价：21036/1132=18.58(元)客单价：21036/132=159.36(元)案例分析任务二商务数据分析的指标连带率连带率=销售量÷交易总次数×100%动销率是评价企业综合得分的指标，动销率不一定越高越好，需要结合企业情况具体分析。动销率=（动销品种数÷仓库总品种数）×100%。（品种：指产品种类；动销品种：指企业有销量的产品种类）。动销率滞销率滞销率=滞销产品数÷企业总产品数×100%任务二商务数据分析的指标供应链指标企业在采购、物流、仓储环节产生的指标合集，能够反映企业供应链环节的情况和存在的问题。售罄率售罄率=销售量÷总采购数量（某一时间单位内）×100%采购金额库存金额库存周转率库存周转率=360÷库存周转天数；库存周转天数=某时间单位天数×(1/2)×(期初库存数量+期末库存数量）÷某时间单位销售量采购数量库存数量库存天数送货数量任务二商务数据分析的指标平均配送成本平均配送成本=单位时间内配送货物总成本÷单位时间内配送货物总数量客户下单到收货的时长，订单响应时长越短，客户满意度越高。订单响应时长订单满足率订单满足率=单位时间内已完成订单数量÷单位时间内已接收的订单总数量×100%平均送货时间=总送货时间÷送货次数（某一时间单位内）平均送货时间任务二商务数据分析的指标结合上面所学内容，以思维导图的形式将电子商务数据分析的指标整理出来。做一做任务二商务数据分析的指标任务三商务数据分析简介任务三

商务数据分析简介一二三商务数据分析师和常用数据分析工具商务数据分析方法商务数据分析流程任务三

商务数据分析简介描述性分析、分组分析、对比分析、漏斗分析、交叉分析、指标分析、SWOT分析、RFM模型分析、AARRR分析、趋势分析、象限分析等等。一、商务数据分析方法（一）描述性分析对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。（二）分组分析根据目标数据的性质、特征，按照一定指标，将数据总体划分成几个部分，分析其的内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。任务三

商务数据分析简介（三）对比分析对比分析法也称比较分析法，是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析又分横向对比、纵向对比，横向对比就是跟自己比，纵向对比简单来说就是跟他人比。作用：对比分析法可以非常直观的看出事物某方面的变化或差距，而且可以准确、量化的表示出变化的差距是多少。同比：同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。同比增长率=（本期数－同期数）/同期数×100%环比：是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月的对比。环比增长率=（本期数-上期数）/上期数*100%。同比和环比，这两者所反映的虽然都是变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的；一般来说，环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较。任务三

商务数据分析简介（四）漏斗分析

漏斗分析法，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中，有点像倒金字塔。它是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析的流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。

漏斗分析法是运营用来提升转化率的必备分析方法之一，可以用来评估总体转化率、各个环节的转化率，科学评估促销专题活动的效果，通过与其他数据分析模型结合进行深度用户的行为分析，从而找到用户流失的原因，以提升用户量、活跃度、留存率，并提升数据分析与决策的科学性。任务三

商务数据分析简介（五）交叉分析

交叉分析法，通过用于分析两个变量之间的关系，找出数据中隐藏的关联网，可以从横向和纵向交叉进行。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。通常用于分析两个变量之间的关系，在市场调研项目中应用比较广泛，它可以让复杂的数据关系简单化，对于调研数据的整理比较实用。

交叉列表分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析方法。任务三

商务数据分析简介（六）指标分析指标分解法是将一个相对复杂的指标分解成若干个子指标，再对每一个子指标进行研究，从而达到易于分析、便于实行的目的。常用的指标分解法有总分法和渐进法：总分法直接把核心数据拆分成若干个子指标，这些子指标组合起来就可得到核心数据；渐进法是按照数据之间的逻辑递进关系，逐次获得各项子指标，最后得出核心数据。比如在研究销售业绩下降问题时，可以将销售业绩问题拆分成转化率、客单价和访客数这三个子问题，通过分析这三个子问题从而解决销售业绩问题。任务三

商务数据分析简介(七）SWOT分析SWOT分析，即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。优势，是组织机构的内部因素，具体包括：有利的竞争态势；充足的财政来源；良好的企业形象；技术力量；规模经济；产品质量；市场份额；成本优势；广告攻势等。劣势，是组织机构的内部因素，具体包括：设备老化；管理混乱；缺少关键技术；研究开发落后；资金短缺；经营不善；产品积压；竞争力差等。机会，是组织机构的外部因素，具体包括：新产品、新市场、新需求、市场壁垒解除、竞争对手失误等。威胁，是组织机构的外部因素，具体包括：新的竞争对手；替代产品增多、市场紧缩、行业政策变化、客户偏好改变、突发事件等。任务三

商务数据分析简介（八）RFM模型分析RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该方法通过一个客户的最近下单时间(R)、成功次数(F)以及成功金额(M)三项指标来描述该客户的价值。R(Recency)：即客户最后交易距当前的时间（最近一次购买时间），代表客户的活跃度。R值离当前时间越近说明客户相对越活跃，越容易促其复购；F(Frequency)：即客户交易成功次数代表客户的忠诚度。F值越大说明客户对店铺越忠诚，这部分客户需重点维护但不要对其产生骚扰；M(Monetary)：即客户的交易成功金额，代表客户的贡献度。M值越大说明客户消费能力越高，对店铺贡献也越大。店铺要取得最大的利润离不开这部分客户。作用：RFM模型，把客户按R、F、M三个维度分成八个象限，实现客户细分，构建客户价值矩阵，不同象限建立分组优化策略。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等；给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。任务三

商务数据分析简介（九）AARRR模型AARRR是指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。获取（Acquisition）：用户如何发现（并来到）你的产品。获取用户，其实就是通过各个渠道去发布公司的产品信息，用各种方法和手段来吸引用户前来注册、使用的这样一个过程。激活（Activation）：用户的第一次使用体验如何？很多用户可能在产品上不活跃，如何将这些用户转化成为活跃用户，是运营人员需要注意的问题。留存（Retention）：用户是否还会回到产品（重复使用）？如果一个产品缺乏粘性，没有办法留住用户，导致的结果就是辛苦拉来的新用户在迅速的流失。产品的留存率非常低，实质上也是谈不上用户增长的。收入（Retention）：产品怎样（通过用户）赚钱？获取收入其实是应用运营核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣，绝大多数开发者最关心的就是收入。传播（Retention）：用户是否愿意告诉其他用户？以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这将成为获取用户的一个新途径。任务三

商务数据分析简介（十）趋势分析趋势分析也叫时间序列分析，趋势分析是将两期或连续若干期报表中的相同指标或比率进行对比，求出它们增减变动的方向、数额和幅度。确定它们的发展趋势的一种方法。趋势分析从一定意义上说，是将比较分析法和比率分析法结合起来运用的一种方法。趋势分析法总体上分四大类：(1)纵向分析法；(2)横向分析法；(3)标准分析法；(4)综合分析法。此外，趋势分析法还有一种趋势预测分析。趋势预测分析运用回归分析法、指数平滑法等方法来对数据报表的数据进行分析预测，分析其发展趋势，并预测出可能的发展结果。趋势分析适用于电商运营核心指标的长期跟踪，比如浏览量、访客量、用户数等。分析员可借助透视图或其他表格，做出简单的数据趋势图，反映整体趋势和数据变化。趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。任务三

商务数据分析简介（十一）象限分析象限分析法，通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一