《商务数据分析》课件-商务数据的分析

商务数据分析1.商务数据分析方法诊断性分析2描述性分析1目录CONTENTS预测性分析3描述性分析01描述性分析数据类型通常是综合的、广泛的、实时的、精确的,以高效的可视化来展现。回答What的问题:我的企业发生了什么?描述性分析比如,某公司的销售月报,就是描述性分析。一个看板上汇总了各个地区的月度指标,如完成率、完成度,它是实时变动的,到月底自动汇总。它不光“描述”,还有一定程度的分析,可以满足日常管理需求。比如扬州这个地区,本月的目标完成率最低,但是年度目标完成率却较好,是本月的销售目标太高,还是考核上有松懈。如果是人为的松懈,年度考核是否也要记录月度的考核成绩?描述性分析高效的可视化展现,一方面是说,做这个报告的速度要快,即问即答,不能当某人想知道今天的情况怎么样时,三天之后才有答案;另一方面是说,这个报告以“模板”的形式存在,数据变了,报告也会随之变动,什么时候打开,什么时候都是最新的。描述性分析是所有分析形式中最常见的。在业务中,它为分析人员提供了业务中关键指标和措施的视图,如公司每月的收支表。类似地,分析师可以获得大量客户的数据。了解客户的人口统计信息(如我们的客户的30%是个体经营者)将被归类为“描述性分析”,利用有效的可视化工具可以更好地呈现描述性分析的信息。0102诊断性分析02诊断性分析回答Why的问题:为什么我的企业发生了这样的事情?需要有从全局钻取到细节的能力和隔离所有混淆信息的能力。

比如查看数据地图,发现江苏的市场销售额较高,想知道是什么原因,于是点击该省份,能定位到各类产品的销售数据和响应的合作客户数据。在对描述性数据进行评估时,诊断分析工具将使分析师能够深入到细分的数据,从而找出问题的根本原因。精心设计的商业信息(BI)仪表板有读取时间序列数据(多个连续时间点的数据)的功能,并具有过滤器和钻取能力,可进行此类分析。诊断性分析预测性分析03预测性分析就像玩三国杀的时候,很多人喜欢诸葛亮,不停地使用“观星”一样,我们希望能够预测某件事在未来发生的可能性,或是预测一个可以量化的值,甚至预测某个结果可能发生的时间点。如何实现预测,一方面取决于工具,但更重要的,取决于预测模型。回答的是WhatLikely的问题:我的企业将要发生什么?主要回答战略性的问题:我的商业策略是否在一段时期内保持一致,根据算法,用模型预测某个具体的结果。预测性分析预测性分析预测分析是关于预测的。无论是预测将来发生事件的可能性,还是预测可量化的数值,抑或是估计可能发生事件的时间点,这些都是通过预测模型完成的。在充满不确定性的环境中,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是许多领域中正在使用的重要方法。预测模型通常利用各种可变数据进行预测。数据的变异性与预测结果密切相关(例如,年龄越大的人,对心脏病发作的敏感程度越高———我们会说年龄与心脏病发作风险呈线性相关),然后将这些数据一起编译成分数或预测。单击此处添加标题商务数据分析2.商务数据的分类和来源商务数据的来源3商务数据的背景1目录CONTENTS商务数据的分类2商务数据的用途4商务数据的背景01商务数据的分类商务数据是指企业在日常业务活动中产生的各种数据，这些数据可以来自不同的来源，如内部系统（如ERP、CRM等）、外部市场、社交媒体等。商务数据涵盖了销售数据、客户数据、供应链数据、财务数据等多个方面，它们共同构成了企业运营和发展的基础。随着信息技术的不断发展和应用，商务数据的规模和复杂性不断增加。企业需要通过采集、存储、处理和分析这些数据，以获取有价值的信息，支持企业的决策和业务发展。同时，随着大数据技术的普及和应用，商务数据的应用范围和价值也在不断扩大。商务数据的分类02商务数据的分类定性数据：表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。定量数据：其特征在于它们都是以数值的形式出现的，有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差，而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差，还可以计算数据之间的相对差。0102定距数据：具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。定比数据:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，增加一个确定的基准值或标准，能够进行比对。例如职工人数，身高。定距数据定序数据:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。定序数据名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如，”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。定类数据商务数据的分类商务数据的分类定类数据名义级数据，数据的最低级，表示个体在属性上的特征或类别上的不同变量，仅仅是一种标志，没有序次关系。例如，”性别“，”男“编码为1，”女“编码为2。定序数据:数据的中间级，用数字表示个体在某个有序状态中所处的位置，不能做四则运算。例如，“受教育程度”，文盲半文盲=1，小学=2，初中=3，高中=4，大学=5，硕士研究生=6，博士及其以上=7。定距数据：具有间距特征的变量，有单位，没有绝对零点，可以做加减运算，不能做乘除运算。例如，温度。定比数据:数据的最高级，既有测量单位，也有绝对零点，增加一个确定的基准值或标准，能够进行比对。例如职工人数，身高。定序数据定距数据商务数据的来源03商务数据的来源能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。（2）移动通信数据（1）交易数据商务数据的来源人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。（3）人为数据（4）开放数据（5）机器和传感器数据来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(IoT)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。商务数据的用途04商务数据的分类业务决策支持商务数据可以为企业的战略和业务决策提供支持。通过分析销售数据、市场数据、客户数据等，企业可以了解市场需求、产品销售情况，制定合适的定价策略、市场推广策略和产品改进计划。例如，通过对历史销售数据的分析，企业可以预测未来销售趋势，并据此调整库存和生产计划，优化资源配置。商务数据可以帮助企业优化销售和市场营销活动。通过分析销售数据和客户数据，企业可以识别潜在客户、优化销售渠道、个性化营销策略，提高销售效率和销售额。例如，基于客户购买历史和偏好，企业可以推送个性化的产品推荐和优惠信息，提高客户满意度和忠诚度。商务数据可以用于客户关系管理，帮助企业了解客户需求、维护客户关系、提供个性化服务。通过分析客户数据和交互数据，企业可以识别重要客户、了解客户偏好、预测客户流失风险，从而改善客户体验和提高客户满意度。销售和市场营销客户关系管理商务数据的分类运营管理和供应链优化商务数据可以用于企业的运营管理和供应链优化。通过分析运营数据和供应链数据，企业可以优化生产计划、库存管理、物流配送等，提高运营效率、降低成本，并确保产品供应的稳定性和及时性。商务数据可以用于财务分析和风险管理。通过分析财务数据和市场数据，企业可以评估经营状况、盈利能力和财务风险，进行财务预测和预算规划，以及制定风险管理策略。商务数据可以用于市场研究和竞争分析。通过分析市场数据和竞争对手数据，企业可以了解市场趋势、竞争格局和消费者偏好，从而制定市场营销策略、产品定位和品牌推广策略。财务分析和风险管理市场研究和竞争分析商务数据分析3.商务数据分析工具数据存储工具2数据采集工具1目录CONTENTS数据处理工具3数据分析工具4数据采集工具01数据采集工具八爪鱼采集器是一款使用简单、功能强大的网络爬虫工具,可实现可视化操作,无须编写代码,内置海量模板,支持任意网络数据的抓取;火车采集器是一款专业的互联网数据抓取、处理、分析、挖掘软件,可以灵活、迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息,并通过一系列的分析处理,准确挖掘出所需数据。数据采集工具爬虫的概念：如果我们把互联网比做一张大的蜘蛛网,数据便存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛,沿着网络抓取自己的猎物(数据)。爬虫指的是向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序;从技术层面来说,就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码、JSON数据、二进制数据(图片、视频)爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。Python(爬虫)数据采集工具爬虫流程图

数据存储工具02JSON文件存储010203CSV文件存储数据存储工具TXT文件存储数据存储工具关系型数据库的存储格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。常见的关系型数据库有MySQL、SQLServer等。

关系型数据库单击添加标题非关系型数据库。非关系型数据库指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。常见的非关系型数据库NoSQL如MongoDB、Redis、Memcache。数据处理工具03数据处理工具03数据处理是指根据数据分析目的,将收集到的数据,用适当的处理方法进行加工、整理,形成适合数据分析的样式。它是数据分析前必不可少的工作,并且在整个数据分析工作量中占据了很大的比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。数据处理主要运用的工具有Excel、TableauPrep和Python。数据分析工具04数据分析工具有很多。一般来说,一个优秀的数据分析师都有很多的知识储备,并且能够熟练地使用数据分析工具。那么数据分析工具都有哪些呢?一般来说,Excel、Python、SPSS比较常见。下面分别为大家介绍这些工具。04数据分析工具SPSSSASPythonR语言数据分析工具1、Excel在众多数据分析工具中,Excel是最常用、最容易上手的分析工具。Excel数据分析功能十分强大,不仅提供简单的数据处理功能,还有专业的数据分析工具库,包括相关系数分析、描述统计分析等。下面列举一个案例来讲述Excel的数据分析功能。数据分析工具2、Python

采用Python进行数据分析需要掌握一系列库的使用方法,包括NumPy(矩阵运算库)、SciPy(统计运算库)、Matplotlib(绘图库)、Pandas(数据集操作)、SymPy(数值运算库)等库,在Python中进行数据分析时,这些库有广泛的应用。数据分析工具SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生于1968年研发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织,在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为SPSS26.0,而且更名为IBMSPSSStatistics。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。3、SPSS扩展阅读

商务数据分析工具选择的多样性，得益于科技的不断进步与发展。随着科技的不断革新，商务数据分析领域得以迅速扩展和深化，从而催生出了众多具有不同特点和优势的数据分析工具。这些工具的出现，不仅为商务决策提供了更为精准、全面的数据支持，也极大地提升了企业运营效率和竞争力。

在多样化的商务数据分析工具中，每一款工具都具备其独特的功能和应用场景。有的工具擅长处理大规模数据，能够实现快速、准确的数据挖掘和分析；有的工具则注重数据可视化，能够将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告；还有的工具专注于特定行业或领域的数据分析，能够满足不同企业的个性化需求。

因此，企业在选择商务数据分析工具时，需要充分考虑自身的业务特点、数据需求以及预算等因素，选择最适合自己的工具。同时，企业也需要不断关注科技发展动态，及时更新和升级数据分析工具，以保持竞争优势和适应市场变化。

总之，科技的进步为商务数据分析工具的选择提供了更多的可能性和选择空间，企业应当充分利用这些工具，提升数据分析和决策水平，推动企业的持续发展和创新。商务数据分析4.商务数据分析的流程数据收集2需求分析1目录CONTENTS数据分析4数据处理3数据呈现5报告撰写6需求分析01需求分析01需要从哪几个角度进行分析?采用哪些逻辑思维?运用哪些理论依据?

采用哪些分析指标?该如何具体开展数据分析?数据收集02数据收集

02一手数据是指通过访谈、询问、问卷、测定等方式直接获得的数据,因此一手数据也称原始数据。其优点有:可以回答二手数据不能回答的具体问题;更加及时和可信;保密性更强(一手数据是公司自己收集的,是属于公司的,便于保密)。数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据。二手数据是指通过网络、媒介、统计机构等获取的经过加工整理后的数据。它是相对于原始数据而言的,指那些并非为正在进行的研究而是为其他目的已经收集好的统计资料。因此,二手数据也称为次级数据。其优点有:成本低、易获取,能为进一步原始数据的收集奠定基础等。数据处理03数据处理03数据处理是指对采集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,保证数据的一致性和有效性的过程。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。

数据清洗数据转化数据抽取、合并数据计算数据分析04数据分析是指用适当的分析方法及工具,对收集来的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。04数据分析SPSSSASPythonR语言数据呈现0505常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等,当然可以对这些图表进一步整理加工,使之变为我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。数据呈现报告撰写0606030201其次,需要有明确的结论。没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。一定要有建议或解决方案。决策者需要的不仅仅是找出问题,更重要的是建议或解决方案,以便他们在决策时参考。所以,数据分析师不只需要掌握数据分析方法,还要了解和熟悉业务,这样才能根据发现的业务问题,提出具有可行性的建议或解决方案。首先需要有一个好的分析框架,并且层次明晰、图文并茂,能够让读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于读者更形象、直观地理解问题和结论。报告撰写商务数据分析5.商务数据的分析指标：1.流量指标APP流量分析指标2网站流量分析指标1目录CONTENTS流量分析指标作用3网站流量分析指标01网站流量分析指标PV-PageView页面访问量。用户每次刷新页面被计算一次。UV-UniqueVisitor独立访客，独立访客是指某站点被多少台电脑访问过，有的网站是以用户电脑的Cookie作为统计依据。独立IP-InternetProtocol独立IP是指访问过某站点的IP总数，以用户的IP地址作为统计依据。人均PV-PV/UV又称人均浏览页面数，PV/UV。网站流量分析指标平均访问次数-Visitspervisitor：是指在一定期间内，平均每个用户的访问次数。访问深度-SiteVisitDepth：在一次完整的站点访问过程中，访客所浏览的页面数。即平均每次访问产生的PV和人均PV类似。可以衡量网站用户粘性。访问次数-Session：会话数。在GA中，一次会话被认为是一个用户在网站或者app上活跃的那段时间。030102平均访问时长-AverageTimeonSite：总的逗留时间/总的访问次数04网站流量分析指标人均（单日）使用时长：在统计周期（日/周/月）内，平均每人启动该APP所消耗的总实际有效使用时长。跳出率-BounceRate：指在只访问了入口页面（例如页面首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。计算公式：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数。通常来说，80%以内不好；60%以内正常；40%以内较好；5%以下考虑数据问题。网站流量分析指标总访问量在不同的访问工具中使用的数据可能有不同，有使用独立访问次数，也有使用页面浏览次数PageView，如GoogleAnalytics。总访问量用户从该页面退出的页面访问数/进入该页的页面访问数的百分比。退出率=退出次数/总访问量*100%。跳出率一般衡量各个落地页，营销页等页面。退出率则更偏向产品，任何页面都有退出率退出率-ExitRate当该页为访客此次访问网站的最后一页时，该页面即为此次独立访问的退出页面，统计为有一次退出。退出次数APP流量分析指标02APP流量分析指标02日活跃用户数-DailyActiveUser（DAU）：通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。周活跃用户数-WeeklyActiveUsers（WAU）：7日内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后）。月活跃用户数-MonthlyActiveUsers(MAU)：30日内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后）。日活跃用户数/月活跃用户数-(DAU/MAU)：DAU/MAU可以看出用户参与度，通常合格游戏应用该指标0.2，表示用户平均每月至少来访30*0.2=6天APP流量分析指标日活跃用户数-DailyActiveUser（DAU）：通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。周活跃用户数-WeeklyActiveUsers（WAU）：7日内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后）。月活跃用户数-MonthlyActiveUsers(MAU)：30日内，登录或使用了某个产品的用户数（去重后）。日活跃用户数/月活跃用户数-(DAU/MAU)：DAU/MAU可以看出用户参与度，通常合格游戏应用该指标0.2，表示用户平均每月至少来访30*0.2=6天APP流量分析指标平均访问时长平均每一次使用应用程序（session）的时间。事件触发用户数触发时间的独立用户数（当天内用户去重，跨天不去重，数值向下取整）。事件数量事件被触发的日均次数。启动次数启动过应用程序的次数。“一次启动”是指用户从打开应用到退出应用（或离开应用界面，进入后台超过30分钟）为止，类似于访问次数。人均使用时长在统计周期(周/月)内，平均每人启动该App所消耗的总实际有效使用时长。APP流量分析指标02事件平均使用时长：每一次事件触发的时长的平均值。页面访问次数：页面被打开的次数，同一页面的多次访问均会被计数。页面平均停留时长：每一次页面访问的停留时长的平均值。页面跳出率：从当前页面离开应用的访次/该页面总访次*100%。页面访问深度：一次启动过程中访问的页面数总和，同一个页面的重复访问均会被计数APP流量分析指标每一次事件触发的时长的平均值。事件平均使用时长每一次页面访问的停留时长的平均值。页面平均停留时长一次启动过程中访问的页面数总和，同一个页面的重复访问均会被计数页面访问深度页面被打开的次数，同一页面的多次访问均会被计数。页面访问次数页面跳出率：从当前页面离开应用的访次/该页面总访次*100%。页面跳出率流量分析指标作用03流量分析指标作用精准评估市场策略与营销效果流量数据是检验市场策略和营销活动效果的试金石。通过对不同活动期间的流量变化进行细致分析，企业能够准确把握哪些策略行之有效，哪些需要调整或优化，从而确保资源投入的最大化回报。直观展现平台热度与影响力流量指标以直观的数据形式，展现了网站或应用的访问量和用户活跃度，直接体现了其在市场中的受欢迎程度及影响力。高流量不仅是平台繁荣的象征，更是吸引潜在用户、合作伙伴及投资人的有力证明。商务数据分析中的流量指标，犹如一把精确的度量尺，对于评估和提升电商网站、移动应用或其他在线平台的性能与效果具有无可替代的重要性。以下是流量指标在商务数据分析中扮演的关键角色及其作用的润色修饰：流量分析指标作用助力用户体验优化与提升流量数据中的细节，往往隐藏着提升用户体验的关键线索。例如，高跳出率可能意味着用户在访问某个页面后迅速离开，这可能是由于页面加载速度慢、内容不吸引人或导航设计不合理。通过解决这些问题，企业能够显著提升用户体验，增强用户粘性，进而推动转化率的提升。深入洞察用户行为与需求流量数据不仅揭示了用户数量的变化，更深入挖掘了用户的访问习惯、行为模式及潜在需求。通过分析用户的访问路径、停留时间、跳出率等指标，企业能够更准确地把握用户的喜好和期望，为产品优化和用户体验提升提供有力支持。流量分析指标作用全面比较与竞争分析流量数据也是企业进行自我比较和竞争分析的重要工具。通过对比不同平台或不同市场细分之间的流量数据，企业可以全面了解自身在市场中的位置及竞争优势，为制定更具针对性的竞争策略提供有力支持。预测市场趋势与制定前瞻性战略流量数据的历史趋势，为企业预测未来市场走向提供了重要参考。基于这些数据，企业可以洞察行业发展趋势、用户需求变化及竞争对手动态，从而制定出更具前瞻性和针对性的战略规划。流量分析指标作用流量指标在商务数据分析中扮演着至关重要的角色。它们不仅为企业提供了衡量平台性能与效果的重要工具，更为企业提供了洞察市场、优化产品、提升用户体验和制定前瞻性战略的宝贵依据。商务数据分析商务数据的分析指标：2.转换、营运指标营运指标2转换指标1目录CONTENTS流量指标3市场指标4客户价值指标5转换指标01转换指标转化率：指进行了相关动作的访问量占总访问量的比率。转化率是电商运营的核心指标，也是用来判断营销效果的指标。01注册转化率：即注册用户数除以新访客总数，当我们的目标是积累会员总数时，这个指标就很重要了。02客服转化率：咨询客服人员的用户数除以总访问数，这个类似于线下的试穿率。03收藏转化率：即将产品添加收藏或者关注的用户数除以该产品的总访问数。每逢双十一等大型促销钱，用户都会大量收藏产品到自己账户以便促销时购买。04因某事件带来的成交用户数除以改事件带来的总用户数，有些事件可以跟踪到人，例如营销中的关键字投放，其他网站的广告投放等。事件转化率转换指标即将产品添加到购物车的用户用户数除以该产品的总访问数，这个指标主要针对具体产品。添加转化率即成交用户数除以总访问数，一般我们提到的转化率就是成交转化率。成交转化率还可以细分为全网转化率、类目转化率、品牌转化率、单品转化率、渠道转化率、事件转化率等。成交转化率从某渠道来的成交用户数除以该渠道来的总用户数，这个指标用来判断渠道质量。渠道转化率营运指标02成交金额、成交数量、成交用户数。成交指标订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单。订单指标客单价、件单价、连带率（销售的件数/交易的次数）、动销率（有销量的商品数/在售商品数）。效率指标退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率。退货指标营运指标营运指标采购金额、采购数量。采购指标库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率。库存指标送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长、平均送货时间供应链指标流量指标03流量指标访客数网站或应用的独立访问用户数浏览量用户访问页面的总次数跳失率访问一个页面后立即离开的用户比例流量指标平均停留时长用户在网站或应用上的平均停留时间01流量来源分析分析用户是通过哪些渠道（如搜索引擎、社交媒体、广告等）访问的02市场指标04市场指标市场份额企业在特定市场中的占有率01市场增长率市场总规模的增长速度02竞争分析对竞争对手的业绩、策略等进行比较分析03客户价值指标05市场指标1通过调查或其他方式了解客户对企业产品或服务的满意度客户满意度2新注册或购买的客户比例新客户获取率3客户在其与企业关系存续期间为企业带来的总价值客户生命周期价值商务数据分析商务数据的分析指标：3.会员、关键指标关键指标2会员指标1目录CONTENTS会员指标01会员指标指曾经注册过的会员总数，其没有太大意义，所以可以用有效会员数概念，即在1年内有消费记录的会员数。注册会员数指在一定时间内有消费或者登陆行为的会员数，时间周期和产品购买频率有关，快消品一般会在周期上定义短些。活跃会员数即活跃会员占会员总数的比重。活跃会员比率指在一段时间内产生二次及以上购买行为的会员数占总会员数的比率。会员复购率会员指标平均购买次数指某时期内每个会员平均购买的次数，订单总数除以购买用户数，最小值为1.会员回购率指上一期活跃会员在下一期有购买行为的会员比率，回购率和流失率是相对概念。会员留存率某时间节点的会员在某特定时间周期内登陆或消费果的会员比率。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率关键指标02关键指标积累数据，找准营运方向比卖多少货、赚多少钱重要。这个阶段重点关注流量指标，包括访客数、访客来源、注册用户数、浏览量、浏览深度、产品的浏览量排行、产品的跳出率、顾客评价指数、转化率等。新电商营运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。此阶段重点指标是流量和销售指标，包括访客数、浏览量、转化率、新增会员数、会员流失率、客单价、动销率、库存天数、ROI