电商数据分析基础指标体系-起点学院

合集下载

电子商务数据分析(模块五)

仓储费用属于运营成本，影响店铺的毛利率。售罄率则反映了某一种单品销售情况的好坏。
单元一基础数据监控
营销推广
营销推广主要是监控开展的营销推广活动带来的效果。
营销推广类指标
展现量点击量投入产出比（ROI）
单元一基础数据监控
1
电商运营初期
2
电商运营中期
3
电商已成规模
积累数据，协助找准运营方向，需重点关注流量指标，包括访客数、访客来源、浏览量、平均停留时长、跳失率、成交转化率等。
单元一基础数据监控
退款金额异常
当店铺退款金额超过店铺营业额的10%为异常，需要特别留意，分析退款原因。（1）产品质量问题，此类产品需停止出售，待质量问题解决后继续出售；（2）服务问题，如发错商品，发错尺码，可免费更换或补偿产品差价。
支付老客户数异常
支付老客户数可以反映出店铺整体的服务、产品质量以及粉丝的维护。若是支付老客户数持续下降，导致异常的原因包括：（1）店铺长时间没有上新，对老客户吸引力度不够，对此，需要保持店铺商品的持续上新率；（2）对收到商品的老客户关怀程度不够，没有刺激老客户购买的后续活动。需要加强老客户关怀，告知店铺活动预告。
单元一基础数据监控
浏览量异常
浏览量是指店铺每个页面被查看的次数，如果访客数增加，浏览量增长不明显或呈现下降趋势，可能导致异常的原因包括：
（1）商品关键词与商品的属性吻合度不够，需要优化关键词；（2）店铺中缺少关联销售活动；（3）商品卖点不够突出；（4）店铺装修不够美观，类目划分不够清晰。
优势
每个类别数据的差异清晰、直观。
单元三基础数据图表制作
柱形图
适用场景
折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。与柱形图不同，折线图更适合那些趋势比单个数据点更重要的场景。

电子商务行业数据分析培训活动方案

电子商务行业数据分析培训活动方案一、培训背景随着电子商务行业的迅速发展，数据已成为企业决策的重要依据。

然而，许多电商从业者在数据分析方面的能力尚显不足，无法充分挖掘数据的价值。

为了提升电商行业人员的数据分析能力，特举办此次培训活动。

二、培训目标1、使学员掌握电子商务数据分析的基本概念和方法。

2、帮助学员熟练运用常见的数据分析工具和技术。

3、培养学员通过数据分析解决实际业务问题的能力。

4、增强学员对数据的敏感度和洞察力，能够准确解读数据背后的信息。

三、培训对象电子商务企业的运营人员、市场营销人员、数据分析专员以及对数据分析感兴趣的相关人员。

四、培训时间和地点1、培训时间：具体日期，共X天，每天培训X小时。

2、培训地点：详细地址五、培训师资邀请具有丰富电商数据分析经验的专家和资深从业者担任培训讲师，他们具备以下资质：1、多年从事电子商务数据分析工作，拥有丰富的实战经验。

2、熟悉各类数据分析工具和技术，能够熟练运用进行数据处理和分析。

3、具备良好的教学能力，能够将复杂的数据分析知识以通俗易懂的方式传授给学员。

六、培训内容1、电子商务数据分析基础数据类型与来源数据收集与整理方法数据质量评估与处理2、数据分析工具与技术Excel 在电商数据分析中的应用（函数、数据透视表等）SQL 基础与电商数据查询Python 数据分析入门3、电商数据指标体系常见电商数据指标的含义与计算方法（如流量指标、转化率指标、客单价等）如何构建适合自身业务的电商数据指标体系4、数据分析方法与应用描述性统计分析相关性分析对比分析预测分析在电商中的应用5、数据可视化常用的数据可视化图表类型（柱状图、折线图、饼图等）如何通过数据可视化有效传达信息6、电商案例分析选取多个成功的电商企业数据分析案例进行深入剖析学习如何从数据中发现问题、提出解决方案并推动业务增长7、实战演练与项目作业安排实际的电商数据分析项目，让学员分组进行实践操作讲师对学员的项目作业进行点评和指导七、培训方式1、课堂讲授：由讲师系统讲解数据分析的理论知识和方法。

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系信息流、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。

无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，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。

因此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。

电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、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。

能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。

1.1.1.1总体运营指标总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。

销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。

客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。

销售毛利：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：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。

1.1.1.2网站流量指标独立访客数（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添加一个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者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（UV），该指标反映的是网站访问粘性。

电子商务评价指标体系构建及应用分析

电子商务评价指标体系构建及应用分析随着电子商务的发展，诸如亚马逊、阿里巴巴等巨头的诞生和成长，电商行业已经迅速地成为一个庞大而复杂的生态系统。

为了更好地掌握和应对这个体系，建立评价指标体系已经变得至关重要。

一、电子商务评价指标体系的构建电子商务评价指标体系的构建需要考虑两个方面，一是行业特点，二是指标分类和设计。

1、行业特点电子商务行业的特点非常复杂。

这个行业涉及到供应链管理、市场营销、物流配送、售后服务、支付结算等多个环节。

因此，评价指标体系需要综合考虑这些因素，和市场趋势、消费者的需求等多个因素结合起来，才能更好地反映出电商企业的综合实力。

2、指标分类和设计电子商务评价指标可以根据其应用范围和性质来进行分类。

最常见的分类方法是将其分为基本指标和综合指标。

基本指标是指原始数据，可以直接获取，如销售额、访客数、订单量等等。

综合指标则是将这些基础指标进行汇总、运算、分析后得出的，如ROI、CVR、LTV等等。

在指标设计方面，可以参考以下原则：①全面性。

评价指标体系应该尽可能覆盖到电商企业的各个方面。

而这些指标，不应该只包括财务指标，同时还应包括客户满意度指标，以及其他重要的生产与服务指标。

②可比性。

针对于同一行业内的不同企业，应该设计出具有可比性的标准来，以便使用者能够更好地进行比较研究。

这一点对于投资者或者其他市场参与者尤为重要。

③可操作性。

评价指标体系应该是基于可操作性和可改进性的。

这意味着设计评价指标的主要目的，是为了给企业的管理层提供反馈和指导，以便更好地深化企业的理解，更好地优化各项业务。

二、电子商务评价指标体系的应用分析电子商务评价指标体系已经成为衡量企业综合实力和竞争优势的重要工具。

它主要应用于以下几个方面：1、内部管理针对于企业的内部管理，评价指标体系可以帮助企业及时了解自身的优势和劣势所在，发现企业的业务特点和潜藏的问题，以便更好地进行优化和改进。

该指标体系不仅能够评估总体表现，更能够针对细节部分进行反馈，反应出每一个部分之间的运营效果，有效的传达开展经营工作。

电商数据分析最全ppt全套课件完整版整套教学教程最新

及其搜索人群的分布情况等。其主要功能模块包括基于单个词的趋势研究、需求图谱、人群画像，以及基于行业的搜索指常用工具
1.2.4 电商数据分析的基本流程
10
1．常规分析
电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策作为终点。基于此，可以按照以下步骤来进行常规分析流程来处理数据。

1.2.4 电商数据分析的基本流程 2．内外因素分解分析
11
内外因素分解法可以通过四象限图的结构把问题拆分为四个因素，包括内部可控因素、外部可控因素、内部不可控因素、外部不可控因素，然后对不同类型因素导致的问题采取不同的解决方法。
1
2
3
4
5
对比思维是较常见的、商家应该在运营较直接的和较容易实过程中记录所有现的一种数据分析思的数据，保存到维。比如对比各店铺自己的数据库中，销量情况，对比淡季并通过建立不同和旺季的交易数据等。的数据维度和追通过这些对比，能够踪机制来分析和更直观和全面地分析处理数据。对象的情况。
8
2．平台类工具
平台类工具是指电商平台研发的数据分析工具，一般被整合于电商平台后台中，如阿里巴巴平台的生意参谋。
生意参谋由阿里巴巴集团官方推出，致力于为淘宝商家提供精准实时的数据统计、多维数据分析和权威的数据解决方案。商家可以通过生意参谋的以下模块来了解店铺数据。
1
2
3
4
店铺概况
实时直播
经营分析
文字图形类数据普遍应
用在关键词分析、人群
画像等场景中。
3 图表
图表类数据是经常用于数据分析的一种可视化电商数据类型，它可以将枯燥的数字类数据，转换为更为直观的图表。

《商务数据分析基础》课程标准

《商务数据分析基础》课程标准第一部分课程性质与任务一、课程性质《商务数据分析基础》课程是高等职业院校商务数据分析与应用专业的一门专业基础课程。

对学生商务数据分析与应用职业能力的培养和职业素养的养成起着重要的支撑作用。

通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。

该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用EXCEL进行分析的能力，为学生学习和掌握《运营数据分析》、《市场数据分析》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。

先导课程是《数据采集与处理》等课程，后续课程是《数据可视化》等课程，建议课程开设在第三学期。

二、课程任务通过企业调研和召开典型工作任务实践专家研讨会，确定了本课程的PGSD能力分析目标，根据PGSD能力分析目标确定了本课程的任务内容。

具体如下:三、课程设计理念及依据该门课程以就业为导向，以能力为本位，以职业技能为主线，以模块项目为主题，以夯实基础、适应岗位为目标，形成科学的模块化课程体系。

突出学生的主体地位，重视能力培养和素质培养，突出教育思想转变。

采用真实案例启发学生对现实问题的思考，引导学生发现问题、提出问题、分析问题、解决问题的教学方法。

对学生采用分组讨论、探究式教学方式等调动学生的自主性学习。

将课堂知识与创新创业实践紧密结合起来，培养学生在实践中运用所学知识发现问题和解决实际问题的创新能力和创业能力。

本课程在广泛听取行业企业的实践工作者的意见和建议，并在来自企业的兼职教师的参与下，从实战任务出发，并结合1+X证书制度、思政元素、职业竞赛内容需要整合而成。

以工作任务为主线优化教学设计，创新教学方法，开发工学结合特色教材，调整评价考核方法等，从而构建一个体现职业能力，适应专业发展和人才培养需要的完整的课程教学体系。

电商运营指标体系

电商运营指标体系（初稿）一、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的管理层，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（1）独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。

（2）页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对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。

（3）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App访问粘性。

2、订单产生效率指标（1）总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。

（2）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（1）电商成交金额，即只要用户下单，生成订单号，便可以计算在里面。

（2）销售金额：销售金额是货品出售的金额总额。

（3）客单价，即订单金额与订单数量的比值。

4、整体指标（1）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）。

（2）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。

二、App流量指标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。

2、流量成本类指标：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。

3、流量质量类指标（1）跳出率：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。

电子商务数据分析与应用试题 (1)

电子商务数据分析与应用试题一、单项选择题1.采集店铺商品购买详细配送地址数据可以使用以下哪个数据采集渠道（）。

A、生意参谋交易板块B、店侦探C、店铺后台交易管理(正确答案)D、生意参谋流量板块2.对客户特征进行归类分析，能够形成（），帮助企业了解客户群体特征。

A、分类B、客户画像(正确答案)C、群体D、社群3.（）是及时、有效反馈出数据异常的一种手段。

A、数据统计B、数据分析C、数据采集D、数据监控(正确答案)4.行业集中度分析，主要通过以下（）指数反映。

A、百度指数B、阿里指数C、赫芬达尔指数(正确答案)D、交易指数5.市场数据监控报表不需要结合以下哪些数据展开。

（）A、店铺运营数据(正确答案)B、竞争对手销售及活动数据C、行业发展数据D、目标客户数据6.数据监控的工作流程顺序是（）。

①明确监控的主要指标②制定监控目标③数据预警④分析各指标的影响因素A、①②③④B、②①④③(正确答案)C、①③②④D、②①③④7.生意参谋市场大盘中的交易指数是（）的指数化，一般用来判定所选行业的全年成交量的走势。

A、销售额(正确答案)B、支付件数C、买家数D、客单价8.关于电子商务数据化运营的工作流程，正确的是（）。

A、确定运营目标-数据采集-搭建指标体系-数据分析-持续跟踪-运营优化B、确定运营目标-数据采集-搭建指标体系-数据分析-运营优化-持续跟踪C、确定运营目标-搭建指标体系-数据采集-数据分析-运营优化-持续跟踪(正确答案)D、确定运营目标-搭建指标体系-数据采集-数据分析-持续跟踪-运营优化9.关于竞店分析，下列说法错误的是（）。

A、竞店分析可以围绕类目结构、销售、推广活动等展开B、比自身层级高许多的网店准确来说不是竞争对手，而应是学习的标杆C、竞店分析仅可以借助电商平台工具(如生意参谋、京东商智等工具)展开(正确答案)D、网店在运营过程中，可以有意识地避开竞店的优势品类，在竞店的弱势品类着力10.数据分析报告中的前言页主要包括哪三个方面的内容（）。

高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件17

引导案例
通过查看案例，思考并回答以下问题：（1）该网店为什么要进行店铺评价分析? （2）根据客服部、产品部、物流部反映的问题，思考本次数据分析的目标是什么？（3）数据分析目标制定的步骤有哪些？
一、需求收集与需求分析
1.需求收集
为了能够保证电子商务项目高效快速地向预期方向发展，数据分析人员必须利用内外部多种渠道来获取各部门对于数据分析的业务需求。
版权声明
本课件版权归属北京博导前程信息技术股份有限公司，仅允许1+X试点院校和相关院校教师用于学生培训使用。未途，否则我公司有权追究一切版权法律责任。
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
根据图2-1，该公司电商运营总监对负责该店铺的店长提出要求，针对DSR综合评分下降情况撰写数据采集与处理的方案。店长接到指示后，立即举行会议，对该情况进行讨论和分析，结果如下：
引导案例
(1）客服部反馈，近日售出的商品中，售后服务问题较多，主要集中在物流过程包装破损问题、商品质量问题、缺件少件问题。
电子商务数据分析概论
模块二数据采集与处理的方案制定
目录
CONTENT
单元一
数据分析目标制定
单元二
数据分析指标制定
单元三
数据采集渠道及工具选择
单元四
数据采集与处理的方案撰写
学习目标
知识目标
了解数据采集与处理方案的构成掌握电子商务数据指标体系熟悉电子商务数据采集渠道和数据采集类型熟悉常用电子商务数据采集工具的使用范围及功能
技能目标
能够制定数据分析目标能够合理选择数据采集工具并确定数据采集渠道能够撰写数据采集与处理方案并制作数据采集表
素养目标

电子商务数据分析概论(高教第二版)模块一课后习题+答案

职业技能训练一、单项选择题1.传统企业中常见的组织结构形式有中央集权制、分权制、直线式和矩阵式等，但电子商务企业则简化了许多，以（B ）为主。

A,直线式和分权制B.直线式矩阵式C.矩阵式和分权制D.中央集权制矩阵式2.运营部在店铺里需要起到的职责是（D ）。

A.负责营销、推广工作，包括以各种方式或途径提高网站的声誉和访问量B.负责项目推广定位和主题策划设计工作C.直接面对消费者，提供良好的售后服务和顾客体验D.负责团队内部资源由上到下地整合、计划、组织，跟进团队的运营事务，掌控全局，综合统筹，把控团队方向3.负责项目推广定位和主题策划设计工作。

通过自身的主题式营销再结合淘宝活动，增强买家的购物体验，同时增强营销效果，提供店铺转化率”，这句话说是企业的（B ）。

A.市场部B.营销部C.运营部D.推广部4.以下不属于矩阵式组织结构的优点的是（A ）A.结构简单，统一指挥B.灵活性和适应性较强C.部门之间可相互支持D.部门之间协调性较好5.关于电子商务数据化运营的工作流程，正确的是（C ）A.确定运营目标-数据采集-搭建指标体系-数据分析-持续跟踪-运营优化B.确定运营目标-数据采集-搭建指标体系-数据分析-运营优化-持续跟踪C.确定运营目标-搭建指标体系-数据采集-数据分析-运营优化-持续跟踪D.确定运营目标-搭建指标体系-数据采集-数据分析-持续跟踪-运营优化二、多项选择题L属于电子商务运营的基本内容的是（ABCD ） oA.店铺运营B.产品运营C.流量运营D.活动运营2.电子商务运营的业务流程主要包括（AD ）A.营销流程B,发货流程C.推广流程D.售后服务流程.下列属于电子商务数据化运营的价值体现的有（ABC ）。

A洞悉用户B.宏观预测C.数据化管理D.高收益、高利润3.以下属于用户运营的指标体系的是（BCD ）A.收入B.流失用户C.登陆用户D.新注册用户.电商数据化运营可以帮助企业洞悉用户，具体表现在（ACD ）A.用户关注什么.用户的姓名、收入、爱好等C. 了解用户从哪些渠道进来D.用户是新关注的还是老用户三、判断题.直线式组织结构是最简单、最基础的组织形式。

《商务营运数据分析》课程标准

《电子商务数据分析》课程标准一、课程性质《电子商务数据分析》是电子商务专业的一门专业核心课程。

本课程的任务是要培养学生具备互联网环境下的电子商务数据分析与应用能力。

通过本课程的学习，学生能掌握电子商务数据分析的基本方法和流程，达到利用第三方交易平台提供的数据展开流量分析、转化率分析、客单价分析、商品分析、客户分析、市场行情分析、竞争对手分析等，为今后从事商务类数据分析岗位的工作奠定基础。

二、设计依据与思路通过本课程的学习，学生能了解掌握电子商务数据分析的基本知识、工具、方法，培养学生具备互联网环境下的电子商务数据分析与应用能力，并以提升销售额、转化率、推广效果、客户满意度为目的开展运营数据的搜集与分析。

课程设置依据电子商务数据分析专员岗位的典型职业活动而设置的，主要工作任务是完成对流量数据、客户数据、商品数据、市场行情数据、竞争对手数据的分析。

本课程以电子商务数据分析专员基本岗位要求为指导，依据该岗位真实业务内容与流程选取课程内容、构建学习单元，将企业电子商务数据分析的基本方法、知识、工具与相关实际任务相结合，并通过电商企业或学生自身店铺真实运营数据作为主要的分析数据源，内容编排既符合循序渐进的认知规律，同时也体现了培养实际应用能力的宗旨。

三、课程目标1．总体目标通过本课程的学习及相关任务的实施，学生能够根据实际运营数据采用正确的数据分析方法，构建指标体系；利用常用数据分析工具或软件，通过对推广方式、整体销售、转化率、商品、客户、竞争对手等数据分析发现存在问题，提出相关运营建议，并通过恰当的形式进行数据展示，撰写分析报告。

2．知识目标（1）掌握数据分析的常用方法、基本流程及分析工具；（2）掌握电子商务数据分析的主要指标体系；（3）掌握处理数据的常用EXCEL操作；(4) 掌握数据分析报告的主要内容。

3．技能目标（1）能够根据分析目标的定位构建指标体系；（2）能运用数据分析工具获取运营数据，并利用工具对数据进行拆分、删除、标准化、归一化等操作；（3）能够分析各种推广方式、推广渠道对不同人群的推广效果；（4）能运用数据分析工具开展流量分析、转化率分析、客单价分析、销售绩效分析、转化率分析、客户分析等；（5）能利用WORD撰写数据分析报告等，书面表达能力强，利用企业级数据可视化工具，设计出实用的可视化方案，呈现各种形式的数据图表；（6）能通过关联数据分析进行初步诊断，发现可能存在的问题并提出适当建议。

电商数据分析-电商数据分析导论-认知数据分析及电商数据分析技能图谱

SWOT分析法
通过该方法了解自己所处的环境，对内外部因素进行分析并制定应对策略。
描述性统计法
描述性统计是用来概括、表述事物整体状况以及事物间关联、类属关系的统计方法，基于统计值来表示数据集的集中和离散等情况。
矩阵分析法
将主要因素放在矩阵的两个维度轴进行定量或者定性的分析，并通过某个点将数据分为四个象限。
子行业名称 T恤衬衫 T恤衬衫 T恤衬衫
销售额（千万元） 4,877 4,526 15,279 17,575 28,420 30,846
图1
时间 2012年1月 2012年1月 2012年2月 2012年2月 2012年3月 2012年3月
时间 2012年1月 2012年2月 2012年3月
总计
75.64%
4399
100%
795681.5
100.00%
数据分析的实用
例：企业在优化产品标题时，需要替换哪些词，哪些词能提高引流效果？
采集某企业商品的关键词数据，将关键词换成词根，发现“情人节”、“手工”和“友情”这3个词的访客数很低，没有流量所以应该换其他的有效词；而且替换新词会有更好的引流效果。
支付买家数
29 1 0 3 0 1
数据可视化
数据可视化旨在借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。例：通过可视化图表将数据直观的展现出来。
产品
A B C
点击率指数转化率指数交易指数0.850.420.590.62
0.48
0.51
0.96
0.67
0.83
流量指数
0.74 0.78 0.55
口碑指数
数学和统计学是数据分析两门最基本的理论知识学科，数据分析就是这两门学科的应用。

电子商务数据分析课程模块化教学实施——以“运营数据分析”教学单元为例

商务数据分析岗位人才需求，逐步形成了“岗课赛证融通”的特色专业人才培养方案与课程标准。

结合学情“三不足”问题，依托校企合作平台和双师型培训基地、集知识、技能和创新力为一体的教师教学创新团队、承办1+X 技能等级考试的商务数据分析实训室、院级专业教学资源库和精品资源共享课程等实施“三教”改革。

融合课程标准，重构“电子商务数据分析”模块化课程，新增“电子商务数据分析工具——Excel”模块；创设“三阶五步双主线”的教学模式；构建能够体现“立德为先，能力为重”的综合评价体系，培养学生“有家乡情怀，有技能本领，有兴农使命感，有职业荣辱感”的“四有”高素质技能型人才。

求。

依据以上各类标准，课程内容中主动融入电子商务背景下大数据分析的新趋势、新业态和新模式，将课程重构为六个模块，共计96学时。

其中把“电子商务数据分析工具——Excel”单独列为一个模块，该模块中Excel的高级功能，比如数据图表、数据透视图、切片器等高级应用，将是后面模块中进行数据分析的基础。

在这里以模块4运营数据分析中的项目1（客户数据分析）和项目2（推广数据分析）为例，通过对项目1中的客户特征、行为和忠诚度分析，构建客户画像，并结合项目2中的各渠道流量分析，最终为产品推广运营提供决策性建议，从而也能为客户提供个性化推荐。

本模块学习内容分为5个学习任务，共计16学时。

实践的评价反馈，学生能遵守企业规章制度，服从统一安排，有岗位责任意识。

但对如何保护客户数据的隐私等相关数据的安全意识不足。

1.3 明确教学目标和重难点根据人才培养方案和课程标准，对接数据分析岗位典型工作任务，确定三维教学目标和教学重点。

结合学生认知规律和学情特点，预判教学难点。

素质目标：具备法律意识，能自觉遵守相关法律、行业法规规范和企业规章制度，对数据和账户保密。

通过团队合作，培养学生的积极主动性、合作精神和创新精神等劳动素养；通过导入“助农项目”，培养学生的家乡情怀、家国情怀和兴农使命感。

电子商务数据分析指标体系

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，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！电子商务数据分析指标体系网站运营指标：流量指标：流量数量指标：PV、UV、visits；流量质量指标：Bouncc Ratc、Time on Site/Page、PV/UV；流量转换指标：转化次数、转化率；商品类目指标：商品类目结构占比、商品类目销售额占比、类目销售SKU集中度、库存周转率……；供应链指标：压单占比（分仓库）、系统/实物报缺率、上架完成率/出库及时率、出库率、次日到达率/未送达占比……；经营环境指标：外部竞争指标：市场占有率、市场扩大率、网站排名、访问比重；内部购物指标：运营指标：PV、UV、购物车转化率、下单转化率、订单转化率、订单数量/金额；功能指标：支付方式、配送方式、商品数目、最短流程（用户体验）销售指标：网站指标：下单次数、加入购物车次数、在线支付次数、购物车转化率、下单转化率、支付转化率；订单指标：订单有效率、订单金额、客单价、订单转化率、毛利率、退换货率、重复购买率；营销活动指标：市场营销活动指标：新增访问人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、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。

电商平台的数据分析实践

电商平台的数据分析实践在移动互联网时代，电商平台成为了各大企业竞争的主战场。

每天都有海量的商品信息通过电商平台出售，而这些交易数据的分析对企业决策来说至关重要。

数据分析是将原始数据进行分析和处理，为企业决策提供有力的支持和帮助。

本篇文章将探讨电商平台的数据分析实践。

一、数据的采集数据采集是数据分析的起点，没有数据，就没有数据分析，所以电商平台的数据采集至关重要。

电商平台的交易数据来源主要有两个方面。

一是来自于消费者在平台上的行为数据，包括浏览商品、收藏商品、加入购物车、下单、支付等。

二是来自于商家显式上传的商品信息，包括商品名称、分类、品牌、价格、库存、销量等。

为了保障数据的准确性和完整性，电商平台需要采用可靠的数据采集技术。

常用的方法包括爬虫技术和API接口技术。

爬虫技术是利用程序模拟人类的网络行为，爬取网页信息，获取数据信息。

而API接口是通过平台提供的API接口来访问数据。

这两种方法各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方式。

二、数据的存储和管理采集到的数据需要进行存储和管理，电商平台可以选择使用关系型数据库或非关系型数据库。

关系型数据库具有ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性），适用于需要保证数据完整性和可靠性的场景。

而非关系型数据库则更适用于处理非结构化数据和海量数据的场景，如NoSQL、MongoDB等。

此外，数据的管理也十分重要。

数据的管理包括数据清洗、数据去重、数据脱敏等过程。

数据清洗是指对数据进行筛选、过滤和去除无用数据的处理。

数据去重是指去除重复的数据，避免数据冗余。

数据脱敏则是对关键数据进行加密，确保数据的安全性。

三、数据的分析数据分析是对采集到的数据进行处理和分析的过程，主要包括数据挖掘和数据可视化两个方面。

数据挖掘是指从海量的数据中寻找规律、模式、趋势等的过程，挖掘出其中的隐藏价值。

数据可视化是将分析的结果以图表、曲线等形式表现出来，使决策者更直观地了解数据分析结果。

电商运营有哪些指标？分享电商运营的8大指标

电商运营有哪些指标？分享电商运营的8大指标一、电商总体运营指标今天我们了解一下电商运营有哪些指标？运营类指标指的是店铺日常运营中的宏观指标，一般是公司管理层常查看的指标，主要包括以下几点：流量类指标、订单指标、业绩指标、利润指标。

独立访客数（UV）unique visitor，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。

uv代表了一个网站的人气值标，它的高低取决于：老客户新客户两个因素。

比如，在一台电脑上，哥哥打开了微软的官方主页，注册了一个会员。

弟弟一会儿也看了看，注册了另一个会员。

由于兄弟两个使用的是相同的计算机，那么他们的 ip是一样的，微软的官方计数器记录到一个ip 登陆的信息。

但是，具有统计功能的统计系统，可以根据其他条件判断出实际使用的用户数量，返回给网站建设者真实、可信和准确的信息。

比如通过注册的用户，甚至可以区分出网吧、机房等共享一个ip地址的不同计算机。

使用UV的好处：使用UV作为统计量，可以更加准确的了解单位时间内实际上有多少个访问者来到了相应的页面。

•页面访客数（PV）Page View，即页面浏览量或点击量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。

用户对同一页面的多次访问，访问量累计。

比如一个网站就你一个人进来，通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。

•人均页面访问数每人以某一时段或者以天为单位，平均流览的次数〔数量〕，即PV/UV。

反映访问者对网站内容的感兴趣程度。

2.订单产生效率指标总•订单数量访问到下单转化率即下单买家数与网站访客数（UV）的比值。

比如初始我们有100个人访问网站，从浏览首页到单品页、再到商品加入购物车，最后支付转化，这一流程仅有30人完成了，其余的70人就这么流失了，想要提升订单转化率，就要减少用户流失率。

转化率越高，说明网站运营水平越高，是网站运营的主要考核指标。

3.总体销售业绩指标•成交金额网站成交额（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。