电商数据分析主要的指标
商务数据分析 内容指标 (跨境电商运营管理)
1） 跨境电商数据分析的内容指标
04/ 忠实访问者比率 Committed Visitor Share
① 计 算 公 式 ：访问时间在19分钟以上的用户数／总用户数。
② 指 标 意 义 ：和取决上于一网个站指的标目的标意，义你相可同以，使只用是两使个用中停的留一的个时或间结取合代使浏用览。页数，
访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指
1） 跨境电商数据分析的内容指标 08/ 回弹率（所有页面）Reject Rate／Bounce Rate
计算公式： 回弹率（所有页面）＝单页面访问数／总访问数。
指标意义: 代表着访问者看到的仅有的一页的比率。
指标用法:
这个指标对于最高的进入页面有很重要的意义，因为流量就是 从这些页面产生的，当你对网站的导航或布局设计进行调整时 尤其要注意到这个参数。总而你是希望这个比率不断地下降。
1） 跨境电商数据分析的内容指标
09/ 回弹率（首页）Reject Rate／Bounce Rate
（1）
计算公式：回弹率（首页）＝仅仅访问首页的访问数／所 有从首页开始的访问数。
（2）
指标意义：这个指标代表所有从首页开始的访问者中仅仅 看了首页的访问者比率。
（3）
指标用法：这个指标是所有内容型指标中最重要的一个， 通常我们认为首页是最高的进入页面（当然，如果你的网 站有其他更高的进入页面，那么也应该把它加入到追踪的 目标中）。
2） 跨境电商数据分析的商业指标
01/ 转换率 Take Rates (Conversions Rates)
计算公式： 转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量。
指标意义：：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果。 当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同
电商平台的用户数据分析
电商平台的用户数据分析随着互联网的快速发展和智能手机的普及，电子商务成为了现代人购物的主要渠道之一。
电商平台拥有庞大的用户群体，这些用户的数据对于平台运营和发展具有重要意义。
本文将从不同角度对电商平台的用户数据进行分析，以期提供有价值的信息和洞察。
一、用户注册数据分析用户注册是电商平台的第一步，也是了解用户基本情况的重要途径。
通过分析注册数据，可以获得以下信息：1. 用户增长趋势：通过统计每月/每年的注册用户数量，可以了解用户增长的趋势，并提前做好相应的准备。
2. 用户地域分布：根据用户注册时填写的地址信息，可以分析用户在不同地区的分布情况。
这个信息对于区域营销和仓储物流的决策非常重要。
3. 用户属性分析：通过分析注册用户的性别、年龄、职业等信息，可以对用户的群体特征进行初步了解，进而制定相应的推广和营销策略。
二、用户购物行为数据分析用户的购物行为是电商平台最关注的内容之一。
通过分析购物行为数据，可以获得以下信息：1. 用户消费习惯：通过统计用户的购买频次、购买金额、购买时间等信息，可以了解用户的消费习惯，进一步优化商品推荐和个性化营销策略。
2. 热销商品分析：通过统计不同商品的销售情况，可以了解哪些商品在用户中最受欢迎，进而调整商品的进货策略和促销活动。
3. 用户留存率分析：用户留存率是衡量电商平台用户粘性的重要指标。
通过统计用户的回购率和流失率，可以了解用户维持在平台上进行购物的程度，进而改进用户体验和增加用户粘性。
三、用户评价数据分析用户评价是电商平台的重要参考依据之一。
通过分析用户的评价数据，可以获得以下信息：1. 商品质量分析：通过统计用户的评价，可以了解用户对商品质量的评价情况，进而及时处理有问题的商品和供应商。
2. 用户满意度评估：通过分析用户的评分和评论内容，可以了解用户对平台的整体满意度和改进的建议，为平台的提升提供有价值的反馈。
四、用户活跃度数据分析用户活跃度是衡量电商平台用户活跃程度的重要指标。
电商运营的关键数据指标
提升方法：优化 商品标题和图片， 提高商品价格竞 争力，加强商品 评价管理等方式 可以提高商品点 击率
商品曝光量
定义：商品曝光 量是指在一定时 间内，商品在电 商平台上的展示 次数
影响因素：商品 标题、商品描述、 商品价格、商品 图片等
提升方法：优化 商品标题和描述， 提高商品价格竞 争力，改善商品 图片质量等
注意事项：确保评价的真实性和客观性，避免虚假评价影响数据准确性
商品点击率
定义：商品点击 率是指用户点击 商品详情页面的 次数与总访问次 数的比值
意义：商品点击 率是评估商品吸 引力和用户兴趣 的重要指标，也 是衡量电商运营 效果的重要数据 之一
影响因素：商品 标题、商品图片、 商品价格、商品 评价等都会影响 商品点击率
访客数
定义：访客数 是指一定统计 周期内访问网 站的数量，通 常以天为单位
进行统计
重要性：访客 数是评估网站 流量和受欢迎 程度的重要指
标之一
影响因素：网 站知名度、内 容质量、用户 体验、搜索引 擎排名等都会
影响访客数
提升方法：通 过优化网站内 容、提高用户 体验、加强搜 索引擎优化等 方式可以提高
购买转化率
定义：购买转 化率是指用户 点击商品后实 际购买的比例
影响因素：商 品价格、促销 活动、商品详
情页质量等
提升方法：优 化商品详情页、 提高用户体验、 加强售后服务
等
评估标准：购 买转化率越高， 电商运营效果
越好
收藏率
定义：收藏率是指用户在浏览商品时，将商品添加到收藏夹的比例 意义：收藏率可以反映用户对商品的兴趣程度，以及商品对用户的吸引力 提升方法：优化商品详情页，提高商品图片质量，增加商品评价和口碑等 与转化率的关系：收藏率高的商品在用户需要购买时更容易被想起，从而促进转化率的提升
课后习题模块一电商数据分析概述
课后习题模块一电商数据分析概述（课后习题）模块一电商数据分析概述16.简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17.简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18.简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100 ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84、13.04、12.62、13.03。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16.简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
课后习题模块一电商数据分析概述
（课后习题）模块一电商数据分析概述16. 简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18. 简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16. 简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
电商平台运营数据解读
电商平台运营数据解读电商平台作为当今社会中最重要的商业模式之一，其运营数据对于企业决策和市场洞察具有重要意义。
本文将对电商平台运营数据进行解读，探讨其对企业发展的影响和启示。
一、用户活跃度用户活跃度是衡量电商平台运营状况的重要指标之一。
它反映了用户对平台的关注和使用程度，直接影响到平台的用户黏性和销售额。
通过分析用户活跃度数据，企业可以了解到用户对产品和服务的认可度，进而针对用户需求进行调整和优化。
此外，企业还可以通过增加用户活跃度来提高用户参与度和转化率，从而最大化销售收益。
二、订单量和销售额订单量和销售额是电商平台核心数据，能够反映企业的市场竞争力和商业价值。
通过对订单量和销售额的分析，企业可以了解到产品的畅销情况和潜在市场机会。
同时，可以通过分析销售额结构，了解到不同产品或品类的销售情况，为企业的产品策划和市场定位提供依据。
三、流量来源和转化率流量来源和转化率直接关系到电商平台的营销效果和用户获取成本。
通过对流量来源的分析，企业可以了解到不同渠道的流量质量和转化效果，进而优化渠道投入和转化路径。
此外，在了解到流量来源后，企业还可以通过改善用户体验和购买决策过程，提升转化率，实现更高的销售效率。
四、用户行为和消费习惯用户行为和消费习惯的数据分析可以揭示用户偏好和需求，帮助企业针对性地进行产品创新和市场运营。
通过对用户行为路径和浏览行为的分析，企业可以了解到用户在平台上的停留时间、购买关注点等，从而为商品展示和推荐提供依据。
此外，通过对消费习惯的分析，企业可以优化供应链管理和库存规划，提高运营效率和降低成本。
五、用户评价和口碑影响用户评价和口碑影响是电商平台运营数据中一个重要的非数字化指标。
通过分析用户的评价和口碑影响，企业可以了解到用户对产品质量和服务的满意度，进而调整产品和服务策略。
同时，积极回应用户评价和处理潜在问题，可以提升企业形象和用户忠诚度，从而带动持续的销售增长。
六、竞争对手和市场趋势电商平台运营数据中还包含了竞争对手的数据和市场趋势。
电子商务数据运营指标（电商指标从这里出题）
电子商务:运营指标根据在线营销的业务流程、内容和主要特征，将电子商务的数据指标分为流量指标、转化指标、推广指标、服务指标和用户指标五类一级指标。
每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。
流量指标Dv=Pv/Uv流量指标主要用于描述网站访问者的数量和质量，是电子商务数据分析的基础。
该部分指标主要包括访客数、回访客数、浏览量、访问深度、人均浏览量、入站次数、跳失数、跳失率、停留时间等二级指标。
访客数：UV.在统计周期内，访问网站的独立用户数。
网站的访客数指标是为了近似地模拟访问网站的真实人数，故”同一个人”（在cookie技术下，通常表现为同一客户端同一浏览器）多次访问网站.也仅记为一个访客。
浏览量：PV.在统计周期内.访客浏览网站页面的次数。
访客多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。
回访客数：在统计周期内.历史上曾访问过网站的访客数。
回访客数占总访客数的比例，即浏览回头率。
回访客数和浏览回头率共同用于描述访客回访网站的情况。
实际数据计算中,判断每个访客在整个网站历史上是否曾经访问过网站，计算量比较大也不一定符合分析需求。
我们比较了不同历史区间的选取对网站的回访客数和浏览回头率的影响.最终选定以•最近七天”作为访客是否曾访问过网站的历史区间标准。
访问：即会话（Session）,访客浏览网站时的一次交互过程。
该交互过程以打开网站开始，以关闭网站或30分钟无操作为结束。
同一访客（技术上表现为同一cookie）可能有多次访问。
入站次数：在统计周期内.访客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。
访客入站后第一个到达的网站页面就是通常说的登陆页或入口页。
该页面的质量及其与入站来源链接（尤其是广告来源）和访客属性的匹配性.很大程度上决定了访客是否会有后续的访问行为。
为了保证入站次数与访客、访问数据的一致.我们将入站定义为访问的下级细分，每一次入站及其后续产生的一系列行为，均属于同一个访问。
电商运营管理核心指标
电商运营管理核心指标1）流量数据1、浏览量（访问量），即PV，指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量，同一页面刷新一次也算一个访问。
2、访客数，即UV，独立访客，一台电脑为一个独立访问人数。
一般以天为单来统计24小时内的UV总数，一天之内重复访问只算一次。
当然，现在一些平台支持自选时间段（1小时、一天、一周）为去重标准。
访客又分为新访客和回访客。
3、当前在线人数，指15分钟内在线的UV数。
4、平均在线时长，指平均每个UV访问网页停留的时间长度。
（补充，如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。
所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析。
）5、停留时间：指用户打开网站最后一页时间点减去第一个页面的时间点，所以该指标不能完全等同于用户浏览时长。
为什么会存在这样的情况，主要是由于目前技术限制而采用这样的近似替代关系。
6、平均访问量（平均访问深度）：指用户每次浏览的页面数品平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。
7、日均流量，有时候会用到日均UV和日均PV的概念，即平均每天的流量。
8、跳出率，指只访问了一个页面就离开的访问次数除以该页面所有访问次数。
分为首页跳出率、关键页面跳出率、具体产品页跳出率等。
这些指标用来反应页面内容受欢迎的程度，跳出率越大，页面内容一般越需要调整。
2）转化指标1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
淘宝天猫等电商数据分析常用指标及指标解读
指标
1
成交金额
2
成交转化率
3
到达商品页次数
4
访客数（UV)
5
贡献下游PV
6
回访客占比
7
浏览量（PV）
8
平均访问深度
9
人均停留时间
10
入站次数
11
商品页PV
12
上游贡献PV
13
跳失率
14
推车率
15
下单金额
16
下单率
17
新访客数
18
支付率
19
着陆页次数
20
退出率
21
跳失率=跳失次数/总入站次数，访客入站后只访问了登陆页即离开则记为跳失。 推车访客数占所有访客数的比例，即推车率=推车访客数/访客数；推车访客是指发生将商品加入购物车行为的访客。
用户已确认订单对应的订单金额。已确认订单指已被用户填写完成提交但尚未被支付的订单。 下单用户数占访客数的比例，即下单率=下单用户数/访客数；下单用户是指确认了订单的用户。 选择时间段内，历史第一次访问您网站的独立访客数。虑数据计算和实际意义，我们取7天浏览历史记录。 成交订单占确认订单的比例，即支付率 = 成交订单笔数/下单笔数；成交订单是指已完成付款的订单。
该页面作为着陆页的次数，即访客通过该页面入站的次数 退出率=该页面的退出次数/该页面的PV数。 成功完成付款的订单数量。 当日成功下单的订单数量。
当日下单且当日付款的订单笔数占当日所有下单笔数的比例。
24 当日下单成交金额占比
25
成交人数
26
成交回头客占比
27
客单价
28
退款笔数
29
退款金额
30
电商直播数据分析有哪些关键指标
电商直播数据分析有哪些关键指标在当今数字化的商业环境中，电商直播已经成为了一种极具影响力的销售和营销方式。
对于电商直播从业者来说，了解和分析相关数据至关重要，这有助于优化直播策略、提升销售效果，并更好地满足消费者需求。
那么，电商直播数据分析中有哪些关键指标呢？一、观众人数观众人数是最基础也最重要的指标之一。
它包括累计观看人数、同时在线人数和新观众人数等。
累计观看人数反映了直播的总体曝光度，能够展示直播活动在一定时间内吸引到的总观众数量。
这个指标可以帮助我们了解直播的传播范围和影响力。
同时在线人数则体现了直播在某一特定时刻的热度和吸引力。
峰值同时在线人数能直观地显示出直播内容最吸引人的时刻，有助于分析直播中的亮点和高潮部分，从而总结出吸引观众的关键因素。
新观众人数则反映了直播对新用户的吸引力和拓展新客户的能力。
如果新观众人数较多，说明直播在获取新客户方面表现出色，有助于扩大品牌或主播的受众群体。
二、观众留存率观众留存率是指在直播过程中，观众持续观看的比例。
它可以按时间段进行计算，比如 5 分钟留存率、10 分钟留存率等。
较高的观众留存率意味着直播内容具有足够的吸引力，能够让观众保持关注。
如果留存率较低，就需要分析直播的开场、内容节奏、互动环节等方面是否存在问题，以便进行改进。
通过对不同时间段留存率的分析，可以了解观众在哪个阶段容易流失，从而针对性地优化直播内容和流程，提高观众的持续关注度。
三、互动指标1、评论数评论数反映了观众的参与度和对直播内容的兴趣程度。
大量的评论通常表示观众积极参与讨论，与主播和其他观众产生了互动。
分析评论的内容还可以获取观众的反馈和需求，了解他们对产品的疑问、关注点以及期望，为主播提供改进和调整的方向。
2、点赞数点赞数是观众对直播表示认可和喜爱的一种简单直观的方式。
较高的点赞数意味着观众对直播的整体满意度较高。
3、分享数分享数代表了观众将直播推荐给他人的意愿和行为。
如果分享数较多，说明直播具有传播价值，能够吸引观众主动将其推广到自己的社交圈，从而扩大直播的影响力和覆盖面。
电子商务数据分析的指标
单元二 电子商务数据分析的指标
请谈谈对SKU和SPU的认识，举例说明在电商平台中两个指标的应用情况。
销售毛利率 销售毛利率=（销售毛利÷销售额）×100%
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（-投资损
失）+投资收益（-投资损失）+公允价值变动收益（-公允价值变动损失）+资产处置收益（-
资产处置损失）。
销售利润率 销售利润率=（企业利润÷销售额） ×100%
单元二 电子商务数据分析的指标
跳失率
关注数
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。
展现量
点击量
统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品 的次数。
某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的 次数。
电子商务数据分析基础
模块一 电子商务数据分析概述
目录
CONTENT
单元一 认识电子商务数据及数据分析 单元二 电子商务数据分析的指标
单元三 电子商务数据分析的流程
单元二 电子商务数据分析的指标
单元二 电子商务数据分析的指标
市场类指标
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
单元二 电子商务数据分析的指标
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=（产生购买行为的客户人数÷所有到达店铺的访客人数）×100%
单元二 电子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%
电子商务数据运营指标(电商指标从这里出题)
电子商务数据运营指标根据在线营销的业务流程、容和主要特征，将电子商务的数据指标分为流量指标、转化指标、推广指标、服务指标和用户指标五类一级指标。
每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。
流量指标Dv=Pv/Uv流量指标主要用于描述访问者的数量和质量，是电子商务数据分析的基础。
该部分指标主要包括访客数、回访客数、浏览量、访问深度、人均浏览量、入站次数、跳失数、跳失率、停留时间等二级指标。
访客数：UV，在统计期，访问的独立用户数。
的访客数指标是为了近似地模拟访问的真实人数，故“同一个人”(在cookie技术下，通常表现为同一客户端同一浏览器)多次访问，也仅记为一个访客。
浏览量：PV，在统计期，访客浏览页面的次数。
访客多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。
回访客数：在统计期，历史上曾访问过的访客数。
回访客数占总访客数的比例，即浏览回头率。
回访客数和浏览回头率共同用于描述访客回访的情况。
实际数据计算中，判断每个访客在整个历史上是否曾经访问过，计算量比较大也不一定符合分析需求。
我们比较了不同历史区间的选取对的回访客数和浏览回头率的影响，最终选定以“最近七天”作为访客是否曾访问过的历史区间标准。
访问：即会话(Session)，访客浏览时的一次交互过程。
该交互过程以打开开始，以关闭或30分钟无操作为结束。
同一访客(技术上表现为同一cookie)可能有多次访问。
入站次数：在统计期，访客从外进入的次数。
在多标签浏览器下，访客对的每一次访问均有可能发生多次入站行为。
访客入站后第一个到达的页面就是通常说的登陆页或入口页。
该页面的质量及其与入站来源(尤其是广告来源)和访客属性的匹配性，很大程度上决定了访客是否会有后续的访问行为。
为了保证入站次数与访客、访问数据的一致，我们将入站定义为访问的下级细分，每一次入站及其后续产生的一系列行为，均属于同一个访问。
极少数情况下(不超过2%)，用户入站后，停留在某页面并且连续30分钟无后续操作，之后在该页面继续点击了其他，此时用户开启了一次新的访问，相应地，我们也将这次点击记录为一次新的入站(入站的来源为站的某一页面)。
课后习题模块一电商数据分析概述
课后习题）模块一电商数据分析概述16. 简答题（分值：5 分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2 中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18. 简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3 的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）× 100% ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169 ，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为：15.84% 、13.04%、12.62%、13.03%。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
课后习题）模块二基础数据采集16. 简答题（分值：25 分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
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。