电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系电子商务数据分析指标体系是用于评估和衡量电子商务业务运营状况、市场表现和用户行为的一套指标体系。
以下是一些常见的电子商务数据分析指标：1. 销售额（Sales Revenue）：衡量电子商务平台的销售业绩，反映平台的盈利能力。
2. 订单数量（Order Quantity）：统计一段时间内的订单数量，反映平台的交易活跃度。
3. 客单价（Average Order Value）：平均每个订单的销售金额，反映用户购买力和消费习惯。
4. 转化率（Conversion Rate）：用户从浏览网页到最终完成购买的比例，反映平台的用户购买转化效果。
5. 跳失率（Bounce Rate）：用户在进入网页后没有进行任何操作就离开的比例，反映网页的吸引力和用户体验。
6. 用户留存率（User Retention Rate）：统计一段时间内继续使用平台的用户比例，反映平台的用户忠诚度和用户粘性。
7. 客户满意度（Customer Satisfaction）：通过用户调查或评价指标，反映用户对平台产品和服务的满意程度。
8. 营销投资回报率（Return on Marketing Investment）：衡量营销活动对销售额的影响，反映营销活动的效果和投资回报率。
9. 社交媒体参与度（Social Media Engagement）：统计社交媒体上用户的互动行为，如分享、评论和点赞等，反映平台在社交媒体上的影响力和用户参与度。
10. 网络流量（Website Traffic）：统计网站访问量和访问来源，反映平台的曝光度和市场影响力。
以上指标只是电子商务数据分析指标体系中的一部分，具体的指标选择和权重设置应根据具体业务情况和分析目的进行调整和优化。
电商指标详细介绍和推荐系统常用评估指标
电商指标详细介绍和推荐系统常用评估指标本文主要是针对电商中的常见指标进行归类介绍，包括推荐系统中需要关注的指标。
本文主要分为三部分进行说明：•电商分类介绍•电商的指标分类介绍•电商推荐系统常看的指标电子商务（Electronic Commerce，EC），目前电商存在的几种模式包括：•B2B模式：Business to Business-企业对企业，例子：阿里巴巴、慧聪网。
•B2C模式：Business to Customer-企业对个人，例子：亚马逊，京东，当当，凡客，走秀网。
•C2C模式：Customer to Customer－个人对个人，例子：ebay，淘宝，拍拍，易趣。
C2B模式：Customer to Business –个人对企业，B2C与C2B比较，个人对企业，强调用“汇聚需求(demand aggregator)”，专业定制模式居多。
取代传统“汇聚供应商”的购物中心型态，被视为是一种接近完美的交易形式。
BMC模式：BMC是英文Business-Medium-Customer的缩写，率先集量贩式经营、连锁经营、人际网络、金融、传统电子商务（B2B、B2C、C2C、C2B）等传统电子商务模式优点于一身，解决了B2B、B2C、C2C、C2B等传统电子商务模式的发展瓶颈。
B=Business，指企业；C=Customers，指消费者，终端；M=Medium，在这里指的是在企业与消费者之间搭建的一个空中的纽带与桥梁。
•B2B2C：是一种电子商务类型的网络购物商业模式，B是BUSINESS的简称，C是CUSTOMER的简称，第一个B指的是商品或服务的供应商，第二个B指的是从事电子商务的企业，C则是表示消费者。
以亚马逊为代表。
O2O模式：online to offline 线上对线下的团购模式，团宝网，美团网，糯米团为代表。
说明：以下的内容参考知乎文章《电商数据分析基础指标体系》的框架和部分内容，在此基础上结合自己的电商从业经验进行补充和完善。
电子商务数据分析指标体系.doc
电子商务数据分析指标体系
流量指标：
流量数量指标：
PV、UV、visits；流量质量指标：
BounccRatc、TimeonSite/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：
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：
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 xx 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；。
高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件03
随着大数据时代的到来，公民个人信息面临着被过度收集、非法收集和滥用的风险。个人信息 的“透明化”也逐步成为滋生犯罪的温床。在便捷与安全问题并存时，个人信息如何得到保障?
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数据赋能
Web 3D三维可视化数据采集平台为智慧工厂赋能
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，它是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和设备监 控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程，提高生产过程的可控性，减少生产线上人工的干预，即 时正确地采集生产线数据，合理编排生产计划与生产进度。智慧工厂集绿色智能的手段和智能系统等新 兴技术于一体，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。
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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。
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法治导航
大邑法院经审理认为，根据《中华人民共和国刑法》第二百五十三条之一规定，被告人杨某甲 等4人违反国家有关规定，非法获取并出售公民个人信息，情节特别严重;被告人吴某等8人非法获取 公民个人信息，情节特别严重，其行为均构成侵犯公民个人信息罪。鉴于部分被告人犯罪后投案自 首且全部被告人均如实供述了自己的罪行，可以从轻或者减轻处罚。
数据赋能
智慧工厂利用物联网技术实现对工厂人员和设备进行信息管理和服务，使得工厂形成万物互联和管 理统一，实现数据信息的互联互通，帮助提高工厂的生产效率，降低生产成本，优化设备运行状态和节 能降耗，将工业制造与物联网应用结合，构建智造生产区。
电子商务网站评价指标体系及评估方法
电⼦商务⽹站评价指标体系及评估⽅法电⼦商务⽹站评价指标体系及评估⽅法电⼦商务⽹站评价指标体系及评估⽅法 ...........................................................错误!未指定书签。
电⼦商务⽹站评价指标体系及评估⽅法 ...........................................................错误!未指定书签。
⼀.商务⽹站建设评估................................................. 错误!未指定书签。
1.商务⽹站功能评价指标 ........................................... 错误!未指定书签。
1）商务模式创新度................................................ 错误!未指定书签。
2）商务⽹站功能复盖率 ........................................... 错误!未指定书签。
3）⽹站的功能与商务⽹站建设⽬标符合度......................... 错误!未指定书签。
4）⽹站技术性能指标.............................................. 错误!未指定书签。
2.商务⽹站内容评价指标 ........................................... 错误!未指定书签。
1）电⼦商务应⽤深度——⽹上信息流、资⾦流、物流集成化的程度：.错误!未指定书签。
2）商务⽹站内容信息的质量评价指标.............................. 错误!未指定书签。
3）商务⽹站内容信息的数量....................................... 错误!未指定书签。
电子商务数据分析概论单元二 数据分析指标制定
【案例思考】 通过查看案例，思考并回答以下问题： （1）网店的付费流量渠道有哪些？请简单举例说明。 （2）与网店流量相关的数据分析指标有哪些？
单元二 数据分析指标制定
一、数据分析指标选择
二、数据分析指标分类
行业平 均成本
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
参考的重要内容。
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
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
竞争产 品评价
二、数据分析指标分类
能力目标
能够制定数据分析目标制定； 能够合理选择数据采集工具及确定数据渠道； 能够撰写数据采集与处理方案。
思政目标
熟悉计算机信息技术相关法律法规，合理合法的 开展数据收集行为。
知识导图
引导案例
小李是某大学电子商务专业的一名学生，毕业之后就职于一家主营箱包的电子商务公司，主要负责 网店运营工作。
产品数据
行业产品数据 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；
企业产品数据
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。
二、数据分析指标分类
市场数据 运营数据 产品数据
行业数据
竞争数据 推广数据 客户数据 服务数据
浏览量、收藏量等客户行为数据； 性别、年龄等客户画像......
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系一、引言电子商务已成为现代商业发展的重要方式之一，企业通过电子商务平台实现产品销售、服务提供、市场拓展等多方面的目标。
为了更好地了解和评估电子商务的运营情况，需要建立一套科学合理的数据分析指标体系。
本文将介绍电子商务数据分析指标体系的构建方法和具体指标定义。
二、构建方法1.明确分析目标：根据企业的电子商务运营目标，明确分析的重点是销售、用户、市场等方面。
例如，销售目标可以包括订单数量、销售额、平均订单价值等指标。
2.确定指标分类：根据分析目标，将指标划分为销售指标、用户指标、市场指标等类别。
3.确定指标维度：每个指标都可以从不同的维度进行分析，如时间维度、地域维度、产品维度等。
根据实际情况选择适合的维度。
4.确定指标计算方法：每个指标都有相应的计算方法，如销售额可以通过订单数量乘以平均订单价值来计算。
5.制定指标权重：不同指标对于企业的重要性不同，可以根据实际情况为指标设定相应的权重，以体现其重要程度。
三、具体指标定义1.销售指标1.1 销售额：指电子商务平台上的产品销售总额，以货币单位计算。
1.2 订单数量：指电子商务平台上的订单总数，用于评估销售活跃度。
1.3 平均订单价值：指销售额除以订单数量得到的平均值，用于评估每个订单的价值。
1.4 客单价：指每位购买者平均消费金额，用于评估用户购买力。
1.5 销售增长率：指销售额的增长率，用于评估销售业绩的增长情况。
2.用户指标2.1 用户数量：指电子商务平台上的注册用户总数，用于评估用户规模。
2.2 新增用户数量：指一定时间内新增的注册用户数量，用于评估用户增长速度。
2.3 活跃用户数量：指一定时间内有交互行为的用户数量，用于评估用户参与度。
2.4 用户留存率：指用户在一定时间内继续使用电子商务平台的比例，用于评估用户忠诚度。
2.5 用户转化率：指访问电子商务平台的用户中实际完成购买行为的比例，用于评估用户转化效果。
3.市场指标3.1 市场份额：指企业在特定市场中的销售额占整体市场销售额的比例，用于评估竞争力。
中国县域电子商务发展指数报告
中国县域电子商务发展指数报告一、引言电子商务是以互联网为平台，运用电子数据交换技术实现商务活动的新型商业模式。
随着互联网的普及和技术的进步，电子商务在中国取得了飞速的发展。
本报告通过对中国县域电子商务发展情况进行调研，编制了中国县域电子商务发展指数报告，为促进县域电子商务的进一步发展提供参考。
二、调研方法通过对全国各个县域的电子商务发展情况进行实地调研、数据采集和分析，结合相关统计数据和专家意见，制定了中国县域电子商务发展指数评估体系。
三、指标体系1. 电子商务基础设施指标：包括宽带网络覆盖率、电子支付普及率、物流体系完善程度等。
2. 电子商务企业发展指标：包括电子商务企业数量、电子商务交易额、电子商务企业规模等。
3. 电子商务消费指标：包括网购用户数量、网购频率、网购商品种类等。
4. 电子商务政策环境指标：包括政府扶持政策、税收政策、电子商务法规等。
5. 电子商务人才培养指标：包括电子商务相关专业学生人数、电商创业培训覆盖率等。
四、报告内容1. 电子商务基础设施指标分析：根据调研数据，统计各个县域的宽带网络覆盖率、电子支付普及率、物流体系完善程度等指标，制作相应的分析图表，评估各个县域的电子商务基础设施发展情况，并对差距较大的县域提出建议。
2. 电子商务企业发展指标分析：分析各个县域的电子商务企业数量、电子商务交易额、电子商务企业规模等指标，评估各个县域的电子商务企业发展水平，并对企业发展较慢的县域提出支持政策建议。
3. 电子商务消费指标分析：调查各个县域的网购用户数量、网购频率、网购商品种类等指标，分析各个县域的电子商务消费水平，为县域发展电子商务消费提供参考。
4. 电子商务政策环境指标分析：评估各个县域的电子商务政策环境，包括政府扶持政策、税收政策、电子商务法规等，提出改善政策环境的建议，为县域发展电子商务提供有力支持。
5. 电子商务人才培养指标分析：调查各个县域的电子商务相关专业学生人数、电商创业培训覆盖率等指标，评估各个县域的电子商务人才培养情况，并提出相应的培养计划和政策建议。
电子商务数据分析有哪些关键指标
电子商务数据分析有哪些关键指标在当今数字化的商业世界中，电子商务已经成为了企业发展的重要渠道。
而对于电子商务企业来说，数据分析是优化业务、提升业绩的关键手段。
通过对关键指标的监测和分析，企业能够深入了解自身的运营状况，发现问题和机会，从而制定更加科学有效的决策。
那么，电子商务数据分析中有哪些关键指标呢？一、流量指标1、访问量（Visits）访问量是指在一定时间内访问网站的总次数。
它是衡量网站受欢迎程度的基本指标之一。
访问量的增加通常意味着更多的潜在客户，但需要注意的是，访问量并不一定直接转化为购买行为。
2、独立访客数（Unique Visitors）独立访客数是指在一定时间内访问网站的不同用户数量。
与访问量相比，独立访客数更能反映网站的真实受众规模。
通过分析独立访客数的变化趋势，可以了解网站的吸引力和用户粘性。
3、页面浏览量（Page Views）页面浏览量是指在一定时间内用户浏览的页面总数。
它可以反映用户在网站上的参与程度和浏览深度。
较高的页面浏览量可能表示用户对网站内容感兴趣，但也可能是因为用户在网站上迷失方向或难以找到所需信息。
4、跳出率（Bounce Rate）跳出率是指用户在访问一个页面后就离开网站的比例。
高跳出率通常意味着网站的内容或用户体验存在问题，无法吸引用户继续浏览。
例如，如果用户进入产品页面后立即离开，可能是因为页面加载速度慢、产品描述不清晰或者价格不合理。
5、平均访问时长（Average Visit Duration）平均访问时长是指用户每次访问网站的平均停留时间。
较长的平均访问时长表示用户对网站的内容更感兴趣，或者在网站上能够找到有价值的信息。
然而，如果平均访问时长过长，也可能是用户在网站上遇到了操作困难或者导航不清晰的问题。
二、销售指标1、订单量（Orders）订单量是指在一定时间内完成的交易订单数量。
它是衡量销售业绩的直接指标之一。
订单量的增长通常意味着销售额的增加，但需要关注订单的质量和利润情况。
电子商务平台的信用体系建设与数据分析
电子商务平台的信用体系建设与数据分析随着电子商务的不断发展，电商平台的信用体系建设也日益成为一个备受关注的话题。
许多电商平台为了保障消费者的权益，不断探索和完善信用体系的建设，以提升平台的公信力。
一、什么是电商平台的信用体系？电商平台的信用体系是指平台利用消费者的行为数据，对商家和消费者进行评估和评级，形成一种信用体系，为消费者和商家提供一系列的信用服务，从而保证交易的安全性和稳定性。
基于此，消费者在电商平台上购买商品时，可以根据信用评级来选择可信的商家和商品，提高交易成功率；而商家则可以通过良好的信用评级来提升销售额，并获得更多的流量和用户优惠。
二、电商平台信用体系的建设目标有哪些？1.提升交易安全性电商平台的信用体系是保障消费者权益，保证交易安全的重要手段。
通过对商家和消费者的信用评级，可以有效地筛选出诈骗、虚假宣传等不良商家，减少交易争议和纠纷的发生，提升交易的安全性。
2.鼓励商家诚信经营电商平台通过对商家的信用评级来决定商家的权益和福利，如展示位置、排名等，这样一来，商家就会更加注重自身的信誉和口碑，鼓励其诚信经营。
3.提升平台的公信力完善的信用体系可以提高平台的公信力，增强消费者对平台的信任度，从而吸引更多的用户，提起平台的市场份额，同时也为平台自身的可持续发展提供了有力的保障。
三、电商平台信用体系的建设有哪些关键技术？1.数据挖掘技术平台要想构建完善的信用体系，必须通过对消费者的历史行为数据进行挖掘和分析，从而为商家和消费者的信用评级提供准确的依据。
数据挖掘技术可以帮助平台发现一些潜在的风险因素，并对商家和消费者的信用评级进行精准的刻画和建模。
2.智能风控技术在电商交易中，平台需要通过风险控制方式，对商品、用户、交易进行监控，以及对不良行为进行预判和判别。
智能风控技术通过对大量的数据进行分析和挖掘，从而进行风险预估和预警，帮助平台在第一时间发现风险，进行精准的防范和控制。
3.多维度评级技术综合分析和评估商家和消费者的信用的多维度指标，可以为消费者和商家建立准确和可信的信用评级。
电商数据分析基础指标体系 36大数据
电商数据分析基础指标体系36大数据文｜傅志华进入傅志华先生36大数据专栏,查看全部文章＆gt；＆gt；>；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(如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，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。
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,本文将重点介绍电商数据分析指标体系。
电商数据分析指标体系分为八大类指标,包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、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。
1。
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高层,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“种”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着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，该指标反映的是网站访问粘性。
（2）订单产生效率指标总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和。
电子商务网站评价指标体系及评估方法
电子商务网站评价指标体系及评估方法电子商务网站评价指标体系及评估方法 (2)一。
商务网站建设评估 (2)1. 商务网站功能评价指标 (2)1）商务模式创新度 (2)2)商务网站功能复盖率 (2)3）网站的功能与商务网站建设目标符合度 (3)4）网站技术性能指标 (3)2. 商务网站内容评价指标 (3)1）电子商务应用深度——网上信息流、资金流、物流集成化的程度： (3)2)商务网站内容信息的质量评价指标 (3)3）商务网站内容信息的数量 (3)3。
商务网站实施评价指标 (3)1）网站实施计划任务完成度 (3)2）网站建设计划管理与进度控制 (3)3）财务管理与预算控制 (3)二。
商务网站应用评估的评价指标： (3)1.商务网站运行状况评价指标 (3)1）商务网站访问率 (3)3）商务网站营销推广力度 (4)4）商务网站电子商务采购率与销售率 (4)5)电子商务交易率 (4)2。
电子商务网站绩效评估评价指标 (4)1）电子商务网站社会效益评价 (4)2）电子商务网站经济效益评价 (4)3. 商务网站的服务质量评估评价指标 (5)1)对客户满意度提升作用 (5)2)内部职工满意度 (5)3）对企业服务质量提升作用 (5)电子商务网站评估评价方法 (5)一.单项评价指标的计算方法 (5)1。
商务网站建设评估的评价指标 (5).商务模式创新度 (5).电子商务网站功能复盖率 (5)2. 商务网站内容评价指标 (6).电子商务应用深度 (6).网站信息数量 (6).网站内容检搜索速度 (6)3. 商务网站运行状况评价指标 (6).访问率 (6).信息更新率 (6).电子商务交易率 (6)4。
电子商务网站绩效评估评价指标 (7)1）电子商务网站社会效益评价 (7)2）经济效益评价 (7).成本费用降低率 (7).投入/产出比 (7).初始投资回收期 (7)5。
商务网站的服务质量评估评价指标 (8).对客户满意度提升作用 (8).对企业服务质量提升作用 (8).客户投诉降低率％ (8).客户响应时间减低率% (8)二．综合分析评价法 (9)电子商务网站评价指标体系及评估方法电子商务网站评价指标体系，分为三个层次：第一层次是：电子商务网站的总水平，它是通过网站建设、网站应用两个方面的指标为2个一级指标,加权后给出电子商务网站总的评价。
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系
数据分析指标体系：1、网站运营指标；2、销售指标；3、营销活动指标；4、经营环境指标；
5、客户价值指标；
1、网站运营指标：
流量指标：流量数据指标（PV、UV）、流量质量指标（PV/UV、销售额/UV）、流量转化指标（下单转换率、成交订单转化率（订单有效性）、转换次数）；
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、商品类目的断货率；
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/未到达占比；
2、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、成交转化率；
订单指标：订单有效率（成交率）、订单金额、客单价、订单转化率、毛利率、退换货率、重复购买率；
3、营销活动指标：
市场营销活动指标：新增访客人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；
广告投放指标：新增访客人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；
商务合作指标
4、经营环境指标：
内部购物指标：
运营指标：PV、UV、购物车转化率、下单转化率、成交转化率、订单数量、订单金额；
功能指标：支付方式、配送方式、商品数目、最短购物流程、购物体验；
5、客户价值指标：
客户指标：访客人数、访客获取成本、转化率；
新顾客指标：新增客户数量、注册转化率、新增顾客下单率、客单价；
老顾客指标：老顾客数量、消费频率、最近的一次消费时间、消费金额、重复购买；。
电子商务发展指数指标体系-最新国标
电子商务发展指数指标体系1范围本文件规定了电子商务发展指数指标体系的编码与框架、指标构成和指数计算方法。
本文件适用于评价各省（自治区、直辖市）及地市行政区区域制定电子商务发展评价指标体系构建与指数计算。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T18811电子商务基本术语3术语和定义GB/T18811界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1电子商务发展指数electronic commerce d evelopment index(EDI)基于电子商务基础支撑水平、规模质量、创新能力与可持续社会责任的多维度评价指标计算的量化数值。
4编码与框架4.1指标编码电子商务发展指数指标体系指标由三级组成，指标编码构成如图1所示。
图1编码组成4.2体系框架电子商务发展指数指标体系是由基础支撑能力、规模质量水平、创新驱动能力与可持续发展责任4个一级指标和12个二级指标、36个三级指标，构成的三层级框架，如图2所示。
图2体系框架5指标构成5.1基础支撑能力5.1.1概述反映该区域与电子商务发展相关的支撑环境因素，包括信息基础设施、物流配送能力、政策服务环境、支付结算系统4个二级指标。
5.1.2信息基础设施支撑电子商务活动正常运行和持续发展的关键性信息技术系统、网络设施、硬件设备、软件平台等设施，包括的4项三级指标，见表1。
表1信息基础设施指标指标编码指标名称指标说明A1.1网络覆盖率宽带网络、移动通信网络等覆盖的广度和质量A1.2互联网普及率网民数量占总人口的比例，反映互联网使用的广泛程度A1.3数据中心与云计算能力数据存储、处理和传输设施的数量与服务能力A1.4电商平台建设情况本区域电商平台的数量、规模及交易活跃度5.1.3物流配送能力从商品出库、运输、存储到最终送达消费者手中的整个实体流动过程，包括4项三级指标，见表2。
数据分析中的指标体系建立方法
数据分析中的指标体系建立方法随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
在进行数据分析时，一个完善的指标体系是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而做出准确的决策。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助我们建立一个有效的指标体系。
首先，建立指标体系的第一步是明确分析目标。
在开始数据分析之前，我们需要明确自己的目标是什么，想要通过数据分析得到什么样的结论。
例如，如果我们想要了解一个电商平台的销售情况，我们可以将销售额、订单量、用户转化率等作为我们的分析目标。
接下来，我们需要确定关键指标。
关键指标是指对于我们的分析目标来说最为重要的指标。
在确定关键指标时，我们可以考虑以下几个方面：指标的可衡量性、指标的相关性、指标的可操作性等。
通过综合考虑这些因素，我们可以确定出一组关键指标来帮助我们实现分析目标。
在确定了关键指标之后，我们需要对这些指标进行数据收集和整理。
数据收集是指通过各种方式收集相关的数据，例如通过调查问卷、数据抓取等方式。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
在进行数据整理时，我们可以使用一些数据处理工具，例如Excel、Python等。
接下来，我们需要对收集到的数据进行分析和计算。
在进行数据分析时，我们可以使用一些常用的统计方法和模型，例如平均值、标准差、回归分析等。
通过对数据的分析和计算，我们可以得到一些有意义的结论和洞察，帮助我们更好地理解数据。
最后，我们需要将得到的结论进行可视化呈现。
可视化是指通过图表、图像等方式将数据的分析结果直观地展示出来。
通过可视化，我们可以更加清晰地看到数据的规律和趋势，从而更好地理解数据。
在进行可视化时，我们可以使用一些数据可视化工具，例如Tableau、Power BI等。
总结起来，建立一个有效的指标体系是进行数据分析的关键步骤之一。
通过明确分析目标、确定关键指标、进行数据收集和整理、进行数据分析和计算以及进行可视化呈现，我们可以更好地理解和解释数据，从而做出准确的决策。
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。
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电子商务数据分析指标体系
一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。
EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。
此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。
网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。
经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。
销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。
客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。
1、网站运营指标
网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。
1.1 网站流量指标
网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。
目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。
大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。
大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。
）。
网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。
1.2 商品类目指标
商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。
譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。
1.3 供应链指标（这个划分在这里稍有不合理~这个属于偏线下运营的指标）
这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。
这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。
譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。
2.经营环境指标
EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。
外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，
这类指标通常是采用第三方调研公司的报告数据，相对于独立B2C网站而言，
淘宝此方面的数据要精准的多。
网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营指标（这部分内容和之前的流量指标是一致的），常用的功能性指标包括商品类目多样性、支付配送方式多样性、网站正常运营情况、链接速度等。
3.销售业绩指标
销售业绩指标直接与公司的财务收入挂钩，这一块指标在所有数据分析指标体系中起提纲挈领的作用，其他数据指标的细化落地都可以根据该指标去细分。
EC 这里销售业绩指标分解为网站销售业绩指标和订单销售业绩指标，其实两者并没有太大的区别，网站销售业绩指标重点在网站订单的转化率方面，而订单销售指标重点则在具体的毛利率、订单有效率、重复购买率、退换货率方面，当然还有很多指标，譬如总销售额、品牌类目销售额、总订单、有效订单等等，上里并没有一一列出。
4.营销活动指标
一场营销活动做的是否成功，通常从活动效果（收益和影响力）、活动成本以及活动粘合度（通常以用户关注度、活动用户数以及客单价等来衡量）等几方面考虑。
EC这里将营销活动指标区分为日常市场运营活动指标、广告投放指标以及对外合作指标，其中市场运营活动指标和广告投放指标主要考虑新增访客数、订单数量、下单转化率、每次访问成本、每次转换收入以及投资回报率等指标。
而对外合作指标则根据具体合作对象而定，譬如某电商网站与返利网合作，首先考虑的也是合作回报率。
5.客户价值指标
一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值（过去的消费）、潜在价值（主要从用户行为方面考虑，RFM模型为主要衡量依据）、附加值（主要从用户忠诚度、口碑推广等方面考虑）。
这里客户价值指标分为总体客户指标以及新、老客户价值指标，这些指标主要从客户的贡献和获取成本两方面来衡量。
譬如，这里用访客人数、访客获取成本以及从访问到下单的转化率来衡量总体客户价值指标，而对老顾客价值的衡量除了上述考虑因素外，更多的是以RFM模型为考虑基准。
数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一层不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。
通常，单独的分析某个数据指标并不能解决问题，而各个指标间又是相互关联的，将所有指标织成一张网，根据具体的需求寻找各自的数据指标节点。
至于如何关联指
标，下面这张来自麦网总结的图片或许能给你些许启发：
（本资料素材和资料部分来自网络，仅供参考。
请预览后才下载，期待您的好评与关注！）。