电商公司综合评估维度(6大指标8大方面)

@互联网分析沙龙：

【如何评估一个电子商务公司】

数据指标：

1、流量；

2、转化率；

3、现金流；

4、毛利；

5、净利；

6、复购率；

业务方面：

1、团队；

2、仓储；

3、物流；

4、销售；

5、品牌；

6、当前平台的成熟度；

7、技术能力、技术储备、对紧急情况处理、微创新、运营能力等；

8、BOSS对大方向的把握；

9、核心竞争力是否独有

各大电商平台优缺点分析

各大互联网电商平台优缺点分析现在互联网电子商务很火爆，面对新出现的千千万万个交易平台，很多卖家和买家都有些选择困难症。一些人想在专业的网站上卖东西，又担心客户资源不够多；另一些人积聚在大型互联网平台上，投入了很多推广和广告费用，交易成果也不是那么的满意。那么，针对不同的产品到底该在那儿操作买卖活动呢？今天笔者就借此总结一下一些B2B和B2C、O2O平台的特点。 1、16988农产品集购网 16988农产品集购网精心打造中国国内首家大宗农产品交易平台。16988农产品集购网主要是针对大宗农产品的采购、投资进行服务。在16988农产品集购网上，用户能够获得客户资源、产品销售渠道、以及价格资讯。通过对农产品数据的分析，提供增值服务，从而让农产品交易市场透明化、信息化。16988 农产品集购网的功能有：现货交易，资讯平台，供应链融资，监管物流平台，大数据平台，第四方物流服务。优点：拥有农业数据研究基础，提供供应链融资。缺点：16988农产品集购网专做白糖这一个产品，其他的农产品还处于筹备阶段。 2、阿里巴巴阿里巴巴是一个比较综合的交易平台。在业界，阿里巴巴还是有一定的知名度，很多厂家都会选择在阿里巴巴上买卖货物。不论是平台的推广，还是品牌都是相当不错的。很多淘宝店铺商家都会在阿里巴巴上选择货源，而且一件代发，让很多潜在的淘宝用户也会光顾。优点：知名度高，品牌多，拥有海量客户资源。缺点：对厂家资质审核度不高，假冒伪劣产品较多 3、淘宝

目前是中国购物网站中成交量最高的一个网站。淘宝网拥有过亿用户，而且开通了海外淘等一系列便民购物服务。淘宝拥有支付宝支付功能，并推出多种消费活动，吸引大量年轻人消费。淘宝的便捷、自由、丰富，让它成为电商中的佼佼者。优点：买卖环节简单，忠实客户多缺点：商品质量无法保证，商品特色不明显 4、京东京东以家电产品为主，而且拥有独立的物流。在产品的价格和运输条件上，优势突出。京东是一个典型的B2C电商平台，是企业和个人之间的交易，缩短了产品的交易环节，因此，价格优势是京东的一大竞争力。目前京东逐渐从家电领域突围，涉足服装、图书、农产品等。优点：物流独立，运输时间块；价格便宜缺点：商品质量参差不齐。 5、聚美优品聚美优品也是一个B2C电商平台，是一个专做化妆品的电商平台。对于卖家来说，聚美优品拥有大量忠实粉丝。受到品牌营销文化的影响，尤其是品牌领导人个人魅力的营销影响，忠实的女粉丝比较多，客户资源丰富。对于买家来说，琳琅满目的化妆品，便宜的价格，值得尝试。优点：品种丰富、价格便宜、偶像效应缺点：假货难以保证。

关于电商运营指标(参考)

互联网运营相关指标电商运营之内容指标 1、网站转换率TakeRates（ConversionsRates）计算公式：网站转换率＝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指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 2、回访者比率RepeatVisitorShare 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 3、积极访问者比率HeavyUserShare 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。 4、忠实访问者比率CommittedVisitorShare 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 5、忠实访问者指数CommittedVisitorIndex 计算公式：忠实访问者指数＝大于N分钟的访问页数／大于N分钟的访问者数指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。指标用法：这个指数通过页面和时间对网站进行了一个更细的区分，也许访问者正好离开吃饭去了。如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 6、忠实访问者量CommittedVisitorVolume 计算公式：忠实访问者量＝大于N分钟的访问页数／总的访问页数指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量

电商数据分析案例

电商数据分析案例：首页优化分析很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？他们进入首页的目的是什么？首页的哪部分点击率最高？首页要完成的任务是什么？通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类

了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；

4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层；下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨）首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标转换率TakeRates （ConversionsRates）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指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：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标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

各大知名电商平台VS入驻费用对比分析

各大知名电商平台VS 入驻费用对比分析序号电商名保证金（元）年费（元）服务费率其他收费项目入驻资质要求主营/特色项目回款周期基本折扣软件、窗口、推荐软件 10元/月身份证正反面店铺模板30-200元/月官方数据魔方36000元/年手持身份证相片手持当地当时报纸相片服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 1 淘宝 10000 30 / 15天广告费用直通车钻石展位等价位一个支付宝账号更高基本折扣软件、窗口、推荐软件 TM 级 100000 10元/月注册资本500000元及以上 R 级医药/医疗 300000 新车/二手车 100000 50000 店铺模板30-200元/月官方数据魔方36000元/年公司7证齐全化妆品食品等类目要有相应广告费用直通车钻石展位等价位的前置许可证 2 3 天猫京东 30000/60000 5% 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 15天 15天注册资本500000元及以上公司7证齐全化妆品食品等类目要有相应的前置许可证 10000-100000 6000 12% 广告展位价格更高公司资质 4 5 6 7 8 9 唯品会当当网 10000-100000 10000-50000 0 0 30% 5% / / / / / / 7证齐全优先能开具增值税发票国内外一二线品牌清理库存专用模仿唯品会经营，取名尾品汇类似网上超市 3个月 1个月 15天公司资质 7证齐全 6000-30000 注册资本500000元及以上公司7证齐一号店 8880 2%-6% 4%-15% 30% 公司资质 7证齐全亚马逊提供入仓送服务 15天聚美优品阿里巴巴 10000-50000 30% 0 注册资本500000元及以上 3688元购买1年诚信通主营化妆品/化妆工具批发 15天 1个月

电商运营指标体系

电商运营指标体系电商数据运营指标体系本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。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、网站流量类指标、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 o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。 o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。 o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 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o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 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），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。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。（4）整体指标 o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）。 o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。如京东的2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的

简单实用的电商数据分析方法论

简单实用的电商数据分析方法论导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是：对比细分转化分类只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。一、对比思想数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。以店铺的成交额分析为例：纵向对比我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑：最近10周的周六成交额趋势如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限）横向对比例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。再举一个更常见的例子：假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？

《电子商务数据分析》教学大纲

《电子商务数据分析》课程教学大纲课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职）开课单位：经济与贸易学院电子商务专业一、课程的地位与任务本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。

三、课程的内容与要求第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字第3章表的操作教学要求： 1.掌握表结构的修改操作

新员工考核表

1.考核目的本方案是为了考核我公司新员工在见习期间所展现出来的学习能力、工作能力以及工作态度等方面的综合素养，对新员工试用期间的工作情况做一个具体反馈，帮助新员工主动思考过去这一段时间所学到的经验教训，明确转正之后的工作目标及前进方向；考核结果将作为定岗定编的重要参考之一。 2 考核意义新员工见习期考核的意义不在于淘汰，而在于检验和反馈，让每位新入职的员工在经过与企业磨合后能借助绩效考核这一手段来主动思考与总结过去这一段时间所学知识和经验。“吾当一日三省吾身”，能主动的思考与回顾，这对新员工自身而言是一次必要的提升。新员工自评表新员工姓名所属部门见习岗位新员工性别所在班组学校专业维度序号考核指标指标分数新员工表现的锚定词：为对三级点数的锚定；为对七级点数的锚定。一级二级三级四级五级六级七级八级九级十级工作能力1 学习能力10 有较强的学习意识，能较快学会新知识、新技能。 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 被动学习，学习新知识的能力一般，学得缓慢。 2 工作能力的改进与提高 10 善于总结，工作能力有所提升，对企业发展提出建设性建议。 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 经过指导和锻炼，能力有所长进，但改进较为缓慢。 3 发现问题和解决问题的能力 10 主动发现问题并妥善解决，还能形成经验总结。 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 无能力主动发现问题，但经过指导，能妥善解决。 4 岗位技能情况 10 熟知岗位技能，能完成工作基本无差错。 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

高手告诉你如何电商数据分析

高手告诉你如何电商数据分析一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。二、很多业务其实就是一个公式。我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。买家数= 商详uv x 下单率x 付款率商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

电商网站运营管理：数据化指标运营管理

电商网站运营管理：数据化指标运营管理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(易观百科：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供应链指标这里的供应链（易观百科：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（易观百科：COD）比率等等。 #p#内容分页#e# 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

仓库管理员工绩效考核方案及指标(精)

仓库管理员工绩效考核方案及指标一、收、发、存方面(标注:考核项目 1. 所收进、入库物品(含退货入库数据准确率为100% (标注:考核内容每发现一项错误扣5分(标注:扣分标准短缺造成的损失另计(标注:备注 2. 保持所备、发物品的准确率为100% 每发现一项错误扣5分因错误造成的投诉扣分另计 3. 严格遵循生产订单需求原则进行办理备料和出库发货每发现一次违反扣5分违反造成的损失处罚另计 4. 保持所辖物资库存准确率为100% 每出现一项错误扣5分因错误造成的损失处罚另计二、日常管理作业 5. 保持所辖物资码放整齐、不得压黄线,保持仓库通道畅通。每发现一次违反扣2分 6. 物品要按照仓库现有的区域分类,按产品系列从外到内、自下而上的顺序进行分类摆放

每发现一次违反扣2分 7. 保持地面干净、整洁、无异物每发现一次违反扣2分 8. 严禁脚踏或坐在货物上每发现一次违反扣2分 9. 保持所辖物品分类摆放整齐、无散乱现象每违反一次违反扣1分 10. 保持办公桌上文件摆放整齐有序每违反一次违反扣1分 11. 所辖物品不得有包装箱张开现象每发现一次违反扣1分 12. 对所辖库区要进行每天一洒一扫、三天一拖每发现一次违反扣4分 13. 液压车和托盘等,在不用时要放在指定区域每违反一次扣2分三、单据帐务 14. 每天要按时将帐务输入登记完毕(最迟不得隔天,准确率为100% 每发现违反一次扣5分 15. 单据要按照类型、日期、序号顺序装订存放整齐、无遗失

发现一次装订不齐扣5分遗失扣10分四、其它方面 16. 要严格遵循公司的相关制度及作业流程每违反一次扣3分行政处罚另计 17. 同事之间要团结一致互相帮助,不得与同事吵架,不得带香烟、火机等物品进入仓库每发现一次不配合扣5分 18. 要服从尊重部门领导,按时完成部门领导交付的其它工作任务每出现一次不尊重或顶撞领导扣5分五、奖励加分 19. 切合公司现状对公司仓库管理流程等提出建议并采纳的视情况给予5—20分的奖励行政奖励另计说明: 1本表考核依区为小组,每组总分为100分。月末考核得分满90分以上为优秀,80-90分为合格,80分以下的为不合格。 2每周先由主管进行现场检查,后每月由厂部和财务进行随机检查,检查结果将公布在宣传栏上。不合格的发出整改通知。

电商运营数据分析教学教案

《电子商务数据分析》配套教学教案第1章了解电子商务的功能、模式和特点。了解电商运营的核心目标和分类。了解分析电商数据的原因和意义。熟悉电商数据分析的常用方法。熟悉电商数据分析的常用指标。了解电商数据分析的步骤。 — 如何做好电子商务数据分析。了解电商运营的核心目标和分类。熟悉电商数据分析的常用指标。熟悉电商数据分析的常用方法。如何做好电子商务数据分析了解电商数据分析的步骤。

// 了解电商数据分析分析电子商务数据的原因不同电商岗位的数据分析意义: 电商数据分析的常用方法电商数据分析的常用指标分析电商数据的步 // 如何做好电子商务数据分析// 本章实训 // 课后思考小结1、了解电子商务数据分析基础知识。 2、（ 3、学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析思考及作业想一想： 1.自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务想一想为什么电子商务会发展得这么快这么普及 2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思它们各具代表性的电商企业有哪些 3.为什么要对电子商务数据进行分析 4.简述3种电子商务数据分析的方法。 5.… 6.电子商务数据分析有哪些常用指标练一练：如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况，尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。

第2章了解Alexa工具的基本使用方法掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像掌握生意参谋的基本功能和使用方法 : 熟悉CRM客户关系管理系统的操作了解Alexa工具的基本使用方法掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像掌握生意参谋的基本功能和使用方法熟悉CRM客户关系管理系统的操作

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、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。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

电商部运营方案

电商部运营方案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

电商部运营方案目录一团队架构

二绩效考核三平台分析四产品分析五竞争分析六推广分析一团队架构前期人员配置一个岗位一个人：负责人一位，运营一位，美工一位，平台对接兼客服一位（运营过程中可酌情加人）。 1 负责人工作职责 1、负责平台内产品整体规划和运营策略的制定及执行。 2、负责制定月运营、季度运营计划。

3、整理产品运营数据，并定期收集分析同类竞品情报。完成活动的策划执行，并做好跟踪记录。 4、负责和运营方的有效沟通，调动各种资源，促进公司产品和运营方的联合推广，以提高公司产品的市场知名度和销量。 5、负责及时处理产品运营过程中遇到的各种正负面事件。 6、跟踪运营推广效果，分析数据并反馈，分享推广经验。 7、挖掘和分析目标用户使用习惯、情感及体验感受。 8、分析平台产品运营数据，根据分析结果不断优化运营方案。 9、负责团队的建设和管理。 10、部门间的有效沟通和配合工作。 2 运营（以前工作的同事：人品、工作能力突出）工作职责 1、深入了解产品与行业，制定适应公司发展战略的计划。 2、根据公司的产品，寻找有利于产品销售的资源。 3、与平台保持良好的沟通合作关系。 4、对推广数据进行分析，有针对性的调整推广策略，提高销量。 5、想尽一切办法引流。 6、有判断力，对热点事件能分析，知道如何借势。 7、完成负责人制定的销售目标。 3 美工工作职责 1、负责页面整体美工创意，设计。 2、负责产品活动宣传等图片设计。 3、负责各种产品素材的整理收集。 4 平台对接兼客服工作职责 1、与平台对接人员保持良好的沟通。 2、负责产品销售的客服工作。二绩效考核 1 负责人背负团队整体KPI指标，如运营数据指标，销售数据指标，如何将团队的指标合理的分配到每周每日每一个人。 2 运营

电商数据分析师考试大纲

电商数据分析师考试大纲第一部说明一、本大纲是电商数据分析师考试的依据。二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。第二部理论知识一、数据处理（一）数据采集 1、店铺排名数据采集 2、商品类目销售数据采集 3、商品品牌销售数据采集（二）数据预处理 1、商品类目数据预处理 2、商品品牌数据预处理（三）数据汇总 1、商品类目数据汇总 2、商品品牌数据汇总 3、平台数据汇总二、数据分析与展现（一）数据分组

1、统计分组概念 2、利用“数据透视表”分组（二）描述性统计 1、总量指标和平均指标 2、中位数 3、众数 4、极差 5、方差 6、标准差 7、标准差系数（三）动态数列的信息与预测 1、动态数列的速度指标 2、同期平均法预测 3、移动平均趋势剔除法预测（四）数据展现 1、统计表 2、统计图第三部操作技能一、客户画像（一）理论教学内容 1、客户画像的概念和目的（1）客户画像的概念

（2）客户画像的目的 2、客户标签的概念和意义（1）客户标签的概念（2）为客户打标签的意义（二）技能实训内容 1、为店铺买家绘制客户画像（1）明确营销需求（2）确定客户画像的维度和度量指标（3）对客户进行画像和营销分析 2、为店铺买家打上客户标签（1）客户属性及属性值设定（2）设计客户标签（3）利用客户标签精准引流二、客户分类（一）理论教学内容 1、客户细分（1）客户细分的概念（2）客户细分的理论依据（3）客户分类的常用方法（4）客户价值矩阵模型 2、RFM模型认知（1）最近一次消费（Recency）

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，

一个电商数据分析师的经验总结

一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型

模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。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。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的