电商网店运营数据分析教程.pptx
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销售额 = 流量 X 转化率 X 客单价
七大基本指标 总量指标：销售额、销售量、PV、UV 相对指标：转化率、客单价、PV/UV比
2-3 指标体系/指标分解：
流量=推广+搜索+其他
2-3 指标体系/指标分解：
UV转化率=callin转化率 X 询单转化率
=> 专业、精美、 风格化 => 搭配、细节、 卖点、描述 => 首页选择、关 联推荐、分类 => 满送、满减、 打折、包邮 => 质量、价格、 品牌、附加值
2007—2010注册会员
1-1 数据价值/数据欣赏：
70859.5万 周日 683.6万 1656.3万
1-1 数据价值/数据欣赏：
全网成交比
1-1 数据价值/数据欣赏：
C2C商品数趋势
B2C商品数趋势
1-1 数据价值/数据欣赏：
性别比例
1-2 数据价值/分析挖掘：
什么是数据分析？
是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据 中的信息，集中、萃取和提炼出来，以 找出所研究对象的内在规律。
有数据分析
* 直觉的 * 主观的 * 经验的/历史的 * 从自身内部出发的
* 有资讯基础的 * 客观的 * 实时的 * 从外到内的
2-1 指标体系/指标：
二
指标分析是一种快速的企业运
指Βιβλιοθήκη Baidu
营数据分析手段，是衡量企业状况的
标 体
健康指标，本节对各类指标进行深入
系
探讨和分解，并试图透视指标背后的
建 隐含信息。
数据的展示 单纯的数据
1-3 数据价值/职业定位：
数据分析师的工作内容 知识 信息 数据
总结规律并制定方案 合成报表并进行分析 采集记录并整理数据
1-3 数据价值/职业定位：
数据分析师的工作内容
帮助企业和团队 用数据的方式进行 经营、管理和决策
1-3 数据价值/职业定位：
经营、管理、决策
无数据支撑
定期提交分析报告！
4-1 分析方法/初级：
四
数据分析法是将收集的数据，
常
通过加工、整理和分析，使其转化为
用 分
信息，并进而提炼出规律，或者进行
析
商业预测的方法和手段。
方
法
4-1 分析方法/初级：
指标对比分析法
又称比较法。通过指标的对比，检查计划的完成情况， 分析产生差异的原因，进而挖掘内部潜力的方法。
价
值
1-1 数据价值/数据欣赏：
1.7亿 2000亿 4000亿 220万 84%
1-1 数据价值/数据欣赏：
2010年
2009年 4000
亿
2008年 2000
亿
2007年 1000
亿
420 亿
2010年
2009年 3亿
2008年 1.7亿
2007年
5300 万
9800 万
2007—2010成交趋势
平均指标 变动指标
2-2 指标体系/指标分类：
2-2 指标体系/指标分类：
建立店铺 销售数据日志
2-2 指标体系/指标分类：
2-3 指标体系/指标分解：
找将 出指 相标 关细 影化 响并 因分 子解
指标
分解指标
分解指标
影响因子
影响因子
影响因子
2-3 指标体系/指标分解：
销售管理指标体系——示范建立
时间 第1周
7 日平均访客数 6
5
第2周
4
第3周
3
第4周
2
第5周
1
0
1周
2周
3周
4周
3-3 数据采分/导入体系：
将数据和指标体系相连
将指标从上而下，分解为数据。 将数据从下而上，汇总为指标。
数据分析第三步 将报表中各项数据进行分类、汇总，最终导 入指标体系。
3-4 数据采分/提交报告：
数据分析第四步 在指标体系内，对各项指标比较分析后，得 到信息，并归纳结论。同时提供解决方案， 或进行科学的预测。
真实性、准确性、及时性 =>有效性
3-2 数据采分/数据表格：
数据采集第二步 将数据记录保存于相应表格，科学适用的数据 表格能起到事半功倍的效用。
1、以效用为导向 数据采集分析是非常大量的工作，要合理安排采集 最有实用价值的数据。
2、结合自身实际 每个企业有不同的特点和结构，以及不同的阶段性 目标，数据表的规划设计需要因企业而异。
打造首席数据分析师——
如何用数据经营和决策
前言/目录：
一二三四 五六 数指数常 市实 据标据用 场现 蕴体采分 环商 含系集析 境业 价建分方 指预 值立析法 标测
1-1 数据价值/数据欣赏：
一
随着网店的高速发展，以及市
数 据
场竞争的激烈加剧，数据分析作为一
蕴
种卓有成效的新武器，开始逐渐进入
含
企业视野。
1-2 数据价值/分析挖掘：
1-2 数据价值/分析挖掘：
我们在分析的过程中永远记住这样问 自己“这又是为什么呢?”
知识
信息
预示着什么呢?: 将信息与目的，经营问题，行销 问题等所作的假设和研究的分析 框架联系在一起导引出一个行动 导向的方案
解释性的: 单一数据信息反应 交叉性信息对比的信息反应
数据
立
2-1 指标体系/指标：
一切从目标开始
明确的（specific） 可测量的(measurable) 行动导向的(action-oriented) 务实的(realistic) 有时间表的（time-related）
什么是指标？
指标就是对目标的一般性描述。
2-2 指标体系/指标分类：
总量指标 相对指标 指标
3-1 数据采分/数据来源：
三
没有数据，任何分析就成了空
数
中楼阁。本节介绍数据采集的思路、
据 采
方法和流程等，为数据分析奠定坚实
集
的基础。
分
析
3-1 数据采分/数据来源：
数据采集第一步 首先需要明确的是：由谁？在何时？何处？通 过何种渠道？何种工具？何种方法？对哪些数 据？进行收集。
数据来源：淘宝官方 收集工具：量子恒道/数据魔方
3-2 数据采分/数据表格：
数据表格的规划和设计
一、基础数据（初次收集采样） 1、确定采集点 2、确定采集频率
日期 8-1 8-2 8-3 8-4 8-5
销售额 销售量 浏览量 访客数 转化率 客单价 PV/UV
3-2 数据采分/数据表格：
数据表格的规划和设计
二、统计报表（二次或多次的加工）
1、对数据进行求和、平均等 2、对数据进行对比、排序等 3、对数据进行图表化
2-3 指标体系/指标分解：
客单价=商品单价X平均购买数量
2-4 指标体系/建立体系：
建立企业综合实力的指标体系
销售管理指标体系 客户管理指标体系 经营状况指标体系 关键绩效指标体系（KPI） ……
化繁为简，把销售运行 状况简化为一系列能够 反映全貌的销售指标。 1）提高工作绩效。 2）随时对销售进行诊 断，能够及时调整原有 销售计划或者执行中存 在的问题。
七大基本指标 总量指标：销售额、销售量、PV、UV 相对指标：转化率、客单价、PV/UV比
2-3 指标体系/指标分解：
流量=推广+搜索+其他
2-3 指标体系/指标分解：
UV转化率=callin转化率 X 询单转化率
=> 专业、精美、 风格化 => 搭配、细节、 卖点、描述 => 首页选择、关 联推荐、分类 => 满送、满减、 打折、包邮 => 质量、价格、 品牌、附加值
2007—2010注册会员
1-1 数据价值/数据欣赏：
70859.5万 周日 683.6万 1656.3万
1-1 数据价值/数据欣赏：
全网成交比
1-1 数据价值/数据欣赏：
C2C商品数趋势
B2C商品数趋势
1-1 数据价值/数据欣赏：
性别比例
1-2 数据价值/分析挖掘：
什么是数据分析？
是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据 中的信息，集中、萃取和提炼出来，以 找出所研究对象的内在规律。
有数据分析
* 直觉的 * 主观的 * 经验的/历史的 * 从自身内部出发的
* 有资讯基础的 * 客观的 * 实时的 * 从外到内的
2-1 指标体系/指标：
二
指标分析是一种快速的企业运
指Βιβλιοθήκη Baidu
营数据分析手段，是衡量企业状况的
标 体
健康指标，本节对各类指标进行深入
系
探讨和分解，并试图透视指标背后的
建 隐含信息。
数据的展示 单纯的数据
1-3 数据价值/职业定位：
数据分析师的工作内容 知识 信息 数据
总结规律并制定方案 合成报表并进行分析 采集记录并整理数据
1-3 数据价值/职业定位：
数据分析师的工作内容
帮助企业和团队 用数据的方式进行 经营、管理和决策
1-3 数据价值/职业定位：
经营、管理、决策
无数据支撑
定期提交分析报告！
4-1 分析方法/初级：
四
数据分析法是将收集的数据，
常
通过加工、整理和分析，使其转化为
用 分
信息，并进而提炼出规律，或者进行
析
商业预测的方法和手段。
方
法
4-1 分析方法/初级：
指标对比分析法
又称比较法。通过指标的对比，检查计划的完成情况， 分析产生差异的原因，进而挖掘内部潜力的方法。
价
值
1-1 数据价值/数据欣赏：
1.7亿 2000亿 4000亿 220万 84%
1-1 数据价值/数据欣赏：
2010年
2009年 4000
亿
2008年 2000
亿
2007年 1000
亿
420 亿
2010年
2009年 3亿
2008年 1.7亿
2007年
5300 万
9800 万
2007—2010成交趋势
平均指标 变动指标
2-2 指标体系/指标分类：
2-2 指标体系/指标分类：
建立店铺 销售数据日志
2-2 指标体系/指标分类：
2-3 指标体系/指标分解：
找将 出指 相标 关细 影化 响并 因分 子解
指标
分解指标
分解指标
影响因子
影响因子
影响因子
2-3 指标体系/指标分解：
销售管理指标体系——示范建立
时间 第1周
7 日平均访客数 6
5
第2周
4
第3周
3
第4周
2
第5周
1
0
1周
2周
3周
4周
3-3 数据采分/导入体系：
将数据和指标体系相连
将指标从上而下，分解为数据。 将数据从下而上，汇总为指标。
数据分析第三步 将报表中各项数据进行分类、汇总，最终导 入指标体系。
3-4 数据采分/提交报告：
数据分析第四步 在指标体系内，对各项指标比较分析后，得 到信息，并归纳结论。同时提供解决方案， 或进行科学的预测。
真实性、准确性、及时性 =>有效性
3-2 数据采分/数据表格：
数据采集第二步 将数据记录保存于相应表格，科学适用的数据 表格能起到事半功倍的效用。
1、以效用为导向 数据采集分析是非常大量的工作，要合理安排采集 最有实用价值的数据。
2、结合自身实际 每个企业有不同的特点和结构，以及不同的阶段性 目标，数据表的规划设计需要因企业而异。
打造首席数据分析师——
如何用数据经营和决策
前言/目录：
一二三四 五六 数指数常 市实 据标据用 场现 蕴体采分 环商 含系集析 境业 价建分方 指预 值立析法 标测
1-1 数据价值/数据欣赏：
一
随着网店的高速发展，以及市
数 据
场竞争的激烈加剧，数据分析作为一
蕴
种卓有成效的新武器，开始逐渐进入
含
企业视野。
1-2 数据价值/分析挖掘：
1-2 数据价值/分析挖掘：
我们在分析的过程中永远记住这样问 自己“这又是为什么呢?”
知识
信息
预示着什么呢?: 将信息与目的，经营问题，行销 问题等所作的假设和研究的分析 框架联系在一起导引出一个行动 导向的方案
解释性的: 单一数据信息反应 交叉性信息对比的信息反应
数据
立
2-1 指标体系/指标：
一切从目标开始
明确的（specific） 可测量的(measurable) 行动导向的(action-oriented) 务实的(realistic) 有时间表的（time-related）
什么是指标？
指标就是对目标的一般性描述。
2-2 指标体系/指标分类：
总量指标 相对指标 指标
3-1 数据采分/数据来源：
三
没有数据，任何分析就成了空
数
中楼阁。本节介绍数据采集的思路、
据 采
方法和流程等，为数据分析奠定坚实
集
的基础。
分
析
3-1 数据采分/数据来源：
数据采集第一步 首先需要明确的是：由谁？在何时？何处？通 过何种渠道？何种工具？何种方法？对哪些数 据？进行收集。
数据来源：淘宝官方 收集工具：量子恒道/数据魔方
3-2 数据采分/数据表格：
数据表格的规划和设计
一、基础数据（初次收集采样） 1、确定采集点 2、确定采集频率
日期 8-1 8-2 8-3 8-4 8-5
销售额 销售量 浏览量 访客数 转化率 客单价 PV/UV
3-2 数据采分/数据表格：
数据表格的规划和设计
二、统计报表（二次或多次的加工）
1、对数据进行求和、平均等 2、对数据进行对比、排序等 3、对数据进行图表化
2-3 指标体系/指标分解：
客单价=商品单价X平均购买数量
2-4 指标体系/建立体系：
建立企业综合实力的指标体系
销售管理指标体系 客户管理指标体系 经营状况指标体系 关键绩效指标体系（KPI） ……
化繁为简，把销售运行 状况简化为一系列能够 反映全貌的销售指标。 1）提高工作绩效。 2）随时对销售进行诊 断，能够及时调整原有 销售计划或者执行中存 在的问题。