电商运营管理：数据化指标运营管理讲课稿
运营电商演讲稿范文
大家好！今天，我非常荣幸能站在这里，与大家分享我的电商运营理念和未来规划。
在此，我要感谢公司为我们提供了一个展示才华、共同成长的平台。
接下来，我将从以下几个方面阐述我的电商运营理念和发展蓝图。
一、电商运营理念1. 以用户为中心：我们始终坚持以用户需求为导向，深入了解用户心理，提供优质的产品和服务，让用户购物体验更加美好。
2. 数据驱动：运用大数据分析，精准把握市场趋势，优化运营策略，提高转化率和客户满意度。
3. 创新驱动：紧跟行业动态，不断探索创新，打造差异化竞争优势，提升品牌影响力。
4. 诚信经营：坚守诚信原则，遵守法律法规，树立良好的企业形象。
二、电商运营规划1. 产品策略（1）精选优质商品：严格筛选供应商，确保商品品质，满足消费者多样化需求。
（2）打造爆款产品：通过市场调研，挖掘潜力爆款，提高销售额。
2. 营销策略（1）线上线下联动：整合线上线下资源，实现多渠道营销，扩大品牌知名度。
（2）精准营销：利用大数据分析，针对不同用户群体，制定个性化营销方案。
（3）内容营销：通过优质内容，吸引用户关注，提高品牌好感度。
3. 用户体验优化（1）优化网站页面：提升页面加载速度，改善用户体验。
（2）提高客服质量：加强客服团队培训，提升服务水平。
（3）简化购物流程：简化支付、退款等操作，提高用户满意度。
4. 团队建设（1）引进专业人才：吸引行业精英，提升团队整体实力。
（2）加强团队培训：定期开展培训活动，提高员工综合素质。
（3）营造良好氛围：关注员工成长，激发团队凝聚力。
三、结语我相信，在大家的共同努力下，我们的电商业务必将取得更加辉煌的成就。
我将以饱满的热情和坚定的信念，带领团队为实现公司目标而努力拼搏。
最后，感谢各位领导和同事们的支持与信任，让我们携手共进，共创美好未来！谢谢大家！。
电商网店运营数据分析教程ppt课件
46
5-5 市场指标/SWOT分析：
内部环境
优势（S）
WO战略 —利用优势减低威胁
SO战略 —最大限度发展
威胁（T）
WO战略 —收缩、合并
劣势（W）
外部环境
机会（O）
WO战略
—利用机会回避弱点
47
6-1 商业预测/预测模型：
六
预测是企业重要的决策依据，
实
企业通过预测技术可以估计下一季度、
36
4-1 分析方法/初级：
平均变异分析法
1）既能说明总体的一般水平，又能说明总体内 部差异的程度。 2）用组平均数补充总平均数，正确认识总体结 构对平均水平的影响。
37
4-1 分析方法/初级：
动态水平分析法
第一，编制时间数列，观察客观现象发展变化的过程、 趋势及其规律，计算相应的动态指标用以描述现象发 展变化的特征； 第二，编制较长时期的时间数列，在对现象变动规律 性判断的基础上，测定其长期趋势、季节变动的规律， 并据此进行统计预测，为决策提供依据。
含
企业视野。
价
值
3
1-1 数据价值/数据欣赏：
1.7亿 2000亿 4000亿 220万 84%
4
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
UV转化率=callin转化率 X 询单转化率
=> 专业、精美、 风格化
《网店运营与管理》教学课件项目七 网店数据分析
数据分析与网店的关系
数据分析在电子商务领域的作用主要有 4 个方面：
分析客户活动规律， 针对性的在网店中提 供“个性化”的服务
可以在浏览网店的访 问者中挖掘出潜在的
客户
优化网店的信息导航， 方便客户浏览
通过网店访问者的活 动信息的挖掘，可以 更加深入的了解客户
需求
网店的大数据运营
大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量 巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云 计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享， 交叉复 用形成的智力资源和知识服务能力。
网店的大数据运营
大数据特征：
数据体量巨大（Volume） 数据类型繁多（Variety） 价值密度低（Value） 处理速度快（Velocity）
网店的大数据运营
互联网背景下电商大数据环境特征主要是数据化运营， 将大数据技术应用于网店的运营中，各个环节都能够实 现数据化，用收集到的大数据进行分析和决策，具有很 强的科学性和合理性。虽然数据化是一种虚拟的运营方 式，但是网店进行数据化运营，在精确而全面的大数据 面前，企业中每个环节的运营都变得更加高效。
人工智能领域中，知识发现是由若干挖掘步骤组成， 而数据挖掘是其中的一个主要步骤。
整个知识挖掘的主要步骤有：
1.数据清洗：清除噪声数据、不一致的 数据和与挖掘主题明显无关的数据； 2.数据集成：将来自多数据源中的相关 数据整合到一起，形成一致的、完整的 数据描述； 3.数据转换：通过汇总或聚集将数据转 换为易于进行数据挖掘的数据存储形式； 4.数据挖掘：知识发现的一个基本步骤， 利用智能方法挖掘模式、规则、网络等 知识； 5.模式评估：根据一定评估标准或度量 从挖掘结果中筛选出有意义的知识； 6.知识表示：利用可视化和知识表示技 术，向用户展示所挖掘出的相关知识。
电商平台运营经验分享演讲稿
电商平台运营经验分享演讲稿尊敬的各位嘉宾、亲爱的同仁们：大家好！很高兴能够站在这个讲台上，与各位分享我在电商平台运营方面的宝贵经验。
我是XXX公司的运营经理XXX，今天我将就电商平台运营的几个关键要素为大家进行演讲。
一、选对电商平台在电商行业竞争日益激烈的背景下，选对适合自己的电商平台至关重要。
对于初创企业来说，可以选择一些知名电商平台作为起步，通过借助平台的流量和品牌优势来进行产品推广与销售。
同时，也可以考虑构建自己的电商平台，打造独特的品牌形象，更好地掌握市场机遇。
二、优质商品与服务电商平台运营离不开优质的商品和服务。
首先，我们要确保所上线的商品质量过硬，能够满足消费者的需求和期望。
其次，在售后服务方面，我们要主动与消费者进行沟通，了解他们的问题和需求，并及时解决。
只有提供了优质的商品和服务，才能赢得用户的口碑和忠诚度，从而推动销售额的增长。
三、精准定位与运营策略在电商平台运营的过程中，我们必须要进行精准定位，并制定相应的运营策略。
首先，我们要了解自己的产品特点和目标用户群体，明确自己的目标市场，从而有效选择合适的运营策略。
例如，对于年轻人群体，我们可以通过社交媒体等渠道进行精准推广；对于中老年人群体，我们可以通过电视广告等传统媒体进行推广。
四、数据分析与优化在电商平台运营中，数据分析是非常重要的环节。
通过对用户购买行为、访问路径等数据进行分析，我们能够发现潜在的问题和机遇，并及时调整运营策略。
同时，数据分析还能够为我们提供用户画像，帮助我们更好地了解用户需求，从而精准推送商品和服务。
五、营销活动与合作电商平台运营需要不断进行营销活动，吸引用户关注并促进销售增长。
可以通过举办促销活动、合作推广等方式来吸引用户。
同时，可以与其他行业合作，进行资源互补，实现共赢。
例如，与物流企业合作，提供快速的配送服务；与知名品牌合作，进行联合推广等。
六、建立用户关系在电商平台运营中，我们需要建立良好的用户关系，以提高用户忠诚度和留存率。
电商平台运营讲座发言稿
电商平台运营讲座发言稿尊敬的各位嘉宾、亲爱的朋友们：大家好！很高兴今天能在这里与各位分享关于电商平台运营的一些经验和见解。
我作为这次讲座的主讲人，将和大家一起探讨电商平台运营的重要性以及如何有效地运营电商平台。
近年来，电商行业正以前所未有的速度发展，成为推动全球经济增长的重要力量。
电商平台的运营对于企业的成长至关重要。
正是通过电商平台，企业可以与全球消费者建立联系，实现产品销售和品牌宣传的最佳途径。
但同时，电商平台运营也面临着挑战和困难。
今天，我想和大家分享一些关于电商平台运营的实用经验和有效策略。
首先，精准的定位是成功的关键。
在电商平台运营中，了解自己的目标受众和市场需求非常重要。
只有精确把握受众群体的需求才能找到合适的销售渠道和推广策略。
通过市场调研和数据分析，我们可以了解受众的特点、购买行为和兴趣偏好，从而制定针对性的方案，提高销售的效果。
其次，建立可信赖的品牌形象。
在电商平台上，品牌形象是吸引消费者关注和建立信任的关键因素。
建立一个有吸引力和可信赖的品牌形象是电商平台运营的核心。
通过提供优质的产品和服务，严谨的售后服务，以及积极参与用户的互动，我们可以赢得消费者的口碑和忠诚度，进而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
第三，注重用户体验和售后服务。
一流的用户体验和周到的售后服务是电商平台成功的关键。
在这个信息时代，消费者对于购物体验和服务质量的要求越来越高。
因此，我们要致力于提供简洁、直观、便捷的用户界面和购物流程，使用户在浏览和购买产品时感到舒适和愉悦。
同时，优质的售后服务是提升用户满意度的必要条件。
及时回复用户的咨询和投诉，解决他们的问题，能够赢得用户的好评和口碑，进而促进销售的增长。
第四，充分利用数据分析和市场营销工具。
在电商平台运营中，数据分析和市场营销工具可以帮助我们更好地了解市场和用户，并制定相应的运营策略。
通过分析用户的购买行为和消费习惯，我们可以优化产品推荐和广告投放。
同时，借助于搜索引擎优化、社交媒体营销等工具，我们可以将产品和品牌推向更广泛的受众群体，提升曝光率和品牌知名度。
电商平台运营与数据分析培训ppt与实际案例
数据驱动在营销活动中成功应用
数据收集与分析
平台通过数据收集和分析工具，对用 户行为、购买偏好、市场趋势等进行 深入研究，为营销活动提供了有力支 持。
个性化推荐
A/B测试
平台在营销活动中广泛应用A/B测试 ，对不同方案进行效果评估和优化， 确保了营销活动的有效性和ROI。
基于用户画像和购买历史，平台实现 了个性化商品推荐，有效提高了用户 购买意愿和客单价。
电商平台行业竞争激烈，市场集中度 逐渐提高，消费者对品质和服务的要 求也越来越高。
挑战
包括流量获取成本上升、用户忠诚度 下降、假货和售后服务问题等。同时 ，新兴技术的快速发展也给传统电商 平台带来了巨大挑战。
02
数据分析在电商运营中应 用
数据驱动决策优势
提升决策准确性
通过数据分析，可以更加准确地 了解用户需求、市场趋势和竞争 态势，从而制定更加精准的运营
策略。
优化运营效率
数据分析可以帮助企业发现运营过 程中的瓶颈和问题，进而优化流程 、提高运营效率。
降低风险
基于数据的决策可以减少主观臆断 和盲目决策的风险，提高决策的可 靠性和稳定性。
关键指标设定与追踪
01
02
ห้องสมุดไป่ตู้
03
04
流量指标
包括访客数、浏览量、跳出率 等，用于评估网站的吸引力和
用户黏性。
转化指标
营销自动化
利用自动化工具和技术，实现营销活 动的自动化执行和管理，提高效率和 转化率。
客户关系管理（CRM）应用
客户数据整合
将分散在各个渠道和系统中的客户数据 进行整合和清洗，建立统一的客户视图
。
客户生命周期管理
识别客户所处的生命周期阶段，并提 供相应的产品和服务，促进客户转化
电商运营授课教案模板范文
一、课程名称：电商运营实战课程二、课程目标：1. 使学员了解电商运营的基本概念和流程。
2. 掌握电商平台的运营策略和技巧。
3. 提升学员的电商数据分析能力。
4. 培养学员的团队协作和项目管理能力。
三、课程内容：第一模块：电商概述1. 电商的定义与发展历程2. 电商的分类与特点3. 电商产业链分析第二模块：电商平台运营1. 电商平台介绍及特点2. 平台规则与规范3. 店铺注册与装修4. 产品发布与优化5. 店铺推广与营销6. 店铺数据分析与应用第三模块：电商数据分析1. 数据分析的重要性2. 数据分析方法与工具3. 店铺流量分析4. 店铺转化率分析5. 客户分析6. 竞品分析第四模块：电商团队建设与管理1. 团队建设的重要性2. 团队角色与职责3. 团队沟通与协作4. 项目管理与进度控制5. 团队激励与考核第五模块：电商运营实战案例分析1. 成功电商案例分析2. 失败电商案例分析3. 案例分析与总结四、授课方式：1. 理论讲解：结合实际案例，深入浅出地讲解电商运营相关知识。
2. 案例分析：通过分析成功与失败的电商案例，让学员了解电商运营的实战技巧。
3. 实践操作：提供实际操作平台，让学员亲身体验电商运营过程。
4. 小组讨论：分组讨论，培养学员的团队协作和沟通能力。
5. 课后作业：布置课后作业，巩固所学知识，提升学员的实战能力。
五、课程评估：1. 课堂表现：学员在课堂上的积极参与和表现。
2. 作业完成情况：学员完成课后作业的质量和进度。
3. 实战操作：学员在实际操作平台上的表现。
4. 案例分析报告：学员对电商案例的分析报告。
六、课程时间安排：1. 第一周：电商概述、电商平台运营2. 第二周：电商数据分析、电商团队建设与管理3. 第三周：电商运营实战案例分析4. 第四周：课程总结与结业考核七、课程资料：1. 电商运营相关书籍、文章2. 电商平台操作手册3. 电商数据分析工具4. 案例分析报告模板八、课程总结：通过本课程的学习，学员将全面掌握电商运营的基本知识、策略和技巧，具备独立进行电商运营的能力，为今后从事电商行业打下坚实基础。
《电商运营管理课件》
4 库存管理
优化库存管理，降低库存成本，确保商品的 及时供应。
客户管理与服务
1
顾客洞察
通过数据分析和市场研究，了解顾客需
客户关系管理
2
求和行为，以提供个性化的服务。
建立和维护良好的客户关系，提供专业
的售前咨询和售后服务，增加顾客忠诚
3
客户体验优化
度。
不断改进用户界面和购物体验，提高顾
客满意度和转化率。
数据分析与决策
数据采集与处理
收集关键数据并进行分析，以 了解业务绩效和用户行为的趋 势。
数据可视化
使用图表和仪表板将数据可视 化，便于理解和决策。
基于数据的决策
根据数据分析的结果，制定战 略和优化运营，以取得更好的 业绩。
售后服务与处理
退换货管理
建立良好的退换货管理机制， 提供顾客满意的售后服务。
客户投诉处理
积极回应和解决客户投诉， 保持良好的企业声誉。
用户评价管理
积极收集和回应用户评价， 改进产品和服务质量。
介绍不同类型的电商模式，如B2C、C2C和O2O， 并分析各种模式的特点和适用场景。
电商运营策略
探讨电商运营的策略和技巧，如推广活动、价 格策略和用户体验的重要性。
电商平台搭建
选型与比较
网站开发
介绍各种电商平台的特点和优劣， 帮助你选择适合你的电商平台。
讲述如何搭建一个成功的电商网 站，从设计到功能实现都会一一 涵盖。
移动应用开发
讲解如何开发移动应用，为你的 电商平台提供更好的用户体验。
产品策划与管理
1 市场调研
2 产品定位
了解市场需求，分析竞争对手的产品和策略， 制定有竞争力的产品策划。
电商平台运营与管理发言稿
电商平台运营与管理发言稿尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家好！我很荣幸能在此向大家发表有关电商平台运营与管理的发言。
如今，随着互联网的飞速发展，电商平台已成为商业领域中的一个重要组成部分。
电商平台以其高效便捷的特点，推动了商业模式的革新和发展。
在这样的背景下，我们对于电商平台运营与管理所面临的挑战，以及如何有效应对这些挑战，进行了深入的探讨和研究。
首先，我想强调的是电商平台运营的重要性。
随着科技的进步和人们消费观念的转变，传统商业模式已经无法满足人们的需求，而电商平台的出现则填补了这一空缺。
电商平台不仅为商家提供了一个新的销售渠道，还为消费者提供了更广泛、更多样化的商品选择。
通过电商平台，消费者可以随时随地购买商品，无论是上班途中、还是在家休息时都能享受到网上购物的便利。
因此，电商平台运营对于商家的盈利和消费者的满意度都至关重要。
然而，随之而来的问题就是电商平台运营中的各种挑战。
首先是激烈的竞争。
随着电商平台的普及，市场上涌现出了越来越多的电商平台，竞争愈加激烈。
如何在激烈的竞争中脱颖而出，成为各个电商平台所面临的共同问题。
其次是如何保障商品和服务的质量。
由于电商平台的形式特点，消费者往往无法亲自体验或检查商品，因此对于商品质量的争议也就增加了。
此外，如何处理好商家与消费者之间的纠纷，也是电商平台管理的一大难题。
因此，我认为解决这些问题的关键在于电商平台的运营和管理。
首先，电商平台要加强对商家的审核和管理，确保商家的合法性和品质。
只有合法合规的商家才能进入电商平台销售其商品，而平台也要定期对商家进行抽查和评估，确保商家所销售的商品的质量和安全性。
其次，电商平台应该建立健全的投诉处理机制，及时解决商家和消费者之间的纠纷。
这包括对于消费者的投诉进行及时回复和调查，以提高消费者的满意度和信任度。
同时，电商平台还应该加强对用户信息的保护，确保用户的个人信息安全，促进电商平台的良性发展。
除此之外，电商平台还应注重提升用户体验。
教案08 - 电商课程数据化运营
主要内容：
2.1淘宝指数(掌握)
2.2数据统计与分析的意义(掌握)
2.3流量数据分析(握)
2.6统计基本原则（了解）
4,课堂练习，结合课程练习操作，在操作中发现问题，并解决问题。
5,课程结束总结知识点。
后
记
（对本内容授课情况的总结、评估、改进和调整设想）
北京******学院教案
授课教师
授课名称
电子商务运营
授课专业班级
班
授课时间
4课时
审批签字
（章节）题目
数据化运营
教学目的
掌握淘宝数据营销分析工具，并能够总结数据，分析数据。
教学重点
常用工具的熟练使用，第三方常见工具的使用。
教学难点
详细讲解各功能的使用即特点，带领操作。
考核知识点
数据分析工具的操作与运用，熟知各功能特点。
教学方法
根据各功能界面展开讲解，结合课堂实际操作熟练掌握工具的使用。
教具
主
要
教
学
过
程
或
内
容
1,上课礼
2,课前：知识点导入，提出问题，引导学生分析思考。
3,课中：深入讲解淘宝数据分析工具的使用，熟知工具特点，要求学生能够通过数据分析工具找出有用的信息，分析并能够正确调整店铺的整体运营。大数据时代已经来临，需要电商必备数据收集及分析的能力，并通过数据分析，做出店铺相应的调整，使店铺提高业绩。
《电子商务运营管理》-数据运营管理
数据质量评估框架
AIMQ（Assessment Information Management Quality）
DQA（Data Quality Assessment） DQAF（Data Quality Assessment Framework）
19
3 数据运营的管理
初创公司的管理
商品选择，与企业的经营策略有关 平台选择，明确入驻平台的目的 经营策略选择，选对策略并认真执行 推广选择，网站/网店需要进行推广，尤其应重视线
下的推广策略
20
数据运营的优化
明确业务需求并进行分解 明确运营的问题和目标 梳理分析核心业务流程，找出产生问题的原因 提出假设和可迭代的解决方案 追踪指标变化，不断验证反馈迭代
完整性：指数据有足够的广度、深度和范围的程度 一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完
整 可获得性：指数据使用者在权限允许的范围内应能高效
地获得并使用数据 及时性：指在现实世界状态的一个改变和信息系统状态
之间结果变化的时延，是一个任务中数据充分更新的程 度
25
4.2 数据质量评估和管理
33
大数据质量策略
管理层对大数据质量的态度直接影响着大数据 质量管理实施的效果
大数据质量策略
结合组织业务经营策略和大数据策略，制定、评估 和更新组织级的大数据质量策略
企业高层要积极参与制定大数据质量策略，确保大 数据质量框架的开发、共享、实施和改进，并与管 理体系的协调一致
34
大数据质量控制目标
用数据解决运营中的问题
电商平台运营经验分享讲座发言稿
电商平台运营经验分享讲座发言稿尊敬的各位领导、亲爱的同仁们：大家好！今天非常荣幸能在这里和大家一起分享关于电商平台运营的经验。
近年来，随着互联网的迅猛发展，电商平台成为了一个全新的商业模式，为企业和消费者之间的交流搭建了新的桥梁。
作为从业者，我深知电商平台运营的重要性和挑战。
因此，我想与大家分享一些成功的经验，希望对大家在电商平台运营中能有所帮助。
首先，我想谈谈对于电商平台的定位。
在电商平台运营中，定位决定了一切。
我们需要清晰地了解自己的定位，明确自己的目标市场以及核心竞争力。
只有明确了这些，我们才能找到自己的定位点，并在激烈的市场中找到属于自己的一席之地。
因此，在运营电商平台时，做好市场调研，了解目标用户的需求和偏好，定位自己的产品与定价策略非常重要。
其次，我想提到电商平台的内容运营。
内容是电商平台吸引用户的重要工具。
传统的广告已经不能满足用户的需求，因此，我们需要通过优质的内容来吸引用户。
好的内容不仅能提升用户的黏性，还能增强用户对品牌的信任感。
在内容运营方面，我们可以通过发布新闻、故事、互动活动等形式来吸引用户，并通过精准的数据分析来不断优化内容。
此外，还可以通过与社交媒体和行业大V合作，提升品牌曝光度和影响力。
第三，我想谈谈关于电商平台的物流和售后服务。
在电商平台运营中，物流和售后服务是用户非常关心的问题。
良好的物流体系和高品质的售后服务能够增加用户的购买信心，并提升用户的满意度和忠诚度。
因此，我们要与可靠的物流合作伙伴建立长期稳定的合作关系，并通过技术手段实现物流信息的实时追踪。
同时，要注重售后服务的质量，提供便捷的退换货服务，及时解决用户的问题，给用户留下良好的购物体验。
最后，我想说一下电商平台的营销策略。
在激烈的市场竞争中，我们需要不断创新营销方式，提升品牌的知名度和影响力。
除了传统的线下广告和线上广告之外，我们还可以通过合作营销、影响营销等方式来拓展市场。
同时，要注重用户的口碑传播，通过用户的推荐和分享来扩大品牌的影响力。
电子商务行业电商运营演讲稿
电子商务行业电商运营演讲稿尊敬的各位嘉宾、同仁们：大家好！今天我非常荣幸能够站在这里，为大家分享关于电子商务行业中电商运营的主题。
作为一门新兴的商业模式，电子商务已经在过去几十年中取得了巨大的成功，而电商运营作为电子商务中最为核心的一部分，其重要性不言而喻。
在接下来的演讲中，我将以电子商务行业电商运营的视角，为大家介绍电商运营的定义、重要性以及成功的关键要素。
首先，我想明确一下电商运营的定义。
简单来说，电商运营是指利用互联网平台进行商品销售和交易的整个过程。
它包括但不限于商品发布、推广、订单管理、售后服务等一系列运营活动。
电商运营的目标是通过精细化的管理和优质的服务，提高销售额、增加用户满意度，从而获得可持续发展。
电商运营涉及的内容广泛而复杂，需要综合运用市场营销、供应链管理、数据分析等多个领域的知识和技巧。
接下来，让我们来探讨一下电商运营的重要性。
随着互联网技术的迅猛发展，电子商务已经成为了人们消费的重要方式之一。
越来越多的消费者选择在网上购物，并且在电子商务平台上寻找所需的产品与服务。
在这个趋势下，电商运营的作用就显得尤为重要了。
通过科学合理的电商运营管理，企业可以更好地了解市场需求，精准推广产品，提升品牌形象，实现销售额的快速增长。
而且，电商运营还可以提高用户的购物体验和满意度，从而提高用户忠诚度，为企业带来长期的盈利。
那么，电商运营中的成功要素是什么呢？首先，我们需要重视市场分析和策略制定。
在电商运营的过程中，了解市场需求和竞争对手的动态非常重要。
只有准确掌握用户需求，并根据市场环境来制定相应的运营策略，才能有效提高销售额和用户满意度。
其次，我们需要关注商品品质和售后服务。
电商平台上的商品品质和售后服务直接影响用户的购物体验和忠诚度。
因此，确保商品的质量，提供便捷高效的售后服务是电商运营成功的基础。
同时，我们还需要关注用户体验和精细化运营。
提升用户体验是电商运营的关键，而精细化运营则是实现优质用户体验的手段。
《移动商务运营》教学课件—08移动商务数据运营
第8章 移动商务数据运营
22
8.3.1 直接观察法
第8章 移动商务数据运营
23
直接观察法是最基本的移动商务数据分析方法。所谓直接观察法，就是利用移动商务 平台内的数据分析工具和第三方数据分析平台的数据分析功能，通过绘制的图表等形式， 直接观察出相关数据的变化、对比情况及发展趋势，找出异常数据，对用户进行画像等。 借助于强大的数据分析工具，企业可以有效提升数据处理章 移动商务数据运营
39
3．人群画像▍8.4.3 使用移动统计分析App应用数据1 3
第8章 移动商务数据运营
402▍8.4.3 使用移动统计分析App应用数据4
第8章 移动商务数据运营
41
5 6
8.4.4 使用酷传发布与监控App
第8章 移动商务数据运营
5
8.1.4 数据的获取
第8章 移动商务数据运营
6
1 2
数据采集
对App而言，数据的来源主要有两种：一种是通过数据埋点 提取数据字段，另一种则是通过用户使用日志文件分析用户 数据及用户行为。
数据处理
对采集到的不规范数据，可以进行清洗；如数据存在缺 失，可以进行补充；存在多余数据时，需要进行删除； 对数值性数据，则需要考虑对单位进行处理等。另外， 采集的原始数据与数据分析所需要的数据这两者的维度 可能会有所不同。
8.1.2 数据运营的条件
企业有精细化运营的迫切需求 企业决策层始终倡导并持续 支持数据化运营策略
有企业级的海量数据存储环境 能够使用数据分析和数据挖 掘技术对数据进行有效应用
第8章 移动商务数据运营
4
8.1.3 数据运营的目的
1．以某一具体指标为目的 2．以发现问题并解决问题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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：。