整月运营周期浏览量数据分析表
网站数据分析指标一览表
网站数据分析指标体系一览表转《商业数据分析》【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。
本文整理自网友分享的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对比等。
一、总论1. 概念网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。
网站访问分析（有时也使用“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。
2. 意义• 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据• 了解网站关注行业用户量的潜在规模• 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标• 分析网站与竞争对手之间的用户重合度• 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度3. 分析报告网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。
当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。
应该包括以下几方面的内容：•网站访问量信息统计的基本分析•网站访问量趋势分析• 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析• 用户访问行为分析• 网站流量与网络营销策略关联分析• 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断• 对网络营销策略的相关建议二、关键绩效指标（KPI）1.常用指标红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。
1.1. 网站流量KPI网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括：访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。
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
运营日常统计表
单品成交量 成交量
店铺成交量
单品成交额 成交额
量
单品客单价 客单价
店铺客单价
昨天 7天 30天 昨天 7天 30天 昨天 7天 30天 昨天 7天 30天 昨天 7天 30天 昨天 7天 30天 昨天 7天 30天 昨天
衡量数据
自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有单品成交数据 目标竞争对手成交数据 自有店铺成交数据 目标竞争对手成交数据
店铺数据跟踪记录
店铺数据跟踪记录
店铺数据跟踪记录 店铺数据跟踪记录 店铺数据跟踪记录 店铺数据跟踪记录 店铺数据跟踪记录 仓库发货能力数据跟踪记 录
属性正确情况、最优属性 选最择优情类况目情况 行业流量最优时间、最优 时间产品竞争情况 是否都有橱窗推荐
卖家相关
营销推广相 关
钻展 直通车
消费者保障
违规降权 主营业务占比 滞销宝贝比例
运营数据分析指标计划资料文档
运营数据分析指标文档一.流量分析1.1概览①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。
点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。
有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。
选择范围最长为365天。
选择范围最长为365天。
②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。
③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。
④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。
横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。
鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。
⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。
”1.1.1概览信息详情页①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。
点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。
有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。
选择范围最长为365天。
②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。
月度运营总结及计划表
店铺数 据情况 分析总结 PV UV 支付率 转化率 停留时间 客单价 成交额 其它
PV/日
来源 淘客推广 淘宝站内
直通车 钻展
直接访问 其它
分析总结
首页 内页 活动 推广 客服 运营 其他
UV/日
工作总结 支付率 转化率 访问深度
店铺流量来源分析
到达浏览量
百分比
店铺目前问题要点
客单价 成交额/日
店铺数据
运营思情况
PV
UV
支付率
转化率
停留时间
客单价
成交额
其它
方式
费用
直通车
钻展
淘客
活动
其它
解决
结及计划表
店铺数据 PV/日
UV/日
日期 次月计划 支付率 转化率
访问深度
客单价 成交额/月
推广计划 解决之法
费用预算 / / / / /
时间进度
月月度度运运营营总总结结及及计计划划表表工工作作总总结结次次月月计计划划pv日uv日支付率转化率访问深度客单价成交额日pv日pvpvuvuv支付率支付率转化率转化率停留时间停留时间客单价客单价成交额成交额其它其它店店铺铺流流量量来来源源分分析析方方式式推推广广计计划划来来源源到到达达浏浏览览量量百百分分比比费费用用直通车淘客推目前前问问题题要要点点解解决决之之法法首页内页活动推广客服运营其他店铺数据情况分析总结店铺数据情况运营思路日期uv日支付率转化率访问深度客单价成交额月费费用用预预算算时时间间进进度度月月度度运运营营总总结结及及计计划划表表次次月月计计划划推推广广计计划划解解决决之之法法
运营数据分析_报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某电商平台近一年的运营数据进行分析，全面评估其运营效果，挖掘潜在问题，并提出优化建议。
报告将从用户行为分析、商品分析、销售分析、流量分析、转化率分析等方面进行深入探讨。
二、数据来源及时间范围本报告所涉及的数据来源于某电商平台的后台运营数据，时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日。
三、用户行为分析1. 用户访问量根据数据统计，平台全年累计访问量为12345678次，同比增长15%。
其中，PC端访问量为6789012次，移动端访问量为55678066次，移动端访问量占比超过90%，说明移动端已成为平台主要访问渠道。
2. 用户活跃度通过分析用户活跃度，我们可以发现，平台用户活跃度在每月的第一周和第三周达到高峰，而第二周和第四周相对较低。
这可能与用户的生活习惯和购物需求有关。
3. 用户留存率通过对用户留存率的分析，我们可以发现，平台用户留存率在80%左右，说明用户对平台的认可度较高。
四、商品分析1. 商品销量根据数据统计，平台全年累计商品销量为456789件，同比增长20%。
其中，热销商品主要集中在服饰、家居、食品等领域。
2. 商品销售额平台全年累计销售额为12345678元，同比增长15%。
其中，服饰类商品销售额占比最高，达到40%。
3. 商品利润率通过对商品利润率的分析，我们可以发现，利润率较高的商品主要集中在高端品牌和定制化产品。
五、销售分析1. 销售额趋势从销售额趋势图可以看出，平台销售额在第四季度达到峰值，同比增长25%。
这可能与年底促销活动有关。
2. 销售渠道分析通过对销售渠道的分析，我们可以发现，线上销售渠道的销售额占比超过90%，说明线上销售已成为平台主要销售渠道。
3. 地域销售分析通过对地域销售的分析，我们可以发现，平台销售额主要集中在一线城市和二线城市，三四线城市销售额占比相对较低。
六、流量分析1. 流量来源根据数据统计，平台流量主要来源于搜索引擎、社交媒体和直接访问。
活动运营数据分析报告(3篇)
第1篇一、前言随着互联网的快速发展，各类线上活动层出不穷，活动运营已成为企业营销的重要组成部分。
为了更好地了解活动运营的效果，提升活动质量，本报告将对某次线上活动的运营数据进行分析，旨在为今后的活动策划和执行提供数据支持。
二、活动背景本次活动的主题为“线上购物狂欢节”，旨在通过一系列优惠活动和互动环节，提高用户参与度，提升品牌知名度，促进产品销售。
活动时间为2021年11月11日至11月15日，活动期间共吸引了10万用户参与。
三、数据来源本次数据来源于活动平台的后台统计，包括用户参与数据、订单数据、互动数据等。
四、数据分析1. 用户参与数据（1）用户参与人数：活动期间，共有10万用户参与，其中新用户占比30%，老用户占比70%。
（2）用户参与时间段：活动期间，用户参与高峰时段集中在晚上8点至10点，占比40%；上午10点至12点，占比30%。
（3）用户参与渠道：活动期间，通过微信、微博、朋友圈等渠道参与的用户占比最高，达到60%。
2. 订单数据（1）订单总数：活动期间，共产生订单1.5万单，订单金额累计200万元。
（2）订单转化率：活动期间，订单转化率为15%，较平时提升10%。
（3）订单地域分布：订单地域分布较为均衡，其中一线城市订单占比最高，达到40%。
3. 互动数据（1）互动参与人数：活动期间，共有5万用户参与互动环节，其中答题互动参与人数最多，达到3万。
（2）互动时间段：互动高峰时段集中在活动开始后的第一个小时，占比30%。
（3）互动渠道：互动环节主要通过微信、微博等社交平台进行，占比80%。
五、数据分析结论1. 用户参与度较高：活动期间，用户参与人数达到10万，订单转化率较平时提升10%，说明活动策划和执行较为成功。
2. 用户地域分布均衡：订单地域分布较为均衡，一线城市订单占比最高，说明活动在全国范围内具有较好的市场反响。
3. 用户参与渠道广泛：活动期间，用户主要通过微信、微博等社交平台参与，说明活动宣传渠道较为有效。
店铺运营数据分析
形式可以为数字、表达式、单元格引 用或文本。
店铺运营数据分析
任务重点与实施
三、商品评价分析
• 步骤03 弹出“函数参数”对话框，将光标定位到“Range” 编辑框中，在工作表中选择B2:B23单元格区域。
商务数据的分析与应用
店铺运营数据分析
任务重点与实施
一、店铺浏览量分析
• 步骤08 弹出“选择数 据源”对话框，单击“ 添加”按钮。
• 步骤09 弹出“编辑数 据系列”对话框，将光 标定位在“系列名称” 编辑框中，在表格中选 择F1单元格；将光标定 位在“系列值”编辑框 中，删除原有数据，在 工作表中选择F2:F21单 元格区域，然后依次单 击“确定”按钮。
店铺运营数据分析
任务重点与实施
一、店铺浏览量分析
• 步骤10 此时即可在图表 中添加“日平均浏览量” 数据系列，选中该系列并 右击，在弹出的快捷菜单 中选择“设置数据系列格 式”选项。
步骤11 打开“设置数据系列格式”窗格， 选择“填充与线条”选项，然后选择“标记” 选项，在“标记选项”组中选中“内置”单选 钮，在“类型”下拉列表中选择所需的标记样 式，并设置“大小”为5。
店铺运营数据分析
任务重点与实施
一、店铺浏览量分析
• 步骤03 在图表中选中横坐标轴并右击，在弹出的快捷菜单中选择“ 设置坐标轴格式”选项。
• 步骤04 打开“设置坐标轴格式”窗格，在“坐标轴选项”组中设置 单位“大”“小”的值均为1天。
• 步骤05 在“数字”组的“类别”下拉列表中选择“日期”选项，然 后在“类型”下拉列表中选择需要的日期类型。
电商公司运营现状数据分析(最新)
01日常数据分析1.流量相关数据：IP丶PV（页面浏览量）丶在线时间丶老用户比例丶新用户比例。
2.订单相关数据：总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利率。
3.转化率相关数据：下单转化率丶付款转化率。
（以上分析工作需要每日进行计算汇总一次）02每周数据分析用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。
1丶网站数据IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。
这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，需要不断去完善购物体验2丶运营数据总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。
分析时大家思考三个问题：1：对比数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？2：对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？（以上分析工作需要每周进行计算汇总一次）03用户分析会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率（新会员，老会员）1.会员复购率2.转化率（以上分析工作需要每季度进行计算汇总一次）04流量来源分析流量分析是为运营和推广部门指导发展方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。
（以上分析工作需要每周进行计算汇总一次）05内容分析主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。
1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。
运营数据分析指标
运营数据分析指标文档一. 流量分析1.1 概览①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30 天，第二个时间范围框为当前日期前一日。
点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。
有按照昨天、最近 7 天和最近 30 天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。
选择范围最长为 365 天。
选择范围最长为 365 天。
②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00 到 13:00 （或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。
③数据统计区域 ( 表格 )：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。
④折线图：可选指标为pv 、uv、 pv/uv 、vv、平均访问时长,默认选中 uv, 指标支持单选。
横坐标为时间轴，与 1.1 和 1.2 中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。
鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中 uv。
⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。
”1.1.1 概览信息详情页①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30 天，第二个时间范围框为当前日期前一日。
点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。
有按照昨天、最近 7 天和最近 30 天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。
选择范围最长为 365 天。
②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00 到 13:00 （或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。
淘宝运营数据分析指标一览表
淘宝代运营数据分析指标一览表【基础统计类】1、浏览量（PV）：店铺各页面被查看的次数。
用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。
2、访客数(UV)：全店各页面的访问人数。
所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
3、收藏量：用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。
4、浏览回头客：指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。
5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。
6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。
【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。
7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。
8、人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。
9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。
10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。
所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
11、宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。
12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。
出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。
13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。
14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。
15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。
16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”）。
17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。
18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。
（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“—”）19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。
运营数据分析报告总结(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某电商平台近一年的运营数据进行分析，总结平台运营情况，挖掘潜在问题，并提出相应的改进措施。
报告内容涵盖用户行为分析、销售数据分析、市场竞争力分析等多个方面，旨在为平台管理层提供决策依据。
二、用户行为分析1. 用户画像（1）性别比例：根据平台数据显示，女性用户占比约为60%，男性用户占比约为40%。
这与电商平台以女性用户为主的消费特点相符。
（2）年龄分布：用户年龄主要集中在20-35岁之间，占比达到70%。
这部分用户具有较高的消费能力和购买意愿。
（3）地域分布：用户地域分布较为广泛，主要集中在一线城市和二线城市。
一线城市用户占比约为30%，二线城市用户占比约为40%。
2. 用户活跃度（1）日活跃用户数：近一年内，平台日活跃用户数呈稳步增长趋势，从年初的10万增长至年末的15万。
（2）月活跃用户数：月活跃用户数也呈现上升趋势，从年初的50万增长至年末的70万。
（3）用户留存率：通过分析用户留存数据，发现平台用户留存率较高，达到80%。
3. 用户行为路径（1）用户浏览路径：用户在平台的浏览路径主要分为商品浏览、商品详情页、购物车和订单结算。
（2）用户购买路径：用户在购买路径上，主要关注商品价格、商品评价和促销活动。
三、销售数据分析1. 销售额（1）总体销售额：近一年内，平台销售额从年初的1亿元增长至年末的2亿元，同比增长100%。
（2）月销售额：月销售额呈波动上升趋势，尤其在节假日和促销活动期间销售额明显增长。
2. 商品销售情况（1）畅销商品：通过分析畅销商品，发现时尚服饰、美妆个护和家居用品类目销售额较高。
（2）滞销商品：部分滞销商品主要集中在食品饮料和家用电器类目。
3. 促销活动效果（1）促销活动期间销售额：促销活动期间，销售额较平日增长约50%。
（2）用户参与度：促销活动期间，用户参与度明显提高，转化率提升约20%。
四、市场竞争力分析1. 市场份额（1）市场份额：平台市场份额从年初的5%增长至年末的8%，在同类电商平台中排名第三。
网店运营项目三 运营数据分析
活动一
活动名称：使用淘宝指数排行榜
活动二
活动三
• 活动实施： （1）使用淘宝指数排行榜 使用浏览器访问淘宝指数，点击排行榜可以看到淘宝热销类目排
行，如图3.1.1所示。
图3.1.1 淘宝指数热销类目 重庆大学出版社
活动一
活动名称：使用淘宝指数排行榜
活动二
淘宝指数的市场趋势功能，可以快速了解产品类目的发展趋势、地域分布、人群定位 、消费层级等数据。通过对这类数据的分析，可以帮助经营者制定合理的产品运营 推广计划，从而促进销量，打造爆款。
重庆大学出版社
活动一
活动名称：市场细分选类目
活动二
活动三
• 活动实施：
（1）打开浏览器，在地址栏中输入，如图3.1.8所示，进入淘宝 指数首页，在搜索框内输入“T恤”并选择市场细分栏目
• 2. 培养综合分析问题的能力 • 3. 培养团结、协作的团队意识
重庆大学出版社
项目任务
• 1、数据分析工具 • 2、基本流量分析 • 3、交易数据分析 • 4、重点指标分析
重庆大学出版社
任务名称： 数据分析工具...淘宝指数
• 情景设计： 今天，李丽参加部门每天的例会。会上刘部长向大家详述
了本次节日促销活动的主要内容，同时强调此次公司计 划在二周内新上架50款女装。随后刘部长向大家展示了 这两周的工作进度安排表。安排表中50款新增宝贝被按 款式分为T恤、衬衫、裙子、背心、马甲、西装、毛衣 、风衣、卫衣、裤子10类，李丽和其他2名同学需要选 择一个品类的宝贝进行运营工作，该选择哪个品类呢？
活动二
活动三
图3.1.6 “T恤”搜索人群定位 通过人群定位，我们可以分析出使用“T恤”关键词进行搜索的性别比例，年龄比 例等数据，如图3.1.6所示，从而得出宝贝适合的人群定位。根据目标人群定位确定产 品的营销推广策略，做到有的放矢。
电商淘宝运营分析表格 数据-月度店铺月度运营日报表
手机
转化率
客单价
营业额
描述相符
服务态度
备注：浅蓝色背景DSR打分精确到小数点后两位；深蓝
整体数据
发货速度
销售额 客服销售额 成交人数
8月23日 8月24日
Байду номын сангаас
分精确到小数点后两位；深蓝色背景来源：数据自有店铺，整体状况。粉红背景来源：流量概况
PC
手
成交件数 浏览量PV 访客数UV
转化率
客单价
营业额
浏览量PV
流量概况
访客数UV
日期
7月25日 7月26日 7月27日 7月28日 7月29日 7月30日 7月31日 8月1日 8月2日 8月3日 8月4日 8月5日 8月6日 8月7日 8月8日 8月9日 8月10日 8月11日 8月12日 8月13日 8月14日 8月15日 8月16日 8月17日 8月18日 8月19日 8月20日 8月21日 8月22日
运营月报模板
运营月报概述：一、新项目数据（新项目成立初期统计，项目上线3-6个月后可删除）1、销售需求（需判断是否合理）2、车联生产数据分析3、车厂组装数据分析4、经销商/4s店入库数据分析二、运营数据（根据不同的项目分析不同的数据）1、互联数据分析1.1、车上车下数据分析1.2、Usb连接数据分析1.3、消息/广告统计分析1.4、车辆使用数据分析2、功能/应用数据分析2.1、第三方应用数据分析2.2、总服务量和内容统计分析2.3、救援服务数量和内容分析。
三、重点售后反馈、用户反馈1、用户反馈率分析2、根据反馈分析产品问题，推动产品找到问题原因和解决方案详情：一、新项目数据（产品上线三至六个月后可以取消）本月产品生产出3000台设备，车厂装车2000台，经销商入库2000台。
其中生产数据比上月降低500台，车厂装车比上月增长1000台，经销商入库比上月增长500台。
（如和上月对比不能产出有效分析，可以和上一个新项目的同周期进行对比，数据整体稳定。
（如有大幅度升降，可适当分析）图表：二、运营数据以基本数据举例：1.1.1、用户登陆注册统计。
（人数过多可使用百分比，数据升降幅度过大需进行分析）本月总用户量为800人，比上月（750人）增长5人。
本月注册用户量为500人，比上月（400人）增长100人。
本月游客数量为300人，比上月（200人）增长100人。
本月登陆用户数量为100人，比上月（50人）增长50人。
整体数据处于上升趋势。
目前500人的注册用户中，登陆用户至于100人，运营计划下月将对此现象进行调研分析，提升注册用户的登陆量。
图表：地域排名总用户量具体数据注册用户量具体数据游客数量具体数据登陆数量具体数据申请过服务的用户数量具体数据第一北京500上海500广州500北京500深圳500第二上海400成都400郑州400广州400郑州400第三广州300北京300北京300深圳300北京300第四深圳200武汉200成都200成都200成都200第五成都100南京100深圳100西安100上海1001.1.2用户基本信息。
最全数据指标分析
最全数据指标分析一、常见指标先来看一看常见的一些数据指标们1、DAU：Daily Active User 日活跃用户量。
统计一日（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）2、WAU：Weekly Active Users 周活跃用户量。
统计一周（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）3、MAU：Monthly Active User 月活跃用户量。
统计一月（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）4、DNU：Day New User 日新增用户，表示当天的新增用户5、DOU：Day Old User 日老用户。
当天登陆的老用户，非新增用户6、ACU：Average Concurrent Users 平均同时在线人数7、PCU：Peak Concurrent Users 最高同时在线人数8、UV：Unique Visitor 唯一访问量，即页面被多少人访问过9、PV：Page View 页面浏览量，即页面被多少人看过10、ARPU：Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。
11、ARPPU：Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。
统计周期内，付费用户对产品产生的平均收入。
12、LTV：Life Time Value 生命周期价值。
产品从用户所有互动中获取的全部经济收益的总和13、CAC：Customer Acquisition Cost 用户获取成本14、ROI：Return On Investment 投资回报率。
ROI=利润总额/投入成本总额*100%15、GMV：Gross Merchandise Volume 成交总额。
是指下单产生的总金额CMV=销售额+取消订单金额+退款金额16、支付UV：下单并成功支付的用户数二、如何获取指标对于上述这些指标，如果你很陌生，那么首先可能就会问“这些指标来的呢”，“有些指标直接获取不到呀”。