電子商務系統的性能衡量指標

『壹』 電子商務數據分析的內容是什麼

電子商務數據分析涵蓋多個關鍵領域，確保對電商平台的全面監控和優化。以下是分析的主要內容：
1. 總體運營指標：這涉及對流量、訂單、總體銷售業績和整體性能的監控。這些基本指標有助於評估電商平台的運營狀況，包括盈利能力。
2. 網站流量指標：這些指標關注訪問電商網站的訪客行為。通過分析這些數據，可以優化網站設計和提升用戶體驗，同時理解訪客行為模式。
3. 銷售轉化指標：轉化率是電子商務成功的關鍵。這些指標追蹤從瀏覽到購買的轉化過程，幫助識別和解決轉化率低的問題，並分析異常數據。
4. 客戶價值指標：通過客戶價值分析，可以識別高價值客戶，實施精準營銷策略。RFM（最近一次購買、購買頻率、購買金額）價值模型是常用的分析工具。
5. 商品類指標：商品表現對電商至關重要。這些指標分析商品種類、銷售趨勢、庫存狀況，並可以通過關聯分析來推薦商品組合，增加銷售機會。
6. 市場營銷活動指標：評估特定營銷活動對電商網站的影響，監控廣告投放效果，確保營銷資源的有效利用。
7. 風控類指標：通過分析買家評論和投訴，這些指標有助於及時發現問題並採取糾正措施，從而降低風險。
8. 市場競爭指標：監控市場份額和網站排名，這些指標對於理解電商在市場中的位置至關重要，並指導進一步的市場策略調整。

『貳』 電商常見分析指標

信息流、物流和資金流三大平台是電子商務的三個最為重要的平台。而電子商務信息系統最核心的能力是大數據能力，包括大數據處理、數據分析和數據挖掘能力。無論是電商平台（如淘寶）還是在電商平台上銷售產品的賣家，都需要掌握大數據分析的能力。越成熟的電商平台，越需要以通過大數據能力驅動電子商務運營的精細化，更好的提升運營效果，提升業績。構建系統的電子商務數據分析指標體系是數據電商精細化運營的重要前提，本文將重點介紹電商數據分析指標體系。

電商數據分析指標體系分為八大類指標，包括總體運營指標、網站流量累指標、銷售轉化指標、客戶價值指標、商品及供應鏈指標、營銷活動指標、風險控制指標和市場競爭指標。不同類別指標對應電商運營的不同環節，如網站流量指標對應的是網站運營環節，銷售轉化、客戶價值和營銷活動指標對應的是電商銷售環節。

1. 電商總體運營指標

總體運營指標

流量類指標獨立訪客數（UV）

頁面訪問數（PV）

人均頁面訪問數

訂單產生效率指標總訂單數量

訪問到下單轉化率

總體銷售業績指標成交金額（GMV）

銷售金額

客單價

整體指標銷售毛利

毛利率

電商總體運營整體指標主要面向的人群電商運營的高層，通過總體運營指標評估電商運營的整體效果。電商總體運營整體指標包括四方面的指標：

（1）流量類指標

獨立訪客數（UV），指訪問電商網站的不重復用戶數。對於PC網站，統計系統會在每個訪問網站的用戶瀏覽器上「種」一個cookie來標記這個用戶，這樣每當被標記cookie的用戶訪問網站時，統計系統都會識別到此用戶。在一定統計周期內如（一天）統計系統會利用消重技術，對同一cookie在一天內多次訪問網站的用戶僅記錄為一個用戶。而在移動終端區分獨立用戶的方式則是按獨立設備計算獨立用戶。

頁面訪問數（PV），即頁面瀏覽量，用戶每一次對電商網站或著移動電商應用中的每個網頁訪問均被記錄一次，用戶對同一頁面的多次訪問，訪問量累計。

人均頁面訪問數，即頁面訪問數（PV）／獨立訪客數，該指標反映的是網站訪問粘性。

（2）訂單產生效率指標

總訂單數量，即訪客完成網上下單的訂單數之和。

訪問到下單的轉化率，即電商網站下單的次數與訪問該網站的次數之比。

（3）總體銷售業績指標

網站成交額（GMV），電商成交金額，即只要網民下單，生成訂單號，便可以計算在GMV裡面。

銷售金額。銷售金額是貨品出售的金額總額。

註：無論這個訂單最終是否成交，有些訂單下單未付款或取消，都算GMV，銷售金額一般只指實際成交金額，所以，GMV的數字一般比銷售金額大。

客單價，即訂單金額與訂單數量的比值。

（4）整體指標

銷售毛利，是銷售收入與成本的差值。銷售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除沒有計入成本的期間費用（管理費用、財務費用、營業費用）。

毛利率，是衡量電商企業盈利能力的指標，是銷售毛利與銷售收入的比值。如京東的2014年毛利率連續四個季度穩步上升，從第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，體現出京東盈利能力的提升。

2. 網站流量指標

常用流量類指標

流量規模類指標獨立訪客數（UV）

頁面訪問數（PV）

流量成本類指標訪客獲取成本

流量質量類指標跳出率

頁面訪問時長

人均頁面訪問數

會員類指標注冊會員數

活躍會員數

活躍會員率

會員復購率

會員平均購買次數

會員回購率

會員留存率

（1）流量規模類指標

常用的流量規模類指標包括獨立訪客數和頁面訪問數，相應的指標定義在前文（電商總體運營指標）已經描述，在此不在贅述

（2）流量成本累指標

單位訪客獲取成本。該指標指在流量推廣中，廣告活動產生的投放費用與廣告活動帶來的獨立訪客數的比值。單位訪客成本最好與平均每個訪客帶來的收入以及這些訪客帶來的轉化率進行關聯分析。若單位訪客成本上升，但訪客轉化率和單位訪客收入不變或下降，則很可能流量推廣出現問題，尤其要關注渠道推廣的作弊問題。

（3）流量質量類指標

跳出率（Bounce Rate）也被稱為蹦失率，為瀏覽單頁即退出的次數/該頁訪問次數，跳出率只能衡量該頁做為著陸頁面（LandingPage）的訪問。 如果花錢做推廣，著落頁的跳出率高，很可能是因為推廣渠道選擇出現失誤，推廣渠道目標人群和和被推廣網站到目標人群不夠匹配，導致大部分訪客來了訪問一次就離開。

頁面訪問時長。頁訪問時長是指單個頁面被訪問的時間。並不是頁面訪問時長越長越好，要視情況而定。對於電商網站，頁面訪問時間要結合轉化率來看，如果頁面訪問時間長，但轉化率低，則頁面體驗出現問題的可能性很大。

人均頁面瀏覽量。人均頁面瀏覽量是指在統計周期內，平均每個訪客所瀏覽的頁面量。人均頁面瀏覽量反應的是網站的粘性。

（4）會員類指標

注冊會員數。指一定統計周期內的注冊會員數量。

活躍會員數。活躍會員數，指在一定時期內有消費或登錄行為的會員總數。

活躍會員率。即活躍會員占注冊會員總數的比重。

會員復購率。指在統計周期內產生二次及二次以上購買的會員占購買會員的總數。

會員平均購買次數。指在統計周期內每個會員平均購買的次數，即訂單總數/購買用戶總數。會員復購率高的電商網站平均購買次數也高。

會員回購率。指上一期末活躍會員在下一期時間內有購買行為的會員比率。

會員留存率。會員在某段時間內開始訪問你的網站，經過一段時間後，仍然會繼續訪問你的網站就被認作是留存，這部分會員占當時新增會員的比例就是新會員留存率，這種留存的計算方法是按照活躍來計算，另外一種計算留存的方法是按消費來計算，即某段的新增消費用戶在往後一段時間時間周期（時間周期可以是日、周、月、季度和半年度）還繼續消費的會員比率。留存率一般看新會員留存率，當然也可以看活躍會員留存。留存率反應的是電商留住會員的能力。

3 . 網站銷售（轉化率）類指標

網站銷售（轉化率）類指標

購物車類指標基礎類統計加入購物車次數

加入購物車買家數

加入購物車買家數

加入購物車商品數

轉化類統計購物車支付轉化率

下單類指標基礎類統計下單筆數

下單金額

下單買家數

轉化類統計瀏覽下單轉化率

支付類指標基礎類統計支付金額

支付買家數

支付商品數

轉化類統計瀏覽-支付買家轉化率

下單-支付金額轉化率

下單-支付買家數轉化率

下單-支付時長

交易類指標成功類統計交易成功訂單數

交易成功金額

交易成功買家數

交易成功商品數

失敗類統計交易失敗訂單數

交易失敗訂單金額

交易失敗訂單買家數

交易失敗商品數

退款統計退款總訂單量

退款金額

退款率

（1）購物車類指標

基礎類指標，包括一定統計周期內加入購物車次數、加入購物車買家數、加入購物車買家數以及加入購物車商品數。

轉化類指標，主要是購物車支付轉化率，即一定周期內加入購物車商品支付買家數與加入購物車購買家數的比值。

（2）下單類指標

基礎類指標，包括一定統計周期內的下單筆數、下單金額以及下單買家數。

轉化類指標，主要是瀏覽下單轉化率，即下單買家數與網站訪客數（UV）的比值。

（3）支付類指標

基礎統計類指標，包括一定統計周期內支付金額、支付買家數和支付商品數。

轉化類指標。包括瀏覽-支付買家轉化率（支付買家數/網站訪客數）、下單-支付金額轉化率（支付金額/下單金額）、下單-支付買家數轉化率（支付買家數/下單買家數）和下單-支付時長（下單時間到支付時間的差值）。

4.客戶價值類指標

客戶價值類指標

客戶指標累計購買客戶數

客單價

新客戶指標新客戶數量

新客戶獲取成本

新客戶客單價

老客戶指標消費頻率

最近一次購買時間

消費金額

重復購買率

客戶指標。常見客戶指標包括一定統計周期內的累計購買客戶數和客單價。客單價是指每一個客戶平均購買商品的金額，也即是平均交易金額，即成交金額與成交用戶數的比值。

新客戶指標。常見新客戶指標包括一定統計周期內的新客戶數量、新客戶獲取成本和新客戶客單價。其中，新客戶客單價是指第一次在店鋪中產生消費行為的客戶所產生交易額與新客戶數量的比值。影響新客戶客單價的因素除了與推廣渠道的質量有關系，還與電商店鋪活動以及關聯銷售有關。

老客戶指標。常見老客戶指標包括消費頻率、最近一次購買時間、消費金額和重復購買率。消費頻率是指客戶在一定期間內所購買的次數；最近一次購買時間表示客戶最近一次購買的時間離現在有多遠；客戶消費金額指客戶在最近一段時間內購買的金額。消費頻率越高，最近一次購買時間離現在越近，消費金額越高的客戶越有價值。重復購買率則指消費者對該品牌產品或者服務的重復購買次數，重復購買率越多，則反應出消費者對品牌的忠誠度就越高，反之則越低。重復購買率可以按兩種口徑來統計：第一種，從客戶數角度，重復購買率指在一定周期內下單次數在兩次及兩次以上的人數與總下單人數之比，如在一個月內，有100個客戶成交，其中有20個是購買兩次及以上，則重復購買率為20%；第二種，按交易計算，即重復購買交易次數與總交易次數的比值，如某月內，一共產生了100筆交易，其中有20個人有了二次購買，這20人中的10個人又有了三次購買，則重復購買次數為30次，重復購買率為30%。

5.商品類指標

商品類目指標

產品總數指標SKU數

SPU數

在線SPU數

產品優勢性指標獨家產品收入比重

品牌存量品牌數

在線品牌數

上架上架商品SKU數

上架商品SPU數

上架在線SPU數

上架商品數

上架在線商品數

首發首次上架商品數

首次上架在線商品數

產品總數指標。包括SKU、SPU和在線SPU。SKU是物理上不可分割的最小存貨單位。SPU即Standard Proct Unit （標准化產品單元），SPU是商品信息聚合的最小單位，是一組可復用、易檢索的標准化信息的集合，該集合描述了一個產品的特性。通俗點講，屬性值、特性相同的商品就可以稱為一個SPU。如iphone5S是一個SPU，而iPhone 5S配置為16G版、4G手機、顏色為金色、網路類型為TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM則是一個SKU。在線SPU則是在線商品的SPU數。

產品優勢性指標。主要是獨家產品的收入佔比，即獨家銷售的產品收入占總銷售收入的比例。

品牌存量指標。包括品牌數和在線品牌數指標。品牌數指商品的品牌總數量。在線品牌數則指在線商品的品牌總數量。

上架。包括上架商品SKU數、上架商品SPU數、上架在線SPU數、上架商品數和上架在線商品數。

首發。包括首次上架商品數和首次上架在線商品數。

6.市場營銷活動指標

市場營銷活動指標

市場營銷活動指標新增訪問人數

新增注冊人數

總訪問次數

訂單數量

下單轉化率

ROI

廣告投放指標新增訪問人數

新增注冊人數

總訪問次數

訂單數量

UV訂單轉化率

廣告投資回報率

市場營銷活動指標。包括新增訪問人數、新增注冊人數、總訪問次數、訂單數量、下單轉化率以及ROI。其中，下單轉化率是指活動期間，某活動所帶來的下單的次數與訪問該活動的次數之比。投資回報率（ROI）是指，某一活動期間，產生的交易金額與活動投放成本金額的比值。

廣告投放指標。包括新增訪問人數、新增注冊人數、總訪問次數、訂單數量、UV訂單轉化率、廣告投資回報率。其中，下單轉化率是指某廣告所帶來的下單的次數與訪問該活動的次數之比。投資回報率（ROI）是指，某廣告產生的交易金額與廣告投放成本金額的比值。

7.風控類指標

風控類指標

買家評價指標買家評價數

買家評價賣家數

買家評價上傳圖片數

買家評價率

買家好評率

買家差評率

投訴指標發起投訴（申訴）數

投訴率

撤銷投訴（申訴）數

買家評價指標。包括買家評價數，買家評價賣家數、買家評價上傳圖片數、買家評價率、買家好評率以及賣家差評率。其中，買家評價率是指某段時間參與評價的賣家與該時間段買家數量的比值，是反映用戶對評價的參與度，電商網站目前都在積極引導用戶評價，以作為其他買家購物時候的參考。買家好評率指某段時間內好評的買家數量與該時間段買家數量的比值。同樣，買家差評率指某段時間內差評的買家數量與該時間段買家數量的比值。尤其是買家差評率，是非常值得關注的指標，需要監控起來，一旦發現買家差評率在加速上升，一定要提高警惕，分析引起差評率上升的原因，及時改進。

買家投訴類指標。包括發起投訴（或申訴），撤銷投訴（或申訴），投訴率（買家投訴人數占買家數量的比例）等。投訴量和投訴率都需要及時監控，以發現問題，及時優化。

8.市場競爭類指標

市場競爭類指標

市場份額相關市場佔有率

市場擴大率

用戶份額

網站排名交易額排名

流量排名

市場份額相關指標，包括市場佔有率、市場擴大率和用戶份額。市場佔有率指電商網站交易額占同期所有同類型電商網站整體交易額的比重；市場擴大率指購物網站佔有率較上一個統計周期增長的百分比；用戶份額指購物網站獨立訪問用戶數占同期所有B2C購物網站合計獨立訪問用戶數的比例。

網站排名，包括交易額排名和流量排名。交易額排名指電商網站交易額在所有同類電商網站中的排名；流量排名指電商網站獨立訪客數量在所有同類電商網站中的排名。

總之，本文介紹了電商數據分析的基礎指標體系，涵蓋了流量、銷售轉化率、客戶價值、商品類目、營銷活動、風控和市場競爭指標，這些指標都需要系統化的進行統計和監控，才能更好的發現電商運營健康度的問題，以更好及時改進和優化，提升電商收入。如銷售轉化率，其本質上是一個漏斗模型，如從網站首頁到最終購買各個階段的轉化率的監控和分析是網站運營健康度很重要的分析方向。

『叄』 電子商務系統的性能衡量指標主要包括三個方面

重要的性能指標有：安全性、功能、速度、存儲能量、性能的穩定性、搜索引擎友好性。
1.電子商務系統的功能標准，支持多語言UTF-8;支持多模板，可自由切換或編輯模板;支持在線支付介面，callcenter介面、簡訊與郵件營銷介面、其他第三方介面等;可網站上支持使用第三方交易平台;後台流量統計功能;無限類別分類及欄目功能;可擴展商品屬性功能;自定義運費功能;會員分級功能，多種形式促銷功能;新聞發布功能;在線定購，支持注冊用戶在線購買商品;在線支付，支持注冊用戶在第三方支付平台在線支付;購物車，獨立的「購物車」及「暫存架」功能;支持批量添加商品功能;資料庫備份功能;偽靜態，也稱靜態模擬功能;靜態HTML輸出功能;SEO搜索引擎友好優化。
2.電子商務系統的安全標准，使用的程序編碼語言，推薦使用.NET、asp語言編寫的商城系統;防注入及非常參數過濾;商城用戶許可權控制機制;數據備份、上傳文件類型限制等。
3.電子商城系統的速度標准，對於網上商城來說流量是金錢，速度也是金錢。如果有流量，系統速度跟不上，就會導致系統崩潰，這是很多網上商城做促銷時出現的通病。所以網上商城系統的速度一定要考慮到。打開網頁的速度，可直接影響用戶的購買行為，經國外專家測試:2010年用戶網站打開時間超過5秒，會關閉網站。2012年最新數據顯示，用戶打開網頁速度網站速度也顯得越來越沒有耐性，因該速度成為做好網上商城系統的第一要素。
4.電子商城系統的存儲性能標准，存儲量大並且性能穩定的目前比較流行的是採用雲計算架構的網上商城系統。信使網客通商城系統採用的雲計算平台支持海量的交易數據、用戶數據、用戶行為數據的存儲，無限擴展的吞吐量和極高的並發。可以支撐每秒至少1000以上的並發交易處理，每秒2000以上的並發讀寫操作。解決了傳統電子商務平台存在的大容量的關鍵數據存儲的超4秒，即會離開網站。由此可見，網路用戶對網站打開速度要求越來越高，網民對問題，並且具備極高的穩定性，甚至在部分伺服器硬體故障的情況下也能保證系統對外不停止服務，不會引起數據丟失與不完整。
5.電子商務系統的搜索引擎友好標准，電子商務系統可以使用DIV+CSS設計前台；自定義描述及關鍵詞；URL偽靜態或生成HTML靜態；網路搜索引擎提交協議;產品頁面描述功能;外貿類商城需支持多語言。

『肆』 電子商務平台做為經營性網站有哪些衡量指標

衡量電子商務平台的可行性屬於建立電子商務平台前期要做的工作，緊接著後期將要進行流量分析、推廣分析、人群分析、訂單轉化率分析、會員行為分析等，下面我們就這些電子商務平台的指標和分析項目，做一下講述：

計算公式：平均訂貨額＝總銷售額／總訂貨數

平均訂貨額AverageOrderAmount(AOA)

指標意義：用來衡量網站銷售狀況的好壞

轉化率ConversionRate(CR)

計算公式：轉化率＝總訂貨數／總訪問量

指標用法：通過這個指標你可以看到即使一些微小的變化都可能給網站的收入帶來巨大的變化。如果你還能夠區分出新、舊訪問者所產生的訂單，那麼就可以細化這個指標，對新舊客戶進行分別的統計。

指標意義：這是一個比較重要的指標，衡量網站的對每個訪問者的銷售情況

每訪問者銷售額SalesPerVisit(SPV)

計算公式：每訪問者銷售額＝總銷售額／總訪問數

指標用法：這個指標和轉化率差不多，只是表現形式不同。

指標意義：這個指標也是用來衡量網站的市場效率

單筆訂單成本CostperOrder(CPO)

計算公式：單筆訂單成本＝總的市場營銷開支／總訂貨數

指標用法：每筆訂單的營銷成本對於網站的盈利和現金流都是非常關鍵的。營銷成本的計算各人有不同的標准，有些把全年的網站營運費用攤入到每月的成本中，有些則不這么做，關鍵要看那種最適合自己的情況。如果能夠在不增加市場營銷成本的情況下提高轉化率，這個指標就應該會下降。

指標意義：衡量平均的訂貨成本

再訂貨率RepeatOrderRate(ROR)

計算公式：再訂貨率＝現有客戶訂單數／總訂單數

指標用法：這個指標的高低和客戶服務有很大關系，只有滿意的用戶產品體驗和服務才能提高這個指標。

指標意義：用來衡量網站對客戶的吸引力

訂單獲取差額OrderAcquisitionGap(OAG)

計算公式：訂單獲取差額＝單個訪問者成本(CPV)－單筆訂單成本(CPO)

指標用法：指標的值應是一個負值，這是一個測量從非訪問者中獲得客戶的成本。有兩種方法來降低這個差額，當你增強了網站的銷售能力，CPO就會下降，這個差額就會縮小，說明網站轉化現有流量的能力得到了加強；同樣的，CPV可能升高而CPO保持不變或降低，這個差額也會縮小，表明網站所吸引的流量都具有較高的轉化率，這種情形通常發生在啟用了PPC(payperclick)的計劃。

指標意義：這是一個衡量市場效率的指標，代表著網站所帶來的訪問者和轉化的訪問者之間的差異

單個訪問者成本CostPerVisit(CPV)

計算公式：單個訪問者成本＝市場營銷費用／總訪問數

指標用法：這個指標衡量的是你的市場效率，目標是要降低這個指標而提高SPV，為此要將無效的市場營銷費用削減，增加有效的市場投入。

指標意義：用來衡量網站的流量成本

訂單獲取率OrderAcquisitionRatio(OAR)

計算公式：訂單獲取率＝單筆訂單成本(CPO)／單個訪問者成本(CPV)

指標用法：用比率的形式往往比較容易為管理階層所理解，尤其是財務人員。

指標意義：用另一種形式來體現市場效率

投資回報率ReturnonInvestment(ROI)

計算公式：投資回報率＝每筆產出(CON)/每筆訂單成本(CPO)

指標用法：比較你的廣告的回報率，應該把錢分配給有最高回報率的廣告，但是這個回報率應當要有時間段的限制，比如「25％RIO/每周」和「25％RIO／每年」是有很大差別的。

指標意義：用來衡量你的廣告的投資回報

每筆產出ContributionperOrder(CON)

計算公式：每筆產出＝（平均訂貨數X平均邊際收益）－每筆訂單成本

指標用法：公司的財務總監總是對這個指標感興趣的，代表了你花了多少錢來賺多少錢。

指標意義：每筆訂單給你帶來的現金增加凈值

『伍』 電子商務數據分析的電子商務數據分析的五個指標

電子商務數據分析體系包括網站運營指標、經營環境指標、銷售業績指標、運營活動指標和客戶價值指標五個一級指標。
網站運營指標這里定為一個綜合性的指標，其下麵包括有網站流量指標、商品類目指標以及（虛擬）供應鏈指標等幾個二級指標。經營環境指標細分為外部經營環境指標和內部經營環境指標兩個二級指標。銷售業績指標則根據網站和訂單細分為2個二級指標，而營銷活動指標則包括市場營銷活動指標、廣告投放指標和商務合作指標等三個二級指標。客戶價值指標包括總體客戶指標以及新老客戶指標等三個二級指標。 網站運營指標主要用來衡量網站的整體運營狀況，這里Ec數據分析聯盟暫將網站運營指標下面細分為網站流量指標、商品類目指標、以及供應鏈指標。
1.網站流量指標
網站流量指標主要用從網站優化，網站易用性、網站流量質量以及顧客購買行為等方面進行考慮。流量指標的數據來源通常有兩種，一種是通過網站日誌資料庫處理，另一種則是通過網站頁面插入JS代碼的方法處理（二種收集日誌的數據更有長、短處。大企業都會有日誌數據倉庫，以共分析、建模之用。大多數的企業還是使用GA來進行網站監控與分析。）。網站流量指標可細分為數量指標、質量指標和轉換指標，例如我們常見的PV、UV、Visits、新訪客數、新訪客比率等就屬於流量數量指標，而跳出率、頁面/站點平均在線時長、PV/UV等則屬於流量質量指標，針對具體的目標，涉及的轉換次數和轉換率則屬於流量轉換指標，譬如用戶下單次數、加入購物車次數、成功支付次數以及相對應的轉化率等。
2.商品類目指標
商品類目指標主要是用來衡量網站商品正常運營水平，這一類目指標與銷售指標以及供應鏈指標關聯慎密。譬如商品類目結構佔比，各品類銷售額佔比，各品類銷售SKU集中度以及相應的庫存周轉率等，不同的產品類目佔比又可細分為商品大類目佔比情況以及具體商品不同大小、顏色、型號等各個類別的佔比情況等。
3.供應鏈指標
這里的供應鏈指標主要指電商網站商品庫存以及商品發送方面，而關於商品的生產以及原材料庫存運輸等則不在考慮范疇之內。這里主要考慮從顧客下單到收貨的時長、倉儲成本、倉儲生產時長、配送時長、每單配送成本等。譬如倉儲中的分倉庫壓單佔比、系統報缺率（與前面的商品類目指標有極大的關聯）、實物報缺率、限時上架完成率等，物品發送中的譬如分時段下單出庫率、未送達佔比以及相關退貨比率、COD比率等等。 一個客戶的價值通常由三部分組成：歷史價值（過去的消費）、潛在價值（主要從用戶行為方面考慮，RFM模型為主要衡量依據）、附加值（主要從用戶忠誠度、口碑推廣等方面考慮）。這里客戶價值指標分為總體客戶指標以及新、老客戶價值指標，這些指標主要從客戶的貢獻和獲取成本兩方面來衡量。譬如，這里用訪客人數、訪客獲取成本以及從訪問到下單的轉化率來衡量總體客戶價值指標，而對老顧客價值的衡量除了上述考慮因素外，更多的是以RFM模型為考慮基準。
數據分析體系建立之後，其數據指標並不是一成不變的，需要根據業務需求的變化實時的調整，調整時需要注意的是統計周期變動以及關鍵指標的變動。通常，單獨的分析某個數據指標並不能解決問題，而各個指標間又是相互關聯的，將所有指標織成一張網，根據具體的需求尋找各自的數據指標節點。