電子商務數據指標定義

Ⅰ 常見的電商數據指標有哪些

查看數據包括的范圍很廣，包括主圖數據、詳情數據、產品數據、客戶數據、市場數據、推廣數據、seo數據等等。
而作為運營，對於這些數據不僅要明確其確切含 義，更要明確這些數據的應用意義。

Ⅱ 電商數據分析要掌握哪些數據指標

運營模塊

運營的主要職責是達成銷售目標，同時控制運營成本。所以在這一模塊我們主要關注三個數據指標：業績達標率、業績增長率、銷售利潤額。這三個指標非常好理解，主要是用來綜合評估運營水平。

商品模塊

這一模塊主要涉及兩個職能，商品企劃和商品運營。

商品企劃的主要職能是在一個銷售周期內，對商品的品類、價格帶、風格、銷售進度進行整體把控，避免使用單一產品沖業績。

商品運營的主要職能是負責商品的上架、入庫以及主推策劃，通常流程是：測款-養款-爆款-返單。當然，一個店鋪也不能打造過多的爆款，爆款的增多會損害品牌調性，到這一旦折扣下降就會引起消費者流失的局面。

市場模塊

市場模塊是僅次於運營的第二大模塊，同時又和運營的工作密不可分。主要包括市場推廣投放、會員維護、活動包裝等等。

其中，推廣是一個店鋪的重中之重，也是我們數據分析的主要對象，推廣包括包括付費和免費兩種渠道，付費渠道比如我們熟知的直通車、鑽展等等，免費推廣如微博、貼吧等等。定時的進行會員維護會促進會員沉澱，活躍的會員可以有效的節省推廣費用。

視覺設計模塊

這部分模塊中，我們主要分析的還是店鋪流量的漏斗轉化路徑。主要涉及的包括：頁面邏輯、標簽分類、主推商品。這部內容對應的就是我們常說的流量分析，分析客戶的訪問路徑，並結合漏斗模型，看看那部分的轉化對最終的轉化率影響最大並進行優化。

關於電商數據分析要掌握哪些數據指標，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅲ 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。

Ⅳ 電商數據分析需要統計哪些指標

數據指標
1.電商總體運營指標
數據指標
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
數據指標
（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。

Ⅳ 關於電子商務的定義是什麼！

電子商務（Electronic Commerce)，是以信息網路技術為手段，以商品交換為中心的商務活動(BusinessActivity)；也可理解為在互聯網（Internet）、企業內部網（Intranet）和增值網（VAN，Value Added Network）上以電子交易方式進行交易活動和相關服務的活動，是傳統商業活動各環節的電子化、網路化、信息化；以互聯網為媒介的商業行為均屬於電子商務的范疇。
電子商務通常是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中，在網際網路開放的網路環境下，基於瀏覽器/伺服器應用方式，買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動，實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。各國政府、學者、企業界人士根據自己所處的地位和對電子商務參與的角度和程度的不同，給出了許多不同的定義。電子商務分為：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O等。
電子商務是網際網路爆炸式發展的直接產物，是網路技術應用的全新發展方向。網際網路本身所具有的開放性、全球性、低成本、高效率的特點，也成為電子商務的內在特徵，並使得電子商務大大超越了作為一種新的貿易形式所具有的價值，它不僅會改變企業本身的生產、經營、管理活動，而且將影響到整個社會的經濟運行與結構。以互聯網為依託的「電子」技術平台為傳統商務活動提供了一個無比寬闊的發展空間，其突出的優越性是傳統媒介手段根本無法比擬的。

Ⅵ 跨境電子商務數據分析指標體系有哪些

開發來一個跨境電商系統涉自及的數據分析指標體系分為八大類：

• 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。

Ⅶ 電商運營的基本數據指標有哪些

電商運營的基本數據指標四個指標，如下：
第一個指標：商品集中度，表示的銷售額或者銷售量之中，佔比80%(具體數字可以自行約定)的商品數量或者比例。一般來講，商品集中度越高越方便下單和追單，也就是補貨更加容易，但是同時也暴露優質商品較少，有潛在風險，尤其季節性快消品類目，一旦處於換季邊緣，集中度高的商品不給力，整個銷售業績將受到重挫，所以要聯系所處品類的行業參考值，合理觀察「商品集中度」;
第二個指標：商品動銷率，商品動銷率=動銷品種數店鋪經營總品種數*100%，動銷品種數：店鋪里有銷售的商品種類總數；
第三個指標：庫銷比，庫銷比=店鋪即時庫存或期末庫存周期內總銷售，其中庫存和銷售可以是數量亦可以是金額；
第四個指標：客戶重合度，現在很多電商公司都是實施全網鋪貨和多品牌的戰略(多品牌定位可以使市場覆蓋面更廣且抵禦風險能力更強)，為了使新品牌更快更有效的啟動和成長，通常的做法是在初期把成熟品牌的網站流量導入到新品牌，加速其生長，這時候一定要計算新品牌和老品牌之間的客戶重合度，以便達到一定的閾值可以使新品牌與老品牌解綁，讓其獨立行走。
過早地撤走流量可能致使新品牌發育遲緩甚至發育不良，過晚撤走流量可能致使多品牌同質化，品牌定位無區隔，不能有效產生增量市場。當然，追蹤成熟品牌與新品牌重合客戶的差異和特質只用「重合度」一個指標顯然是不夠的，我們可以這樣來比較兩個品牌，假設成熟品牌是A，新品牌是B：
(1) 兩個品牌的客戶重合比例是多少?
(2) 在 (1)的基礎上，計算重合客戶的重復購買率?
(3) 在 (1)的基礎上，計算重合客戶自從在B買過商品之後就再也沒有回到A購物過的客戶比例?
(4) 在 (1)(2)(3)的基礎上同時滿足，客戶的比例是多少?
這里必須著重強調一點：數據指標的統計務必保證100%的准確性。數據的准確性不僅決定了將來做數據分析丶挖掘和數學建模的深度與廣度，更體現了數據的權威性，尤其關鍵指標的統計倘若經常出現差池，會讓所有人對數據失去信任，對基於數據得出的結論也隨之信心瓦解了。