指标定义是什么意思衡量电商的指标是什么，什么叫做指标 _睿知

一、电商运营数据分析指标有哪些？
【指标定义是什么意思衡量电商的指标是什么，什么叫做指标】1)整体运营指标：控制好流量、订单、整体销售业绩和整体指标，至少对运营的电商平台有个大概的了解，运营是亏还是赚。2)网站流量指数：分析访问你网站的访问者，根据这些数据改进网页，分析访问者的行为等。3)销售转化指数：分析从下单到付款的全流程数据，帮你提高商品转化率。它还可以分析一些经常出现异常的数据。4)客户价值指数：这里主要分析客户价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，进行精准营销等。5)商品指标：主要分析商品的种类，哪些卖的好，库存情况，建立关联模型的可能性，分析哪些商品同时卖的概率较大，以便捆绑销售。6)营销活动指标，主要监测电商网站某个活动的效果，监测广告投放指标。7)风险控制指标：分析卖家的评论和投诉，发现问题并改正。8)市场竞争指标：主要分析市场份额和网站排名，并做进一步调整。

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二、电商运营的基本数据指标有哪些
电子商务运营的四个基础数据指标如下：第一个指标：商品集中度，占销售额或销售额80%(具体数字可自行商定)的商品数量或比例。一般来说，商品集中度越高，下单和追单越方便，也就是越容易补货，但同时也暴露出潜在风险的优质商品越少，尤其是季节性快速消费品这一品类。一旦集中度高的商品处于换季边缘，整个销售业绩就会遭受重挫。所以要联系自己所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度” 。第二个指标：商品销售率，商品销售率=销售品种数*店内销售品种总数的100%，销售品种数：店内销售品种总数；第三个指标：存销比，存销比=门店实时库存或期末库存周期内的总销售额，其中库存和销售额可以是数量，也可以是金额；第四个指标：客户重合度。目前，许多电子商务公司正在实施全网分销和多品牌战略(多品牌定位可以使市场覆盖范围更广，抗风险能力更强) 。为了让新品牌更快更有效的起步和成长，通常的做法是在初创阶段将成熟品牌的网站流量导入新品牌，加速其成长。这时候就要计算新品牌和老品牌的客户重合度，让新品牌在达到一定阈值的时候就可以和老品牌解绑。提前退出流量可能导致新品牌发展缓慢甚至发育不良，后期退出流量可能导致多品牌同质化，品牌定位无差别，无法有效产生增量市场。当然，仅仅跟踪成熟品牌和新品牌的顾客之间的差异和特点显然是不够的。我们可以这样比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B: (1)两个品牌的客户重合比例是多少？(2)在(1)的基础上，计算重叠客户的重复购买率？(3)在(1)的基础上，计算顾客在B购买商品后没有返回A购物的比例？(4)在(1)、(2)、(3)的基础上，客户的比例是多少？这里必须强调的是，数据指标的统计必须保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了未来数据分析、挖掘和数学建模的深度和广度，也体现了数据的权威性。特别是如果关键指标的统计经常出现错误，大家就会对数据失去信任，对基于数据得出的结论的信心就会崩溃。
三、电商运营的五大关键数据指标
电商运营五大关键数据指标先看一个例子。问：网站平均停留时间较长会有什么问题？对于同类型的网站或者同品类的电子商务网站，平均停留时间越高的网站越有吸引力。换句话说，停留时间是衡量网站粘性最重要的指标。不仅如此，停留时间与成交之间有很强的正相关关系，如下图所示：实际上，平均停留时间对销售有正向作用，不仅线上使用，线下传统零售行业也使用。比如增加商场货架之间的距离，可以增加女性消费群体的停留时间，从而促进购买。当然，这里还涉及到另一个问题，就是增加货架距离固然可以增加销量，但同时单位面积的销售产出也可能变小，所以需要衡量比较后再做决定。同时也要考虑定位问题和实际情况。一、建立日常运营数据指标的重要性。指标簇量化公司日常运营的健康状态相当于飞机的“仪表盘表”(有时也叫“晴雨表”)，公司是否在正常轨道上运行可以通过这些指标来判断。所有的世界500强公司都有一个晴雨表系统，它有两个功能：1)决策支持；2)绩效评估。二、如何正确看待运营数据指标在之前关于品牌的帖子中，笔者曾多次对此进行过对比：通过数据指标判断一个网站是否健康，就好比去医院体检，比如验血，血小板总数、白细胞、红细胞压积、淋巴细胞百分比、粒细胞百分比的数据和电商网站的数据指标差不多，所以我们可以通过指标来判断网站运营是否良好，所以我们需要知道两种数值：但是，难点在于，如果没有足够的经验，往往很难将数据指标与背后的问题进行匹配。三。常见的日常操作指标有哪些？鉴于电商行业的格局，目前天猫和淘宝的市场份额领先，所以以淘宝和天猫的数据指标为例，其他独立的B2C商城数据指标可以适当与这些指标对比，基本一致。常见的指标，其意义也很明确，限于篇幅就不重复了，以上指标主要是针对PC端的，移动端可以参考上表进行相应的合理权衡来得到指标。另外，一些数据指标行业也没有严格严谨的定义，大部分作为通用标准都不够。所以有些指标是可以定制的，只要查对数据，对比数据，就一定是心中有数。
道数据得出的前提，或者说是口径。这里有四个指标需要特别解释下，大家可能稍微陌生一些。第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数;第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额。第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。四、“晴雨表”的作用那么，建立晴雨表有何作用呢?不言而喻，作用是很大的，分为直接作用和间接作用。一方面，晴雨表可以作为数据存档的基本单元，方便及时调用;另一方面，可以自由抽取其中的关键性指标生成运营日报丶周报和月报等。建立晴雨表相对比较容易做到，但是解读晴雨表数据指标的能力就需要漫长经验的积累，否则无法看到数据背后所代表的业务状况。解读数据需要把控以下关键点：(1)知道该指标的实际值和行业参考值。例如想知道店铺的转化率水准是怎样的，就必须了解行业TOP卖家的平均转化率数值。(2)优先注意数据奇异点和数据拐点，突然变大或者变小的数据一定是受到外力的作用。例如给客户短信群发，应该在短信发出去之后极短的时间内便会出现流量拐点，如果没有出现相应的流量拐点表明短信通道没有发送出去(短信延迟)，或者客户对于长期的短信已经产生免疫的作用，抑或促销活动不能吸引到客户。(3)数据要有对比，可以是同比，也可以是环比。(4)选取合适的数据呈现形式。依据数据想要表达的意思选择相应的呈现方式非常重要，生动形象的数据展现形式能有助于快速抓住重点。五、请大家一起来讨论下这些数据指标的变化代表的意义关于数据解读，需要依靠某单个核心指标来解读，但是有时候也需要联合一组指标综合研判。笔者随机例举5个问题来讲解如何通过指标来解析数据背后的意义。请大家先把答案写在回复中。1.对于网络女装品牌的估值应该看哪些指标?2.如果收藏人数多但是成交人数少是什么原因?3.翻页数(PV/UV)越大表示网站越好么?4.回头率低一般是什么原因造成的?5.某件商品销量下滑一般是什么原因?

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四、常见的电商数据指标有哪些查看数据包括的范围很广，包括主图数据、详情数据、产品数据、客户数据、市场数据、推广数据、seo数据等等。而作为运营，对于这些数据不仅要明确其确切含义，更要明确这些数据的应用意义。
五、电商数据分析需要统计哪些指标最重要的就是这几个了：1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；2、访问流量分析：渠道质量、跳出率、PC/UV、访问时长、转化率等；3、订单数据分析：成交额、成交率、客单价等；4、用户行为分析：新老用户购买情况、复购率、活跃率等；5、营销活动分析：ROI、活动效果、营销成本等；以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！