衡量指标电商的业务衡量指标是什么，什么叫衡量指标 _生活百科

一、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
要分析的数据和电商平台的分析规则如下：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情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品品类指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。商品品类指数主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指数、供应链指数密切相关。这里的供应链指数主要是指电商网站上商品的库存和配送，不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。二。商业环境指标：在这里，电子商务网站的商业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市场份额、市场扩张率、网站排名等。这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。相对于独立的B2C网站，淘宝这方面的数据要准确的多。网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营性指标(这部分与前面的流量指标一致) 。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付和配送方式、网站的正常运行、连接速度等。三。销售业绩指标：销售业绩指标与公司财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起主导作用。其他数据指标可以根据这个指标进行细分。网站销售业绩指标主要关注网站订单转化率，订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复购买率、退货率、汇率。当然还有很多指标，比如总销售额、品牌品类销售额、总订单数、有效订单数，这里就不一一列举了。四。营销活动指标：营销活动的成功通常从活动效果(收入和影响力)、活动成本和活动凝聚力(通常用用户关注度、活跃用户数和客单价来衡量)三个方面来考虑。这里将营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告指标和对外合作指标。其中，市场运营活跃度指数和广告指数主要考虑新客户数、订单数、订单转化率、每次访问成本、每次转化收入和投资回报率。对外合作指标由具体合作伙伴确定。比如某电商网站与返利网合作，首先考虑的就是合作的回报。5.客户价值指数：客户价值通常由历史价值(过往消费)、潜在价值(主要考虑用户行为，以RFM模型为主要衡量依据)和附加值(主要考虑用户忠诚度、口碑推广等)三部分组成。).这里，客户价值指标分为整体客户指标和新老客户价值指标。这些指标主要从客户贡献和获取成本两个方面来衡量。比如我们用访客数、访客成本、访客到订单的转化率来衡量总客户价值指数。除了以上考虑，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。数据扩展：在电子商务中使用分析数据的优势：数据分析系统建立后，其数据指标不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时调整。调整时要注意统计周期和关键指标的变化。一般来说，单个数据指标的分析是解决不了这个问题的，每个指标都是相互关联的。把所有的索引编织成一个网络，根据具体需要找到每个数据索引节点。用户在电商网站上购买，会从潜在客户变成网站的价值客户。电商网站一般会在自己的数据库中存储用户的交易信息，包括购买时间、购买的商品、购买数量、支付金额等。因此，这些客户可以分析他们自己的交易行为，估计每个客户的价值和发生交易的可能性
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。此外，一些数据指标行业不
没有严格和严谨的定义，多数是一家之言不足以作为通用标准，所以，一些指标是可以自定义的，只要在数据进行核对和比较时，务必清楚地知道数据得出的前提，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?
三、什么才是衡量跨境电商公司经营的指标？

文章插图
四、电子商务数据分析的电子商务数据分析的七个重要因素1、电子商务数据分析需要商业敏感今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都增长，也还是有问题。再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。2、电商网站转化率是关键，ROI是最终的目标电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI 。ROI是Return On Investment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响，分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。投资回报率(ROI)往往具有时效性–回报通常是基于某些特定年份。3、电子商务数据分析衡量指标的设定指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。4、某些指标异常变化的原因分析网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站–世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目–全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。有一天，linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?5、利用数据分析用户的行为习惯再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!6、客户的购买行为分析当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。7、电子商务数据分析需注重实战经验以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素，笔者个人感觉倒是有点套路，电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。
五、用什么指标可以衡量营销比赛的效果衡量网络营销效果有两个最主要的方法——衡量人心的改变和衡量人行为的改变。人的行为的改变，按照影响从浅到深的逻辑，又可以分为四个阶段：Traffic、Engagement、Conversion和Retention 。对于网络营销效果的衡量指标，本来用来衡量流量多少的独立IP或者UV是非常重要的，但在其他很多时候，人们又并非十分关心上述这两个指标。事实上，核心指标的设置完全取决于目标。在这个意义上，任何指标都可以是核心指标，任何指标也都可能不是核心指标。一个营销活动的目的是让广大人民群众知道你的存在，让你的品牌得以“路人皆知”；另一个营销活动是为了在双十一这样特殊的日子里让你的产品大量销售。这两个营销活动的核心指标肯定会存在相当大的差异。另一方面，在不同的行业领域中，一定存在各自行业的核心指标。例如电商和教育行业，这两个行业的核心指标可能完全不一样。即使是电商行业内部，企业发展阶段不同，可能核心指标也不同。那么，就最普遍的意义而言，衡量网络营销效果的核心指标是什么呢？解决这个问题首先需要一个逻辑，如果我们跳入具体的一个一个业务去寻找相关的衡量指标，很容易陷入迷乱，我们需要一个真正的指南针，确保我们无论走到什么地步，都知道下一步应该如何进行。这个指南针是“人” 。任何营销活动需要影响和改变的对象都是人，衡量营销效果的好坏，在于衡量对人的心理（心态）和行为改变的状态和结果，显然，越深层次的改变，意味着越强大的效果。这个指南针是人——能够准确体察人的变化，即能够准确把握营销的方向和结果。