文档介绍：B2C网站运营核心数据分析
 
    一个B2C网站中每个部门都是密不可分的,运营是要根据技术部门的数据来进行分析,将数据分析运用到运营中,可以说是具有巨大的推进作用。
    第一项:日常性数据(基础)
    流量相关数据:IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例;
    订单相关数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率;
    转化率相关:下单转化率、付款转化率。
    简要说明:因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。
    由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要,如果没有,也可以参考这方面的需求去开发。
    第二项:每周数据分析(核心)
    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。
    网站使用率:IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、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,不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标:
    跳出率:跳出率高绝不是好事,但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验,在一些推广活动或投放大媒体广告时,跳出率都会很高,跳出率高可能意味着人群不精准,或者广告诉求与访问内容有巨大的差别,或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面,如果跳出率高于20%,我觉得就有不少的问题,也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。
    回访者比率=一周内2次回访者/总来访者,意味着网站吸引力,以及会员忠诚度,如果在流量稳定的情况下,此数据相对高一些会比较高,太高则说明新用户开发的太少,太低则说明用户的忠诚度太差,复购率也不会高。
    访问深度比率=访问超过11页的用户/总的访问数,访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数/总用户数,这两项指标代表网站内容吸引力,数据比率越高越好。
    运营数据:总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率;
    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,重点指导运营内部的工作,如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
    比对数据,为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?
    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?
    对比数据,能否做到:销售额增长,利润率提高,订单数增加?这不是不可能。
    所有的问题,在运营数据中都能够找到答案。
    第三项:用户分析