《電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析高職》全套教學課件

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析01.數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析認知02.電商數(shù)據(jù)分析流程指標與方法03.Excel數(shù)據(jù)分析應(yīng)用04.Excel公式與函數(shù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用05.電商數(shù)據(jù)分析指標體系06.電商數(shù)據(jù)來源及采集07.數(shù)據(jù)處理與加工清洗08.網(wǎng)店流量來源及構(gòu)成分析09.網(wǎng)店成交轉(zhuǎn)化分析10.網(wǎng)店訂單分析11.網(wǎng)店商品及供應(yīng)鏈分析12.市場行業(yè)數(shù)據(jù)分析13.網(wǎng)店競爭分析14.競店分析方法手段15.網(wǎng)店營銷推廣分析16.自媒體數(shù)據(jù)分析17.網(wǎng)店客戶分析18.客服分析及評價19.數(shù)據(jù)監(jiān)控與管理20.數(shù)據(jù)報告21.網(wǎng)店數(shù)據(jù)化運營與規(guī)劃全套可編輯PPT課件

數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析認知全套可編輯PPT課件

數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)分析？什么是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是記錄下來可以被鑒別的符號它是最原始的素材（如數(shù)字、文字、圖像、符號等）數(shù)據(jù)如果未被加工解釋，則沒有回答特定的問題，沒有任何意義數(shù)據(jù)vs信息信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別信息是加工后的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)和信息是相對的信息是觀念上的DIKW體系DIKW體系將數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧納入到一種金字塔形的層次體系，每一層比下一層都賦予的一些特質(zhì)。DIKW體系數(shù)據(jù)是最原始的素材（如數(shù)字、文字、圖像、符號等），未被加工解釋，沒有回答特定的問題，沒有任何意義。?信息是已經(jīng)被處理、具有邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)。它是對數(shù)據(jù)的解釋，使得數(shù)據(jù)具有意義。信息可以對某些簡單的問題給予解答，譬如：誰？什么？哪里？什么時候？知識是從相關(guān)信息中過濾、提煉及加工而得到的有用資料。它不是信息的簡單累加，往往還需要加入基于以往的經(jīng)驗所作的判斷智慧，是人類所表現(xiàn)出來的一種獨有的能力，主要表現(xiàn)為收集、加工、應(yīng)用、傳播知識的能力，以及對事物發(fā)展的前瞻性看法。數(shù)據(jù)大爆炸為什么做數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息集中和提煉出來，總結(jié)出研究對象的內(nèi)在規(guī)律數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當行動數(shù)據(jù)分析是DIKW體系逐級向上的驅(qū)動力數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)就是數(shù)值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納。數(shù)據(jù)有很多種，最簡單的就是數(shù)字。數(shù)據(jù)也可以是文字、圖像、聲音等大數(shù)據(jù)：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程數(shù)據(jù)挖掘：側(cè)重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預測，重點在尋找模式與規(guī)律。大數(shù)據(jù)概念百度百科：大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。維基百科：大數(shù)據(jù)是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復雜、類型眾多數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，是基于云計算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過數(shù)據(jù)的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務(wù)能力。常規(guī)理解：大數(shù)據(jù)是由大量異構(gòu)的數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集合，它是可以應(yīng)用合理的數(shù)學算法或工具從中找出有價值的信息，為人們帶來利益的一門新興學科。大數(shù)據(jù)特征大體量Volume多樣性Variety價值密度Value速度Velocity非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模和增長總數(shù)據(jù)量的80~90%比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的10倍到50倍大數(shù)據(jù)的異構(gòu)和多樣性很多不同形式（文本、圖像、視頻、機器數(shù)據(jù)）無模式或者模式不明顯不連貫的語法或句義大量的不相關(guān)信息對未來趨勢與模式的可預測分析深度復雜分析（機器學習、人工智能Vs傳統(tǒng)商務(wù)智能(咨詢、報告等）實時分析而非批量式分析數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立竿見影而非事后見效數(shù)據(jù)分析應(yīng)用小啟示？人=吃飯+睡覺+上班+玩豬=吃飯+睡覺,代入:人=豬+上班+玩,即:人-玩=豬+上班.結(jié)論:不懂玩的人=會上班的豬男人=吃飯

+睡覺

+

掙錢豬=

吃飯

+睡覺男人=豬

+

掙錢豬=

男人

-

掙錢結(jié)論：男人不掙錢等于豬。女人=吃飯

+睡覺

+

花錢。豬=

吃飯

+睡覺。代入上式得：女人=豬

+

花錢。移項得：女人

-

花錢=豬。結(jié)論：女人不花錢的都是豬。男人+女人=2吃飯+2睡覺+掙錢+花錢=2(吃飯+睡覺)=2豬結(jié)論：男人+女人就是兩頭豬思考：問題出在哪里？數(shù)據(jù)分析怎么做請牢記：所有的分析要從“結(jié)果”出發(fā)，沒有結(jié)論的數(shù)字羅列并不是分析；“結(jié)果”是發(fā)現(xiàn)問題和解決問題。數(shù)據(jù)分析要應(yīng)用合理的方法，選用合適的評價指標，進行正確的計算處理，得到適用的結(jié)果數(shù)據(jù)分析類型定性分析：是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)的分析定量分析：摘要或描述這份數(shù)據(jù)的集中和離散情形（均值，最大最小等）整容前后對比照，整容讓人變美工資統(tǒng)計數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析步驟數(shù)據(jù)分析明確目標數(shù)據(jù)錄入處理13圖表展現(xiàn)5數(shù)據(jù)分析4數(shù)據(jù)采集2分析報告6Q&A電商數(shù)據(jù)分析流程指標與方法數(shù)據(jù)分析的六大步驟明確分析目的數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)展現(xiàn)報告撰寫評估產(chǎn)品機會：產(chǎn)品機會評估對后期產(chǎn)品設(shè)計及迭代都至關(guān)重要，甚至說決定了一個產(chǎn)品的未來和核心理念。分析解決問題：通過必要的數(shù)據(jù)試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。預測優(yōu)化產(chǎn)品：數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以預測未來發(fā)生什么，縮短迭代周期，精益求精。梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數(shù)據(jù)分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標。明確分析目的數(shù)據(jù)庫第三方統(tǒng)計工具統(tǒng)計年鑒或報告市場調(diào)查數(shù)據(jù)收集討論：如果要了解校園外賣點餐情況，如何收集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)清洗目標導向處理定義：數(shù)據(jù)處理是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導出對于某些特定的，對人們來說是有價值、有意義的數(shù)據(jù)。萬能工具：EXCEL注意：在做數(shù)據(jù)處理時，不要在原始數(shù)據(jù)上進行數(shù)據(jù)處理以防原始數(shù)據(jù)丟失，保留數(shù)據(jù)處理過程以便發(fā)現(xiàn)錯誤時查找。

數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析：用適當?shù)姆治龇椒肮ぞ?，對處理過的數(shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息，形成有效的結(jié)論。數(shù)據(jù)挖掘：側(cè)重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預測，重點在尋找模式與規(guī)律。數(shù)據(jù)分析常用指標1234離散趨勢：方差、標準差、全距變化趨勢：同比、環(huán)比相對位置：百分比、四分位數(shù)、比率集中趨勢：平均數(shù)、加權(quán)算術(shù)平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)描述縱向比較：指對同一事物在不同時間里的發(fā)展變化進行比較的方法。對比分析法對比分析法：將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行對比分析，分析其中的差異，從而揭示這些事物發(fā)展變化的規(guī)律和情況。橫向比較：指對同類的不同對象在統(tǒng)一標準下進行比較的方法。要注意事物的可比性。數(shù)據(jù)分析-對比分析法不斷用更小的量化指標去細分一個大的指標，從而達到定位問題的目的。成交額客單價成交價件單價連帶率人均成交數(shù)客戶數(shù)新客戶自然量推廣量老客戶二次成交多次成交數(shù)據(jù)分析-細分（邏輯樹分析法）用來分析從潛在用戶到最終用戶這個過程中用戶數(shù)量的變化趨勢，從而尋找到最佳的優(yōu)化空間，這個方法被普遍用于產(chǎn)品各個關(guān)鍵流程的分析中。瀏覽商品100加入購物車30生成訂單20完成支付15完成交易10數(shù)據(jù)分析-漏斗分析法能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字折線圖：按照時間序列分析數(shù)據(jù)的變化趨勢時使用柱狀圖：指定一個分析軸進行數(shù)據(jù)大小的比較時使用餅圖：指定一個分析軸進行所占比例的比較時使用散點圖：描述兩個變量相關(guān)關(guān)系時使用數(shù)據(jù)展現(xiàn)1、要有一個好的框架最重要的：給誰看！12343、每個分析都有結(jié)論，而且結(jié)論一定要明確2、一定要有解決方案和建議方案4、盡量圖表化1、不要試圖面面俱到，要有重點3、不要回避“不良結(jié)論”2、不要記敘文，要議論文4、不要有猜測性的結(jié)論數(shù)據(jù)報告數(shù)據(jù)統(tǒng)計比較指標環(huán)比同比同比：與歷史同時期比較，例如2005年7月份與2004年7月份相比。環(huán)比：與上一統(tǒng)計時段比較，例如2005年7月份與2005年6月份相比較。今天和昨天銷售額比較？今天8點的銷售額和昨天8點比較？環(huán)比增長率＝（本期數(shù)－上期數(shù)）/上期數(shù)*100％反映本期比上期增長了多少同比增長率＝（本期數(shù)－同期數(shù)）/同期數(shù)*100％指和去年同期相比較的增長率。數(shù)據(jù)統(tǒng)計平均數(shù)一般地，對于n個數(shù)，，，，我們把叫做這n個數(shù)的算數(shù)平均數(shù)，也叫平均數(shù)，AVERAGE函數(shù)…月份9101112月平均電話費(元)30505040

加權(quán)平均數(shù)加權(quán)平均數(shù)，

一般地,如果在n個數(shù)中,x1出現(xiàn)

f1次,x2

出現(xiàn)f2次,……，xk出現(xiàn)fk次(這時f1+f2+……+fk=n),那么這n個數(shù)的加權(quán)平均數(shù)為一個球隊隊員年齡如下，求隊員的平均年齡加權(quán)平均數(shù)如一家公司對A、B、C三名應(yīng)聘者進行了創(chuàng)新、綜合知識和語言三項素質(zhì)測試，他們的成績?nèi)缦卤硭荆汗窘o出了選人標準：將創(chuàng)新、綜合知識和語言三項測試得分按4：3：1的比例確定各人的測試成績，該錄取誰。測試項目測試成績ABC創(chuàng)新728567綜合知識507470語言884567加權(quán)平均數(shù)中位數(shù)一般地，n個數(shù)據(jù)按大小順序排列，處于最中間位置的一個數(shù)據(jù)（或最中間兩個數(shù)據(jù)的平均數(shù)）叫做這組數(shù)的中位數(shù)MEDIAN(number1,number2,...),統(tǒng)計Number1,number2,...

中的中值某公司員工月工資如下，工資中位數(shù)為？員工經(jīng)理副經(jīng)理職員A職員B職員C職員D職員E職員F月工資20000150008000100007200650055008000眾數(shù)一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個數(shù)據(jù)叫做這組數(shù)的眾數(shù)，如果出現(xiàn)次數(shù)最多的有多個數(shù)據(jù)，那這幾個數(shù)據(jù)都是眾數(shù)，如果都相等，則沒有眾數(shù)MODE(number1,number2，統(tǒng)計Number1,number2,...

中的中值公司員工月工資如下，工資眾數(shù)為？員工經(jīng)理副經(jīng)理職員A職員B職員C職員D職員E職員F月工資20000150008000100007200650055008000北京32天津33石家莊36太原31呼和浩特27沈陽27長春26哈爾濱26上海34南京32杭州32合肥32福州36南昌30濟南33鄭州34武漢31長沙29廣州35?？?5南寧36成都29重慶27貴陽24昆明23拉薩21西安33蘭州28銀川30西寧26烏魯木齊292020年8月23日8時預報的各地當日最高氣溫（℃）電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析電商是基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字經(jīng)濟，擁有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，且具備平臺特性，有利于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，是數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最全面和成熟的行業(yè)之一數(shù)據(jù)分析方法和方法論數(shù)據(jù)分析方法論主要用來指導數(shù)據(jù)分析師進行一次完整的數(shù)據(jù)分析，它更多的是指數(shù)據(jù)分析思路，比如主要從哪幾方面開展數(shù)據(jù)分析，各方面包含什么內(nèi)容和指標？數(shù)據(jù)分析方法論主要從宏觀角度指導如何進行數(shù)據(jù)分析，它就像是一個數(shù)據(jù)分析的前期規(guī)劃，指導著后期數(shù)據(jù)分析工作的開展數(shù)據(jù)分析法則是指具體的分析方法，例如我們常見的對比分析、交叉分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析等數(shù)據(jù)分析法。數(shù)據(jù)分析法主要從微觀角度指導如何進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析方法論數(shù)據(jù)分析方法論重點包括統(tǒng)計分析方法論：描述統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、相關(guān)分析、方差分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分與因子分析、時間序列分析、決策樹等；營銷管理常用分析方法論：SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、Userbehavior等。數(shù)據(jù)分析方法論與服裝制作對比

數(shù)據(jù)分析方法論服裝制作方法論5W2H服裝設(shè)計圖工具Excel、SPSS等剪刀、縫紉機、電熨斗等技術(shù)交叉分析、回歸分析、聚類分析、相關(guān)分析等平面、立體裁剪等，合縫、包縫、騎縫等常用數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)的描述性分析、交叉分析、對比分析、相關(guān)分析、漏斗分析等，根據(jù)不同場合和應(yīng)用領(lǐng)域，會有不同的方法和定義數(shù)據(jù)分析方法在服裝制作做中就相當于剪刀尺子等制作工具數(shù)據(jù)分析的基本方法是統(tǒng)計，核心是思考與推理。Q&AExcel數(shù)據(jù)分析應(yīng)用Excel數(shù)據(jù)分析主要功能數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)類型篩選與排序數(shù)據(jù)透視表公式函數(shù)可視化圖表數(shù)據(jù)庫與excel數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)庫：表、記錄、字段、元素、關(guān)鍵字Excel：工作表、數(shù)據(jù)行、數(shù)據(jù)列、單元格、標題Excel關(guān)鍵字：指排序所依據(jù)的數(shù)據(jù)列。單元格數(shù)據(jù)類型：單關(guān)鍵字排序選中關(guān)鍵字數(shù)據(jù)列中的一個單元格選擇排序指令，排序指令的選擇有三種方式開始卡/編輯組/選擇排序與篩選按鈕；數(shù)據(jù)卡/排序與篩選組；單擊鼠標右鍵，應(yīng)用排序命令。對話框、菜單中指定升序或降序；自定義多關(guān)鍵字排序多關(guān)鍵字排序:分課程成績從高到低自定義排序-自定義序列自定義數(shù)據(jù)序列：按照指定的排序關(guān)鍵字進行排序數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)篩選：在大量數(shù)據(jù)當中，通過設(shè)定顯示數(shù)據(jù)的邏輯條件，達到只顯示滿足指定條件的數(shù)據(jù)記錄的目標條件篩選文字和數(shù)據(jù)設(shè)置條件數(shù)據(jù)透視表數(shù)據(jù)透視表是一種動態(tài)的交互式工作表，數(shù)據(jù)透視表集數(shù)據(jù)排序、數(shù)據(jù)篩選、分類匯總為一體，是EXCEL數(shù)據(jù)分析方面強有力的工具數(shù)據(jù)透視表的功能對大量數(shù)據(jù)快速匯總建立交叉列表的交互式表格重新組織表格的形式以顯示數(shù)據(jù)變化的趨勢和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)的篩選和分組及明細數(shù)據(jù)的顯示與隱藏創(chuàng)建二維數(shù)據(jù)透視表布局及結(jié)果區(qū)布局區(qū)表中的字段Q&AExcel公式與函數(shù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用公式公式是指對工作表中的數(shù)據(jù)進行分析和處理的一個等式,不僅用于算術(shù)計算,也用于邏輯運算、日期和時間的計算等一個公式必須具備3個條件：以等式開頭;含有運算符和運算對象;能產(chǎn)生結(jié)果公式的3個基本組成部分:數(shù)值（包括數(shù)字和文本）、單元格引用、操作符公式在一個單元格輸入等號時，EXCEL就認為你輸入了一個公式,EXCEL單元格接受5種元素的輸入運算符 例如”+”,”*”單元格引用 例如”A7”值或字符串 例如7.5或”金額”數(shù)和參數(shù) 例如SUM或IF括號 可以控制公式的運算順序算數(shù)運算符比較運算符引用運算符公式應(yīng)用公式內(nèi)容可以直接在單元格中輸入，也可以在編輯欄中輸入

在單元格中輸入相對引用和絕對引用的區(qū)別包括絕對引用單元格的公式，無論將其復制到什么位置，總是引用特定的單元格。如果需要絕對引用某一單元格或單元格區(qū)域，需要在單元格列或行標志前加一美元符號。相對引用，公式被復制時，單元格引用調(diào)整到新的位置，如A1,A2絕對引用，公式被復制時，單元格引用不會改變，如$A$1，行絕對引用公式被復制時，列部分調(diào)整，行部分不會改變，如A$1列絕對引用，公式被復制時，行部分調(diào)整，列部分不會改變，如$A1三維引用包含單元格或區(qū)域引用，前面加上工作表名稱的范圍，其格式一般為“工作表標簽！單元格引用”，如：=Sheet1!C6相對引用直接用列標和行號表示單元格。默認情況下，新公式使用相對引用。在相對引用中，如果公式所在單元格的位置改變，引用也隨之改變，如果多行或多列地復制公式，引用會自動調(diào)整。

絕對引用在表示單元格的列標或行號前加$符號的單元格引用被稱為絕對引用。絕對引用的最大特點是在操作（例如復制或移動）過程中，公式中的單元格地址始終保持不變。

行列絕對引用引用絕對列和相對行，或是絕對行和相對列，絕對引用列采用$A1、B$1等形式。如果公式所在單元格的位置改變，則相對引用改變，而絕對引用不變。三維工作表引用在同一工作簿中，不同工作表中的單元格或單元格區(qū)域可以相互引用，這種引用稱為三維引用，三維引用單元格的一般表示方法為“工作表標簽！單元格”。不同工作簿文件間引用在當前工作表中還可以引用其他工作簿中的單元格或區(qū)域的數(shù)據(jù)或公式。首先打開要引用單元格所在的工作簿以及目標工作簿

Excel函數(shù)函數(shù)是指預定義的內(nèi)置公式,可以進行數(shù)學、文本和邏輯的運算或者查找工作表的信息函數(shù)是一個已經(jīng)提供給用戶的公式,并且有一個描述性的名稱函數(shù)結(jié)構(gòu)：函數(shù)名稱+函數(shù)體中括號內(nèi)的參數(shù)函數(shù)名稱：如果要查看可用函數(shù)的列表,可以單擊一個單元格并按Shift+F3鍵；參數(shù)：參數(shù)可以是數(shù)字、文本、邏輯值（TRUE或FALSE）、數(shù)值、錯誤值（如#N/A）或單元格引用Excel常用函數(shù)數(shù)學函數(shù)：SUM求和，AVERAGE平均值，max最大值，min最小值，count計數(shù)，rank排名IF：判斷函數(shù)，IF還經(jīng)常嵌套使用Sumif和Sumifs條件求和countif和countifs條件計數(shù)函數(shù)Vlookup,數(shù)據(jù)查詢，replace，替換Date函數(shù)，返回代表特定日期的序列號Excel常用函數(shù)Sum，求和，使用格式：SUM(Number1，Number2……)參數(shù)說明：“Number1、Number2……”代表需要計算的值，可以是具體的數(shù)值、引用的單元格（區(qū)域）、邏輯值等。=SUM(B2:F2）Excel常用函數(shù)AVERAGE，求平均值，使用格式：AVERAGE(number1，number2，……)參數(shù)說明：“number1，number2，……”需要求平均值的數(shù)值或引用單元格（區(qū)域），參數(shù)不超過30個。=AVERAGE(G2:G7)Excel常用函數(shù)COUNT函數(shù)，計數(shù)函數(shù)，統(tǒng)計數(shù)量，可以是單元格，數(shù)字、日期等，但必須是數(shù)字形式，對字符漢字無效,使用格式：COUNT(value1，value2，...)參數(shù)說明：“value1，value2，...”代表需要統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，可以是具體的數(shù)值、引用的單元格（區(qū)域）、邏輯值等。Rank排名函數(shù)Rank函是一個對數(shù)字進行排序的函數(shù)，使用格式：RANK(Number，ref，order)參數(shù)說明：“Number”代表需要排序的數(shù)值；“ref”代表排序數(shù)值所處的單元格區(qū)域；“order”代表排序方式參數(shù)（如果為“0”或者忽略，則按降序排名，即數(shù)值越大，排名結(jié)果數(shù)值越??；如果為非“0”值，則按升序排名，即數(shù)值越大，排名結(jié)果數(shù)值越大）.例如=rank(A2，A2:A11,0)Excel常用函數(shù)IF函數(shù)是條件判斷函數(shù)，根據(jù)判斷結(jié)果返回對應(yīng)的值，使用格式：=IF(Logical，Value_if_true，Value_if_false),參數(shù)說明：“Logical”代表邏輯判斷表達式；“Value_if_true”表示當判斷條件為邏輯“真(TRUE)”時的顯示內(nèi)容，如果忽略，返回“TRUE”；“Value_if_false”表示當判斷條件為邏輯“假(FALSE)”時的顯示內(nèi)容，如果忽略，返回“FALSE”。Excel常用函數(shù)條件求和：SUMIF、SUMIFS函數(shù)SUMIF函數(shù)用于單條件求和，SUMIF（條件范圍，條件，求和范圍），

SUMIFS函數(shù)用于多條件求和，SUMIFS（求和范圍，條件1范圍，條件1，條件2范圍，條件2,……條件N范圍，條件N）Excel常用函數(shù)COUNTIF、COUNTIFS函數(shù)COUNTIF函數(shù)用于單條件計數(shù)，COUNTIF(條件范圍，條件)COUNTIFS函數(shù)用于多條件計數(shù)，COUNTIFS（條件范圍1，條件1，條件范圍2，條件2……條件范圍N，條件N）Excel常用函數(shù)VLOOKUP的基本功能就是數(shù)據(jù)查詢，使用格式：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)參數(shù)說明：“l(fā)ookup_value”代表需要查找的數(shù)值；“table_array”代表需要在其中查找數(shù)據(jù)的單元格區(qū)域；“col_index_num”為在table_array區(qū)域中待返回的匹配值的列序號（當“col_index_num”為2時，返回table_array第2列中的數(shù)值，為3時，返回第3列的值……）；“range_lookup”為一邏輯值，如果為TRUE（或者填1，也可以省略不填），則返回近似匹配值，也就是說，如果找不到精確匹配值，則返回小于lookup_value的最大數(shù)值；如果為FALSE（或0），則返回精確匹配值，如果找不到，則返回錯誤值“#N/A”。Excel常用函數(shù)REPLACE函數(shù)，替換指定的內(nèi)容，=REPLACE(字符串，起始位置，字符長度，替換內(nèi)容）Date函數(shù)

Date函數(shù)

Date函數(shù)

Date函數(shù)

Date函數(shù)Excel文本常用函數(shù)& :連接兩個文本字符串TRIM :刪除數(shù)據(jù)前后所有多余的空格，用一個空格代替多個空格。如:TRIM(“MyHome“)=MyhomeLEN :返回單元格中字符的數(shù)量。如:LEN(GREENHEAKVIP)=13LEFT :從左起返回確定數(shù)量的字符。如:LEFT(“Beijing”,3)=BeiRIGTH :從右起返回確定數(shù)量的字符。如:RIGHT(“Beijing”,4)=jingMID :在字符串中任意位置返回確定數(shù)量的字符。如:MID7,8)=19760811UPPER :將文本全部轉(zhuǎn)化為大寫。如:UPPER(“join”)=JOINLOWER :將文本全部轉(zhuǎn)化為小寫。如:LOWER(“JOIN”)=joinPROPER:將文本首字母大寫。如:PROPER(“joinme”)=JoinMeQ&A電商數(shù)據(jù)分析指標體系電商網(wǎng)店運營需要關(guān)注哪些數(shù)據(jù)指標？引入一家服裝網(wǎng)店，某一天，網(wǎng)店訪問客戶數(shù)300人，有20人下單，成交金額3000元，服裝進貨成本1500元。你對該網(wǎng)店當日經(jīng)營情況作何評價利潤利潤=銷售額-成本銷售額=流量X轉(zhuǎn)化率X客單價成本=產(chǎn)品成本+店鋪經(jīng)營推廣成本（店鋪費用+推廣費用）+人員工資+稅費+。。。。

校門口店面生意分析？推廣流量直通車硬廣淘寶客鉆石展位專題活動搜索流量關(guān)鍵詞搜索類目搜索其他流量收藏及后臺網(wǎng)紅直播抖音直接訪問站外推廣其他……流量=搜索+推廣+其他流量流量=搜索流量+推廣流量+其他問題分析小李是某小家電品牌的分銷商，在某電子商務(wù)平臺開設(shè)有專營店，小李記錄了一周的監(jiān)控數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)店鋪的訪客數(shù)整體穩(wěn)中有升，但瀏覽量卻呈下降趨勢，他不知道哪里出了問題，請協(xié)助分析瀏覽量出現(xiàn)異常的原因。問題分析查看店鋪是否在做活動或促銷，同時審查活動或促銷的針對性強不強查看商品關(guān)鍵詞與商品的屬性是否吻合；查看商品詳情頁是否凸顯出了商品賣點；店鋪裝修是否美觀，類目劃分是否清晰。搜索排名“淘寶網(wǎng)人氣寶貝排名”依次的重要性為：成交量>收藏人數(shù)>信譽>好評率>瀏覽量>寶貝下架時間淘寶經(jīng)過一定的權(quán)值計算后，給出了最終列表的順序，并且這個順序十分不穩(wěn)定，順序經(jīng)常發(fā)生變化，這主要是由于商品瀏覽量的變化導致的。由此可以說明，瀏覽量對排名因素的作用高于其他因素主要客戶轉(zhuǎn)化率callin轉(zhuǎn)化率，就是進來的IP有多少詢問的，詢問客戶數(shù)/總IP。詢單轉(zhuǎn)化率,就是經(jīng)詢問后成交的客戶/詢問的客戶數(shù)。靜默轉(zhuǎn)化率，就是直接拍下付款的客戶/總IP。詢單轉(zhuǎn)化率響應(yīng)速度服務(wù)態(tài)度知識/經(jīng)驗人手配備其他……轉(zhuǎn)化率與網(wǎng)店關(guān)系Callin&靜默轉(zhuǎn)化率商品展示=>搭配、細節(jié)、賣點、描述頁面設(shè)計=>專業(yè)、精美、風格化商品陳列=>首頁選擇、關(guān)聯(lián)推薦、分類促銷活動=>滿送、滿減、打折、包郵產(chǎn)品及品牌=>質(zhì)量、價格、品牌、附加值商品單價價格結(jié)構(gòu)產(chǎn)品定價平均購買數(shù)量推薦度/客服商品搭配促銷活動客單價=商品單價X平均購買數(shù)量掌握趨勢變化發(fā)現(xiàn)異常指標經(jīng)營參考坐標系建立店鋪銷售數(shù)據(jù)日志指標分解將指標細化并分解找出相關(guān)影響因子指標分解指標影響因子影響因子分解指標影響因子總體運營指標（面向高管）流量類指標獨立訪客數(shù)（UV）頁面訪問數(shù)（PV）人均頁面訪問數(shù)訂單產(chǎn)生效率指標總訂單數(shù)量訪問到下單轉(zhuǎn)化率總體銷售業(yè)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常用流量類指標流量規(guī)模類指標獨立訪客數(shù)（UV）頁面訪問數(shù)（PV）流量成本類指標訪客獲取成本流量質(zhì)量類指標跳出率頁面訪問時長人均頁面訪問數(shù)會員類指標注冊會員數(shù)活躍會員數(shù)活躍會員率會員復購率會員平均購買次數(shù)會員回購率會員留存率網(wǎng)站銷售（轉(zhuǎn)化率）類指標購物車類指標基礎(chǔ)類統(tǒng)計加入購物車次數(shù)加入購物車買家數(shù)加入購物車買家數(shù)加入購物車商品數(shù)轉(zhuǎn)化類統(tǒng)計購物車支付轉(zhuǎn)化率下單類指標基礎(chǔ)類統(tǒng)計下單筆數(shù)下單金額下單買家數(shù)轉(zhuǎn)化類統(tǒng)計瀏覽下單轉(zhuǎn)化率支付類指標基礎(chǔ)類統(tǒng)計支付金額支付買家數(shù)支付商品數(shù)轉(zhuǎn)化類統(tǒng)計瀏覽-支付買家轉(zhuǎn)化率下單-支付金額轉(zhuǎn)化率下單-支付買家數(shù)轉(zhuǎn)化率下單-支付時長交易類指標成功類統(tǒng)計交易成功訂單數(shù)交易成功金額交易成功買家數(shù)交易成功商品數(shù)失敗類統(tǒng)計交易失敗訂單數(shù)交易失敗訂單金額交易失敗訂單買家數(shù)交易失敗商品數(shù)退款統(tǒng)計退款總訂單量退款金額退款率客戶價值類指標客戶指標累計購買客戶數(shù)客單價新客戶指標新客戶數(shù)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商品類目指標產(chǎn)品總數(shù)指標SKU數(shù)（stockkeepingunit(庫存量單位)）SPU數(shù)

StandardProductUnit（標準產(chǎn)品單位）在線SPU數(shù)產(chǎn)品優(yōu)勢性指標獨家產(chǎn)品收入比重品牌存量品牌數(shù)在線品牌數(shù)上架上架商品SKU數(shù)上架商品SPU數(shù)上架在線SPU數(shù)上架商品數(shù)上架在線商品數(shù)首發(fā)首次上架商品數(shù)首次上架在線商品數(shù)市場營銷活動指標市場營銷活動指標新增訪問人數(shù)新增注冊人數(shù)總訪問次數(shù)訂單數(shù)量下單轉(zhuǎn)化率ROI廣告投放指標新增訪問人數(shù)新增注冊人數(shù)總訪問次數(shù)訂單數(shù)量UV訂單轉(zhuǎn)化率廣告投資回報率風控類指標買家評價指標買家評價數(shù)買家評價買家數(shù)買家評價上傳圖片數(shù)買家評價率買家好評率買家差評率投訴指標發(fā)起投訴（申訴）數(shù)投訴率撤銷投訴（申訴）數(shù)市場競爭類指標市場份額相關(guān)市場占有率市場擴大率用戶份額網(wǎng)站排名交易額排名流量排名轉(zhuǎn)化率因素互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品指導思路移動APP應(yīng)用主要指標用戶獲取用戶活躍與參與用戶留存用戶轉(zhuǎn)化獲取收入移動App應(yīng)用不同階段評價指標用戶獲取階段：下載量（商店評分和排名）、安裝激活量、激活率、新增用戶數(shù)（一般就是新增設(shè)備數(shù)）、用戶獲取成本用戶活躍與參與階段：日活躍用戶數(shù)、月活躍用戶數(shù)（可表示用戶規(guī)模）、活躍系數(shù)（日活除以月活）、平均使用時長、功能使用率用戶留存階段：次日留存率、7日留存率、30日留存率用戶轉(zhuǎn)化階段：付費用戶比例、首次付費時間、用戶平均每月營收（月收入除以月活躍用戶數(shù)）、付費用戶平均每月營收（月收入除以月付費用戶數(shù)）獲取收入階段：收入金額，付費人數(shù)數(shù)據(jù)指標分解森→林→木→枝→葉→脈大小Q&A電商數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)來源采集數(shù)據(jù)來源一手數(shù)據(jù)：原始數(shù)據(jù)，通過調(diào)查實驗等方式直接獲得的數(shù)據(jù)二手數(shù)據(jù)：次級數(shù)據(jù)，從同行、媒體、政府或社會機構(gòu)獲得的、經(jīng)過加工整理的數(shù)據(jù)，如統(tǒng)計報告等一手數(shù)據(jù)獲得方法觀察法采訪調(diào)查法抽樣調(diào)查法問卷調(diào)查法實驗法設(shè)備數(shù)據(jù)采集二手數(shù)據(jù)獲取一手數(shù)據(jù)一般獲取難度和成本比較高，二手獲取成本相對低一些，方式渠道也多，是主要的數(shù)據(jù)獲取渠道電商二手數(shù)據(jù)主要來源：政府數(shù)據(jù)、行業(yè)或研究機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)、網(wǎng)站平臺數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)、競爭對手數(shù)據(jù)等電商數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用行業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)分析客戶流量數(shù)據(jù)分析商品銷售數(shù)據(jù)分析競爭分析營銷分析網(wǎng)店經(jīng)營主要收集數(shù)據(jù)日常經(jīng)營數(shù)據(jù)競爭對手數(shù)據(jù)行業(yè)動態(tài)數(shù)據(jù)政府政策數(shù)據(jù)網(wǎng)店數(shù)據(jù)收集網(wǎng)店后臺生意參謀京東商智店偵探等工具軟件網(wǎng)絡(luò)爬蟲及工具軟件生意參謀

網(wǎng)絡(luò)爬蟲（后羿采集器）網(wǎng)絡(luò)爬蟲（又稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機器人，在FOAF社區(qū)中間，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。軟件介紹：/?type=video&vid=5860/?type=videolistQ&A數(shù)據(jù)處理與加工清洗數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理是根據(jù)數(shù)據(jù)分析目的，將收集到的數(shù)據(jù)，用適當?shù)奶幚矸椒ㄟM行加工、整理，形成適合數(shù)據(jù)分析的要求樣式，它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的工作，并且在整個數(shù)據(jù)分析工作量中占據(jù)了大部分比例。數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分組等加工操作。

數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別錯誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理重復值、無效值和缺失值、錯誤值等。數(shù)據(jù)清洗還涉及數(shù)據(jù)脫敏處理,對涉及隱私及敏感信息的數(shù)據(jù)，要先行將隱私及敏感數(shù)據(jù)刪除或模糊轉(zhuǎn)化，再交付使用，如客戶隱私數(shù)據(jù)、生意參謀中將訂單數(shù)轉(zhuǎn)換為訂單交易指數(shù)等數(shù)據(jù)一致性處理通過統(tǒng)計調(diào)查收集上來的數(shù)據(jù)，經(jīng)常會出現(xiàn)同一字段的數(shù)據(jù)格式不一致的問題，這會直接影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，所以必須對數(shù)據(jù)的格式做出一致性處理數(shù)據(jù)脫敏處理重復值查找排序、篩選條件格式比較函數(shù)等方式缺失值處理缺失值是指數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)不完整或某些屬性缺失，缺失值最常見的表現(xiàn)形式就是空值或錯誤標識符（N/A）缺失值產(chǎn)生主要有機械原因和人為原因，機械原因是由于數(shù)據(jù)收集或保存失敗造成的數(shù)據(jù)缺失，人為原因是由于人的主觀失誤、歷史局限或有意隱瞞造成的數(shù)據(jù)缺失缺失值處理數(shù)據(jù)錯誤數(shù)據(jù)錯誤的兩種常見方式：被調(diào)查者輸入的選項不符合要求錄入錯誤數(shù)據(jù)加工由于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)字段不能滿足我們的數(shù)據(jù)分析要求，所以要對現(xiàn)有字段進行抽取、計算或轉(zhuǎn)換，形成需要的一系列新數(shù)據(jù)字段數(shù)據(jù)加工類型：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)抽取是指利用原數(shù)據(jù)清單中某些字段的部分信息得到一個新字段。常用的數(shù)據(jù)抽取函數(shù)有l(wèi)eft()、right()、mid()、year()、month()、day()、weekday()。數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)抽取-字段匹配字段匹配就是將原數(shù)據(jù)清單中沒有但其他數(shù)據(jù)清單中有的字段匹配過來。例如，全校名單工作表是某校2015級全體學生的基本信息，四級名單工作表是2015級學生中報考了英語四級的學生名單，先需要將身份證信息匹配到四級名單學生中全校名單工作表四級名單工作表數(shù)據(jù)抽取-字段匹配vlookup函數(shù)的參數(shù)設(shè)置

匹配結(jié)果應(yīng)用vlookup函數(shù)進行數(shù)據(jù)匹配處理數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)置對數(shù)據(jù)進行類型轉(zhuǎn)換，如小數(shù)取整，文本轉(zhuǎn)換成數(shù)值等轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)表行列轉(zhuǎn)置處理Q&A網(wǎng)店流量來源構(gòu)成分析流量來源流量來源就是訪客流量從哪些途徑來的，通過來源分析，可以掌握流量來源渠道和結(jié)構(gòu)構(gòu)成，進而更好的規(guī)劃引流網(wǎng)店流量核心指標UV：uservisitor，訪客數(shù)PV：pagevisitor，頁面瀏覽量流量構(gòu)成比例轉(zhuǎn)化率店鋪流量分析店鋪流量構(gòu)成14店鋪流量優(yōu)化店鋪流量比例2流量從哪里來？流量數(shù)量效率提升？流量結(jié)構(gòu)如何？流量對比3流量波動變化？流量來源分析流量結(jié)構(gòu)分析根據(jù)流量來源分析源數(shù)據(jù)做以下分析：不同終端的訪客數(shù)占比（無線及pc）一周內(nèi)每天訪客數(shù)分析一周內(nèi)訪客數(shù)趨勢分析不同商品的訪客數(shù)對比分析流量是店鋪生命之水，須源源不息構(gòu)成站內(nèi)：自然、商業(yè)站外優(yōu)化搜索瀏覽:活動、廣告收藏比例良性客戶7：3非良性客戶9：1店鋪流量良性客戶：非商業(yè)：商業(yè)=7：3有固定穩(wěn)定的目標消費群，同時商業(yè)流量支持快步發(fā)展店鋪流量比例示范流量規(guī)劃引流廣告投入：直通車、鉆展、淘客活動策劃：微淘、聚劃算、淘金幣、淘搶購、天天特價、淘內(nèi)直播等新媒體營銷、軟文推廣等營銷規(guī)劃廣告資源店鋪準備團隊準備廣告投放前的準備：跳失率跳失率或跳出率是指顧客通過相應(yīng)入口進入，只訪問了一個頁面就離開的訪問次數(shù)占該頁面總訪問次數(shù)的比例是評價網(wǎng)站頁面質(zhì)量的重要指標跳失率高說明網(wǎng)頁對用戶的吸引力弱，需要優(yōu)化調(diào)整跳失率數(shù)據(jù)跳失率高的原因流量不精準頁面訪問速度慢內(nèi)容質(zhì)量差導航分類鏈接不明顯流量對比分析靜態(tài)了解流量來源結(jié)構(gòu)之余，我們還需要進行流量對比分析，了解流量波動情況，進而動態(tài)分析流量變化原因，及時調(diào)整引流方式，可以針對不同時間時段，以及自身和競爭對手的流量進行對比Q&A網(wǎng)店成交轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)化率（TakeRates，又叫ConversionsRates），是指在一個統(tǒng)計周期內(nèi)，完成轉(zhuǎn)化行為的次數(shù)占推廣信息總點擊次數(shù)的比率網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率=進行了相應(yīng)動作的訪問量/總訪問量。轉(zhuǎn)化率的意義在于衡量網(wǎng)站內(nèi)容對訪問者的吸引程度以及網(wǎng)站的宣傳效果。成交轉(zhuǎn)化成交轉(zhuǎn)化率成交轉(zhuǎn)化率組成Callin，咨詢率：從瀏覽——咨詢的轉(zhuǎn)化。Callin轉(zhuǎn)化率=咨詢?nèi)藬?shù)/訪客數(shù)例如有2000人進店，400人發(fā)起旺旺咨詢，那callin轉(zhuǎn)化率=400/2000=20%。所以咨詢的人數(shù)越多，這個數(shù)值也會隨之增加詢單轉(zhuǎn)化率：從咨詢——付款成交的轉(zhuǎn)化。詢單轉(zhuǎn)化率=咨詢后支付人數(shù)/咨詢?nèi)藬?shù)例如有400人咨詢旺旺，最終有40人拍下并付款，則詢單轉(zhuǎn)化率=40/400=10%靜默轉(zhuǎn)化率：從瀏覽不需要經(jīng)過咨詢，直接付款成交。這類比例稱之為靜默成交轉(zhuǎn)化。靜默轉(zhuǎn)化率=直接拍下付款人數(shù)/訪客人數(shù)轉(zhuǎn)化率分析淘寶上某女裝店鋪各類成交轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)如圖，該店鋪存在哪些問題，討論改進店鋪的方案成交轉(zhuǎn)化率靜默轉(zhuǎn)化率Callin轉(zhuǎn)化率詢單轉(zhuǎn)化率0.7%0.2%5%10%復購率老客戶占所有客戶的比率，反映店鋪回頭客購買比例對于服裝等重復購買頻次高的類目，復購率是非常重要的評價指標，維護好老客戶，可以大大降低推廣成本提升復購率的措施：保證產(chǎn)品的質(zhì)量和價格、提升顧客對店鋪的滿意程度、老顧客會員制管理、持溝通與交流提高轉(zhuǎn)化率要點頁面裝修及內(nèi)容文案規(guī)劃打造爆款寶貝產(chǎn)品定位和流量精準價格促銷客服季節(jié)等周期影響電商轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)淘寶轉(zhuǎn)化率一般都是在3~%5%之間搜索轉(zhuǎn)化率轉(zhuǎn)化率比較Q&A網(wǎng)店成交訂單分析你覺得網(wǎng)店訂單有哪些分析要點或分析角度？網(wǎng)店成交訂單分析主要分析網(wǎng)店的商品成交集中度情況，訂單數(shù)量及金額，訂單支付情況、訂單完結(jié)時效、退換貨訂單及原因、客件數(shù)、客單價等通過訂單分析，了解網(wǎng)店的成交狀況和訂單質(zhì)量，支付情況，客戶購買情況，以及訂單退貨退款、訂單客戶分布等情況，進而改進運營決策網(wǎng)店訂單數(shù)據(jù)練習網(wǎng)店訂單主要指標下單類指標基礎(chǔ)類統(tǒng)計下單筆數(shù)下單金額下單買家數(shù)轉(zhuǎn)化類統(tǒng)計瀏覽下單轉(zhuǎn)化率支付類指標基礎(chǔ)類統(tǒng)計支付金額支付買家數(shù)支付商品數(shù)轉(zhuǎn)化類統(tǒng)計瀏覽-支付買家轉(zhuǎn)化率下單-支付金額轉(zhuǎn)化率下單-支付買家數(shù)轉(zhuǎn)化率下單-支付時長交易類指標成功類統(tǒng)計交易成功訂單數(shù)交易成功金額交易成功買家數(shù)交易成功商品數(shù)失敗類統(tǒng)計交易失敗訂單數(shù)交易失敗訂單金額交易失敗訂單買家數(shù)交易失敗商品數(shù)退款統(tǒng)計退款總訂單量退款金額退款率訂單數(shù)量訂單數(shù)量反映店鋪的成交水平，主要統(tǒng)計分析訂單數(shù)、下單未付、退換貨訂單等數(shù)據(jù)指標，并橫向與歷史數(shù)據(jù)進行對比，分析店鋪成交變化及趨勢，評價網(wǎng)店運營成效，縱向與競爭對手或同類目店鋪分析，了解網(wǎng)店運營水平，努力提升改進，通過訂單區(qū)域等分布分析，可以精準投放廣告和客戶定位訂單成交金額訂單成交金額最重要的評價指標是客單價，可以反映網(wǎng)店引導消費的水平，客單價高，則店鋪交易額相應(yīng)提升，進而增加網(wǎng)店收入客單價分析客單價是每一個用戶在一定周期內(nèi)，平均購買商品的金額，即平均交易金額?？蛦蝺r=成交金額/成交用戶數(shù)，銷售額=購買人數(shù)×客單價。影響客單價的因素商品定價的高低基本上決定了客單價的多少，在實際銷售中客單價只會在商品定價的一定范圍內(nèi)上下浮動。商品定價在大型促銷優(yōu)惠的過程中，客單價的高低取決于優(yōu)惠的力度。另外，基于優(yōu)惠力度的多少，包郵的最低消費標準的設(shè)置，對客單價也有重要影響。促銷優(yōu)惠店鋪一般會在商品詳情頁推薦相關(guān)的購買套餐，同時加入其他商品的鏈接。這是一種關(guān)聯(lián)銷售，起到了互相引流的作用。關(guān)聯(lián)營銷購買數(shù)量會因商品類目的屬性不同而不同。定價不同的商品，買家花費的時間成本與操作成本是不同的。購買數(shù)量提升客單價的方法滿減活動或滿送、滿額包郵多件打折單品搭配組合套餐關(guān)聯(lián)推薦客服導購異常訂單分析異常訂單是指下單未付款，退換貨等特殊訂單的跟蹤和分析下單未付的訂單，客服是否及時催單，催單效果，可以作為客服評價重要指標，盡可能保證臨門一腳的有效性，促成訂單支付退換貨訂單要跟進了解原因，退換貨訂單會影響網(wǎng)店評分，降低店鋪利潤，要重點跟進分析，并針對性改進運營訂單取消原因分析退換貨訂單原因分析Q&A網(wǎng)店商品及供應(yīng)鏈分析SKU和SPUSPU：StandardProductUnit（標準產(chǎn)品單位）SKU：StockKeepingUnit（庫存量單位）SPU：iphone

11（商品聚合信息的最小單位），如手機->蘋果手機->iphone

11，iphone

11就是SPUSKU：黑色128Giphone

11（商品不可再分的最小單元）從廣義上講，類目>SPU>SKU。淘寶和京東詳情頁是按SPU還是SKU制作的商品分析目標明確定位打造主打爆款引流商品與同類或競品差異化競爭做好質(zhì)量和庫存控制做好成本和利潤規(guī)劃商品分析主要指標商品數(shù)量指標SKU數(shù)（stockkeepingunit(庫存量單位)）SPU數(shù)

StandardProductUnit（標準產(chǎn)品單位）單品流量銷售指標流量及銷售量單品流量比重及銷售額比重利潤指標毛利率存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)進貨到售出平均的天數(shù)積壓庫存周期內(nèi)未售出的貨品退貨率退貨金額占總銷售的比例售罄率貨品銷售的比例，較多場合特指一批貨售出多少比例即可收回成本，剩下的可促銷商品獲客能力分析產(chǎn)品獲客能力是對產(chǎn)品為店鋪或平臺獲取客戶能力的衡量，如何付出最少的成本獲取最多的客戶，是提升產(chǎn)品獲客能力的核心目標，產(chǎn)品獲客能力的核心指標包括新客戶點擊購買和老客戶復購率兩個關(guān)鍵指標提升產(chǎn)品獲客能力需從以下三個關(guān)鍵點切入：千人千面，通過升級個性化用戶體驗提升獲客能力；優(yōu)化并拓展營銷渠道，確保產(chǎn)品接觸到更多潛在用戶提升自身價值，打造產(chǎn)品亮點。新客戶點擊新客點擊量是針對首次訪問網(wǎng)站或者首次使用網(wǎng)站服務(wù)的客戶進行的點擊量統(tǒng)計，新客點擊量越大，說明該產(chǎn)品的獲客能力越強，新客戶運營效果越好新客戶的點擊量比例大于整體客戶流失率，則產(chǎn)品處于發(fā)展成長階段；新客戶的點擊量比例與整體客戶流失率持平，則產(chǎn)品處于成熟穩(wěn)定階段；新客戶的點擊量比例小于整體客戶流失率，則產(chǎn)品處于下滑衰退階段新客戶點擊分析某網(wǎng)站A、B、C三款產(chǎn)品在本月及上月帶來的新客點擊量統(tǒng)計，如下所示：經(jīng)過以上對比分析，至少可以得出以下結(jié)論：（1）三款產(chǎn)品中A款產(chǎn)品的獲客能力較弱；（2）三款產(chǎn)品中C款產(chǎn)品帶來的新客點擊量較高，并且在持續(xù)上升，獲客能力最強；（3）B款產(chǎn)品帶來的新客點擊量盡管較于上月略有下降，但總數(shù)仍不容小覷，應(yīng)及時分析原因，調(diào)整優(yōu)化。圖4某網(wǎng)站新客點擊量對比圖復購率重復購買率是針對某時期內(nèi)產(chǎn)生兩次及兩次以上購買行為的客戶進行的比例統(tǒng)計重復購買率越大，客戶的忠誠度就越高，該產(chǎn)品的獲客能力就越強，復購率低，意味著所有交易都是一錘子買賣，而所有的客戶都是新客戶，需要付出更多的獲客成本商品定位及結(jié)構(gòu)產(chǎn)品定位作用特點形象產(chǎn)品展示企業(yè)實力，樹立品牌形象，提升消費者信心價位通常處于店內(nèi)最高層次水平；辨識度高，有精心策劃包裝出獨特賣點；綜合展現(xiàn)店內(nèi)最高水平。利潤產(chǎn)品豐富銷售搭配，提升利潤利潤空間大，主要以提升銷售利潤為主；或以人氣和常規(guī)產(chǎn)品為準進行搭配銷售。常規(guī)產(chǎn)品用于日常銷售，提供豐富選擇店內(nèi)主要陳列產(chǎn)品，穩(wěn)定投入一定的資源，與人氣產(chǎn)品組合推廣。人氣產(chǎn)品獲取更多自然流量，也稱爆款產(chǎn)品、引流產(chǎn)品聚焦資源投入，提升單品的人氣用于在搜索中獲得更多的展現(xiàn)機會，從而獲取更多的自然流量；通常價低質(zhì)高，目標人氣定位精準，曝光率、點擊率和銷售量都極高。體驗產(chǎn)品用于特定活動，吸引潛在新顧客，也稱活動產(chǎn)品拉低新顧客的初次購買門檻；或為特定活動準備限時限量限價的產(chǎn)品。商品結(jié)構(gòu)分析某旅游鞋網(wǎng)店經(jīng)營網(wǎng)跑類、休閑類、滑板類、戶外類和籃球類五個品類，其中網(wǎng)跑類為主力產(chǎn)品，各類產(chǎn)品在店鋪的占比如表某旅游鞋網(wǎng)店各類產(chǎn)品占比對比網(wǎng)跑類產(chǎn)品銷售占比最高，符合其主力產(chǎn)品的定位；網(wǎng)跑類展示比最高；庫存比方面，網(wǎng)跑類產(chǎn)品盡管占比最高，但并不突出，銷售比與展示比最小的籃球類產(chǎn)品反而超出其應(yīng)有范圍。在這個前提下，進一步調(diào)整各類產(chǎn)品的庫存占比，加大網(wǎng)跑類產(chǎn)品的庫存，降低籃球類產(chǎn)品的庫存。SKU分析SKU分析是基于單品進行的，分析內(nèi)容通常包括定價是否合理、商品顏色用戶是否喜歡、結(jié)構(gòu)是否合理、營銷是否有效、訪客行為分析和銷售趨勢分析等。通常情況下，以收藏轉(zhuǎn)化率、加購轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率、支付金額為研究對象。SKU分析某店鋪SKU銷售數(shù)據(jù)表某店鋪SKU轉(zhuǎn)化率通過對比分析，可以得到以下結(jié)論：（1）支付金額的高低與轉(zhuǎn)化率的高低并不完全同步；（2）收藏轉(zhuǎn)化率、加購轉(zhuǎn)化率及支付轉(zhuǎn)化率相對的趨勢比較統(tǒng)一；（3）爆款SKU：黃色衛(wèi)衣、黑色衛(wèi)衣、白色衛(wèi)衣（4）紅色衛(wèi)衣、藍色衛(wèi)衣及綠色衛(wèi)衣的轉(zhuǎn)化率并不低，但支付金額卻非常少，主要原因在于其訪客數(shù)過低，可以考慮展示度不夠或者主圖有待優(yōu)化。商品銷售數(shù)據(jù)分析注意產(chǎn)品生命周期商品流程圖庫存控制電商供應(yīng)鏈管理在快節(jié)奏的電商運營環(huán)境下，電商企業(yè)在做好產(chǎn)品規(guī)劃和選品的同時，還要控制好供應(yīng)鏈體系，保證產(chǎn)品供應(yīng)和庫存控制，做到不斷貨也不積壓電商供應(yīng)鏈重點做好商品銷售規(guī)劃和預測，并控制好庫存周轉(zhuǎn)，降低采購和庫存成本，保證資金周轉(zhuǎn)安全和效益采購規(guī)劃與預測網(wǎng)店需要根據(jù)銷售規(guī)劃和銷售數(shù)據(jù)做好銷售需求預測，制定采購計劃，采購時，保障不斷貨的同時，既要考慮采購成本，也要控制庫存成本銷售預測可以記住excel趨勢預測功能庫存控制與周轉(zhuǎn)率庫存周轉(zhuǎn)率是在某一時間段內(nèi)庫存貨物周轉(zhuǎn)的次數(shù)。是反映庫存周轉(zhuǎn)快慢程度的指標。周轉(zhuǎn)率越大表明銷售情況越好。庫存周轉(zhuǎn)率=銷售成本/平均存貨余額庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)=時間段天數(shù)/庫存周轉(zhuǎn)率Q&A市場行業(yè)數(shù)據(jù)分析市場行業(yè)分析市場分析是指為了一定的商業(yè)目的，通過科學的方法，對市場的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、周期及消費者進行經(jīng)濟分析的行為。通過市場分析，可以更好的認識市場的商品供應(yīng)和需求的比例關(guān)系，采取正確的經(jīng)營戰(zhàn)略，滿足市場需求，提高企業(yè)經(jīng)營活動的經(jīng)濟效益。市場分析的目的市場分析應(yīng)用某企業(yè)想要加盟代理某小家電品牌，收集到以下數(shù)據(jù)行業(yè)市場分析工具百度指數(shù)、360趨勢生意參謀Alexa官方及行業(yè)平臺百度指數(shù)百度指數(shù)：/百度指數(shù)基于百度海量數(shù)據(jù)，一方面進行關(guān)鍵詞搜索熱度分析，另一方面深度挖掘輿情信息、市場需求、用戶特征等多方面的數(shù)據(jù)特征。百度指數(shù)每天更新，并且提供自2006年6月至今任意時間段的PC端搜索指數(shù)，2011年1月至今的移動端無線搜索指數(shù)請通過百度指數(shù)針對男款羽絨服的市場行業(yè)動態(tài)做分析，針對羽絨服和棉衣做對比分析生意參謀/ser/detail.htm?spm=a1z13.82868fe25acaWD3oNF&service_code=SERV_SQ_SYCM&tracelog=itcategory基于淘寶天貓平臺交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計，為賣家提供全方位店鋪統(tǒng)計數(shù)據(jù)，及行業(yè)競爭對手交易統(tǒng)計數(shù)據(jù)生意參謀集數(shù)據(jù)作戰(zhàn)室、市場行情、裝修分析、來源分析、競爭情報等數(shù)據(jù)產(chǎn)品于一體，是商家統(tǒng)一數(shù)據(jù)產(chǎn)品平臺，也是大數(shù)據(jù)時代下賦能商家的重要平臺。通過淘寶后臺了解生意參謀的主要功能網(wǎng)站排行Alexa網(wǎng)站排名：赫芬達爾—赫希曼指數(shù)赫芬達爾—赫希曼指數(shù)，是一種測量產(chǎn)業(yè)集中度的綜合指數(shù)，是產(chǎn)業(yè)市場集中度測量指標中較好的，是經(jīng)濟學界和政府管制部門使用較多的指標它是指一個行業(yè)中各市場競爭主體所占行業(yè)總收入或總資產(chǎn)百分比的平方和，用來計量市場份額的變化，即市場中廠商規(guī)模的離散度赫芬達爾指數(shù)(HerfindahlIndex)的計算方法如下:取得競爭對手的市場占有率，可忽略過小的競爭對手將市場占有率平方將這些平方值加總當獨家企業(yè)壟斷時，該指數(shù)等于1，當所有企業(yè)規(guī)模相同時，該指數(shù)等于1/n，故而這一指標在1/n～1之間變動，數(shù)值越大，表明企業(yè)規(guī)模分布的不均勻度越高。因此，只要廠商合并，該指數(shù)值就會增加;只要廠商分解,該指數(shù)值就會減少行業(yè)競爭度分析市場集中度影響因素Q&A網(wǎng)店競爭分析競爭你喜歡競爭嗎？競爭對社會有好處嗎你對競爭的理解為：競爭對手競爭(competition)分析是指企業(yè)通過科學的統(tǒng)計和分析方法，確認目標競爭對手，分析競爭對手的數(shù)據(jù)，并對他們的發(fā)展目標、擁有資源、能力和當前的戰(zhàn)略等要素進行評價，從而決定自身企業(yè)的戰(zhàn)略競爭對手是指對電商企業(yè)發(fā)展可能造成威脅的任何企業(yè)，具體是指與本企業(yè)生產(chǎn)銷售同類商品或替代品，提供同類服務(wù)或替代服務(wù)，以及價格區(qū)間相近，目標客戶類似的相關(guān)企業(yè)競爭分析誰是競爭者？他們的優(yōu)弱勢是什么？他們的策略是什么？競爭層次圖本公司品牌競爭者產(chǎn)品形式競爭者一般競爭者愿望競爭者研究重點一研究重點二識別競爭對手搶奪同一個類型的人力資源，如本企業(yè)運營人員、美工人員、客服人員等爭奪客戶資源是競爭對手最本質(zhì)的表現(xiàn)。銷售同品類商品或服務(wù)，即所謂的同業(yè)競爭，是最直接的競爭對手，如可口可樂與百事可樂。售替代類商品或服務(wù)，是指非同類但是屬于可替代，同樣構(gòu)成競爭關(guān)系銷售互補類商品或服務(wù)，互補商品是指兩種商品之間互相依賴，形成互利關(guān)系，例如牙膏和牙刷爭奪營銷資源，在同時段、同一媒介投放廣告的其他企業(yè)就是競爭對手爭奪同一類生產(chǎn)資源的企業(yè)間形成競爭關(guān)系。爭奪物流資源的情況時常發(fā)生，這些企業(yè)互為競爭對手識別競爭對手通過關(guān)鍵詞識別競爭對手通過目標人群識別競爭對手通過銷量及商品單價識別競爭對手通過推廣活動圈定競爭對手波特五力模型競爭分析案例示例：寶潔公司的企業(yè)競爭者分析1.

潛在的新競爭者分析

（1）可能進入者和進入方式

a．外資本紛紛介入

b．多有經(jīng)驗和實力的經(jīng)銷商

c．一些日化行業(yè)的從業(yè)人員d．部分專利持有者:主要的進入為有實力的企業(yè)投資開發(fā)新的產(chǎn)品，打造新的品牌；部分企業(yè)強強聯(lián)合，共同開發(fā)新品牌；資金較弱的企業(yè)或個人定牌生產(chǎn)（2）進入壁壘

a.差異化b.獲得分銷渠道c.法律和政策限制d.障礙的其它來源2.

供應(yīng)商的議價能力

供方主要通過提高價格和降低產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量來影響下游企業(yè)。其影響力的大小主要體現(xiàn)在下游企業(yè)轉(zhuǎn)換供應(yīng)商的成本高低，供應(yīng)商的分散程度大小。3.

購買者的議價能力

顧客—零售商的討價還價能力取決于以下幾個因素：

（1）零售商的規(guī)模大小，銷售量的多少

（2）轉(zhuǎn)換成本的高低

（3）產(chǎn)品的差異化程度

（4）對廠家各類信息的掌握情況

4.

替代品的威脅

由于寶潔進入中國市場較早，它旗下的品牌早已深入人心，替代品暫時不會對寶潔的產(chǎn)品造成太大的影響。網(wǎng)店競爭分析行業(yè)集中度分析品牌定位及優(yōu)劣勢分析競爭店鋪分析競爭商品分析品牌競爭分析競店分析競店分析競品分析指標競品數(shù)據(jù)監(jiān)控Q&A競店分析方法手段行業(yè)類目競爭分析通過百度指數(shù)、阿里指數(shù)、阿里數(shù)據(jù)等工具了解行業(yè)類目發(fā)展趨勢，以及行業(yè)類目競爭狀況通過搜索等方式大致了解行業(yè)規(guī)模及競爭狀況通過生意參謀了解行業(yè)類目競爭狀況對手流量分析生意參謀可以收集競爭對手的產(chǎn)品銷量，還有流量架構(gòu)。然后分析競品的流量架構(gòu)，對比自己店鋪的流量，比較自己的架構(gòu)有什么區(qū)別，分析可行的改進途徑。通過店偵探、看店寶等工具，可以實時偵查對手店鋪營銷、流量等數(shù)據(jù)，針對性調(diào)整運營策略競品爆款分析看下競爭對手的現(xiàn)有爆款賣得如何，分析爆款的標題，詳情頁，主圖。記錄下他主要銷售的屬性，顏色，尺寸。還有這個爆款所做的優(yōu)惠活動，有什么贈品，宣傳的賣點。通過一個表格記錄下來，這些都是對我們非常重要的信息，因為一個能做成功的爆款，這些方面都是經(jīng)過測試出來的，如果我們沒有經(jīng)驗的話，根據(jù)爆款來參考，可以少走很多彎路。對手促銷分析通過生意參謀后臺數(shù)據(jù)，推算對手直通車廣告和各類推廣支出，其推廣結(jié)構(gòu)及大致費用通過插件等方式監(jiān)控競爭對手店鋪，了解對手日常營銷活動，管店寶、店偵探等/jyfx/競店數(shù)據(jù)分析競店的品類包括毛針織衫、牛仔褲、襯衫、半身裙等，其中毛針織衫為店鋪的優(yōu)勢類目，無論類目下的商品數(shù)或銷售額，均呈現(xiàn)出較為明顯的優(yōu)勢，該女裝網(wǎng)店在后期應(yīng)避開毛針織衫類目的直接競爭，可在毛呢外套、衛(wèi)衣等類目提升競爭力。競店銷售分析在店偵探中采集競店統(tǒng)計周期內(nèi)的銷售數(shù)據(jù)，并統(tǒng)計自身網(wǎng)店統(tǒng)計周期內(nèi)的銷售數(shù)據(jù)，據(jù)此制作銷量折線圖，隨后分析統(tǒng)計周期內(nèi)的銷量趨勢，并進一步找出網(wǎng)店之間的差距競店推廣分析分析競店開展了哪些促銷推廣活動，如可以通過店偵探清晰了解競店開展的推廣活動，參加各類活動的商品數(shù)。持續(xù)追蹤，分析促銷推廣活動的頻度、深度和效果，結(jié)合自身網(wǎng)店的實際情況，制定適當?shù)拇黉N推廣策略。競店商品上下架時間分析通過店偵探可采集競店商品上下架時間布局，如果自身網(wǎng)店處于劣勢，上下架時間要避開競店，在競店沒有安排商品上下架的時間段捕獲自身機會；如果自身網(wǎng)店處于優(yōu)勢，要緊跟競店，正面競爭。對手老客戶維護關(guān)注競爭店鋪的微淘，QQ群，微信，微博這塊。平?？纯此麄冊趺锤峡蛻艋?，參考下他們的辦法，通過購買對手產(chǎn)品，研究分析對手產(chǎn)品和維護手段網(wǎng)店競爭分析表格康品競品-掛鐘表格應(yīng)用研究對手，是為了做好自己，而不是殘殺對手，競爭是生態(tài)鏈結(jié)構(gòu)的穩(wěn)固劑競爭名言高尚的競爭是一切卓越才能的源泉?！葜兛萍紕?chuàng)新是提升國家核心競爭力的必由之路?！芎Ｖ幸蔀轭I(lǐng)袖，無論從事什么行業(yè)，都要比競爭對手做好一點?！罴握\Q&A網(wǎng)店營銷推廣分析營銷推廣分析營銷推廣分析是對網(wǎng)店開展的營銷推廣活動成本及產(chǎn)生的效果數(shù)據(jù)進行綜合分析，進而評價營銷推廣效果，積累經(jīng)驗數(shù)據(jù)，為后續(xù)開展和改進營銷推廣活動提供數(shù)據(jù)參考重點分析營銷推廣帶來的流量、成交，以及投入產(chǎn)出、盈利等免費流量分析免費流量包括站內(nèi)免費流量和站外免費流量，站內(nèi)免費流量指通過企業(yè)平臺獲取的流量，比如平臺購物車、產(chǎn)品推薦等。站外免費流量主要是各大知名網(wǎng)站帶來的，如論壇、微博等。利用分析結(jié)果可以優(yōu)化其免費推廣渠道布局。付費推廣渠道分析付費流量的特點是流量大，效果好，相較于免費流量，更容易獲取大批的流量，缺點是需要較高成本的投入。在進行付費流量結(jié)構(gòu)分析時，除了需要分析瀏覽量、訪客數(shù)、點擊量、成交訂單數(shù)之外，還需要分析投資回報率，進而優(yōu)化付費推廣方式和渠道。公式如下：費用比=投入費用/銷售金額*100%回報率=銷售金額/投入費用*100%關(guān)鍵詞推廣分析電子商務(wù)平臺上，客戶通過關(guān)鍵詞查找所需的商品產(chǎn)生的流量，往往在店鋪整體流量中占據(jù)很大的比重，因為搜索即入口，通過優(yōu)化關(guān)鍵詞、投放關(guān)鍵詞廣告，就能提升產(chǎn)品的曝光機會。網(wǎng)店關(guān)鍵詞推廣方式為淘寶/天貓直通車和京東快車關(guān)鍵詞推廣分析展現(xiàn)量數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化率：投放計劃的平臺、地域、關(guān)鍵詞和產(chǎn)品匹配度、創(chuàng)意表達賣點的匹配程度平均點擊花費-(PPC)：PPC的高低會影響同等消耗下引流數(shù)量和投資回報率（ROI）的數(shù)據(jù)，關(guān)鍵詞出價高，PPC就高；同樣的出價，質(zhì)量分越高，PPC越低關(guān)鍵詞推廣分析投資回報率ROI（ReturnOnInvestment）是衡量直通車是否盈利的重要指標?？煞譃橘~戶整體ROI、推廣單品ROI、關(guān)鍵詞ROI，PPC、關(guān)鍵詞、客單價在各環(huán)節(jié)都會影響ROI廣告投入產(chǎn)出比廣告投入產(chǎn)出比=成交金額/廣告投入或者=點擊轉(zhuǎn)化率*客單價/PPC廣告費例如：一件衣服通過平臺推廣，推廣花費100元，銷售額200元。那么這一廣告的投入產(chǎn)出比=200：100=2這里還沒核算產(chǎn)品成本，單指廣告投資回報投資回報率ROI投資回報率ROI=利潤/投資總額×100%例如：一件衣服通過平臺推廣，推廣花費100元，銷售額200元。衣服進貨及發(fā)貨等各項成本為50元，那這筆生意的投資回報率ROI=（200-150）/150=33.33%組合圖表關(guān)鍵詞推廣分析分析來源排名靠前排名靠后

展現(xiàn)量分析配方奶粉沖飲小包裝澳洲進口低脂沖飲嬰幼兒配方奶粉灌裝12-36月齡

點擊量（率）分析配方奶粉沖飲小包裝澳洲進口灌裝3段奶粉12-36月齡嬰幼兒配方奶粉

關(guān)鍵詞推廣轉(zhuǎn)化分析澳洲進口沖飲小包裝配方奶粉3段奶粉高鈣鐵灌裝低脂沖飲12-36月齡可以清晰看到企業(yè)某款奶粉產(chǎn)品在進行關(guān)鍵詞推廣時可選擇的關(guān)鍵詞為：配方奶粉、澳洲進口、嬰幼兒配方奶粉，需要刪除的關(guān)鍵詞為：沖飲小包裝、灌裝和12-36月齡?；顒油茝V分析活動推廣效果分析的目的是通過對活動成本和效果數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)活動中存在的問題和可參考的經(jīng)驗，總結(jié)活動流程、推廣渠道、客戶興趣等內(nèi)容，方便后續(xù)活動推廣策略的優(yōu)化。常見的活動推廣分析主要包括：活動推廣流量分析、活動推廣轉(zhuǎn)化分析、活動推廣留存分析、活動推廣拉新分析、活動推廣總成本和效益分析。內(nèi)容運營分析針對自媒體等方式開展運營活動帶來的流量、轉(zhuǎn)化及效益進行綜合分析包括內(nèi)容的展示、轉(zhuǎn)化、傳播、推廣等維度，內(nèi)容瀏覽人數(shù)、內(nèi)容互動次數(shù)、引導進店人數(shù)、引導付款金額及增粉人數(shù)等核心指標。借助內(nèi)容分析，可以有效地對內(nèi)容形式及推廣方式等進行評估并優(yōu)化內(nèi)容運營分析內(nèi)容能見度：內(nèi)容瀏覽人數(shù)，內(nèi)容瀏覽次數(shù)內(nèi)容吸引度：內(nèi)容互動人數(shù)，內(nèi)容互動次數(shù)內(nèi)容引導力：引導進店人數(shù)，引導進店次數(shù)內(nèi)容獲客力引導收藏／加購／支付人數(shù)，引導支付金額內(nèi)容轉(zhuǎn)粉力：新增粉絲數(shù)，累計粉絲數(shù)內(nèi)容運營分析

渠道分析圖單條圖文數(shù)據(jù)

商品分析

達人分析Q&A自媒體數(shù)據(jù)分析移動互聯(lián)網(wǎng)帶動自媒體應(yīng)用普及7.31億歐洲總?cè)丝?互聯(lián)網(wǎng)普及率為53.2%占比高達95.1%中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第39次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》6.95億自媒體數(shù)據(jù)分析的意義堅持每天分析自媒體數(shù)據(jù)，對企業(yè)而言主要有了解運營質(zhì)量、預測運營方向、控制運營成本及評估營銷方案四大重要意義。了解運營質(zhì)量網(wǎng)站內(nèi)容更新微信公眾號推廣微博發(fā)布今日頭條推送朋友圈推送視頻推廣直播分享粉絲維護社群運營微店運營線上線下活動策劃與組織了解運營質(zhì)量某公司于2017年5月4日在線下組織活動，通過行業(yè)沙龍的形式推廣其微信公眾號，活動結(jié)束后自媒體團隊查看了當日微信公眾號的粉絲增加情況（如圖），請分析：本次活動對微信公眾號粉絲增長有沒有作用？預測運營方向現(xiàn)階段百度、騰訊等大型互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)將大量數(shù)據(jù)開放，網(wǎng)民可以直接登錄相關(guān)網(wǎng)站查看大數(shù)據(jù)。分析網(wǎng)民大數(shù)據(jù)，有助于判斷自媒體內(nèi)容、活動、推廣是否要和網(wǎng)絡(luò)熱點結(jié)合。常見的行業(yè)相關(guān)大數(shù)據(jù)包括百度指數(shù)（如圖）、新浪微指數(shù)、微信指數(shù)、頭條指數(shù)等?？刂七\營成本自媒體數(shù)據(jù)分析的第三大意義是控制運營成本。企業(yè)自媒體營銷，一方面需要關(guān)注銷售額的增長及品牌價值的提升，另一方面也需要時刻關(guān)注運營成本，尤其是廣告成本分布城市購買或閱讀時間常用APP慣用機型……廣告精準投放用戶數(shù)據(jù)分析控制運營成本某創(chuàng)業(yè)公司對現(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)客戶進行了瀏覽習慣調(diào)研，希望根據(jù)調(diào)研結(jié)果決定下一步廣告投放平臺。經(jīng)過問卷網(wǎng)站調(diào)研，自媒體團隊獲得了用戶的常用平臺數(shù)據(jù)（如圖）。請嘗試分析下一階段在哪幾個平臺進行廣告投放，效果會比較好。評估營銷方案營銷方案只是自媒體團隊根據(jù)以往經(jīng)驗而制定的工作規(guī)劃，但在制定一段時間后，需要通過數(shù)據(jù)進行評估。一方面，分析最終完成數(shù)據(jù)，可以反推方案中目標的可行性；另一方面，分析過程數(shù)據(jù)，可以及時發(fā)現(xiàn)方案制定后在執(zhí)行過程中遇到的問題，作為下次營銷方案制定的參考。評估營銷方案常用到的數(shù)據(jù)包括：目標達成率、最終銷售額、過程異常數(shù)據(jù)、失誤率等。不同渠道運營數(shù)據(jù)統(tǒng)計渠道推廣費用銷售數(shù)量單件推廣成本微博10057元124件81微信9900元255件39網(wǎng)站5000元10件500知乎專欄6083元101件60今日頭條3241元134件24自媒體數(shù)據(jù)來源微信朋友圈數(shù)據(jù)：點贊、互動留言微信公眾號數(shù)據(jù)：新增關(guān)注數(shù)、取消關(guān)注數(shù)、新增用戶來源、單篇圖文閱讀量、全部圖文閱讀量（如圖）、微信菜單點擊數(shù)等微博數(shù)據(jù)：閱讀數(shù)、主頁瀏覽量、視頻播放量、粉絲來源（如圖）、新增粉絲數(shù)、取消關(guān)注粉絲數(shù)等今日頭條數(shù)據(jù)：對雙標題效果（如圖）、內(nèi)容、推薦、閱讀、評論等數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分析微博用戶人群微信及公眾號發(fā)展歷程微信公眾平臺官號平臺媒體平臺2012/8/23微信于2011年1月21日推出公眾號數(shù)據(jù)分析圖文分析菜單分析公眾號數(shù)據(jù)分析意義了解用戶增長趨勢和用戶屬性特征，構(gòu)建粉絲群體畫像分析圖文閱讀量增長變化趨勢，了解粉絲內(nèi)容喜好，從而優(yōu)化內(nèi)容及找準推送時間；對用戶來源渠道和圖文消息傳播渠道分析，判斷粉絲來源途徑，了解核心用戶所在渠道，方便產(chǎn)品傳播造勢。幫助運營者更好地運營微信公眾號，發(fā)現(xiàn)問題，并提高各項運營數(shù)據(jù)。用戶數(shù)據(jù)從微信后臺中，運營者能了解到用戶增長模塊關(guān)鍵的4個指標，重點關(guān)注新增關(guān)注人數(shù)，以便準確判斷粉絲增長趨勢

新增用戶官方微信后臺能查詢到最近7天、15天、30天或任意選擇2個月內(nèi)的數(shù)據(jù)，運營者可以以周、半月、月為單位進行同比或環(huán)比的對比分析用戶屬性用戶屬性中可以看到性別、語言、省份、城市、終端、機型等數(shù)據(jù)，其中最有價值的是男女比例、城市分布、手機機型男女比例數(shù)據(jù)，能夠幫助運營者更好地調(diào)整發(fā)布內(nèi)容。如果賬號女性比例偏多，那么運營者的寫作風格可以更親切、可愛、調(diào)皮一些，讓更多女性粉絲喜歡用戶屬性粉絲付費能力參考活動舉辦參考內(nèi)容創(chuàng)作參考公眾號圖文數(shù)據(jù)分析送達人數(shù)圖文頁閱讀人數(shù)圖文頁閱讀次數(shù)分享轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)分享轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)微信收藏人數(shù)原文頁閱讀人數(shù)原文頁閱讀次數(shù)圖文消息群發(fā)時，能夠送達的人數(shù)。點擊圖文頁的人數(shù)，包括非粉絲；閱讀來源包括公眾號會話、朋友圈、好友轉(zhuǎn)發(fā)、歷史消息等。點擊圖文頁的次數(shù)，包括非粉絲的點擊量；閱讀來源包括公眾號會話、朋友圈、好友轉(zhuǎn)發(fā)、歷史消息等。轉(zhuǎn)發(fā)或分享到朋友、朋友圈、微博的用戶數(shù)，包括非粉絲。轉(zhuǎn)發(fā)或分享到朋友、朋友圈、微博的次數(shù)，包括非粉絲的點擊量收藏到微信的用戶數(shù)，包括非粉絲。點擊原文頁的人數(shù)，包括非粉絲。點擊原文頁的次數(shù)，包括非粉絲的點擊。單篇圖文打開單篇圖文，運營者能看到最近文章的閱讀數(shù)據(jù)的圖表，如圖

所示。需要注意的是，單篇圖文的數(shù)據(jù)范圍，僅統(tǒng)計了圖文發(fā)出后7天內(nèi)的累計數(shù)據(jù)。7天以外的數(shù)據(jù)，可以到首頁查到單篇圖文的整體數(shù)據(jù)通過表格，運營者僅能看到某篇文章在發(fā)布后一周的整體傳播情況，如想知道更多數(shù)據(jù)，單擊右側(cè)的概況和詳情可以獲得相關(guān)數(shù)據(jù)單篇圖文運營者任意單擊一篇文章的數(shù)據(jù)概況，就能看到這篇文章的閱讀來源，以及這篇圖文的整體閱讀趨勢，這兩個數(shù)據(jù)可以幫助運營者判斷自己的文章在什么渠道傳播效果最好，以及文章的傳播節(jié)奏如何。如果后續(xù)運營者需要擴大文章傳播效果，可以結(jié)合文章閱讀來源進行分析調(diào)查全部圖文第一種是按照時間維度，提供最近7天、最近15天、最近30天的閱讀來源分析及趨勢圖第二種是不同時段的趨勢對比分析，比如選擇圖文頁閱讀次數(shù)后，然后任意選擇7天、15天、30天，再單擊頁面右側(cè)的按“時間對比”，即可進行數(shù)據(jù)對比公眾號菜單數(shù)據(jù)分析菜單點擊次數(shù)：菜單被用戶點擊的次數(shù)。菜單點擊人數(shù)：點擊菜單的用戶數(shù)。人均點擊次數(shù)：菜單點擊次數(shù)/菜單點擊的去重用戶數(shù)。公眾號后臺數(shù)據(jù)缺陷只能進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的查看，很難進行關(guān)聯(lián)分析僅能查看自身公眾號數(shù)據(jù)，無法監(jiān)測到競品賬號或者行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀賬號數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源各平臺后臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具第三方分析：新榜數(shù)據(jù)、西瓜數(shù)據(jù)、孔明社會化媒體管理平臺、考拉自媒體助手等具注意數(shù)據(jù)合法安全性2021年8月20日，十三屆全國人大常委會第三十次會議表決通過《中華人民共和國個人信息保護法》。自2021年11月1日起施行。很多第三