电商运营的五大关键数据指标

一、建立日常运营的数据指标的重要性

量化公司日常运营健康状态的指标簇,相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”),通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上。所有的世界500强企业都有晴雨表体系,它有两方面作用:1)决策支持;2)考核业绩。

二、如何正确看待运营数据指标

在之前笔者关于讲解品牌的帖子,笔者曾多次这样比喻:通过数据指标判断一个网站是否健康就好比去医院体检,比如抽血化验,血小板总数丶白细胞总数丶红细胞压积容量丶淋巴细胞百分比丶粒细胞百分比等项目数据就类比于电商网站数据指标,通过指标就能判断网站是否运营良好,所以需要知道两类值:实际值和参考值。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一一对应起来。

三、常见的日常运营指标有哪些

常见的指标,其意义也非常明朗,限于篇幅不再赘述,以上指标主要针对PC端,移动端可以参考上表进行相应合理取舍得出指标。另外,部分数据指标行业并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,更体现了数据的共识性,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。

(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。

THE END
1.数据统计以及商城运营日志在电子商务中的重要性(转)xihong最近遇到了很多麻烦,其中之二就是标题中提到的数据统计和商城运营日志出了很大的问题。 第一个问题是,在之前的网站后台建设中忽略了数据统计的重要性,这倒不是说连个统计工具都没有使用,反而我们还特地定制了一个统计统计工具,并放在了自己的服务器上运行。但是问题出在:统计工具定制的功能不足,随着商城的发展,需https://www.cnblogs.com/xihong2014/p/4592176.html
2.简述电商基础数据指标的重要性及涵盖的几大核心数据指标概述风险来自你不知道自己正做些什么?https://www.55188.com/thread-27846489-1-1.html
3.如何做好电子商务数据分析首先,我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性,而是从各方对这一方面的动向来了解。 1、阿里巴巴 2011年5月25日,阿里巴巴宣布推出数据门户,并正式启用新域名data.china.alibaba.com,新推出的数据门户根据4500万 中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据http://www.360doc.com/content/14/0424/23/15993266_371857131.shtml
4.最全的免费电商数据查询平台?看这篇就好了——九数云BI本文九数云将介绍了电商大数据对于洞察消费趋势和开启商机的重要性,以及如何利用大数据分析来促进电商业务的发展。 在信息爆炸的时代,电商大数据逐渐成为了电商业务中不可缺少的一环。通过对海量数据的搜集、整理和分析,电商企业能够高效地洞察消费者的需求和行为,进而开启商机,实现更好的发展。本文将介绍电商数据的查询平台https://www.jiushuyun.com/hywz/9722.html
5.常见用户行为分析模型解析MySecretRainbow在科学的漏斗分析模型中,用户群体筛选和分组时,以实际转化事件——邮件营销来源的用户群体的属性为准,则大大增大了漏斗分析的科学性。 再一起看属性关联 在进行漏斗分析时,尤其电商行业的数据分析场景中,运营人员在定义“转化”时,会要求漏斗转化的前后步骤有相同的属性值。比如同一 ID(包括品类 ID、商品 ID)才能http://www.mysecretrainbow.com/blog/12611.html
6.智海创讯观向数据电商价格监测电商分析平台线上渠道监控监控国内外主流电商平台,以及多种新零售渠道的各种公开数据,实现品牌企业对于各种线上渠道的价格、活动、预售等统一监控和管理。 体验DEMO 渠道秩序管理 定制化数据采集 了解详情 随着信息化的不断变革,数据的重要性尤为突出,客户需求更加多元化和个性化,根据客户的需求对特定的网站平台、短视频、社交媒体、广告及http://www.zhihaitech.cn/
7.用Elasticsearch构建电商搜索平台一个中等的电商平台,每天都要一个中等的电商平台,每天都要产生百万条原始数据,上亿条用户行为数据。一般来说,电商数据一般有3种主要类型的数据系统: 关系型数据库,大多数互联网公司会选用mysql作为关数据库的主选,用于存储商品,用户信息等数据。 关系型数据库对于事务性非常高的OLTP操作(比如订单,结算等)支持良好。 https://juejin.cn/post/6844903650867986439