电商公司的数据指标体系如何建立？

企业建立的数据分析系统通常细分为具体的可执行部分，可以根据设定的指标的异常变化立即执行相应的计划，以确保企业的正常运行。本文重点介绍了电子商务公司数据指标系统的建立，原因1。用户数据相对完整和复杂。2.业务相对成熟。3.数据指标系统的建立相对具有代表性。第一部分关注方法论，第二部分关注模块内容介绍，第三部分关注数据指标系统。为什么要先介绍以下方法论？无论是电子商务、游戏公司、搜索引擎还是微博运营，本质上都是用户。他们都在研究用户的行为特征和平台运营。如果他们掌握了基本的方法论，他们就不会赢。1.构建数据指标系统的前提是神马？首先要知道你在做什么！保险业的数据分析指标体系肯定不同于零售业的指标体系，包括交易支付和用户流量。因此，了解业务形式是首要任务。大到方向，小到细节。走出step1，先和操作过的童鞋聊聊。看看他们关心什么，他们对业务的理解是什么。他们通常看什么指标。如果今年运营KPI每天活跃7000万，你拼命分析交易量增加，那就没有意义了。step2看看不同层次的人对这项业务的理解。对于建立不同的数据系统，高管和运营童鞋会有不同的维度和思维维度。了解不同的思维维度和声音具有重要意义。step3了解用户的声音，用户的声音往往是对产品和平台最真实的反馈，这需要数据指标系统来量化。2.电子商务数据分析指标系统列出了电子商务企业数据分析系统的大部分维度，这里的数据分析系统只是一个一般的、框架的，这里更成熟、常见的指标，更需要根据自己的情况进行细化和改进，为企业制定更有意义的指标。a.网站运营指标运营中非常重要的关键词是：流量！网站流量指标主要从网站优化、网站易用性、网站流量质量、客户购买行为等方面考虑。目前，流量指标通常有两种数据源，一种是通过网站日志数据库处理，另一种是通过网站页面插入JS代码（两种收集日志的数据更长、更短。大型企业将拥有共同分析和建模的日志数据仓库。大多数企业仍然使用GA进行网站监控和分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，如我们常见的PV、UV、Visits、新访客人数、新访客比例等属于流量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时间、PV/UV属于流量质量指标，针对具体目标，涉及的转换次数和转换率属于流量转换指标，例如，用户下单次数、购物车次数、成功支付次数和相应的转化率等。二是产品类别！二是产品类别！商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运行水平，与销售指标和供应链指标密切相关。例如，商品类别结构的比例、各类别的销售比例、各类别的SKU集中度和相应的库存周转率等，不同产品类别的比例可细分为大型商品类别的比例、不同大小、颜色、型号等具体商品的比例。b.业务环境指标业务环境指标更多的是对市场和外部环境的反馈，如市场份额和市场增长率。这些数据通常通过第三方数据公司的研究完成。c.销售指标销售指标是用户在订单链接中的整个过程。如果订单量高，订单成功率低，中间支付环节是否存在问题。如果订单量很低，流量很高，产品类别和单价是否存在问题。总之，赚钱可以给业务带来增长。网站销售业绩指标侧重于网站订单的转化率，而订单销售指标侧重于具体的毛利率、订单效率、重复购买率、退换货率。当然，有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等.这方面的营销活动指标更多的是配合运营，专题活动的专题分析，通过不同的营销活动给用户留下深刻印象，比如双十一，双十二、黑色星期五，这些典型的成功案例成为全国狂欢购物节的具体效果。特别是，我们必须结合营销活动的具体内容进行分析。例如，我们以前遇到过一种情况。我们没有做任何营销活动，但有一天游戏充值的流量突然飙升。经过长时间的检查，我们知道原因是腾讯从事游戏币充值活动，这属于场外活动的影响。e.建立客户价值指标CRM(客户关系管理)：CRM建立的主要原因是帮助我们了解客户，所以客户信息越详细，越准确越好。e.建立客户价值指标CRM(客户关系管理)：CRM建立的主要原因是帮助我们了解客户，客户信息越详细，越准确越好。CRM建立后，客户管理将方便、系统、流程化。构建客户综合价值模型：我们可以通过客户综合价值模型来评估和选择我们最想要保留的客户。客户价值评估模型的构建从客户当前贡献、客户未来贡献、客户信用、客户忠诚度、客户成长潜力五个方面综合衡量了客户的表现。利用客户生命周期模型来增加收入：通过决策树算法，我们可以调整适合我们的客户生命周期，最终制定不同生命周期的营销策略。我们可以通过划分生命周期来解决基本客户细分的问题。特别是在做用户会员系统的过程中，要建立会员健康监测，培养用户沉淀的意义。什么意思？如果你只是通过红包、促销和折扣一次又一次地吸引用户，如果产品不是很有竞争力，很少有用户能在每次活动结束后沉淀下来，这样的成本也很高。腾讯QQ开发的用户等级、会员特权等权益是培养用户不断升级和花钱的新途径。虽然听起来不是很好，但腾讯的会员制在这方面确实看得很远。现在微信没有会员等级制度，相信腾讯以后也会推出这项业务。3.数据指标系统的第一个注意点是：用户路径！如果您的用户路径混乱，您如何分析问题在哪里？第二个注意事项：谁是目标客户！如果你建立了一个完整的数据指标系统，甚至不知道你的目标客户是谁，那么平台就很难做到。第三点：实时性和完整性！会员是运营的重中之重，每天都要看！第四点：变化！会员也在不断变化，所以指标体系也需要跟进。以前的用户喜欢电视购物，现在喜欢网上购物，关注的指标自然不一样。以前会员追求大众化，现在追求个性，所以买的产品会不一样。所有这些都需要了解人性和潮流。做数据指标系统，也是量化人性的猜测！

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