电商数据分析指标都有哪些？又该如何进行分析？

时间：2023-03-15 22:18:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-15 22:18:01 来源：电子商务

1. 电商和传统零售的区别

1. 传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
2. 传统零售是小数据，电商是大数据。
3. 传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
4. 传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
5. 传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
6. 传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。

总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。

2. 电商数据分析需要的数据

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化，需要的基础数据一般有：

1. 营销数据：包括营销费用、覆盖用户数、到达用户数、打开或点击用户数，由此衍生出人均费用、营销到达率、打开率等指标。
2. 流量数据：包括浏览量（PV）、访客数（UV）、登陆时间、在线时长等数据。
3. 会员数据：包括会员姓名、出生日期、真实性别、网络性别（根据购物行为判断所得）、地址、手机号、微博号、微信号等基础数据，以及登陆记录、交易记录等行为数据。
4. 交易及服务数据：包括交易金额、交易数量、交易人数、交易商品、交易场所、交易时间、供应链服务等数据。
5. 行业数据：做电商，了解行业数据非常必要，如淘宝的数据魔方提供行业品牌的关键词搜索、店铺排名、销售、会员等数据查询。

3. 电商数据来源及分析工具

电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。

1. 百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2. 谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3. Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。
4. CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。

近来，还出现一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

4. 电商数据分析指标

4.1 流量数据

1. 浏览量（访问量），即PV（Page View），指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量，同一页面刷新一次也算一个访问。
2. 访客数，即UV（Unique Vistor），独立访客，一台电脑为一个独立访问人数。一般以天为单来统计24小时内的UV总数，一天之内重复访问只算一次。当然，现在一些平台支持自选时间段（1小时、一天、一周）为去重标准。访客又分为新访客和回访客。
3. 当前在线人数，指15分钟内在线的UV数。
4. 平均在线时长，指平均每个UV访问网页停留的时间长度。（补充，如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析。）
5. 停留时间：指用户打开网站最后一页时间点减去第一个页面的时间点，所以该指标不能完全等同于用户浏览时长。为什么会存在这样的情况，主要是由于目前技术限制而采用这样的近似替代关系。
6. 平均访问量（平均访问深度）：指用户每次浏览的页面数品平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。
7. 日均流量，有时候会用到日均UV和日均PV的概念，即平均每天的流量。
8. 跳出率，指只访问了一个页面就离开的访问次数除以该页面所有访问次数。分为首页跳出率、关键页面跳出率、具体产品页跳出率等。这些指标用来反应页面内容受欢迎的程度，跳出率越大，页面内容一般越需要调整。

4.2 转化指标

1. 转化率：指进行了相关动作的访问量占总访问量的比率。转化率是电商运营的核心指标，也是用来判断营销效果的指标。
2. 注册转化率：即注册用户数除以新访客总数，当我们的目标是积累会员总数时，这个指标就很重要了。
3. 客服转化率：咨询客服人员的用户数除以总访问数，这个类似于线下的试穿率。
4. 收藏转化率：即将产品添加收藏或者关注的用户数除以该产品的总访问数。每逢双十一等大型促销钱，用户都会大量收藏产品到自己账户以便促销时购买。
5. 添加转化率：即将产品添加到购物车的用户用户数除以该产品的总访问数，这个指标主要针对具体产品。
6. 成交转化率：即成交用户数除以总访问数，一般我们提到的转化率就是成交转化率。成交转化率还可以细分为全网转化率、类目转化率、品牌转化率、单品转化率、渠道转化率、事件转化率等。
7. 渠道转化率：从某渠道来的成交用户数除以该渠道来的总用户数，这个指标用来判断渠道质量。
8. 事件转化率：因某事件带来的成交用户数除以改事件带来的总用户数，有些事件可以跟踪到人，例如营销中的关键字投放，其他网站的广告投放等。

4.3 营运指标

1. 成交指标：成交金额、成交数量、成交用户数。
2. 订单指标：订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单。
3. 退货指标：退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率。
4. 效率指标：客单价、件单价、连带率（销售的件数 / 交易的次数）、动销率（有销量的商品数 / 在售商品数）。
5. 采购指标：采购金额、采购数量。
6. 库存指标：库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率。
7. 供应链指标：送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长、平均送货时间。

4.5 会员指标

1. 注册会员数：指曾经注册过的会员总数，其没有太大意义，所以可以用有效会员数概念，即在1年内有消费记录的会员数。
2. 活跃会员数：指在一定时间内有消费或者登陆行为的会员数，时间周期和产品购买频率有关，快消品一般会在周期上定义短些。
3. 活跃会员比率：即活跃会员占会员总数的比重。
4. 会员复购率：指在一段时间内产生二次及以上购买行为的会员数占总会员数的比率。
5. 平均购买次数：指某时期内每个会员平均购买的次数，订单总数除以购买用户数，最小值为1.
6. 会员回购率：指上一期活跃会员在下一期有购买行为的会员比率，回购率和流失率是相对概念。
7. 会员留存率：某时间节点的会员在某特定时间周期内登陆或消费果的会员比率。
8. 会员流失率：指一段时间内没有消费的会员占会员总数的比率。

4.6 财务指标

1. 新客成本：为了争取到新客户的点击、注册或购买，平均每个新客户消耗掉的营销费用就是新客成本。
2. 单人成本：即营销成本（营销费用+配合成本）除以访客数（UV），这个指标不去区分访客是否是新访客，是否注册，是否购买，也就是不考虑具体的转化情况。
3. 单笔订单成本：营销成本除以获取的订单数，不区分订单来源，以成交结果为导向。
4. 费销比：即费用比例，营销成本除以订单金额，其倒数就是ROI，即投入一元钱能带来的订单金额。
5. 物流相关的财务指标，包括仓储费占比，物流费占比等。

5. 关键指标

5.1 阶段不同，需求不同

1. 新电商：积累数据，找准营运方向比卖多少货、赚多少钱重要。这个阶段重点关注流量指标，包括访客数、访客来源、注册用户数、浏览量、浏览深度、产品的浏览量排行、产品的跳出率、顾客评价指数、转化率等。
2. 营运一段时间的电商：通过数据分析提高店铺销量就是首要任务。此阶段重点指标是流量和销售指标，包括访客数、浏览量、转化率、新增会员数、会员流失率、客单价、动销率、库存天数、ROI、销售额等。
3. 有规模的电商：利用数据分析提升营运水平就很关键。重点指标是访客数、浏览量、转化率、复购率、流失率、留存率、客单价、利润率、ROI、新客成本、库存天数、订单满足率、销售额等。

5.2 时间不同，侧重不同

数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主，以年为辅。

1. 每日追踪指标：包括访客数、浏览量、浏览深度、跳出率、转化率、件单价、连带率、重点产品的库存天数、订单执行率。这里面销售额被过程化了，销售额=访客数*购买转化率*件单价*连带率。
2. 周分析指标：大部分指标都可以每周进行分析，不过可以侧重在重点商品的分析和重点流量的分析上面。包括但不限于日均UV、日均PV、访问深度、复购率、TOP商品贡献率、TOP库存天数等。
3. 月绩效考核指标：绩效考核指标在于精不在于多，需要根据业务分工来差异化。店铺营运人员KPI指标包括访客数、转化率、访问深度、件单价、连带率5个指标；负责推广的人员KPI指标包括访客数、新增购买用户数、新客成本、跳出去、ROI；负责活动策划人员的KPI包括推广活动的点击率、转化率、活动商品销售比重、ROI；数据分析人员KPI指标包括报表准确率、报表及时率、需求满足率、报告数量、被投诉率等。

5.3 职位不同，视觉不同

执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。

6. 流量及会员数据分析

6.1 流量及转化的漏斗图分析

1. 无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2. 漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3. 漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

6.2 对比发现流量的质量

1. 流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2. 可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3. 图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
4. 四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
5. 散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。

6.3 电商销售额诊断

1. 电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2. 销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3. 通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。