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  • 常见数据指标

    2019-06-05 16:11:22
    这里写自定义目录标题数据指标什么是数据指标数据指标的类型 本文为作者的学习笔记,知识来源于课程和书籍。 本人无意侵犯著作权和知识版权。 数据指标 什么是数据指标? 对当前业务有参考价值的统计数据。 通过...

    本文为作者的学习笔记,知识来源于课程和书籍。

    数据指标

    什么是数据指标?

    对当前业务有参考价值的统计数据。
    通过对于数据进行分析,可以给业务带来价值和突破的指标。

    数据指标的类型

    数据指标的类型来源于业务需求,业务需求常用下面的一句话来概述:
    谁,做了什么事,结果如何。
    通过上面的一句话,可以将数据指标分为三大类:

    • 用户数据:用户相关的数据,如DAU/MAU、新增用户、留存率、渠道来源等。
    • 行为数据:用户使用产品产生的一些动作相关的数据,如PV、UV、访问深度、转化率、访问时长、弹出率等。
    • 业务数据:实际产生的代表业务价值的数据,如 GMV、ARPU/ARPPU、付费人数、付费转化率、付费频次、付费转化时间等。

    引用:
    三节课:数据分析实战课程

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  • 我喜欢看一堆数据指标、可视化图表,然后依赖已有的数据曲线图妄自猜测,最终形成预判。其操作过程毫无技巧,预判结果如同赌博,并无过人的准率。 原来我只知其一不知其二,数据本身的价值有限,并无法直接使用,有...

    -1-

    我是一个比较奇怪的人,崇拜数据说话自认为十分理性,然而现实却是非常感性。

    我喜欢看一堆数据指标、可视化图表,然后依赖已有的数据曲线图妄自猜测,最终形成预判。其操作过程毫无技巧,预判结果如同赌博,并无过人的准率。

    原来我只知其一不知其二,数据本身的价值有限,并无法直接使用,有目的、有方法的对散乱的数据进拆分、排序、关联后产生的数据指标才有更多的价值。

    数据驱动是有道理的,只是数据很重要,而思维却优于数据。

    要完成数据的拆分、排序、关联的分析,首先要对数据指标有所理解。数据指标在一定程度上可以反应产品的销售市场、用户体验、发展方向等,从而改进产品设计。

    如同支出成本、用户活跃度、产品转化率等,这些指标往往能够体现出业务发展的关键要素,因此对产品规划十分重要。

    -2-

    那么,什么样的数据指标是值得我们去关注的?

    在《精益数据分析》一书中,作者阿利斯泰尔·克罗尔提提出有关好指标的四个准则:

    好的数据指标是可比较的,数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现,则可以更好的洞察产品的走向。

    好的数据指标是简单易懂的,如果人们不能容易记住或讨论某个指标,那么通过改变它来改变公司的作为将会十分困难。

    好的数据指标是一个比率,因为比率的可操作性强、天生比较性指标、适用于比较各种因素间的相生和相克。

    好的数据指标会改变行为,这是最重要的评判标准,因为指标的变化体现目标与现实的实际距离差,根据数据确定一条做与不做的准绳,对于规范企业行为大有裨益。

    -3-

    阿利斯泰尔·克罗尔关于准则的抽象对于理解数据指标很有帮助,很受启发。

    只是「好的数据指标是简单易懂的」的这个说辞过于笼统,再简单的专业知识也存在一定的认知偏差,什么是简单并不易于定义,所以我不大认同。

    而阿利斯泰尔·克罗尔强调「好的数据指标是会改变行为」是最重要的评判标准,这点我却是格外的同意。

    在我看来,数据指标是数据与行为改变的过程产物。脱离目的来谈论数据指标,只会越扯越迷糊,因为数据指标非常多,而且每一项都可以谈得十分高大上,但如同开会没有结果一样,瞎折腾。

    好比媒体文章在谈论数据时,时常罗列出一堆的产品市场占有率、出货量比率、市场规模、企业营收增长率等等,非常精美。只是大而不实,媒体罗列的指标其观赏性远大于指示性,所以对于实际的行动影响甚微。

    一旦不注意原始数据的来源与范围,还存在被误导的可能性,所以用于饭后茶余闲聊倒是不错,高谈阔论津津有味。

    而准则中的「可比较」与「一个比率」均源于「会改变行为」。

    因为想要改变行为,所以我们要对比数据,从而对时间、距离、成本、用户等多维度有更深入的理解。为了方便数据对比我们需要从数据中抽象出可做对比的相同指标,故而数据指标需要可比较。

    而对比往往生成了一个比率,因为比率能很方便的反应出产品的成长或衰退是否出现异常情况,所以指标极有可能是一个比率。

    反过来说数据指标的「可比较」与「一个比率」均是为了改变行为。

    由此说来,谈及数据指标始终不可脱离其目的。在我理解过来,好的数据指标是会改变行为的,所以它需要可比较,因此,更多时候它会是一个比率。

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  • 【数据分析】数据指标

    千次阅读 2018-10-30 18:12:36
    什么是好的数据指标? 找出正确的数据指标的五点方法 1、定性指标与量化指标 2、虚荣指标与可付诸行动的指标 3、探索性指标与报告性指标 4、先见性指标与后见性指标 5、相关性指标与因果性指标 市场细分、...

    目录

    什么是好的数据指标?

    找出正确的数据指标的五点方法

    1、定性指标与量化指标

    2、虚荣指标与可付诸行动的指标

    3、探索性指标与报告性指标

    4、先见性指标与后见性指标

    5、相关性指标与因果性指标

    市场细分、同期群分析、AB测试和多变量分析

    市场细分

    同期群分析

    AB和多变量测试

    数据分析周期

    数据科学家的思维方式(模式),10条创业者需要避免的数据圈套:

    数据分析框架

    海盗指标

    埃里克.莱斯的增长引擎

    黏着式增长引擎

    病毒式增长引擎

    付费式增长引擎

    阿什.莫瑞亚的精益创业画布

    肖恩·埃利斯的创业增长金字塔

    长漏斗

    精益数据分析阶段和关隘模型

    第一关键指标的约束力

     

    什么是好的数据指标?

    •     好的数据指标能带来你所期望的变化
    •     好的数据指标是比较性的
    •     好的数据指标是简单易懂的
    •     好的数据指标是一个比率
    1.         比率的可操作性强,是行动的向导
    2.         比率是天生的比较性指标
    3.         比率还适用于比较各种因素间的相生和相克(正相关和负相关)
    •     好的数据指标会改变行为
    1.         将日销售额之类的“会计”指标纳入财务报表,有助于进行更准确的财务预测
    2.         “试验”指标,如一个测试的结果,其作用在于帮助你优化产品、定价以及市场定位

     

    学会根据数据确定一条做与不做的准绳,对规范你的创业行为大有裨益。
    一个好的数据指标之所以能改变商业行为,是因为它与你的目标是一致的:保留用户,鼓励口碑传播,有效获取新用户,或者创造营收

    由错误数据指标引导的钠售团队也会犯同样的错误
    数据指标之间耦合现象也值得注意(转化率、病毒系传播系数、病毒传播周期)

     

     

    找出正确的数据指标的五点方法

    1、定性指标与量化指标

    定性指标:

    •         通常是非结构化的、经验性的揭不性的难以归类的;
    •         定性数据:杂乱的、主观的、不精确的,极难量化
    •         吸纳主观因素

    量化指标:

    •         则涉及很多数伯和统计数据,提供可靠的量化结果,但缺乏直观的洞察
    •         定量数据:那此我们跟踪和衡量的数字,比如休育比赛的比分和电影的评分
    •         量化数据使用方便,具有科学性,易于归类、外推和置入电子表格
    •         排斥主观因素

     

    2、虚荣指标与可付诸行动的指标

    虚荣指标:

    •         看上去很美,让你感觉良好,却不能为你的公司带来丝毫改变相反
    •         如果你有一个数据,却不知如何根据它采取行动,该数据就仅仅是一个虚荣指标。它毫无意义,唯一的作用是让人自我膨胀。

    可付诸行动的指标:

    •         可以帮你遴选出一个行动方案,从而指导你的商业行为
    •         真正应该关注的指标,即可付诸行动的指标,是“活跃用户占总用户数的百分比”(活跃用户占比)这个指标揭示了产品的用户参与度,当产品作出调整时,这个指标也会相应地变化。如果调整的思路是正确的,这个占比就应该上升。这就意味着,它可以指导你试验、学习和迭代。


    如果你并不明白哪个指标能够改变企业的行为,那你压根就不是在用数据驱动决策,而只是在数据的流沙里挣扎。
            
    另一个值得关注的指标是“单位时间内新用户的数量”(或“新用户增速”),它对比较不同营销手段的优劣往往很有帮助。

     

    8个需要提防的虚荣数据指标(模式)

    1. 点击量。
    2. 页面浏览量(PⅤ值)
    3. 访问量
    4. 独立访客数
    5. 粉丝/好友/赞的数量。
    6. 网站停留时间( time on site)/浏览页数( number of pages)。
    7. 收集到的用户邮件地址数量。
    8. 下载量。

     

    3、探索性指标与报告性指标

    探索性指标是推测性的,提供原本不为所知的洞见,帮助你在商业竟争中取得先手优势打告性指标则让你时刻对公司的日常运营、管理性活动保持信息通畅、步调一致
    我们知道我们不知道的”意味着某种度量行为,用于核算、衡量试验的结果
    “我们不知道我们不知道的”与创业的关系最紧密;它意味着在一系列探索之后,我们得到了一个能撼动市场的新产品。

    数据分析在唐纳德理论的四个象限中都有重要的应用:

    1. 检验我们手头上的事实和假设(如打开率或转化率),以确保我们不是在自欺欺人,我们的商业计划是切实可行的
    2. 验证我们的直觉,把假设变成证据;
    3. 为业务预测表、瀑布式开发流程图和董事会议提供数据;
    4. 帮助我们发现黄金机遇,大展宏图

     

     

    4、先见性指标与后见性指标

    先见性指标用于预言未来后见性指标则用于解释过去

    相比之下,我们更喜欢先见性指标,因为你在得知数据后尚有时问去应对-—术雨绸缪,有备尤患
    先见性指标(或称先见性指示剂)可用于预测未来,销售漏斗。
    后见性指标能提示问题的存在,用户流失。

     

    5、相关性指标与因果性指标

    如果两个指标总是一同变化,则说明它们是相关的;如果其中一个指标可以导致另一个指标的变化,则它们之间具有因果关系。

    如果你发现你能控制的事(比如播放什么样的广告)和你希望发生的事(比如营收)之间存在因果关系,那么恭喜你,你已拥有了改变未来的能力
    发现相关性可以帮助你预测未来,而发现因果关系意味着你可以改变未来
    证明一个因果关系:找到一个相关性,进行控制变量试验并测量因变量的变化。
    有时,你只能找到一些相关性,但你永不停止寻找因果性

     

    市场细分、同期群分析、AB测试和多变量分析

    测试是精益数据分析的灵魂,测试就是通过市场细分、同期群分析或AB测试来比较两个样本的不同。

    市场细分

    细分市场就是一群拥有某种共同特征的人。

    同期群分析

    同期群分析比较的是相似群体随时间的变化。
    产品会随着你的开发和测试而不断迭代,这就导致在产品发布第一周就加入的用户和后来才加入的用户有着不同的体验。
    每一组用户构成一个同期群,参与整个试验过程。通过比较不同的同期群,你可以获知:从总体上看,关键指标的表现是否越来越好了。
    同期群的概念还可以表现为,根据用户的体验划分数据。
    同期群分析为我们提供了一个更加清晰的视角。
    同期群分析使你能够观察处于生命周期不同阶段客户的行为模式,而非忽略个体的自然生命周期,对所有客户一刀切。同期群分析适用于营收、客户流失率、口碑的病毒式传播、客户支持成本等任何你关注的数据指标。

     

    AB和多变量测试

    纵向研究指比较不同群体的同期群试验,数据是沿着客户群体的自然生命周期收集
    横向研究指在同一时间段对不同被试群体提供不同的体验。

    AB测试看似简单易行,实则有一个软肋。只有用户流量巨大的大型网站(如微软必应、谷歌)能对单一的因素(如链接颜色、网页速度)进行测试并迅速得到答案。

    4种划分用户并进行分析或测试的方法:

     

    数据分析周期

     

    数据科学家的思维方式(模式),10条创业者需要避免的数据圈套:

    1. 假设数据没有噪声。
    2. 忘记归一化。
    3. 排除异常点
    4. 包括异常点
    5. 忽视季节性
    6. 抛开基数侈谈增长
    7. 数据呕吐
    8. 谎报军情的指标
    9. “不是在这儿收集的”综合征。
    10. 关注噪音。

     

    数据分析框架

    海盗指标

    创业公司最需要关注的指标分为五大类:获取用户( Acquisition)、提高活跃度( Activation)、提高留存率( Retention)、获取营收( Revenue)和自传播( Referral),简称 HARRI
    这五个指标并不一定遵循严格的先后顺序。

     

    埃里克.莱斯的增长引擎

    黏着式增长引擎

    黏着式增长引擎的重点是让用户成为回头客,并且持续使用你的产品
    用户参与度是预测产品成功的最佳指示剂之一
    衡量黏性最重要的KPI就是客户留存率。
    流失率和使用频率也是非常重要的指标。

     

    病毒式增长引擎

    病毒式传播归根结底就是一件事情:让声名传播出去
    病毒式传播之所以吸引人,在于它的指数性本质
    关键指标是病毒式传播系数,即每个用户所带来的新用户数。
    需要考虑流失率对整体病毒因子的影响。病毒因子越大,增长也就越迅速。
    衡量哪些用户行为形成了一个病毒传播周期(循环)

     

    付费式增长引擎

    赚钱是识别一个商业模式是否可持续的终极指标。
    赚钱并不是一种驱动增长的引擎
    客户终生价值(CV)和客户获取成本(CAC)
    客户盈亏平衡时间,也就是你收回获取一位客户的成本所需的时间。

     

    阿什.莫瑞亚的精益创业画布

     

    肖恩·埃利斯的创业增长金字塔

    肖恩·埃利斯是一位著名的企业家、市场营销家。他创造了增长黑客这个词语
    创业增长金字塔着眼于创业公司在找到产品与市场契合点之后该如何增长

     

    长漏斗

    客户可能会在试探性地访问几次后才决定购买。
    “长漏斗”它是一种分析方法,能够帮你理解你最初是如何获得客户的注意力的,以及客户从最初得知该网站到发生你所期望的行为的全过程

     

    精益数据分析阶段和关隘模型

    许多优秀的框架来帮你审视创业:

    1. 其中一些(如海盗指标和长漏斗框架)侧重于获取和转化用户的行为;
    2. 其中一些(如海盗指标和长漏斗框架)侧重于获取和转化用户的行为;
    3. 还有一些(如精益创业画布框架)帮助你厘清商业模式及其组成部分,让你可以细致地分析创业的这些成分。

     

    第一关键指标的约束力

    第一关键指标,就是一个在当前阶段高于一切、需要你集中全部注意力的数字。
    同时跟踪很多指标很了不起,却也是让你失去专注度的不归路。

    使用第一关键指标的四大理由:

    1. 它回答了现阶段最重要的问题。
    2. 它促使你得出初始(区别创业成败的)基线并建立清晰的目标。
    3. 它关注的是整个公司层面的健康。
    4. 它鼓励一种实验文化。
       

     

    参考:《精益数据分析》

     

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  • 根据资料总结,电商行业的数据指标可划分为: ①总体运营指标 ②网站流量指标 ③销售转化指标 ④客户价值指标 ⑤市场营销活动指标 ⑦风控类指标 ⑧市场竞争指标 1. 总体运营指标 电商总体运营整体...

    电商及零售行业核心三要素的是人、货、场

     

    电商数据分析中的核心公式是流量*转化率*客单价,以商品为核心,组成了供应商→经营主体(一般为店铺)→客户的业务链条,以包含市场竞争在内的业务框架为基础,根据不同的业务目的进行数据分析。

     

    根据资料总结,电商行业的数据指标可划分为:

    ①总体运营指标

    ②网站流量指标

    ③销售转化指标

    ④客户价值指标

    ⑤市场营销活动指标

    ⑦风控类指标

    ⑧市场竞争指标

     

    1. 总体运营指标

     

    电商总体运营整体指标主要面向的人群:电商运营的高层。通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。主要包含4个指标:

    1.1 流量类指标

    ①独立访客数(UV):指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,通过用户浏览器cookie标记用户,在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。

    ②页面访问数(PV):即页面浏览量,用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。

    ③人均页面访问数:即页面访问数(PV)/独立访客数(UV),该指标反映的是网站访问粘性。

     

    1.2 订单产生效率指标

    ①总订单数量:即访客完成网上下单的订单数之和。

    ②访问到下单转化率:即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。

     

    1.3 总体销售业绩指标

    ①网站成交额(GMV):电商成交金额,即只要用户下单,生成订单号无论这个订单最终是否成交,便可以计算在GMV里面,包含付款和未付款的部分。

    ②销售金额:销售金额是货品出售的金额总额,一般只指实际成交金额。

    ③客单价:即订单金额与订单数量的比值。

     

    1.4 整体指标

    ①销售毛利:是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

    ②毛利率:是衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。
     

     

     2. 网站流量指标

     

     

     

     

    2.1 流量规模类指标

    ①独立访客数(UV)

    ②页面访问数(PV)

     

    2.2 流量成本类指标

    单位访客获取成本:指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。

     

    2.3 流量质量类指标

    ①跳出率(Bounce Rate):也被称为蹦失率,为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页作为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。

    ②页面访问时长:指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。

    ③人均页面浏览量:是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

     

    2.4 会员类指标

    ①注册会员数:指一定统计周期内的注册会员数量。

    ②活跃会员数:指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。

    ③活跃会员率:即活跃会员占注册会员总数的比重。

    ③会员复购率:指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。

    ④会员平均购买次数:指在统计周期内每个会员平均购买的次数,即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。

    ⑤会员回购率:指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。

    ⑥会员留存率:会员在某段时间内开始访问你的网站,经过一段时间后,仍然会继续访问你的网站就被认作是留存,这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率,这种留存的计算方法是按照活跃来计算,另外一种计算留存的方法是按消费来计算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率,当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。


    3. 销售转化指标

     

     

    3.1 购物车类指标

    ①基础类指标:包括一定统计周期内加入购物车次数、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。

    ②转化类指标:主要是购物车支付转化率,即一定周期内加入购物车商品支付买家数与加入购物车购买家数的比值。

     

    3.2 下单类指标

    ①基础类指标:包括一定统计周期内的下单笔数、下单金额以及下单买家数。

    ②转化类指标:主要是浏览下单转化率,即下单买家数与网站访客数(UV)的比值。

     

    3.3 支付类指标

    ①基础类指标:包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。

    ②转化类指标:包括浏览-支付买家转化率(支付买家数/网站访客数UV)、下单-支付金额转化率(支付金额/下单金额)、下单-支付买家数转化率(支付买家数/下单买家数)和下单-支付时长(下单时间到支付时间的差值)。
     

    3.4 交易类指标

    ①成功类统计指标:包括一定统计周期内交易成功订单数、交易成功金额、交易成功买家数、交易成功商品数。

    ②失败类统计指标:包括一定统计周期内交易失败订单数、交易失败金额、交易失败买家数、交易失败商品数。

    ③退款统计类指标:包括退款总订单量、退款金额、退款率。

     

    4. 客户价值指标

     

     

    4.1 客户指标

    ①累计购买客户数

    ②客单价:客单价,是指每一个客户平均购买商品的金额,也即是平均交易金额,即成交金额与成交用户数的比值,可以理解成是一张小票上的成交金额。(客单件,是指每一个客户平均购买商品的数量,可以理解成是一张小票上的成交件数。)

     

    4.2 新客户指标

    ①新客户数量

    ②新客户获取成本

    ③新客户客单价:新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系,还与电商店铺活动以及关联销售有关。

     

    4.3 老客户指标

    ①消费频率(F):消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数。

    ②最近一次购买时间(R):最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远。

    ③消费金额(M):客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。(RFM模型)消费频率越高,最近一次购买时间离现在越近,消费金额越高的客户越有价值。

    ④重复购买率:指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数,重复购买率越多,则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高,反之则越低。重复购买率可以按两种口径来统计:第一种,从客户数角度,重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比,如在一个月内,有100个客户成交,其中有20个是购买两次及以上,则重复购买率为20%;第二种,按交易计算,即重复购买交易次数与总交易次数的比值,如某月内,一共产生了100笔交易,其中有20个人有了二次购买,这20人中的10个人又有了三次购买,则重复购买次数为30次,重复购买率为30%。

     

    5. 商品类指标

     

     

    5.1 产品总数指标

    ①SKU数:SKU(Stock Keeping Unit)是物理上不可分割的最小存货单位。一款商品多色,则是有多个SKU(如不同颜色、不同配置的iPhone11)。分析客户和市场,通常用sku更多

    ②SPU数:SPU即Standard Product Unit(标准化产品单元),SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU(如iPhone11,是一个独立的SPU)。统计销售数据通常用到的是spu

    ③在线SPU数:在线商品的SPU数

     

    5.2 产品优势性指标

    独家产品收入比重:独家产品的收入占比,即独家销售的产品收入占总销售收入的比例。

     

    5.3 品牌存量指标

    ①品牌数:指商品的品牌总数量。

    ②在线品牌数:指在线商品的品牌总数量。

     

    5.4 上架指标

    上架商品SKU数上架商品SPU数上架在线SPU数上架商品数上架在线商品数

     

    5.5 首发

    包括首次上架商品数首次上架在线商品数
     

     

     6. 市场营销活动指标

     

    6.1 市场营销活动指标

    包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、活动下单转化率以及投资回报率(ROI)

    其中,下单转化率是指活动期间,某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。

    投资回报率(ROI)是指,某一活动期间,产生的交易金额与活动投放成本金额的比值。

     

    6.2 广告投放指标

    包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率

    其中,下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。

    投资回报率(ROI)是指,某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值。


    7. 风控类指标

     

     

    7.1 买家评价指标
    包括买家评价数,买家评价卖家数、买家评价上传图片数、买家评价率、买家好评率以及买家差评率

    买家评价率是指某段时间参与评价的买家与该时间段买家数量的比值,是反映用户对评价的参与度,电商网站目前都在积极引导用户评价,以作为其他买家购物时候的参考。

    买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。

    买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。买家差评率,是非常值得关注的指标,需要监控起来,一旦发现买家差评率在加速上升,一定要提高警惕,分析引起差评率上升的原因,及时改进。

     

    7.2 买家投诉类指标

    包括发起投诉(或申诉),撤销投诉(或申诉),投诉率(买家投诉人数占买家数量的比例)等。

    投诉量和投诉率都需要及时监控,以发现问题,及时优化。


    8. 市场竞争指标

     

    8.1 市场份额相关指标

    ①市场占有率:指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重;

    ②市场扩大率指:购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比;

    ③用户份额:指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例。

     

    8.2 网站排名

    ①交易额排名:指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名;

    ②流量排名:指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名。
     

     

    注:参考资料来源于网络,仅供学习分享使用。学习笔记总结将继续更新,如有错误还请指出,谢谢!

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