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  • 前言建立数据指标体系第一步:建立数据指标体系第二步:建立数据指标体系第三步:(一)基础指标(二)统计指标(三)应用指标 前言 几乎每一个数据岗的岗位要求都会涉及这样一句话:“负责建立和优化部门的数据...

    前言

    • 几乎每一个数据岗的岗位要求都会涉及这样一句话:“负责建立和优化部门的数据指标体系”。事实上目前大多的数据岗主要工作都是不断完善与优化数据指标体系,而对“ 分析 ”层面的工作是比较少的,即使岗位叫做“ 数据分析师 ”。一个优秀的数据指标体系,不仅能让你快速解决数据需求,洞察出可能会被忽略的价值数据,还能反映出你目前最需解决的业务问题。

    建立数据指标体系第一步:

    • 寻找业务的最主要的目的
    • 实际上数据分析的目的就是:借助数据推动公司业务发展。而针对不同业务,最主要的目的会有所不同。最快速找到最主要的目的方法,与你同事,领导沟通,留意高频词汇,在根据自身对业务的理解去总结简短的一句话即可。我觉得,明确了最主要的目的,才能使自己在做分析的道路上不会走偏,给的建议更加容易落地。以我所在的部门为例,业务的最主要的目的:推动筹建房源尽快上线。

    建立数据指标体系第二步:

    • 思维导图画业务流程;建立数据指标体系,不是盲目的去收集“数据需求”,然后把数据需求的指标都添加上去。而是从业务入手,了解整个业务的流程,考虑每一个流程所需要用的的指标,全面的囊括用户相关数据,防止遗漏
    • 以实际工作经验为例,业务流程是这样子的(一般以时间顺序):
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    建立数据指标体系第三步:

    • 根据业务流程构建数据指标体系;一般把数据指标体系分为以下三大层面:

    (一)基础指标

    • 这是每一个流程里所需要的数据,是一些基础的维度;推荐用5W2H的方法去建立这一层的指标,基础指标越多越好;就拿“开发把房源交给区域筹建管理”为例,会考虑:
      • (1)"这个业务流程做了些什么?”
        • 答:部门拿到房源的第一步,所需的数据是房源编号
      • (2)“这个业务流程做的时间是?”
        • 答:以拿到房源的时间为准,所需的数据是交房时间
      • (3)“这个业务流程有哪些人接触?”
        • 答:所需的数据是开发名称与筹建管理名称
      • (4)“这个业务流程在哪里发生”
        • 答:所需的数据是房源地址
    • 就是问这个业务流程的"WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO+HOW+HOW MUCH"。然后考虑里头会涉及的数据有哪些,并写下来

    (二)统计指标

    • 统计指标简单的说是基础指标通过计算或条件筛选得出的,这里就需要去收集各部门,各领导对你们部门的数据需求,与你自身常用的数据需求。这层面指标一般会用在日报、周报、月报上,且BI的dashboard都可能用到。而这层面指标并非越多越好,把常用的列出来就行。这层面指标应该建立“数据比例指标”为主,目的是“解决数据需求与更直观的观察数据情况。”
    • 继续以上述工作为例:
    • 开发部门会想知道他们开发人员到底谁比较能干?
      • 那就建立“各地区开发房源占比”,“各开发房源数”,“同比增长房源数”等数据指标去衡量它。
    • 老板想知道筹建中哪里花费最多?
      • 那把成本划分为“设计费”,“采购费”,“装修费”。然后建立“各地区设计费用、采购费用、装修费用占比”,“同比增长设计费、采购费、装修费金额”等指标去衡量它。(更多指标建立见下表)

    (三)应用指标

    • 这层面指标要紧贴“业务最主要的目的”,作用是看到这层面指标就要立刻反映出解决方法,可以说是一个监控指标。
    • 还是以上述实际工作为例
      • 部门的最终目的是“推动筹建房源尽快上线”,这里已经把这业务流程划分好了。(第二步所做的事)根据自身对业务的理解,若“没有按照规定的时间筹建好的主要原因”。肯定是业务流程中的其中一个没做好,停顿在那了。由于我是以时间顺序去建立业务流程的,所以哪个业务流程没做好,也可以理解为这个业务流程没按规定的时间做完,逾期了。所以我建立了:“延迟交房时间率”,“设计方案逾期率”,“确认采购预算逾期率”,“装修逾期率”,“布置房源逾期率”,“摄影师拍照逾期率”等多个逾期指标,看一眼就能知道在筹建哪一块出了问题,现在最需要解决哪一块问题。
      • 到这,一个较全面的数据指标体系就建立好了,当然,数据指标体系是一个不断更新的东西,本文的数据指标体系仅提供一个参考,也在不断完善数据指标体系的道路上,多看书与技术文,多总结,多实战才是王道!最后附上数据指标体系思维导图,与我用finebi制作的Dashboard。
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    与BI的Dashboard:
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  • 这是彭文华的第171篇原创讲真,构建指标体系,我是专业的!这两年指标体系火起来了,在早些时候互联网行业还没这么喜欢指标体系呢。那时候只有统计系统才用这个东西,比如各种统计年鉴里,随便翻开一...

    这是彭文华的第171篇原创

    讲真,构建指标体系,我是专业的!这两年指标体系火起来了,在早些时候互联网行业还没这么喜欢指标体系呢。那时候只有统计系统才用这个东西,比如各种统计年鉴里,随便翻开一页都是指标。

    而国家统计局的统计调查项目就是我之前公司的主要业务,我也参与建设过多个“金宏”项目,都是以指标体系为基准的。今天就给大家简单介绍一下,以后大家面对指标体系就容易多了。

    什么是指标体系?

    指标大家都知道,就是用来衡量事物量化特征的,简单来说就是“大小多少”。

    小朋友没有量化概念,总是用手比划:“妈妈,那个狗狗好大呀”,然后把手长到最大,甚至往身后别过去。这样很不容易让人理解到底有多大。

    我们通过指标就能说明:“这只狗是大型犬,身高80厘米,体长1米4”。这样所有对长度单位有概念的人都能快速理解这只狗的大小。有些时候指标还有二义性,比如狗的“体长”,包不包括尾巴?我们可能需要两个指标,一个带尾巴的,一个不带尾巴的。

    但是这些信息指向当前的狗,因为事物是会变化的。所以一个指标除了指标名称和指标值外,还需要带上更多的信息。我们说指标有六要素:

    • 指标名称,全局唯一的名称;

    • 计量单位,

    • 计算方法,即统计逻辑、口径;

    • 时间限制,即统计时间点、统计频次等时间属性;

    • 空间限制,即统计区域范围;

    • 指标数值,就是具体的数值了。

    我们回到狗狗身上。如果我们只知道狗狗的身高体长,还不足以全面了解这只狗。所以我们还需要更多的信息,比如这只狗是成年狗还是老龄狗?是轻还是重?一顿吃多少?身体状态怎么样?于是就需要更多的指标,比如体重、年龄、食量、健康状况等,逐一描述清楚。

    当指标足够多,我们还会按照一定的逻辑,把这些指标归类起来。那么这些围绕这只狗的所有可以量化的指标的分类、组合,就是指标体系。

    用不是人话来描述,指标体系就是:面向某个具体的领域,把相互独立,却又相关的指标,有机的结合,构成一个整体,其作用是反映该领域数据全貌。

    怎么搭建指标体系

    理解了什么是指标体系,那么搭建指标体系的方法就呼之欲出了。

    简单来说就是在所有量化某个事物的指标群中,找到核心指标,然后进行各种排列组合。

    这个排列组合的套路,就是搭建指标体系的方法论了。你可以用各种方法去搭建指标体系,只要你能说出一定的道理。

    比如按照事物发展规律去组合、按照事物的组成部分/观察角度去组合、按照做事情的流程去组合、按照达成目标的逻辑去组合,都可以。

    按照事务发展规律去组合,就是生命周期法了。比如客户生命周期、AARRR,每个生命周期我们应该关注哪些核心指标?罗列出来,就好了。

    按照事物组成部分/观察角度去组合,就是构成法了。比如国家统计年鉴,就是从经济、人口、产业、医疗等等不同的角度描述整个国家、社会。

    按照做事的流程去组合,就是业务流程法了。比如销售流程邀约、面谈、推荐、促成、售后,每个流程都要关注什么内容,把量化指标列出来就是了。

    按照达成目标的逻辑去组合,就是目标先行,OKR、OSM都是构建指标体系的好办法。

    我们最终会得到一个指标树,类似于这样:

    这是从国家数据中截取的内容。为了大家能更容易理解,我还带上了指标对应的数据。

    所以指标体系就是各种指标的有机结合,为了体现指标之间的关系,会用目录树的形式加以组织。

    总结

    指标是一种统计术语,是用来描述事物量化特征的。指标体系是把所有描述事物量化特征的指标,进行有机组合,对该事物进行完整的描述。

    构建指标体系的方法多种多样,需要根据现有的业务目标确定,常用的有按照流程、目标实现、生命周期等方法建立。

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  • 网站数据分析指标体系

    千次阅读 2017-08-27 12:26:17
    【编者注】网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享的一份 Word 文档,主要介绍了网站分析的 KPI 指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对比等。 一、总论 1. 概念  网站...
    标签: 郑来轶 数据分析 分析报告 数据报表 网站分析 分类: 03.数据分析

    【编者注】网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享的一份 Word 文档,主要介绍了网站分析的 KPI 指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对比等。


    一、总论


    1. 概念

       网站流量统计,是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析(有时也使用“网站流量分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念),是指在获得网站流量统计基本数据的前提下,对有关数据进行统计、分析,从中发现 用户访问网站的规律,并将这些 规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

    2. 意义

       • 了解网站的目标人群特征,为产品设计提供重要依据
       • 了解网站关注行业用户量的潜在规模
       • 对比行业平均指标,作为评估自身网站发展的指标
       • 分析网站与竞争对手之间的用户重合度
       • 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度

    3. 分析报告

       网站统计分析通常按 日 、 周 、 月 、 季度 、 年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的,我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上,对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容:

       • 网站访问量信息统计的基本分析 

       • 网站访问量趋势分析

       • 在可以获得数据的情况下,与竞争者进行对比分析
       • 用户访问行为分析
       • 网站流量与网络营销策略关联分析
       • 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断

       • 对网络营销策略的相关建议


    二、关键绩效指标(KPI)


    1.常用指标

       红色标记的指标是最为必要的 KPI, 对网站的统计分析有很大的意义和作用。

    1.1.  网站流量 KPI

       网站流量统计 KPI 常用来对网站效果进行评价,主要的统计指标包括:

       访问量(Page View):即页面浏览量或者点击量,用户每次对网站的访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次访问,访问量值累计。

       衍生出的指标:
       日均访问量:指对应时间范围内,网站每日的平均访问量。
       最高日访问量:指对应时间范围内,网站在某天获得最高访问量。

       PV%:指选择时间范围内,某个类别的 PV 占总 PV 的比例。


       独立 IP :指在一天之内(00:00-24:00),访问网站的独立 IP 数。相同 IP 地址只被计算 1 次。


       独立访客(Unique Visitor):将每台独立上网电脑(以 cookie 为依据)视为一位访客,指一天之内(00:00-24:00)访问您网站的访客数量。一天之内相同 cookie 的访问只被计算 1次。

       衍生出的指标:

       UV%:指选择时间范围内,某个类别的 UV 占总 UV 的比例。


       重复访客(Repeat Visitor):某个 cookie 的再次访问计为一个重复访客,它的数目即为重复访客数量。
       衍生出的指标:
       重复访客百分比:重复访客占全部访客的比例。
       重复访问数量:是指某个 cookie 除第一次访问之后,又访问您网站的次数。
       人均访问页面数:指对应时间范围内,每个访客访问网站的平均页面数。

    1.2. 用户行为 KPI

       用户行为 KPI 主要反映用户是如 何访问网站的、在网站上停留了多长时间、访问了哪些页面等,主要的统计指标包括:
       访问深度(Depth of Visit):在一次完整的站点访问过程中,访客所浏览的页面数。访问页面越多,深度越高,访问深度可以理解为是平均页面访问数的另一种形式,也是衡量网站粘度的指标。
       新访客:某个 cookie 的首次访问计为一个新访客。
    最近访客:最新访客统计,最近一段时间内(5 分钟内)访问您网站的 100 个独立访客,按“进入时间”倒序排列。
       同时在线人数:15 分钟(时间范围可自己定)内在线访问的 UV 数。
       最高小时在线人数:指对应时间范围内,网站在某一小时内最高同时在线的唯一访客数。注:
       “天”以 24 小时(00:00-24:00)为单位。
       访问入口:每次访问过程中,访客进入的第一个页面,此页面可以显示网站对外或搜索引擎的一些链接入口。
       访问出口:每次访问过程中,访客结束访问,离开前点击的最后一个页面,此页面可以显示网站对外或搜索引擎的一些链接入口。
       访问最多的页面:访客访问最多的页面。
       进入最多的页面:作为访客访问站点的访问入口中最多的页面。
       退出最多的页面:作为访客访问站点的访问出口中最多的页面。
       到达最多的目标:通过点击链接到达的最多的目标页面。
       首页访问数:首页的游览量。
       站点覆盖(点击密度分析):通过覆盖在 Web 页面上方的点击,可以直接显示访客在 Web页面上点击了哪里。
       访客所用搜索引擎:分析网站访客访问网站所使用的搜索引擎。
       访客所用关键字:分析网站是通过哪些关键字搜索带来的流量,并分析每个关键字是由哪些搜索引擎带来的。
       衍生出的指标:
       最频繁的关键字:使用最多的关键字的比例。
       访客停留时间(访问时长):访客访问网站的持续时间。
       衍生出的指标:
       访客平均停留时间:所有访客的访问过程,访问持续时间的平均值。
       来源分析:分析网站访客的来源类型,来源页面统计。来源类型分为:
       搜索引擎:由搜索引擎的链接访问网站。
       其他网站:由非搜索引擎的其他网站链接访问网站。
       直接输入网址和标签:访客通过在地址栏、收藏夹、书签等方式直接访问网站。
       站内跳转:访客在网站内部的页面之间进行跳转,产生的流量。
       总数据:网站自开通盘点系统之日起至今的各数据量总和。
       访问量变化率:指对应数据项在当前时间段,与上一个时间段相比较,访问量的同比变化率。
       例如,上周(7 天)的访问量变化率为 ↓21.1% ,表示上周的访问量比上上周的访问量下降了 21.1%。又如,今日 10:00-11:00 的访问量变化率为 ↑1.3% ,表示今日 10:00-11:00 比昨日 10:00-11:00 的访问量上升了 1.3%。
       被访页面:分析网站中各个页面的流量分布,以及其随时间的变化趋势。
    当前访客活跃度:是指您网站上当前访客的多少,它在一定程度反应了您网站在当前时间的受欢迎程度。
       访问路径:每个访问者从进入您的网站开始访问,一直到最后离开您的网站,整个过程中先后浏览的页面称为访问路径。
       访问频度:指您网站上访问者每日访问的频度,用于揭示您网站内容对访问者的吸引程度。
       点击次数:是指用户点击页面上链接的次数。

    1.3.  用户访问方式 KPI

       用户访问方式 KPI 主要反映用户访问网站的地域、设备、浏览器名称和版本、操作系统等,主要的统计指标包括:
       地理位置:网站的访客来源于哪个省、市、自治区或国外。
       网络服务提供商:网站的访客所处的网域,是电信用户还是网通用户。
       IP 段:网站的访客所在的 IP 段。
       浏览器:网站的访客所使用的浏览器类型。
       屏幕分辨率:网站的访客所使用的各种屏幕分辨率。
       操作系统:网站的访客所使用的操作系统类型。
       语言环境:网站的访客使用的哪国语言的操作系统。
       插件类型:网站的访客安装的各种插件情况。
       Cookie 支持:网站的访客所使用的浏览器是否支持 cookie。
       终端类型:网站的访客所使用什么类型的终端上网。

    2.  重要指标

       关键指标是网站访问统计中最为重要的参考指标,分为如下两类:

    2.1. 用户和流量增长 KPI

       用户增长百分比:即 UV 的增长百分比(一般是同上个月或上一周来比较)。
       流量增长百分比:即 PV 的增长百分比(同上)。
       从搜索引擎而来的流量百分比:从搜索引擎而来的 PV 占总 PV 的比例。
       新访客比例:新访客占全部访客的比例。

    2.2. 内容效率 KPI

       每次访问的平均页面数:总访问量/访问人次。平均页面访问数代表了网站的粘度,粘度越高,用户看的页面越多,平均页面访问数也就越高。
       每个独立访客的平均访问次数
       回访率:回访访客占所有访客的比例,用于揭示网站访问者对网站的 忠诚度。
       新访客同回访客的比例
       网站访问者在不同逗留时间(0—30 秒,30 秒—2 分钟等)的数量
       不同访问深度的访客数量
       跳出率(Page Bounce Rate):指仅浏览了该页面(一个页面)就离开网站的用户比例。

    3.  特殊指标

       如果网站有全站搜索,才用得到这部分,不过很多统计工具不提供这种统计。

    3.1.  内部搜索效率 KPI

       使用搜索的用户百分比
       每次访问的平均搜索次数
       得到"0 结果"的搜索百分比
       从搜索结果中得到"0 点击"的百分比

    4.  营销类指标

    4.1. 营销效率的 KPI

       每个访客的平均成本
       每个访客的平均收益
       新访客和回头客的收益比较
       新客户同旧客户的收益百分比
       每个购物车的平均商品数量
       每次转换的订单平均价值和平均成本

    4.2.  购物车的 KPI

       购物车放弃率:指在购物过程中途放弃的比例。
       开始购物率:指添加第一个商品到购物车的访客数量除以总的访客数量。
       开始结帐率:指点击了结帐按钮的访客数除以总的访客数。
       完成结帐率:总的完成付款购物的用户数目/点击了结帐按钮的用户总数。

    4.3. 转换 KPI

       转换率(Conversions Rates):进行了相应的动作的访问量/总访问量。
       新访客的转换率

       回访客的转换率


    三、数据的分析方法


    1、聚类分析(相应的算法分析 K-means 算法,统计学上的原理等)

    2、用户细分

       大部分访问者从哪里来—分析网站流量来源
       访问者最关注哪些栏目—分析访问者的浏览路径
       访问者从哪里流失得最多—分析网站流量流失的原因

       分析访问来源的差异性—分析不同访问渠道对流量的贡献程度


    四、访问统计分析工具


    1. 分类

    1.1. 服务器端软件

       通过直接读取网站访问 Log 文件,来做统计分析。
       优点:
       • 可以从任何地方都可以访问;
       • 速度快,因为通常这些统计分析都是通过 Cron 任务来定时执行的;
       • 可靠度高,因为是直接读取 Log 文件,当然所有访问服务都有记录;
       • 隐私问题,因为是使用自己的分析工具,当然没有被第三方获得的机会;
       • 网站访问错误统计,同样是因为基于 Log 日志的统计,所有的访问记录都有,也包括 404错误等各类错误统计;
       • 搜索引擎的蜘蛛访问统计

    1.2. 桌面软件

       这种软件通常都是商业软件,极少免费的,比如 Web Trends,Sawmill 等。一般这种软件是安装在用户的桌面电脑上,然后定期下载网站的 Log 文件,在本地进行分析统计,无需上网都可以使用。

    1.3. 在线统计服务

       这种服务现在很流行,目前使用最多的就是 Google Analytics。要使用在线统计服务的话,需要在你的网站的所有页面中,都加入一段统计代码。而统计的过程中,是不会统计到那些404 错误的。

    2. 统计服务商对比

    2.1. CNZZ 站长统计

    优点:后台栏目设置分类比较清晰,统计的数据比较详细。
    缺点:没有统计访客的停留时间和跳出率;没有深入的分析报告。

    2.2. 51 啦统计

    优点:后台界面比较清晰,顶部栏目设置很不错。
    缺点:没有统计访客的停留时间和跳出率;没有深入的分析报告。

    2.3. 51yes 统计

    优点:客户地理位置统计用地图显示。
    缺点:后台功能的归类比较零散,不方便统计,没有深入的分析报告。

    2.4. 量子恒道统计

    优点:界面比较清晰,比较简洁。
    缺点:数据不是很详细,没有深入的分析报告。

    2.5. Google Analytics

    优点:对访客停留时间和跳出率都有统计,功能是其中最为复杂强大的。
    缺点:没有什么明显缺点。

    2.6. 百度统计

    优点:基于搜索引擎关键字分析。
    缺点:很难申请到。

    3. 免费工具

    3.1. Woopar

       站在业界尖端的统计系统。Woopra 的客户端可以运行在目前 99%的平台,包括 Windows、Mac 和 Linux,界面非常华丽。除了可以实时查看访问流量、搜索关键字、访问来源等常规信息外,还可以进行搜索、查看实时分析数据及图表、创建事件提醒等功能。
       非常有特色的一个地方就是,你可以通过客户端自带的 IM 系统同正在访问你的网站的用户实时沟通。这个功能是目前的统计系统都没有的功能。可以对特别的用户用 tag 来表示,并且可以查看历史上他所访问的记录。还有很多很多的特别的功能。丰富的界面实时通讯实时统计。
       Tips:需下载客户端,是基于 JAVA 开发的平台,注册是免费的。
       地址:http://www.woopra.com/

    3.2. 维度统计

       是一个类似 Woopra 的统计系统,也有客户端,还有 IM,但不是基于 Java。它的客户端界面不够漂亮,效率也不够高,数据同步较慢。
       地址:http://www.vdoing.com/

    3.3. Analog

       需要下载的一个站点统计工具,非常的专业。
       地址:http://analog.cx/

    3.4. Awstats

       Awstats 除了可以分析 Web,还可以分析 FTP,Email Log 文件。
       地址:http://www.awstats.org/

    3.5. OneStatFree

       提供免费的点击统计和网站分析。同时提供高级的付费服务。
       地址:http://www.onestatfree.com/

    3.6. CrazyEgg

       具有追踪、评估功能,可以根据访客点击的位置对网站进行优化。
       CrazyEgg 有一个非常有特色的地方,就是 heat map,就像一张红外线照片,用红色橙色蓝色的不同区域在你的网页上表示出哪些部分是热区。最基本的服务是免费的,每月可以统计5000 个 Visits,同时可以统计 4 个页面。作为一种尝试,也是不错的。
       地址:http://crazyegg.com/

    3.7. Piwik

       Piwik 是一个开放源代码的网站分析应用,它使用 PHP 和 MySql 开发。Piwik 有一个允许你任意延伸和自定义的“插件”系统。你可以选择仅仅安装你需要的插 件,或者全部安装。
       Piwik 插件系统,和你想象的一样,它也给你一个创建你自己的定制扩展应用的可能,并且Piwik 是个轻量级的应用,下载包只有 1.9MB。
       地址:http://piwik.org/
    http://piwik.org/demo/index.php?module=CoreHome&action=index&idSite=1&period=day&dat
    e=yesterday#module=Dashboard&action=embeddedIndex&idSite=1&period=day&date=yesterday(在线演示地址)

    3.8. FireStats

       FireStats 是一个简单和直接的网站分析应用,使用 PHP 和 MySql 开发。它支持多种平台,包括 C#站点,Django 站点等,以及 Wordpress 和其他的一些平台。FireStats 还有一个优秀的 API[应用程序接口,它可以协助你创建你自己的基于你的 FireStats 数据的特制应用程序或发布平台组件。
       地址:http://firestats.cc/

    3.9. Snoop

       轻量级的站点统计服务商 reinvigorate 推出的一个桌面工具,能够让你实时查看自己站点发生的各种事件,比如用户注册,留言,访问等,常规的站点统计服务,便于在一定时间后对各种累积数据的统计分析,而 Snoop 的功能则在于事件的动态展现,能够让 Blogger 即时了解自己的 Blog 状况,提供实时访客追踪,具有姓名标签合并等高级功能。
       Snoop 是一个基于桌面,运行在 Mac OS X 和 Windows XP/Vista 平台的 web 分析工具。它运行后,会驻留在你的系统状态栏或系统托盘中,当一些事件发生的时候,会有声音来提醒你。另外一个显著的 Snoop 特色就是 Name Tags 选项,允许你使用“标记”来更容易的识别访客。
       地址:http://report.reinvigorate.net/snoop

    3.10. Clicky

       这是一款功能全面的分析套装软件,服务主要针对于小网站和博客,易于使用,包括实时访客追踪、深度内容分析等高级服务。
       地址:http://getclicky.com/

    3.11. Enquisite

       尤其擅长搜索引擎访问和 PPC 访问。提供地域数据、页面位置等深度统计。
       地址:http://www.enquisite.com/

    3.12. 103bees

       是一款实时搜索引擎分析和统计工具,高度关注搜索引擎访问量,擅长为网站 SEO 分析关键词。
       地址:http://103bees.com/

    3.13. Measure Map

       为博客提供容易理解的统计数据,目前该网站不接受新帐号,但是可以输入电子邮件获取未来通知,该网站归 Google 所有。

    3.14. whos.amung.us

       实时访客计数器,能显示任何一个时刻网站的总访问人数,不需要注册,很容易安装。
       地址:http://whos.amung.us/

    3.15. FeedBurner

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  • 电商数据分析基础指标体系

    千次阅读 2016-03-15 18:26:07
    电商数据分析基础指标体系 傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)...

    电商数据分析基础指标体系

    傅志华 

    信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点介绍电商数据分析指标体系。

    电商数据分析指标体系分为八大类指标,包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。


    1.电商总体运营指标

    总体运营指标

    流量类指标

    独立访客数(UV)

    页面访问数(PV)

    人均页面访问数

    订单产生效率指标

    总订单数量

    访问到下单转化率

    总体销售业绩指标

    成交金额(GMV)

    销售金额

    客单价

    整体指标

    销售毛利

    毛利率

    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。电商总体运营整体指标包括四方面的指标:

    1)流量类指标

    • 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,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。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。

    • 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。

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

    2)订单产生效率指标

    • 总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和。

    • 访问到下单的转化率,即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。

    3)总体销售业绩指标

    • 网站成交额(GMV),电商成交金额,即只要网民下单,生成订单号,便可以计算在GMV里面。

    • 销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。

    注:无论这个订单最终是否成交,有些订单下单未付款或取消,都算GMV,销售金额一般只指实际成交金额,所以,GMV的数字一般比销售金额大。

    • 客单价,即订单金额与订单数量的比值。

    4)整体指标

    • 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)。

    • 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。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升,从第一季度的10.0%上升至第四季度的12.7%,体现出京东盈利能力的提升。


    2.网站流量指标

    常用流量类指标

    流量规模类指标

    独立访客数(UV)

    页面访问数(PV)

    流量成本类指标

    访客获取成本

    流量质量类指标

    跳出率

    页面访问时长

    人均页面访问数

    会员类指标

    注册会员数

    活跃会员数

    活跃会员率

    会员复购率

    会员平均购买次数

    会员回购率

    会员留存率

    1)流量规模类指标

    常用的流量规模类指标包括独立访客数和页面访问数,相应的指标定义在前文(电商总体运营指标)已经描述,在此不在赘述。

    2)流量成本累指标

    单位访客获取成本。该指标指在流量推广中,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。

    3)流量质量类指标

    • 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做为着陆页面(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。

    • 页面访问时长。页访问时长是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。

    • 人均页面浏览量。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。

    4)会员类指标

    • 注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。

    • 活跃会员数。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。

    • 活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。

    • 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。

    • 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。

    • 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。

    • 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.网站销售(转化率)类指标

    网站销售(转化率)类指标

    购物车类指标

    基础类统计

    加入购物车次数

    加入购物车买家数

    加入购物车买家数

    加入购物车商品数

    转化类统计

    购物车支付转化率

    下单类指标

    基础类统计

    下单笔数

    下单金额

    下单买家数

    转化类统计

    浏览下单转化率

    支付类指标

    基础类统计

    支付金额

    支付买家数

    支付商品数

    转化类统计

    浏览-支付买家转化率

    下单-支付金额转化率

    下单-支付买家数转化率

    下单-支付时长

    交易类指标

    成功类统计

    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

    失败类统计

    交易失败订单数

    交易失败订单金额

    交易失败订单买家数

    交易失败商品数

    退款统计

    退款总订单量

    退款金额

    退款率

    1)购物车类指标

    • 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、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。

    • 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。

    2下单类指标

    • 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。

    • 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)支付类指标

    • 基础统计类指标,包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。

    • 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)、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)。


    4.客户价值类指标

    客户价值类指标

    客户指标

    累计购买客户数

    客单价

    新客户指标

    新客户数量

    新客户获取成本

    新客户客单价

    老客户指标

    消费频率

    最近一次购买时间

    消费金额

    重复购买率

    • 客户指标。常见客户指标包括一定统计周期内的累计购买客户数和客单价。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。

    • 新客户指标。常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。其中,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。

    • 老客户指标。常见老客户指标包括消费频率、最近一次购买时间、消费金额和重复购买率。消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数;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;客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。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。重复购买率则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

    商品类目指标

    产品总数指标

    SKU

    SPU

    在线SPU数

    产品优势性指标

    独家产品收入比重

    品牌存量

    品牌数

    在线品牌数

    上架

    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

    首发

    首次上架商品数

    首次上架在线商品数

    • 产品总数指标。包括SKUSPU和在线SPUSKU是物理上不可分割的最小存货单位。SPUStandard 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iphone5S是一个SPU,而iPhone 5S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM则是一个SKU。在线SPU则是在线商品的SPU数。

    • 产品优势性指标。主要是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。

    • 品牌存量指标。包括品牌数和在线品牌数指标。品牌数指商品的品牌总数量。在线品牌数则指在线商品的品牌总数量。

    • 上架。包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU数、上架商品数和上架在线商品数。

    • 首发。包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。


    6.市场营销活动指标

    市场营销活动指标

    市场营销活动指标

    新增访问人数

    新增注册人数

    总访问次数

    订单数量

    下单转化率

    ROI

    广告投放指标

    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

    • 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、下单转化率以及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。

    • 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

    风控类指标

    买家评价指标

    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

    买家差评率

    投诉指标

    发起投诉(申诉)数

    投诉率

    撤销投诉(申诉)数

    • 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、买家好评率以及卖家差评率。其中,买家评价率是指某段时间参与评价的卖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。同样,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。尤其是买家差评率,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。

    • 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.市场竞争类指标

    市场竞争类指标

    市场份额相关

    市场占有率

    市场扩大率

    用户份额

    网站排名

    交易额排名

    流量排名

    • 市场份额相关指标,包括市场占有率、市场扩大率和用户份额。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;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;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。

    • 网站排名,包括交易额排名和流量排名。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;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。

    总之,本文介绍了电商数据分析的基础指标体系,涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标,这些指标都需要系统化的进行统计和监控,才能更好的发现电商运营健康度的问题,以更好及时改进和优化,提升电商收入。如销售转化率,其本质上是一个漏斗模型,如从网站首页到最终购买各个阶段的转化率的监控和分析是网站运营健康度很重要的分析方向。

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