电商需要的数据_电商业务关注的数据

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面对层出不穷的竞品、越来越难满足的用户,作为挑起销量KPI大旗的电商运营的角色非常关键。但光靠感觉和经验是远远不够的,电商运营必须懂得

场景1-销售归因用户从启动APP到最终下单购买,中间会有一系列步骤,最初的那个步骤可能是点击搜索框,可能是点击首页Banner图,也可能是点击收藏页面,总之是这个步骤让用户最终下单购买的,把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因。这是电商平台非常重要的一个数据场景,他的作用是找到整个平台产生业绩的关键模块,然后有主次地进行改版优化。其次,通过监控销售归因数据的变化,也可以了解用户行为的变迁,比如2016年的时候首页推荐位的销售归因占比最大,因为当时用户网购的主动性还不够强,容易被广告引导,到了2018年,搜索的销售归因比重超过了首页,这表示用户网购的主动性变强了,原因可能是用户群体变了,也可能是用户习惯变了,总之你要开始优化搜索引擎了。销售归因还有一个很重要的应用是根据销售归因比重的不同来调整品类的页面布局,举个栗子,对于女装,用户可能看到什么好看点什么,他们的购物意愿是被品牌、搭配、颜色牵着走的,那这个品类销售归因最大的可能是有很多靓丽硬照的推荐页面。另外的品类比如母婴,用户的购物行为是主动且分层的,比如家有1岁娃的用户,看的是XL的纸尿裤和三段奶粉,家有三岁娃的用户,看

电商数据分析包括了大行业大平台的数据状况,也可以是小到店铺、单品、sku的某个某个维度详细数据分析。慢慢买API接口包含的电商数据有行业整体的背景现状,覆盖主流天

数据指标 1.电商总体运营指标数据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。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"种"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