理论型：电商网站常用的分析方法以及常用的基础数据指标
作为电商行业的从业者，无论是产品经理、用户研究工程师还是数据分析师等，都会用到可用性、数据分析。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，其中包括大数据处理、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。
在介绍各项指标之前，先简单分享一下电商网站分析的常用方法，主要是定性分析、定量分析，其中可用性测试就是一种定性分析方法，数据分析属于定量分析方法，可用性测试和数据分析是一对无敌好搭档，它们让我们更多地了解用户，跟踪我们的目标，解决意外的问题。那么两种方法各有什么作用，区别是什么呢？
数据分析：它会告诉我们哪些页面或者流程成为用户的阻塞点，能揭露用户到底是怎么访问网站的，数据分析可以帮助我们做到以下几点：
（1）识别网站上什么地方出现问题，
（2）网站对用户的吸引力如何？
（3）设计改版、产品优化迭代的效果评估。
电商网站常用的基础数据指标
电商数据分析指标体系分为总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、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。
电商总体运营指标：
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1、网站流量类指标：
（1）流量类指标
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-独立访客数（UV），指定时段内去重的访客数量（PC、WAP端一般通过用Cookie来标识，APP端通过设备IMEI或MAC地址来标识）。在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。Cookie:网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据。
-页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或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/UV，该指标反映的是网站访问粘性。
-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
-跳出率：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。比如，在一个统计时间内，一个网站有1000个不同访客从某一链接进入，并且其中有50个人没有二次浏览行为，是直接退出网站的，则针对这个页面跳出率为50/1000=5%。
-退出率：页面退出率=退出次数/访问，从某方面反映了网站对于访客的吸引力。
跳出率和退出率是两个可能造成混淆的参数。跳出率是只访问了网站的一个页面的用户的比例：在一个页面登陆，但是没有去访问任何其他页面就离开了网站。退出率是从一个页面离开了网站的用户的比例（它包括了那些之前在该网站浏览了其他页面的人）。一个有着高跳出率的页面可能说明这个页面上的内容不是用户来到这个页面所期望看到的东西。一个高退出率的页面可能说明这个网页导致了用户在他们想要的流程中半途而废，需要改善内容来吸引用户或者对页面进行优化内容。
下面举例具体说明：
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对页面C来说，各项指标如下：
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跳出率、退出率举例：
a访问：首页-》退出
b访问：首页-》活动页--》详情页--》退出
c访问：首页-》活动页--》详情页--》首页--》退出
d访问：活动页--》详情页--》首页--》退出
e访问：活动页--》详情页--》退出
跳出率：a/(a+b+c)=1/3
退出率：（a+c+d）/(a+b+c+d)=3/4
（2）流量成本类指标
-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）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。
2、网站销售（转化率）类指标：
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（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）。
3、客户价值类指标：
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-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%。
4、市场营销活动指标：
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-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。
5、风控类指标：
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-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。
6、市场竞争类指标：
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-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。
本文介绍了电商数据分析的基础指标体系，这些指标都需要系统化的进行统计和监测，才能更好的发现电商运营的问题，以更好及时改进和优化，提升电商转化、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分析是网站健康度的很重要的分析方向）。
注：本文部分指标借鉴转载了傅志华公众号的文章。傅志华先生曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。
