订单转化率

网站分析

走远了吗. 提交于 2020-03-02 17:14:13
第一项:日常性数据(基础) 1.流量相关数据:   1.1IP :独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。   1.2PV:页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次。   1.3UV:访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。   1.4在线时间   1.5跳出率   1.6新用户比例 2.订单相关数据:   2.1总订单   2.2有效订单 :有意向合作和购物的订单,还未完成实际交易产生利润。   2.3订单有效率 :已经完成交易的订单/总订单。   2.4总销售额   2.5客单价 :每一个顾客平均购买商品的金额。   2.6毛利润 :收入-成本(和净利润的区别在于净利润还要扣除税收,各种支持后的利润)   2.7毛利率 :毛利润/营业收入 3.转化率相关数据:   3.1下单转化率 :支付次数/下单次数   3.2付款转化率:支付买家数/访客数 简要说明: 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单,明日付款

电商数据分析模型

。_饼干妹妹 提交于 2020-03-02 17:13:41
又是一年年底,又到总结的时候。 B2C 们该总结什么??利润??毛利??成本??空洞的文字一定会很苍白,很业余。数据,用数据说话。 笔者根据 B2C 运营的的业务特点,建立了整体 B2C 运营体系的数据模型,技术部已经开始对接商城后台,实施我们 WEB 版的数据分析后台。 明年我们的运营部,将逐步实现运营数据化,以数据为指导思想,来发现问题,解决问题,逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项:日常性数据(基础) 1. 流量相关数据: 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据: 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2. 7 毛利率 3. 转化率相关数据: 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明: 1. 因为我们已经实现基础的 WEB 版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠 EXCEL 基本是做不来

B2C网站运营核心数据分析模型

不问归期 提交于 2020-03-02 15:16:25
又是一年年底,又到总结的时候。B2C们该总结什么??利润??毛利??成本??空洞的文字一定会很苍白,很业余。数据,用数据说话。 笔者根据B2C运营的的业务特点,建立了整体B2C运营体系的数据模型,技术部已经开始对接商城后台,实施我们WEB版的数据分析后台。 明年我们的运营部,将逐步实现运营数据化,以数据为指导思想,来发现问题,解决问题,逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项:日常性数据(基础) 1. 流量相关数据: 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据: 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2.7 毛利率 3. 转化率相关数据: 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明: 1. 因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要

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痞子三分冷 提交于 2020-03-02 15:09:15
B2C们该总结什么??利润??毛利??成本??空洞的文字一定会很苍白,很业余。数据,用数据说话。 笔者根据B2C运营的的业务特点,建立了整体B2C运营体系的数据模型,技术部已经开始对接商城后台,实施我们WEB版的数据分析后台。 明年我们的运营部,将逐步实现运营数据化,以数据为指导思想,来发现问题,解决问题,逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项:日常性数据(基础) 1. 流量相关数据: 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据: 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2.7 毛利率 3. 转化率相关数据: 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明: 1. 因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统(有些公司用进销存软件),所以常规性的销售额、利润、利润率,都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接,库存管理都已经做进去了,分析数据时候,后台的原始数据都有,设定好各项公式,想要的结果都出来了,这样实现比用软件效率更好,且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单,明日付款,所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化,靠EXCEL基本是做不来,所以灵活对接系统非常重要,如果没有