客单价

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

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

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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

小知识：客单价比较高的商品怎么用派派窝联盟引流 我们常说的客单价也就说的是平均交易金额，也就说成交金额/成交用户数，这是网上开店商家需要注意的一个指标，而客单价所反应的是一个店铺的销售额的多少，因此客单价高的店铺销售额就大，所以很多店铺都在想尽办法来提高客单价，那么客单价高的商品有哪些呢? 其实历年来高客单价产品都差不多，除了电器类、数码类和家居类就是女装类了，而在女装类目中高客单价的商品有珠宝首饰水晶，所以你可以这样说，什么商品赚钱，那么什么商品就是高客单价商品，比如你看皮革类，三年不开张，开张定三年，这绝对是高客单价的商品。 而高客单价人群就很好理解了，高客单价产品针对的是一群高端的客户，这样的客户都比较有自己的想法，他们希望自己的独一无二备受重视的，希望我们的产品是为他量身打造的，例如一些定制礼服(例如婚纱)的用户，他们不仅对礼服的用料、款式要求非常高，更重要的是这件礼服是否完全为她量身打造，一些限量发售或仅一件的产品会更受欢迎。 因此针对高客单价的商品，要做好引流工作，现在有很多小类目客单价高的卖家朋友都遇到过这样的问题，所以像是宝贝上下架时间、标题优化和主图优化等都是必须要下足功夫的，另外，不论是从产品价格、商品详情页还是客服回复的速度和质量来看，都是要想办法来维护的。 最后就是店铺人群标签了，能够成为高客单价的商品，那么针对的人群一定是非常精准的高客单价人群

一、前言 这篇文章找来了有关药品销售数据进行案例分析练习，利用适当的统计方法对相关数据进行月均消费次数、月均消费金额、客单价和消费趋势等几个业务指标进行分析。 分析过程为： 数据获取、数据清洗、建模分析、可视化 二、数据获取 （文末有数据获取方式） 这是我们的原始数据，xlsx格式 导入相关的包并读取数据，读取的时候用object读取，防止有些数据读取不了。 接着可以查看数据的相关信息 从上图中我们可以看到该数据集一共有6578行数据，其中第一行是标题，有7列。“购药时间”和“社保卡号”有6576条数据，而其余的有6577条，说明数据中存在这缺失值。“购药时间”和“社保卡号”各缺失一行数据，在这里我们要对数据进行缺失值等进一步处理。 三、数据清洗 数据清洗的过程包括： 选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。 3.1选择子集。 在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。但是本例子中暂不需要选择子集，可以忽略这一步。 3.2列名重命名。 在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。比如说本数据集的第一列是“购药时间”，然而我们做数据分析的时候应该是站在商家的角度来看，因此将列名改为“销售时间”就会更清晰明了

因为平时工作中接触的跟大数据有关，于是学习了一下大数据 第一篇学习的是：慕课网 -- 大数据 -- 电商大数据之用户画像介绍 笔记--基本概念介绍： 1、用户画像的价值 --- 有利于精准营销，营销手段：邮件 or 短信 2、用户统计： 地段/时段 3 、数据挖掘 特征/行为 数据收集：网络日志数据、用户行为数据、网站交易数据 行为建模：文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法 用户画像：用户的基本属性、购买能力，行为特征，兴趣爱好，心里特征，社交网络 静态信息数据：用户填写的个人资料 用户行为产生的数据：注册、浏览、点击、购买、签收、评价 比较重要的行为：购买的商品 ，加入购物车，收藏关注等 标签： 确定的标签、猜测标签、 用户活跃度： 未购买、流失、活跃、沉睡 用户画像的用途： 1、可以做分类统计，比如：全国大学生购买书籍人数top10 2、结合营销推荐 数据开发的步骤： 1、需求确定 2、建模确定表结构 3、实现方案确定 数据开发过程： 1、表落地 2、按照表写sql 代码 生成数据 3、部署代码 4、数据测试 5、试运行与上线 业务中 接触的具体画像 （标签：值）： 性别： 男 女 地区： 根据用户的下单地址和收货地址来解析 客户来源平台 ： 美团 、有赞、 饿了么 、新零售、商城 最近访问 ： 有访问/无访问 根据订单的创建时间或者用户表的最后登录时间