电商数据分析需要统计哪些指标

简单来说，你需要一下几个指标

电商运营数据怎么统计的_电商运营要统计什么数据

电商运营数据怎么统计的_电商运营要统计什么数据

①网站使用：PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等；②流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等；③运营数据：总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等；④用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。

另外，下方是比较详细的说法，您可以看一下，毕竟对于电商数据指标的研究越深刻，越有利于后期运营及活动的开展

电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。

网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。

1.网站流量指标

网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。

2.商品类目指标

商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。

3.供应链指标

这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 一个客户的价值通常由三部分组成：历史价值（过去的消费）、潜在价值（主要从用户行为方面考虑，RFM模型为主要衡量依据）、附加值（主要从用户忠诚度、推广等方面考虑）。这里客户价值指标分为总体客户指标以及新、老客户价值指标，这些指标主要从客户的贡献和获取成本两方面来衡量。譬如，这里用访客人数、访客获取成本以及从访问到下单的转化率来衡量总体客户价值指标，而对老顾客价值的衡量除了上述考虑因素外，更多的是以RFM模型为考虑基准。

数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。通常，单独的分析某个数据指标并不能解决问题，而各个指标间又是相互关联的，将所有指标织成一张网，根据具体的需求寻找各自的数据指标。

电子商务运营数据一般分析哪些？

一、浏览、创建订单，支付订单转化；

二、商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

三、商品两个时间区间的销量、金额、客单价对比分析；

四、网站首页、频道页对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

五、网站首页、频道页对商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

六、网站页面广告位对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

七、自定义商品组功能，重点对商品活动、商品类目进行统计分析。流量转化数据，来访ip的到访页面，可以通过第三方工具Topbox电商的来源渠道转化数据；搜索引擎免费/付费关键字转化数据；广告转化数据；以及对EDM，SMS进行和分析。访客量（UV）、页面的浏览量（PV）、转化率

同时还有同期相比，和往日相比。

一般就这五个数据。期它的看不看都没有什么。这个说起来就比较多了。比如说用户细分分析，页面浏览情况分析，营销效果的与分析等等。运营需要做的工作都可以用数据来指导，重点是自己能不能够收集到正确的数据以及发掘数据背后的信息。

跨境电商数据分析方法

1. 产品的优势、劣势、市场情况和竞争对手的情况，从而找出产品的突破点，并根据数据，结合自己的实际情况，为产品制定出一套运营方案。

2. Starday商家进行店铺产品销售分析,销售额占比、每款产品的销售额占比和客单价占比等。

3. 转化率分析：通过对比不同的转化率来判断不同对于消费者的吸引力程度，并从中找到自己店铺的短板，然后不断优化店铺。

4. 客单价分析：Starday采取的无货源模式，商家选品的格是一定的，因此客单价可变幅度不太大，商家在进行客单价调整时要注意市场情况，避免恶性竞争的出现。店铺的客单价是通过各个类目来看，比如服装类目是按照单笔交易金额进行分析，而电子类就是按照月销量进行分析，以此来判断各个类目中客户群体购买数量和金额占比。

5. 竞争对手分析：通过竞争对手数据对比和营销方式对比，从而找出自己在产品方面存在的不足。

6. 推广指标分析：通过、流量渠道、物流、平台等因素进行综合评定，从而找出推广方案。

电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：

个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;

第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；

第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；

第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其行走。

过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，成熟品牌与新品牌重合客户的异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，设成熟品牌是A，新品牌是B：

(1)两个品牌的客户重合比例是多少?

(2)在(1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?

(3)在(1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?

(4)在(1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?

这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。在电商运营中，常见的网店运营指标有如下几个点：

1.流量类指标访客数(uv),指访问电商网站的不重复用户数....

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....

4.整体指标销售毛利,是销售收入与成本的值.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).

电商怎么分析数据

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时，分析一些像搜索量和排名的指标能帮你获得更多的见解，比如该将广告预算花在哪儿，如何让用户更容易搜索到你等等。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验：

1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。

2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。

3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中，未完成订单的占比。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分析

1、产品数据分分析

①整体分析：分为两个部分：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，你可以看到浏览了产品详情页的用户里，加入购物车的人数；或浏览产品详情页后终下单的人数。

②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况佳的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

六、用户留存数据分析

聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是，获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。

七、用户数据分析

对卖家来说，我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品，也愿意向家人和朋友，他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。

电商数据分析需要统计哪些指标

分析数据需要的指标有：

常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。

渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。

用户的核心转化率。

用户使用时长的监测。

用户流失情况。

活跃用户动态。

用户特征描述。

用户生命周期的监测。 数据分析是什么

本词条由“科普”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

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

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。而在移动终端区分用户的方式则是按设备计算用户。

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）／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

数据指标

（1）流量规模类指标

常用的流量规模类指标包括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访客数的比值。单位访客成本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。

电商数据分析与数据化运营

关键字：整体、运营结果和状态、结果指标、核心指标（三基分析）、运营优化、预期

用哪个指标

如何分析这个指标？

< 1>

核心指标 ：销售额 也可以称之为结果指标（考核指标，因为用户数等等可能不被考核）

分析方法 ：对比-拆分

< 2 >

三基分析 ：用户数、平均购买金额、复购率

各个指标代表了一个运营方向，也是销售额的达成的组成元素。

整体分析

1.1 案例① 销售品类综合分析

商品品类+销售表现（额、量、价），按商品品类（ 衬衫、 T 恤 等）对第三季度销售商品进行分类汇总的，同时每个品类均从 销售金额、 销售数量、 件单价三个指标进行统计，并且为了便于分析， 三个指标都加上了同期数据供参考。

核心指标：销售金额，销售数量，件单价。

涉及维度： 品类 、 渠道 、月份交叉分析。

分析方法：主要是看同比，环比。

1.2 案例② 销售与退货分析

这份表是根据 品类（ T 恤、 半截 裙、 毛衣 等）来分类汇总，并且按价格带细分之后统计的销售与退货数据。

核心指标：退货率 在文章里其实用了三个指标：退货率、销量、利润。

利用这三个指标，对商品做了分类，类似用户分析的RFM。每个维度衡量的是一个商品的一个角度表现，比如退货率衡量商品质量，折扣率衡量毛利情况。

在每次看一个商品的情况，使用了单一维度外，还可以结合一些有关系的维度。三个维度其实有一些是有关联的，比如销量和折扣的角度，是一对正向关系的维度，平均折扣衡量的是让利程度，如果折扣高，正常来讲销量占比就应该高。

同时也有些维度要在其他维度的基础上分析才有意义，比如退货率，如果是一款销量仅为个位数的商品，高退货率其实无关紧要。也就是三个维度间也是有轻重缓急的。

分析方法：

一是确认标准：即通常情况下应是怎样的，如果出现了反常就需要分析

二是同类相比：站在商品的角度，取其一个维度上相同的不同产品，对比分析

2.1 案例③ 备货表（结合了聚划算活动，所以有活动款和非活动款）

指标：维度-活动与否、品类

度量-库存量，库存金额，库存占比，动销率，消化率

比如上例：

库存数量为2万8，金额有170万。按照目前销售情况，当前库存是否能支撑？

2.2 案例④ 新品上市表

指标：维度-上新周期

度量：spu数，库存额，消化率，消化率，落（完成率）

上新能力：主要是spu数，也就是开发新品的数量

分析基本按上新周期：分析每个上新周期的动销情况，主要是与预期相比，当然也可以跟同期相比（同比），销售进度是否正常。

单品分析

商品ABC分级法只应用于活动分析，原因一是spu太多。还有另一个原因：只有店铺在大型促销活动时，每个单款商品所承载的流量与成交数据才足够大，ABC分级才更有意义。

指标是：维度-spu款号，吊牌价

度量-访客数，支付转化率，商品库存

为什么要用这三个指标？其实这个是核心。背后考虑的是流量、销售保障。访客数是流量保障，转化率和库存是销量保障。

在这两个维度上，划分出三类商品：

A类商品：高库存高转化率（转化率>2%） 该类产品既畅销，又有库存保障。但作为主推产品还需要：访客数，要保障正常水平。为了进一步保障访客数可以尝试在增强视觉效果（不涉及调价）等手段。

B类商品：转化率中等（0.65%-2%），一般商品。

C类商品：转化率低，位置，核心要把控库存风险，避免库存积压，可做打折搭配。

消化率：重要指标，用于判断此款是否继续作为主推的一个重要标志。如果消化高接近消化率，则此款（如款2、款5等）可以考虑暂时停止付费，以便节省成本提高利润。如果主销转化率较低，则需要考虑是否要调整推广渠道。

实销价：用于判断此主推款的消费群体与定位，一般而言，单价高的商品不适合使用直通车等付费工具进行推广（因为高单价商品无法走量）

总UV、直通车占比、搜索流量占比：用来判断此主推款的推广效果，流量越多，说明当前推广策略与推广渠道的选择越正确，反之就要考虑更换推广渠道或策略了

梳理流量来源

作者将流量拆分为：流量来源-流量去处。前者用于分析店铺引流渠道建设、roi。后者用于分析流量在店铺流转、留存情况。

指标：各渠道（平台、平台活动）的访客流量数、支付数，支付转化率（复合指标），访客占比（复合指标）

问题：流量进去平台后，访问深度如何？那些情况下用户更愿意深度访问？（不跳出）

为什么流量分析会用于确定主推款？因为我们通过对流量去处（商品页面）的分析来了解每一件商品对用户的吸引程度。

指标：维度-款号、波段、类别、活动价、库存

度量：加购数量、备货数、加购倍率

表中需要包含款号、波段、类别、活动价、库存等基础资料，同时需要对其中的重点数值“加购数量”进行记录与分析。譬如表中加购倍率（ =加购数/备货数）如果高于，则可视为预热表现良好的商品：若低于，则视为预热表现非常：而若是高于500%，则可判断为非常热销的商品。据此分类，可为商品的预热策略调整提供指导意见。

一方面分析哪些产品更容易吸引用户浏览加购

另一方面通过对库存的分析来确保主推产品不断货，超卖。

关于流失用户挽留，讲的挺少的。其实就是用户生命周期管理。

找出流失用户，针对性提供折扣卷

预测使用率，估算成本

活动运营的几个要素：

优惠券一般分为无门槛，满减两类

价格设置

跟踪优惠券的 领取 与 使用 情况来判断店铺需要承担的 折损 与能够带来的 销售业绩 。

指标：度量-发券量，领取量，使用量，领取率（复合指标），使用率（复合指标）

维度-（也就是要分析的主体和他的属性）面额&档位（券本身）、展现位置、发放时间，类型

：明确各个券的目的。第二：核心指标领券率，使用率。

运营上：综合“类型”“面额&档级”“展现位置”“发放时间”四列信息，可以了解到店铺员对优惠券的定位与运营手段。

以“无门槛50元”的优惠券为例，这是员在活动期间的后几小时冲刺业绩所用的，因此可以看到它仅在活动结束前3小时才推出。

在 预热期 时，可提醒业务部门增加优惠券的 发放数量 。

根据 领用率 来评估优惠券的投放位置与投放时间是否正确有效。

譬如在表4-18中所示的“无门槛50元”优惠券，便分别投放了“首页”与“活动二级页” 两个位置，但是“首页”的领用率达到了，而“活动二级页”的领用率仅43%，说明同样的优惠券，在首页投放的效果比在二级页中投放的效果更好。因此，若下次再有类似优惠券时，在折损允许的范围内，可以建议员在“首页”上投放更多的优惠券。

而在 活动开始 后，则需要跟踪优惠券的使用量与使用率。根据优惠券的使用率来计算本次活动中优惠券所导致的折损，以此评估本次活动中优惠券的折损是否在预算范围之内

问题：如何根据优惠券的使用率算折损？roi多少算合理？

指标：ROI 计算方式：使用优惠券的销售金额/折损金额

合理是一个经验值：roi为15是一个门槛。

可以通过分析该价位的净利润来评估，因为折损的算是促销费用。

业绩达标率 ：经营业绩考核时经常用到的指标：达标率、滚动达标率、 YTD%、

达标率：销售额/销售 在特定周期内，比如下面的3月份，3月份的销售额/3月份的销售

滚动达标率：年度滚动达标率=1～3月销售额/1～3月销售目标×（与前面的达标率在一起，当初达标，滚动不达标）

YTD%：YTD%=1～3月销售额/全年销售目标×