电商效果评估指标包括哪些_电商效果评估指标包括哪些方面

电子商务系统的性能衡量指标主要包括三个方面

重要的性能指标有：安全性、功能、速度、存储能量、性能的稳定性、搜索引擎友好性。

1.电子商务系统的功能标准，支持多语言UTF-8;支持多模板，可自由切换或编辑模板;支持在线支付接口，callcenter接口、短信与邮件营销接口、其他第三方接口等;可网站上支持使用第三方交易平台;后台流量统计功能;无限类别分类及栏目功能;可扩展商品属性功能;自定义运费功能;会员分级功能，多种形式促销功能;发布功能;在线定购，支持注册用户在线购买商品;在线支付，支持注册用户在第三方支付平台在线支付;购物车，的“购物车”及“暂存架”功能;支持批量添加商品功能;数据库备份功能;伪静态，也称静态模拟功能;静态HTML输出功能;SEO搜索引擎友好优化。

2.电子商务系统的安全标准，使用的程序编码语言，使用.NET、asp语言编写的商城系统;防注入及非常参数过滤;商城用户权限控制机制;数据备份、上传文件类型限制等。

3.电子商城系统的速度标准，对于网上商城来说流量是金钱，速度也是金钱。如果有流量，系统速度跟不上，就会导致系统崩溃，这是很多网上商城做促销时出现的通病。所以网上商城系统的速度一定要考虑到。打开网页的速度，可直接影响用户的购买行为，经国外专家测试:2010年用户网站打开时间超过5秒，会关闭网站。2012年数据显示，用户打开网页速度网站速度也显得越来越没有耐性，因该速度成为做好网上商城系统的要素。

4.电子商城系统的存储性能标准，存储量大并且性能稳定的目前比较流行的是采用云计算架构的网上商城系统。信使网客通商城系统采用的云计算平台支持海量的交易数据、用户数据、用户行为数据的存储，无限扩展的吞吐量和极高的并发。可以支撑每秒至少1000以上的并发交易处理，每秒2000以上的并发读写作。解决了传统电子商务平台存在的大容量的关键数据存储的超4秒，即会离开网站。由此可见，网络用户对网站打开速度要求越来越高，网民对问题，并且具备极高的稳定性，甚至在部分硬件故障的情况下也能保证系统对外不停止服务，不会引起数据丢失与不完整。

5.电子商务系统的搜索引擎友好标准，电子商务系统可以使用DIV+CSS设计前台；自定义描述及；URL伪静态或生成HTML静态；百度搜索引擎提交协议;产品页面描述功能;外贸类商城需支持多语言。

电子商务数据分析的电子商务数据分析的五个指标

重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

2、访问流量分析：渠道质量、流量多少、转化率等；

3、订单数据分析：成交额、成交率、客单价等；

4、用户行为分析：新老用户购买情况、复购率、活跃率等；

5、营销活动分析：ROI、活动效果、营销成本等；

以上可视化图表的制作工具为BDP个人版

电商数据分析的基本指标体系有哪些？

构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。

1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。

3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。

5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。

6.市场营销活动指标，主要某次活动给电商网站带来的效果，以及广告的投放指标。

7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。

8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。

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。

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

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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。