电子商务的就业率是多少？

从2000年批准13所高校设立电子商务专业以来，目前已经有超过200多所院校设有电子商务专业，在校学生数万人。从去年开始，已经陆续有电子商务专业的学生走向市场，然而根据调查， 发现去年“截止到2004年6月15日，电子商务专业应届毕业生就业率为20%，”远低于初次就业率的平均水平。 有些学校的电子商务专业没有一个突出的方向，是个大杂烩，感觉学了很多，但什么都没学会，没有构建起专业的核心竞争力。电子商务应该偏重技能,不该开专业. 电子商务学科内在矛盾依然没有解决，不同高校把电子商务设在不同院系，有的偏技术、有的偏商务。设的课程别很大。 电子商务师资贫乏, 大学教材其实也不怎么好,还是找些专业著作看看. 现在大学的好多专业不是专业不好，而是好多有能力的人没在高校教书，各方面的原因吧。要靠自学. 应聘时自己都没有自信，觉得什么都没学,再加上没有经验，都无法说服自己是某个职位的人选,所以电商的常找不到工作。 对媒体多持批判和质疑态度吧，就拿电子商务人才缺口200万一说，首先，对电子商务本身就没有统一的看法；其次，这一数据是怎么来的；再次，就是有需求，也不一定是电子商务专业的，要依个人的能力、经验而论，等等。 电子商务专业是建立在传统商业基础上的，只有把眼光放广一点，姿态摆低一点，还是有入职某个职位的机会。 电子商务可以做很多行业,主要和市场营销的抢饭碗,和市场营销相关的如销售、、推广、公关、业务。 英语水平过关可以去外贸. 如果技术过关的,对硬件、软件比较熟悉，熟练掌握一项开发技术，可以应聘相应的技术职位。或去IT、互联网行业应聘销售、服务。 行政职位，一般文员、秘书、助理之类的。 自主创业，看个人情况。现在在网上开个商店那么容易，只要有东西可卖，就可以一试. 总的来说需求还是很大,只要是有能力有能把握住机会的人.一起加油吧!!!

电商新客招募率是多少_电商招新宣传语

电商新客招募率是多少_电商招新宣传语

，人才紧缺，求大于供。测试的方法其实很简单，从各大网站就可以看得出来，电子商务本身就攘括很多方面，自然人才需求也是非常紧缺的。

每年电子商务专业毕业生的就业率都在90%以上，但专业对口的却不足15%

电子商务的就业率在大城市相对会好点。但是小城市略微点。

现在大概有40%吧,毕竟电子商务还是在发展中.

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

怎样能算出每天销售的IPT

客单件（IPT/AUP）：指企业每个客户的平均交易件数（计算公式：交易总件数÷成交笔数）

购买频次（Frequency）:客户在一段时间内的平均购买次数/频率（计算公式：成交笔数÷客户总数）

平均定单规模：客户平均每个定单花费的金额为多少。许多公司通过销售建立了许多有关提高平均定单规模的目标。

线索成功比率：给每一个线索终的成功与否（也就是销售的成功与否）赋予一定的成功百分比。当销售人员让客户回答问题、与客户交互信息、或者准备签订合法合同等时，都会不同程度的影响着该比率。

产品类参与程度 ：客户在某一个产品分类上所表现的客户支出和兴趣。在某一个产品分类上具有高参与率的客户比低参与率具有更大的购买量。

扩展资料

客户指标

新增客户数量：在某一段时间内获得的新客户有多少。

客户留存率：本年度留存老客（去年以及今年都有购买记录）数量占去年有购买历史的顾客的比例。

招新率/新客渗透率：特定产品/产品线招募新客数量占品牌新客总数的比例。

客户复购率：某一段时间内有复购行为的客户占活跃客户总人数的比例。

客户流失率：客户终止与公司的交往、结束购买或选择了一个竞争对手的比例。

电子商务是什么???发展前景怎么样????

首先，一个行业的发展前景要考虑的因素有很多。在一定程度上，严格来说，电商并不是一个行业，而是一个平台或是一个资源。通过百度，行业的概念是指从事国民经济中同性质的生产或其他经济的经营单位或者个体的组织结构体系。电商也有很多的形式，比如淘宝、京东，很多人可以入驻进去，为那些想要做电商提供一个平台和流量资源。还有微信的社交平台，新兴出一批微商和人员，微信的社交平台也为这些提供了平台和资源。所以电商并不是一个行业，而是一个平台和资源。

电商卖的东西很多，服饰类、化妆品类、食品类、电器类等等，其实这才是行业细分，所以不能单独的去说电商行业。服饰现在竞争力较大，所以这个行业前景不太大，就看运营如何来运营，而我们新出的一些产业，服务行业和养生系列的行业前景是很大的。现在的宠物用品市场却很大，不管是线上还是线下。行业发展前景好，不管是做线上还是线下，都会好，所以不能单独的去定义电商的这个行业发展前景。电商是现在这个给大众提供的的资源和平台。

目前主流的平台主要是传统电商平台，比如淘宝、京东、拼多多，还有就是社交类的电商平台，比如、快手等

对于新手首先肯定要选择门槛比较低的平台，这样起步会容易一点，像京东、天猫入驻费就很高，对于新手来说，如果资金不是很充足的话不建议去做;

目前拼多多是一个比较火的平台，但是过去做的基本上都是在淘宝上做了很多年的，还有就是去处理尾货的，大家也都了解拼多多基本上都是一些低价产品，打价格战，对于新手来说，竞争环境过于恶劣，是不太建议去做的;

剩下就是淘宝，这个平台发展到现在，规则也比较完善，市场的包容性也很强，低端、中高端都有，用户信赖度也比较高，如果从淘宝入手，也更能掌握一些电商的核心，后期想做其他平台也会容易一点。

所以传统电商平台来看，选择淘宝会更好一点

社交类平台的潜力是很好的，目前也处于爆发期，就来说，2020年带货成交额超5000亿，是2019年的三倍多，还有更多的机会等待挖掘

但是社交电商的门槛相对来说也会高一点，不是所有人都适合做，什么样的人适合做呢?

和传统电商可以选择网上的批发网站相比，社交电商更需求一手货源。

首先相对于大主播有固定的合作方，一些小卖家没有经验和带货基础是很难谈合作的，而淘宝联盟、精选联盟这些高佣平台也没有那么好做，价格没有什么优势，利润空间也很小，所以不建议选择。

而且就直播带货来说，货源的稳定性也很重要，这些平台的库存，包括发货时间、售后等都是不可以把握的，一旦直播间爆了，库存跟不上，就是一个很大的问题，直播带货重要的就是。

虽然传统电商也会烧直通车，但是只要一个款爆了，权重上去，后面即使不推广的销量也是比较稳定的。

而社交电商对流量需求更大一些，我见过不少卖家都是靠信息流推广砸钱硬堆上去的，多的一天就能烧个几十万，只要投入产出比可以，有多少砸多少，所以你没有充足的资金，这种你是玩不了的。

一个好的主播对于社交电商来说很重要，这也是社交电商的特性，但是好的主播并没有那么容易找，每天开直播的人很多，但是流水多的主播并不多，还是看主播的能力。

电商客户是什么意思

就是电子商务平台的各种客户。

传统观念认为，客户和消费者是同一概念，两者的含义可以不加区分。但是对于企业来讲，客户和消费者应该是加以区分的。客户是针对某一特定细分市场而言的，他们的需求较集中；而消费者是针对个体而言的，他们的需求较分散。

客户维护相关：

在当下的市场中，争取一个新客户的成本是保留一个老客户成本的5倍；企业客户流失率降低5%，其利润就能增加25%-85%；向新客户推销产品的是15%，而向老客户推销产品的是50%；60%的新客户来自老客户的。因此，如何维护客户关系正在成为企业生存的核心竞争力。

电商平台用户消费行为分析

本项目数据来源于某电商平台消费记录，4个字段，共69659条记录.

分析内容分为4个部分，

数据集没有空值

订单时间数据类型需要转换

由上可知：

1.用户每个订均消费2.4个产品，大部分订单集中在小额

2.用户平均消费金额35.89，中位数在25.98，有一定的极值干扰。

由图可知，月消费金额在1-3月呈上升趋势，3月达到顶峰，后期销量趋于平稳，每月在一万左右波动。

由上图可知，产品购买量在前三个月达到峰，后续消费较为稳定，有轻微下降趋势

-2.3每月消费人次和消费次数对比

每月消费人数低于每月消费次数，但异不大

前三个月每月的消费人数在8000-10000之间，后续月份，平均消费人数在2000不到

分析：

平均每位用户购买了7件商品，购买多的有1033件；

用户平均消费金额为106元，与75分位接近，说明有少数人购买了大量的货物。

由散点图可知，用户购买量与购买金额呈正相关关系。

分析：

从直方图可知，大部分用户的消费能力确实不高，绝大部分集中在小于200元的消费档次。高消费用户在图上几乎看不到。

分析：绝大多数人购买件数小于5件

分析：

按用户消费金额进行升序排序，由图可知50%的用户仅贡献了15%的销售额。而排名前5000的用户就贡献了60%的消费额

也就是说，只要维护好这5000个客户，就可以完成业绩KPI的60%。

用户次购买集中在前3个月中

用户一次购买集中在前3个月中，说明很多用户购买过一次就不再购买，随着时间增加，一次购买用户数递增，说明用户流失呈上升状态，用户忠诚度下降。

-## 4.3新老客户消费比（多少用户只购买了一次，每月新客占比）

分析可见：约有一半的人只购买了一次

分析：第1个月新客占比，并在接下来的三个内急剧下降，之后趋于稳定，在0.81左右波动。

分析：

1.从RFM分层可知，大部分用户为一般挽留客户，但是这是由于极值的影响，所以RFM的划分应该尽量以业务为准。

尽量用小部分的用户覆盖大部分的额度，不能为了数据好看划分等级。

每月不同活跃数的计数

求环比值

分析：购买周期呈指数分布，平均购买周期68天，购买周期集中在100天以下。

分析：

1.用户的生命周期受只购买一次的用户影响比较厉害（可以排除）

2.用户平均生命周期134天，中位数仅0天

忽略只购买一次的用户

分析：

复购率稳定在20%左右，前一个月因为有大量新用户涌入，而这批用户只购买了一次，所以导致复购率降低

分析：

1.从上图看出，用户的回购率高于复购率，约在30%左右

2.从回购率和复购率综合分析，新客的整体质量低于老客

完毕

新会员招募率怎么算

1、首先，定义及计算形式，订单数目标乘以历史新会员占比乘以裂变系数。

2、其次，统计周期内重复购买的会员数（F≥2）除以统计周期内的活跃会员数。

3、，周期内首单复购会员人数除以周期内首单购买会员总人数即可。