电商网站用户量有多少合适_电子商务网站数量

跨境电商日活跃用户量多大算正常

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去生意参谋看同行业水平吧，这样靠谱一点

跨境电商零售，简单地说就是通过互联网，从商品展示到买家下单、付款，卖家发货，一些出口商借助电子邮件和即时聊天工具与海外买家交流，企业和个人卖家通过网络与海外买家进行小额贸易。

普通电商平台用户量大概多少

淘宝的用户量大概是2000万左右，

是非常高的一个数据目前还没有其他的平台超过他这个数据，可比淘宝的历史数据高出很多，所以说淘宝的话，发展前景是非常好的，对于以后的一个经营，也是一个很好的保障，以后的用户可能还会更多的增加，也有呢，平台曝出淘宝的用户量达到3000万了，但这个只是我们一个调查结果，并不是权威的

电商用户消费行为数据分析

对于初级阶段的新电商来说，积累数据，找准运营方向，关注流量，开源是重点；

对于中级阶段的电商，稳定客流，提高店铺销量是首要任务；

对于很有规模的电商，更侧重留存与活跃，提升整体运营水平。

不同的阶段，对于数据分析指标的侧重点也不同。

本篇以某电商用户订单记录为例，侧重用户消费整体趋势和用户消费行为，对用户规模和用户黏性中的几个核心数据点进行分析展示：

分析过程思维导图：

数据来源于一家电商网站用户订单记录

观察数据：

1、日期需要转换格式

2、大部分的订单购买商品数量较少，平均值在2个左右，极值99很大，存在干扰

3、用户消费金额稳定，同样也存在极值干扰

时间格式转换：需要按月分析数据，这里直接转为月份，忽略具体日期

1、每月销量和销售额分布情况

销量与销售额走势一致

2、用户数量、订单数量分布情况

订单量和用户数量线性分布图

3、用户数量分布情况

使用数据表，查看每月用户数量、销量和销售额

用户平均消费金额不稳定，此消彼长

用户平均消费次数在1-2次之间，1997-1998呈上涨趋势

1、用户消费次数与消费金额

用户消费金额、消费次数分布散点图

根据散点图分布，极值影响，根据切比雪夫定理，筛选数据

95%的数据集中在距离平均值5个标准之内

去掉极值，重新调整后的分布图

图形大致呈现线性回归，说明客单价稳定

用户消费次数直方图:

大部分集中在10次以内，小部分数据造成了干扰

用户金额次数直方图

大部分集中在元以下，绝大部分呈现集中趋势,小部分数据造成了干扰

2、用户累计消费额占比

按消费金额排序，使用累计加和函数，计算用户消费额占比

用户人数是23750 50%的人只占了15%的消费额消费总金额前4000名贡献了60%的消费额度

也就是维护好这前4000名客户，可以完成KPI的60%

3、新老客消费比

每月新客趋势图

每月老客趋势图

4、单次用户消费数量

只消费了一次的客户占比51.14%，有一半客户只购买了一次

按月对比：

5、用户分层——rfm模型

使用数据表，提取出用户消费额、一次消费日期、消费数量数据

将一次消费日期转为一次消费日距今的天数

(由于数据是很早之前的，为了更好的展示数据，将对比标准改为所有用户一次消费的日期）

数据以平均值作为x、y、z轴标准值，编写python函数，将用户M、R、F数据，划分象限，使用0、1作为标准值上下象限之分，给用户分别贴上标签。

8类标签分别是：重要保持客户、重要价值客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般保持客户、一般价值客户、一般发展客户、一般挽留客户

统计各标签用户的总销售额、总的消费频率，和人数

一般挽留客户多，重要保持客户第二，重要保持客户销售金额占比

rfm客户分层散点图：

从RFM分层可知，大部分用户为重要保持客户，但这是由于极值影响，拉高了平均值，用户划分不够准确

6、用户分层——新老用户、活跃、回流、流失用户

使用数据表，统计每月各用户消费情况，1表示当月购买过，0表示当月没有购买

使用python函数，根据用户每月消费情况，贴上标签

统计每月各类用户的数量

更直观的面积图：

计算回流率加入表中

7、用户生命周期

计算用户次购买和一次购买的时间

平均生命周期为135天，长544天

用户的生命周期受只购买过一次的用户影响比较厉害，可以剔除

剔除只购买一次的用户，可以看出，用户生命周期首位两端人数比较多，中间值相对少

8、用户购买周期

9、复购率

复购率指自然月内，购买多次的用户占比

使用applymap函数对用户购买各月购买次数进行标记

复购率线形图

复购率稳定在20%左右，前一个月因为有大量新用户，只购买了一次，拉低了复购率

10、回购率

回购率指曾经购买过且在某一时期内再次购买的用户占比

使用前面分好的购买标记

0为本月未购买，1为本月购买

编写python函数，对用户回购情况贴上标签

回购率线形图

一般项目用户访问量是多少

用户访问量是2.5万次。普通项目比较成功，至少每个成员说是一个不错的项目，用户访问量是2.5万次，每天的活跃用户有100人左右，有一些数据可以从博客里找到，现在网站不能用，网站现在停运其实有一个比较大的因素，就是用于维护正确性的人力资源跟不上，其实物理实验这个，的资源什么都不是问题，但想保证一个实验的代码全部正确，都不出错，这个成本确实很高，一来要求这个同学对物理实验必须得足够熟悉，二来要有严密的测试保证正确，三来还需要想到各种各样的边界数据，这个边界数据不像是程序里的边界数据，很大程度上是没多次做过物理实验的人体会不到的，数据比较奇怪，但是确实是可以算出来的。

电商平台应该分析哪些数据？

在数据分析领域，“总注册数”、“新增注册数”指标本身是一个虚荣指标，该指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增，他能够告诉你的活动传递并影响了多少“新用户”，这些新用户知道你在做什么，而并不意味你的产品一定对他有价值。显然要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿，数据分析可以指导员发现问题，找到弊病可能出现的原因，从而优化列表页的体验、提升首页流量分配效率、购买决策路径等，终提升用户的转化率。针对A的拉新活动，针对上述提到的拉新问题、活动效果评估不佳的情况，围绕拉新、留存与转化采取了相应措施。