一、电商行业情况
1.冬装的客单价一定最高，秋装排第二，夏装是排第三，春夏是做形象，秋冬是赶快赚钱。
2.每年从4月份开始到6月份之间，是整个行业的淡季，7、8月份会小有成长，9月份到11月份又会平复，从12月份到次年的3月份是整个行业的高成长期。
3.B2C的订单量在假期是下降的，尤其是春节前后，订单量只有平时的30%，在正月初三到正月初五期间，订单量会达到平时的50%，会逐步的上升。
4.今天买的百分比是多少，就是今天如果有100个单，到底有多少是今天来、今天买的?就是今天才看到这个产品，今天就买了。这个数据显示的是 35%，只有35个人今天来、今天买的;65%的人是以前来，今天才买的，我说的是新客户，不是老客户，新客户今天来到这个网站，而今天就买了。第二个红色的是说昨天来，今天买的;绿色的是2-6天来的，今天才买的;最高的那个是21天之前来的，今天买的。
5.目前，绝大多数B2C的转化率都在1%以下，做的最好的也只能到3.5%左右(比如以卖图书为主的当当)。
6.美国用调查出来的现成数据，在B2C网站上的准买家，有18%的用户有找不到需要的产品的困难，有11%的用户找到了产品但是不自己想要的，这 29%的用户基本会漏掉。大部分用户进入首页之后开始找产品，第一是看促销，第二个看目录，第三是用搜索工具。其中，大概有60%~70%的用户是通过搜索+目录的方式走到产品页面。
7.对于用户规模很大的B2C来说，很有必要把用户分为三个阶段：以3个月为限(有些垂直网站要6个月至一年)，只购买够一次的用户、一个月购买过2到8
次的用户、购买过8次以上的用户。
8.普通购物网站的用户转化率只有千分之一，即使京东和淘宝也分别只有3%和7%;而返利网的用户转化率远远高出它们，高达25%。其用户的活跃程度也远高于其它购物网站，返利网平均每个用户每月生成8个订单，而普通购物网站只有1.2 单。
9.中国电子商务的发展可以分为三阶段：1、处理存货和尾货;2、电商开始成为正常渠道;3、商业模式大范围、深力度的变革阶段，而他认为，目前的中国电子商务已经进入到了第三个阶段。
10.衡量一个电商企业运营健康最重要的指标有两个，一个是毛利率，因为同等收入规模下毛利率越高对未来规模增长的依赖性越小;另一个就是广告投放减少与收入下降的正相关性。
11.对独立B2C网站来说，1000单是入门，3000单是门槛，5000单基本跨入主流。
12.大家电的毛利率不到5%，电脑是6%-7%，利润薄得像刀片。它们的净利润大多来自品牌供货商的返点，大约只有2%-6%。服装的毛利率约是 50%，鞋是20%多，毛利率相对较高，但单价较低，退换货率居高不下，服装的退换货率是7%，鞋子是10%。再刨去营销、人力、正常的运营开支折算下来，服装、鞋子等品类的净利润仅在10%左右。
13.目前B2C行业的几个平均数据：网站转化率：千分之三。推广ROI平均是1：0.3。平均获得一个实际购买用户的成本150元一个。这个是公认的行业平均数据，这也是导致传统企业自己做B2C官网困难的原因。
二、淘宝运营方面
1.唐狮每天访客是四五万，业绩四五十万，发包大概四五千包，转化率二到三(中等偏上, 好的会达到8%以上)。
2.40%专供产品，30%当季货品，30%是过季的产品，慢慢比例不断调整，而且每个企业比例也是不一样。
3.直通车目前淘宝最普遍的付费推广方式，对于中小卖家的流量引进能达到30%-40%左右，而大卖家在10%左右。
4.2010年淘宝网大客户广告价位为150万元、300万元和500万元三档，2011年500万元档直接升至800万元。
5.男装淘品牌斯波帝卡来自淘宝商城的销售收入只占到一半，而2009 年时90%的销售都在淘宝平台上。绿盒子淘宝商城70%左右销售额，在V+、京东等平台上，基本上可以实现每个月150%的增长。韩都衣舍目前的销售额的 80%来自淘宝平台。麦包包的独立B2C网站已经带来多过于淘宝商城的销售额。
6.中小卖家的营销成本很高，一般占据营业额的30%，有的甚至更高。细致来看，直通车的广告费用与销售额的比例一般是1：2。
7.七格格最多是一季上一次聚划算;到现在为止，韩都衣舍只上了两次聚划算。七格格每天在直通车上的花费是5000元左右，多的时候7000元-8000元。大卖家对聚划算、直通车亦是持“谨慎态度”。
8.韩都衣舍CEO赵迎光告诉记者，一般来说，服装类的净利都不到10%。具体而言，包括直通车、硬广、聚划算等在内的营销费用占营业额的10%、人工成本占10%、包括房租、水电等在内的运营成本占15%、淘宝商城的佣金是5%，积分是0.5%~1%。服装的毛利率是50%多，这样一刨算下来，净利润不到10%。
9.在其他B2C平台与淘宝带来的营业额比例上，七格格目前是3：7，今年计划做到4：6;韩都衣舍是4：6，今年要达到5：5。
10.如何提高点击反馈? 1、决定展现量的因素：关键词出价、初始质量得分;2、决定点击率的因素：推广图片、推广标题;3、决定收藏率的因素：收藏按钮的位置、收藏活动的设置;4、决定成交率的因素：宝贝描述、关联销售;
11.韩都衣舍：现在商城一个双金冠，一个集市店金冠，淘宝流量日均35万UV、160万PV，淘宝的收入情况刨除“双十一”之外的平均数，日均 90万，5500单，外网日均80万元、4500单，部门22个部门、11000人左右，销售情况08年300万、09年1300万、10年1亿、11年 3亿以上。
三、电商运营方面
1.从访问到购物车，平均来讲，100个人进来，只有4.5个人把东西放到购物车，有96个人不会把东西放到购物车，那这96个人干吗呢?京东商城下单到在线支付的百分比是29.4%，凡客诚品是29%，一号店是8.3%。
2.去年11月份的某一天，手机乐淘上线，上线的第一天就卖了200双鞋。今天Vancl一天在手机上的订单超过了2万单。70%的用户是PC上用户的延伸，因为你让他有更多的环境;30%是纯新的手机产生的新客户。
3.优购网上鞋城的上佳表现：8月8日上线25天日订单即过千，8月10日上线27天日订单数突破2000。在8月8日网站举行了运动馆商品满99 元减50的活动，也这是这一活动接连创造了网站订单量的新高，而目前进行的诸如‘99元名品秒杀’、‘夺宝奇兵’效果也同样明显”，通过发放优惠券、硬广、SEM 和EDM营销，再结合各种站内促销活动，优购网上鞋城全面发力已经初步取得效果。
4.1号店2010年销售额达到8.05亿，平均月增幅为28%。1号店从创立到现在三年的销售额分别为：400万，4000万，8.05亿，每个月都是以平均28%的速度在增长，其中江浙沪销售额占到70%。
5.京东的核心优势可以归为三点：第一，强调用户体验，京东在产品选择、质量、售后等环节的用户体验上下了足够多的功夫。第二，京东具有行业内最好的成本控制能力，长期保持了价格优势。第三，高效的运营效率，给合作伙伴带来很有效的价值。现在京东商城的商品有80万种，沃尔玛只有15万种，1号店覆盖销售的商品有12万种，明年年底京东商城的产品会突破200万种。
6.通常而言，线下的童装市场，当季消化率70%已相当不错，会有30%的库存率。而绿盒子则借助数据分析，做好销售预测，同时兼顾供应链的管理和资源整合。一切努力都是为了实现5%至8%的库存目标。整个商业零售包括传统线下，一个库存比例高过15%，这个品牌在明年货品周转一定有问题。
7.1号店从发展之初便选择了一条不同的路径。“我们的投资，30%-40%用于仓储配送，30%多用于IT建设，广告营销占投资的比例不足10%，远低于行业竞争对手平均水平。”
8.以凡客诚品为例，其2010年的广告投放额约为4亿元，销售额约为30亿元。今年初，凡客诚品CEO陈年声称，2011年市场推广费用将达到10亿元，销售额提升到100亿元。京东和当当，其市场推广费用同样很高。正如某知名B2C网站的CEO所说：国内电商销售额的3成都用在了市场推广上。
9.凡客获取一个订单的成本在300元左右，京东获取一个订单的成本也在200
元左右。
10.京东的毛利率不高于 10%，与之相比，国美和苏宁的毛利率都在 17% 左右。
11.乐淘网毛利为30%，其中退货成本占2%，营业成本占8%，包装成本占1%。但他表示，由于同行恶性比价，赔本赚吆喝，今年乐淘的毛利率下降到17%。“再不转型我就要饿死了。”
12.对于B2C企业来说，退货拒收率是一个不可避免的问题。徐雷说，服装鞋帽基本上是占到10%到20%，标准是15%，能做到10%的已经很不错，优购网上鞋城符合行业正常水平，目标是控制在15%以内。
13.麦考林有多条业务线：网购、电话销售、自营及加盟店的销售。“邮购的核心是用户库的更新，自营及加盟店的重点是选址与渠道管理，但是电商的核心是供应链的响应速度。”
四、电商系统方面
1.电子商务流程以及它对系统方面的要求：第一个是可扩展性;第二是标准化;第三个是细节;第四个方面是数据驱动;第五个是自动化。
2.电子商务系统的功能：第一个是电子商务系统是我们电子商务的神经系统;第二，电子商务是要为业务服务的;第三，它是提高效率、降低成本的;第四点，它是客户体验的保证;第五是可持续发展的保障。
3.电子商务业务流程：第一个是V2I，就是采购的部分，把商品从供应商、从工厂拿到库房;第二个流程就是I2O，把商品展现给客户，让客户下单，这部分对应的整个的营销体系;第三个流程就是O2S，就是订单生产，把订单变成发货、配货，生产出去;第四个流程就是S2C，就是配送的部分，把货交给客户。
4.电子商务信息系统：营销网站体系、供应链体系、物流体系、财务体系。
5.物流订单生产系统：WMS库房管理系统、TMS配送管理体系。
6.电子商务服务包括：电子商务渠道规划、建站或平台开店、运维、运营、营销推广、仓储、物流、客户关系管理、数据分析、客服、售后等。
7.电子商务模式能否取得成功，要解决五个关键性问题。首先，是否具有一个智能化、集成化、实时的系统和平台，这个平台可以随着交易量的不断增加而不断拓展。第二是客户关系管理，即能否对顾客的购买行为进行分析，提供有针对性的个性化服务。第三次是商品采购，即是否能提供客户需求的丰富的商品种类。第四个重要方面是仓储。第五则是配送。
8.企业电子商务涉及到了企业的开发、生产、销售、ERP和CRM系统、促销活动、品牌营销、库存管理、物流配送、支付管理、供应链管理、以及HR等全系统的企业电子商务整体解决方案，企业只有先电子商务化才能做好电子商务。
五、营销推广方面
1.基本上大家公认的效率最高的就是网络联盟、搜索引擎。
2.搜索营销即使不做特别大的优化，ROI做到1：1以上、1：2以上都是能够达到的。
3.吸引流量的手段有：SEM、CPM、口碑营销、广告联盟CPS合作、导航网站/垂直社区、短信/EDM/DM等。光看ROI的话肯定是广告联盟，10%的返点，性价比很高。导航网站引流效果非常好，但是今年干脆变态到开始竞价了，现在的价格去年的10倍。一号店到目前为止口碑营销所带来的订单一直稳定在50%左右。
六、仓储配送方面
1.目前的B2C企业里面的作业产能，平均是在每人40单到80单之间。就是说如果你的仓储作业里面的人均产能，一个人能达到40单，在国内算是合格的。如果超过80单，就是非常优秀的。所以很容易产生一个计算的方法，就是说你今天在仓库里面有100个员工，可能每天能处理的最多的订单量也就是在 8000单。
2.如果你的仓库是2000平方米，那么你每天的出单量也是2000单左右。
3.京东仓储物流占京东总体员工数的60%左右，凡客这一数字大概在45%。
4.当当自定下“建物流、拼速度”的策略之后，仓储物流支出一路攀升。2010
年第四季度，当当仓储与物流支出占据营收的比例是12.3%，今年第一季度是13.3%，而到今年第三季度，当当的物流仓储成本是1.3亿元，占总营收的14.2%之多。
5.陈年所说的30%-40%的毛利率(生产成本，截止到进入凡客仓库)，仓储配送
成本20%(包括平摊建仓成本、仓储员工3000人和配送员工3000人的人力成本)，其他员工人力成本(包括1000名客服人员和2000名行政人员)5%，营销推广成本5%，其它均不足1%忽略不计。
电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 （1）产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
电商运营指标体系 电商数据运营指标体系 本文主要介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争等电商指标，这些指标都需要系统化地进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，同时可以及时改进和优化，提升电商收入。 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量类指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1.电商总体运营指标 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 o独立访客数（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 区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 o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。 o人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 （2）订单产生效率指标 o总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 o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 o网站成交额（GMV: Gross Merchandise Volume），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。 o销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，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。 o客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 o销售毛利，是销售收入与成本的差值。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）。 o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2021年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的
大数据时代的电子商务 一、大数据时代已来临： 目前以云存储为代表的公共存储服务模式已初现端倪，将可能在未来5-10年成为主流存储模式之一。类似于水电气公共服务，存储平台服务化意味着现有的存储系统面临新的挑战。存储按需服务的公共模式将引入用户应用的多样性、异构性和个性化、用户访问的高并发性和动态性、以及数据自身的复杂性等特点，导致大数据的趋势和特征凸现。 大数据在现实世界中有着非常广泛的分布和应用，包括医疗信息、视频监控、移动设备、智能设备、非传统IT设备、传统IT信息的非传统应用以及特定行业需求等。如在零售业中，对大数据的分析越来越受重视。沃尔玛在全球有8400家门店，每周有20亿笔客户交易数据，沃尔玛公司很早就开始从日常交易记录析出关联交易，在2004年卡特里娜飓风来袭前，沃尔玛就从手电筒和电池的销售中成功分析出馅饼即将热销。随着计算机和存储成本的下降，中小型零售企业也能够利用IT技术对收集的大量数据分析，开展商务智能应用。再如，在医疗健康领域，由于电子医疗记录时代的来临、医疗图像技术进步、基因研究以及制药工程中对于大型数据库的应用，大规模复杂数据在医疗机构中变得很普遍。通过对大量病人的各类数据进行数据挖掘分析，有助于更有效地找出疾病成因，进而提供针对性地预防、诊断和治疗措施。美国著名的综合管理式医疗财团Kaiser Permanente，拥有超过8百万会员、36家医院以及超过400家医疗机构，各部门需要在同一时间分析众多因素，包括治疗、人口统计资料（如年龄、性别等）、实验室结果、处方、诊断、医疗保险计划以及付款记录等，综合这些不同的信息，以便决策系统向医护人员提供完整的病人历史，选择最佳的医护办法。 二、潜在商机 【大数据分析的可能应用领域】李开复的12月3日的更新的微博针对大数据进行了预测： 1. 保险业：收集汽车驾驶数据制定个性化保险政策价等； 2. 零售商：基于全市场数据的商品推销策略分析等； 3. 金融业：利用历史数据分析诈骗等； 4. 医疗保障：通过健康数据提高病人护理条件等； 5. 制造业：估算保修费用，检测零部件问题等。 针对大数据的进行深度分析挖掘，将能创造巨大商机，目前各大电子商务网站如淘宝网，繁多的产品让人无从抉择，用户能做的就是反复对比同类产品的优缺点，过往买家的评论来决定自己的选择，但是这对用户来说是极其痛苦的，如果后台能对海量的用户行为数据进行快速分析，推荐出用户阶段性最需要最适合的产品，将能极大的促进商家的销售额。 目前推荐做得较好的网站有亚马逊和当当网等，能针对用户需要，动态的给与极其准确的推荐信息，推荐结果准确，推荐更新度极快。 三、大数据信息推荐相关技术 推荐技术：主流的推荐算法有基于物品相似度的推荐和基于用户相似度的推荐。目前各大电商网站普遍采用的是基于物品的相似度推荐，但是如何将准确度量用户的兴趣仍然是个难题；基于用户相似度推荐主要用在新闻等用户远少于物品的网站，如新闻评论类网站。
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。 点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类
了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；
4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三
甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了
电商渠道2019 年数据分析及总结
目录 一、行业增长平稳，洗衣机表现略超预期 (3) （一）行业整体表现良好，洗衣机板块表现最优 (3) （二）客单价：产品结构升级，行业价格整体上调 (4) （三）品牌表现：整体增速表现分化，华帝美的延续高速增长.. 6 二、行业风向标：洗衣机提振明显，小家电持续升级 (7) （一）小家电：行业增速放缓，产品持续升级 (9) （二）空调：行业线上增速回落，美的格力表现亮眼 (11) （三）洗衣机：行业加速明显，龙头品牌增长稳健 (12) （四）冰箱：行业维持平稳增长，线上表现量价双增 (14) （五）电视机：增长继续加速，小米一枝独秀 (16) （六）吸尘器：7 月行业实现小幅增长 (17) 三、品牌表现：品牌增速有所分化，美的高增趋势不变 (21) （一）美的综合表现最优，华帝持续高速增长 (21) （二）浙江美大：行业竞争格局日益加剧，产品高端化定位逐渐凸显 (22) （三）科沃斯：7 月增速持续回暖 (23) （四）飞科电器：7 月线上收入稳定增长 (24) 四、成本分析：原材料价格环比下降 (24) 五、风险提示 (26)
一、行业增长平稳，洗衣机表现略超预期 （一）行业整体表现良好，洗衣机板块表现最优 2019 年7 月家电板块各子行业线上表现良好，收入增长稳健。白电行业中洗衣机（+44%）增速提振最为明显表现最优，其中美的系和海尔表现均优于行业，冰箱（+17%）维持双位数平稳增长，空调（+8%）线上增速有所回落；小家电销量下滑拖累销售额（+13%）增速小幅放缓，但依旧增长稳健；电视机（+18%）政策促进更新换代需求释放，销量提升拉动销售额增长加速；吸尘器（+6%）、美发产品（+3%）、按摩器材（+1%）7 月小个位数增长；新兴品类电动牙刷（+69%）享受行业扩容及线上渗透率的持续提升，线上收入依旧呈现高增态势。空调行业：增速有所回落，美的格力占比提升。7 月空调线上收入同比增长8%，相比上半年的高歌猛进，同比增速有所放缓。我们认为主要有三个原因：前期线上活动频繁销量提前释放、去年同期基数较高以及今夏南方多雨气温普遍较低，多重因素扰动致空调旺季表现平淡。客单价方面，7 月空调行业表现为量价同增，线上销量、客单价分别小幅增长5%、3%。品牌方面，美的从年初开始施行的降价政策抢占市场效果明显，7 月在同行业竞争者中保持增速最快，收入（+50%）实现高速增长；格力相较一季度增长加速，7 月收入同比增长21%，表现亮眼，空调线上CR2（美的+格力）集中度提升至47%，去年同期为37%；海尔、科龙空调收入下滑幅度持续扩大至-28%、-28%；奥克斯受被举报事件影响市占率下降明显，收入增速由上半年的25%转为负增长（-4%）。小家电行业：
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/405127216.html, 大数据技术在电子商务中的应用 作者：朱永滔 来源：《电脑知识与技术》2017年第08期 摘要：通过分析数据，能够了解客户的真实情况，便于将客户分文别类，从而为客户提供具有针对性的服务，真真正正地将个性化服务落实到实处。因此，该文探究了大数据技术在电子商务中的应用。 关键词：大数据技术；电子商务；应用 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）08-0280-01 在大数据时代背景下，电子商务竞争可以看作大数据的竞争。有电子商务平台产生的信息往往具有真实性、确定性，而运用大数据技术能够进一步分析这些数据，从而制定出具有针对性、服务性的营销策略，促使电子商务能够取得更为理想的经济效益。实践证明，科学、合理的运用数据，能够将电子商务的营业效率在原有基础上提升60%，因此笔者在文中分析了大数据技术在提升电子商务业绩方面的做法，具体如下： 1洞察客户 通过分析以往客户的历史数据，能够更好地了解客户的购物习惯、兴趣爱好以及购买意愿等方面的特点，从而将客户进行分文别类，有助于准确把握客户对产品的需求，同时还能够为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，根据族群的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方向，全面提高客户的核心影响力。 2规划营销 2.1精准的广告 通过网络数据的搜集成本低廉，并且用户在访问网页时以自身的真实需求作为出发点，也更具备真实性。此外，网络上所产生的海量星系是实时的，能够很好地反映用户的情绪以及其关注的热点。这些信息对于企业广告决策相当重要。因为垫子商务企业通过搜集、分析和整合相关数据，能够抓住企业受用群体的特征，从而根据受用群体的特征制定具有针对性的广告，还能够选择出较为恰当的时间，投放广告，这样一来，提高了广告的针对性，还提高了广告的有效性。 2.2消息的及时推送 实现消息额及时推送囊括的范围很广泛，包括在用户需要时提供信息，或者电商企业推送性吸引导用户进行购买等。很多电商企业利用大数据挖掘客户的周期性购买习惯，在临近客户
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
一、主要路径分析 一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活 不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。 然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册 注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存 用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如： 对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户； 对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收 我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。 如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播 由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。 二、行为数据分析 分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。 做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。 下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。 用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号
于刚：大数据时代的电子商务 199IT发表于2013, 三月1 分类：199IT推荐文章, 数据行业, 行业资讯 英特尔公司的创始人之一戈登·摩尔在1965年发现了一个惊人的趋势，即集成电路芯片上所集成的电路的数目每隔18个月就翻一番，该发现被业界誉为摩尔定律。后来也有被描述为微处理器的性能每隔18个月提高一倍，或价格下降一半；或用同等价钱能买到的电脑性能（速度和储存量）每隔18个月翻一番，等等。 40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点： 1）随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们的个性化需求开始凸显。而企业要去高效地满足这些个性化的需求则需要大量的数据支持。 2）互联网的出现和相关技术的发展让海量数据的收集和分析成为可能。互联网的特征又导致这些数据能够被高速度和大容量的传播。 3）互联网引入了由用户产生数据的模式。这种模式的特征是多源头，低成本，更及时。当然，这些数据的真实性和可靠性需要被核证。 4）构建在互联网基础上的电子商务和传统零售比较的优势之一就是数据的可获得性。电子商务可以实时得到顾客的来访源头，在网站内的搜索、收藏、购买行为，以及购买的商品间的关联性。这些数据可以帮助企业更精准的为顾客服务。 5）人工智能、信息系统和决策科学的发展促进了多种分析方法及工具的推动，包括数据挖掘，顾客行为模型，决策支持，等等。
数据（Data）是原始和零散的，经过过滤和组织后成为信息（ Information），将相关联的信息整合和有效的呈现则成为知识（Knowledge），对知识的深层领悟而升华到理解事物的本质并可以举一反三则为智慧（Wisdom）。所以数据是源头，是决策和价值创造的基石。 数据的应用大致分以下几个步骤：a）数据采集、核实与过滤；b）在数据仓库内的分类和储存；c）数据挖掘以找到数据所隐含的规律和数据间的关联；d）数据模型建立和参数调整；e）基于数据的应用开发和决策支持。下面用实例来说明。 1) 美国医药网站WebM D根据怀孕的女性用户填写的受孕信息定期给用户寄EDM，提醒母亲在该时间点的注意事项，需要摄入的营养，产前的生理变化和要做好的思想准备，产后的恢复，宝宝的育养和健康，等等? 2) 1号店利用对大数据的分析给顾客发送个性化EDM。若顾客曾经在1号店网站上查看过一个商品而没有购买，则有几种可能： a）缺货，b) 价格不合适，c) 不是想要的品牌或不是想要的商品，d) 只是看看?若在顾客查看时该商品缺货则到货时立即通知顾客；若当时有货而顾客没有买就很有可能是因为价格引起的，则在该商品降价促销时通知顾客；同时，在引入和该商品相类似或相关联的商品时温馨告知顾客?另外，通过挖掘顾客的周期性购买习惯，在临近顾客的购买周期时适时的提醒顾客。 3) 淘宝在2012年推出了淘宝时光机?该应用通过分析顾客自注册为用户以来的行为，用幽默生动的语言告知顾客淘宝的成长，和该用户相类似喜好的其他用户的统计行为，对该顾客经过分析后对其喜好的了解和对其行为的预测，等等。用生动的文稿和个性化的数据、拉近了和顾客的距离? 4) Google的Adsense对顾客的搜索过程和其对各网站的关注度进行数据挖掘?并在其联盟内的网站追踪顾客的去向，在联盟网站上推出和顾客潜在兴趣相匹配的广告，精准化营销，提高转化率? 5) Amazon近几年推出了FDFC（Forward Deployed Fulfillment Center）的概念，以加快对顾客配送的速度。Amazon的订单履行中心分两个层级：FC和FDFC，其中FC品种更齐全，而FDFC在物理位置上更靠近目标市场，但品种重点容纳针对目标市场的热销商品，顾客的大部分需求可以通过FDFC来满足，不能满足的长尾商品则由FC来满足。这样顾客急需的商品多数可以通过FDFC以更快捷和低成本的物流来完成。由于热销商品是随着时间和季节而改变的，故将什么商品储存在FDFC的决策是动态调整的，而此决策的依据就是对顾客需求的分析和预测。
大数据对电子商务的影响研究 大数据是指所涉及的海量数据无法通过一些技术或者工具来进行整理和收集，以下是小编搜集整理的大数据对电子商务影响研究的论文范文，供大家阅读参考。 21世纪是一个信息时代，各种数据的海量出现给企业、人们的日常生活造成了许多的困扰，数据的复杂、无规律一直困扰着人们，给人们带来了许多的麻烦。大数据的出现解决了这一问题，对海量的信息通过系统的分析与筛选，找出其中固有的规律来进行决策，使企业的经营决策变的更加便捷、更加高效。 电子商务的发展离不开大数据，企业通过大数据对各种数据进行整理得出一定的规律来探寻近期的消费趋向、消费特征，以此来制定一系列的相应营销策略，这样大大缩小了市场调查与决策分析的时间，使企业获得更多的经济效益，实现了一个良性的市场循环使各个环节都实现高效运作。大数据与电子商务的结合是必然的，它将带我们步入一个新的创新局面。 一、大数据概述 大数据不仅仅只是单独意义上的拥有海量的数据信息量，而在于它更深层次的意义，对数据进行专业化的处理及分析，大数据是指所涉及的海量数据无法通过一些技术或者工具来进行整理和收集，而大数据时代的到来却解决了这一问题，使海量数据变成了企业最宝贵的财富，给企业和人们的生活带来了无法想象的巨大影响。 大数据和传统的数据仓库相比，具有很多的优势和创新点。大数
据具有四方面的特点： 1、数据量巨大。它拥有各类的海量的数据，涉及面更广、种类更加齐全，还包括了需求分析、用户细分等不同的数据分类，能够满足人们不同的需求。 2、数据种类繁多。大数据的容量比传统的数据仓库更大，其容纳的信息量也必然繁多，信息种类也更加广泛，有用户的反馈信息、消费记录、消费特点等非结构化的数据。 3、价值密度低，商业价值高。大数据需要从海量的数据当中提取出来对人们有用的资料，技术的难度增加了，数据的价值密度与其数据量不成正比，因此数据的价值密度低而商业价值高。 4、数据处理速度快。大数据通过对海量的数据进行处理，在巨大的数据库中进行查询，找出有价值的资料，只有通过不断的提高其运行速度才能降低成本获得经济利益。 从某种程度来说，大数据是信息时代的一种创新技术，它将海量的信息数据量进行统计分析，从中获取有价值的数据，它的这种获取有用信息的能力就是大数据。企业通过这一技术能够提高决策效率，降低生产成本从而获得经济效益。 二、大数据处理与电子商务 (一)电子商务的大数据时代 大数据的特点为电子商务带来了许多的技术创新和思想观念的改变，电子商务的发展主要依赖于消费者，掌握了消费信息的数据，就能够以此来制定合理化的经营策略，能够提前预测市场的发展方向，
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 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 独立访客数(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。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 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)/独立访客数，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
电商运营模式之数据分析 电商运营模式中最重要的莫过于就是数据分析了，不会数据分析，你就很难抓住你的客户，那下面就由中公优就业的老师给大家介绍一下有关数据分析的内容。 在电商运营中，基于用户层面的数据分析： 不管是做网站运营，还是电商运营，数据分析是必不可少的工作之一，基于真实数据下的数据统计，通过全局的数据分析，找出问题，然后在运营当中解决问题。比如网站运营会关注收录数、PV、UV、跳出率等数据，万商堂认为在电商运营中，基于用户层面的分析，其实与网站运营关注的数据差不多。图中各项数据以周为单位进行每日数据对比，另外还要重点观察购物车、下单、转化这一过程的环比数据情况。 在电商运营中，基于订单层面的数据分析： 各节点转化率分析一般是首页-列表页转化率，列表页-祥情页转化率，祥情页-支付页转化率，支付页-支付成功转化率。在进行销售额的数据统计与分析时，建议减去平台补贴情况的相关数据。电商运营的具体过程中我们还要进行净利润的数据统计啊，忙活了这么久，总得知道自己赚了多少钱吧。还有资金回笼率、产销率、毛利率、费用率(不包含商品的各类成本)等等。
在电商运营中，基于数据分析涉及的工具 在我们刚刚接触到电商运营时，其实上级往往会先让你进行一统计数据的活，比如这个市场大不大，竞争对手有哪些，竞争对手的销售好不好等等。基于宏观上的数据，互联网上就有现成的，我们要的只是统计好就好了。一些常见的数据统计工具有： 1、Excel 2、siteflow电子商务数据分析工具 3、BDP数据分析工具，善于展现图表分析 4、百度统计，站长统计等网站数据统计工具 更多知识干货分享，尽在中公优就业，>>>点击进入。 点击查看>>>中公IT优就业封闭式培训，包食宿，学费贷款，交通补贴，推荐就业
用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私(作者：perplexing) B2C行业人士强烈建议你看！物有所值 数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。 其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。 我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹 截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。 中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的
小组成员：张孝帅常卫卫胡晨邹坤 班级：2013级电子商务 一、我们小组在网上找了一个Html5的关于介绍的框架，下面是我们小组做的网页的截图。
二、我们小组同时在网上收集了一些HTML5的好的Web 开发的框架。 G5 Framework 如 果你想要快速实现Web 开发，并且想要重用ant 主题或应用程序或网站建设
项目，那么G5 框架是您最好的选择，因为该框架旨在提升软件开发效率、减少代码。该框架采用特色的PHP激活类、SEO优化技术。除了G5自身所带的这些功能特性外，它还集成其他许多功能，例如Orbit Slider、CSS3 PIE、Reveal Modals、CSS3 Buttons和Tipsy Tooltips等。 52 Framework 52 Framework拥有16列的网格模板。该框架来自于CSS3样式里的新“Selection”、阴影、圆角以及有效的HTML5标记。该框架还提供了一些特殊的脚本和样式用于IE6。 Generators reformed 这个简单的形式生成器可以帮助您建立有效的标记，并捆绑了最新的jQuery 和PHP表单处理程序，为顺利的经验。与改革使用HTML5的 localStorage存储
保存的形式建立的形式，这样一个数据库不是必需的。窗体样式使用了jQuery 的用户界面Themeroller所以很容易创建你自己定制themel，或者如果您的网站已经使用jQuery UI的表单会自动挑选您网站的主题样式一旦你已经设计和测试您的表单，可以抢代码，点击一个链接，你的形式储存供日后使用无符号的需要。 HTML5 Boilerplate HTML5Boilerplate 是一个HTML / CSS / js模板，是实现跨浏览器正常化、性能优化，稳定的可选功能如跨域Ajax和Flash的最佳实践。项目的开发商称之为技巧集合，目的是满足您开发一个跨浏览器，并且面向未来的网站的需求。 web 开发团队的一个常见实践是创建一组标准文件，团队成员基于它们开始 web 开发流程，包括一个公共文件结构、基本命名惯例和标准库。这样做能够更容易启动并运行一个项目。它还能将开发人员引向内部编码标准并实施标准文件组织。 HTML5 Boilerplate 就是这种处于 web 开发最前沿的完美理念的实现。 结合了使用 HTML5 需要的几个增强和许多其他最佳实践，只需最少的前期投资，HTML5 Boilerplate 就能为您的项目提供一个坚如磐石的基础。本文简述了使用HTML5 Boilerplate 来开始一个项目的方法，展示了一些能够对其进行调优，使其适应一个已有框架和编码风格的方法。