个人简历
产品运营&数据分析
性
北京大学 统计学 研究生
2016
2015
2014
2013
2012
实践经历
北京科技股份有限公司 产品运营
? 跟进QQ 、论坛、官网邮件，发现用户问题并解决； ? 进行视频测试，发现软件bug ，与研发部门人员协调沟通；
产品运营实习
? 负责微博微信内容编辑、发布；
? 跟踪产品数据，分析UV/PV 变化，检验各种推广
新浪微博 Anti-Spam 产品经理助理
? 微博数据标注，并利用excel 对数据进行汇总分析，保证策略准确性；
? 实时监控微博后台数据，随时发现问题，并与产品经理共同制定策略及解决方案；
? 长微博项目组成员，参与长微博策略的制定及后续监控
银行北京分行 小微客户经理助理
? 贷前咨询帮助客户解答有关问题并随时电话回访； ? 为客户开贷贷平安卡，整理客户相关资料并及时报送总
行审批额度；
右击图表-在EXCEL 中编辑-更改项目和数值
0%
20%40%60%80%100%个人技能
SPSS R 语言C 语言Photoshop
MS Office
Matlab
Eviews
性格特点
乐观开朗
严谨踏实积极向上认真负责
运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部 背景 目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。 运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。 目标 通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。 需求说明 一、需求概述 条件索引：时间、指标、栏目 时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）； 主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）； 栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。 四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析； 功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；
门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。
例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则 这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数 （周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则
当日人效=9000元/9人=1000元/人 壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们） 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数 （月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数 （周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则 此店连带率=150双/75单=2双/单
摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。 第1章前言 很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用 网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识 网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称 所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词
导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
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：
门店经营数据分析和推算公式 1 达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 2 达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%
即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 3 坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 4 人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。
5 ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 6 连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单 备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 7 ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：
淘宝运营岗位职责模板 淘宝运营岗位职责模板是一篇非常具有价值和意义的文章！因为全文给人非常不一样的感受，不知当你看到全文的时候，是否对自己有充满了一些信心呢？ 内容简介：淘宝店铺运营,6、对于客户严重投诉危机处理。提高公司人员的士气。淘宝运营那些事儿淘宝网店运营 目前给公司员工制作每日必做工作内容，是为了让员工加强时间管理，格桑说得对：每一位员工在一天8个小时上班的时间里，如果有3.5个小时完全投入到工作中去，就已经非常优秀了。我们员工包括自己可能做不到，但是这是我们努力的方向，所以为了让员工更加清楚一天要做的哪些事情，甚至清楚自己管理的职责，特列出以下内容，相信对各位店主也有借鉴之处—— 职责：淘宝店长 负责管理运营公司销售平台，使网店变得更有效率、并持续不断
地跟进平台运营规则和完成销售业绩，为公司制订战略规划和长远目标。 1、制定、分解各部门(负责人)季度、月销售计划，指导各部门完成销售任务。 2、对产品、设计、仓库、客服等各部门人员进行督导。 3、控制运营成本，提高公司综合经济效益。 4、对销售额，库存周转率，商品缺货，服务质量等KPI负责。 5、进行市调，并且制定相应的竞合策略和促销策略。 6、对于客户严重投诉危机处理。提高公司人员的士气。 工作范畴：店铺日常管理 一、每日查看并掌握以下的数据： 营销数据：浏览数(PV)、访客数(UV) 交易数据：收订：(昨日收订、月收订) 付款：(昨日付款、月付款) 付款率：(昨日付款/昨日收订)
转化率：(昨日付款/访客数) 退换货数据 商品信息：库存款式及库存量(主要关注十款左右热卖单品) 热卖单品库存及日均销量 到货信息跟踪 关注前二十款及销量 新品查看 客户信息：客户地域来源(每月统计一次即可) 客户退换货比例(每周统计一次即可) 客户评价(除非差评，不然主要关注热卖单品的评价就可以了。如果时间、精力够的话，对客户表达了好感、对我们销售有帮助的评论可以给予感谢;对表示不满、对我们销售有影响的评论，要予以诚恳解释——均在该条评论下方用文字回复) 客户重复购买率(每月一次即可) 店铺VIP会员(每周统计一次，看阶梯等级有多少)
第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠
EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心） 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。 这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。 来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1、浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数(UV)： 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8、人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11、宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。 出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”）。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“—”） 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。 【销售分析类】 1、拍下件数：宝贝被拍下的总件数。 2、拍下笔数：宝贝被拍下的总次数（一次拍下多件宝贝，算拍下一笔）。 3、拍下总金额：宝贝被拍下的总金额。
网站运营数据分析 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成为了每个网站策划和网站运营人员每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际情况。那网站运营数据分析怎么进行呢？下面是收集的一些分析。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates（Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝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Repeat Visitor 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Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N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：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。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。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N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：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，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
一、网站运营数据分析之内容指标 Take Rates (Conversions Rates) ：网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 ：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果
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 Heavy User Share 计算公式：积极用户比率=访问超过N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：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页 左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。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。 忠实访问者比率 Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N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：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，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 Committed Visitor Index 计算公式：忠实访问者指数=大于N分钟的访问页数/大于N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：这个指数通过页面和时间对网站进行了一个更细的区分，也许访问者正好离开吃饭去了。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。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 Committed Visitor Volume 计算公式：忠实访问者量=大于N分钟的访问页数/总的访问页数
简介 网站分析领域的开创性著作，首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中，将网站分析的复杂过程统一了起来，使分析的思维和方法更科学化和系统化，这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时，《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术，充分融入到了整个体系中，包含大量案例和最佳实践，真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分：第一部分（第1～2章），简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容，以及Excel软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识；第二部分（第3章）是六西格玛改进模型的定义阶段，讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等；第三部分（第4～8章）是六西格玛改进模型的测量阶段，讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标，以及Excel基本数据处理技巧和数据透视表、SQL查询等高级处理技巧；第四部分（第9～11章）是六西格玛改进模型的分析阶段，介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法，以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因；第五部分（第12～13章）是六西格玛改进模型的改进和控制阶段，介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈 1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用 1.3 使用Excel进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型 2.1.6 逻辑值类型
淘宝店铺运营总结与分析报告 一、运营简报 1、店铺流量 PC端： 浏览量2,500 访客数711 平均访问深度 2.56 手机端： 浏览量567 访客数220 平均访问深度 2.41 2、成单量 PC端： 支付宝成交件数26 成交用户数19 支付宝成交笔数25 成交转化率均值 3.15% 支付宝成交金额2,618.50 客单价均值113.72 手机端： 支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值0.67%
支付宝成交金额190.42 客单价均值95.21 3、服务情况对比 描述相符：5.0 - 高于 4.80563 服务质量：5.0 - 高于 4.84935 发货速度：5.0 - 高于 4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下： 追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。 退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面： 1、流量构成方面： 由于是新店，自然流量方面很少这是事实，付费推广效果一直都不理想，我们也不断找原因，如果没有访问，就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化，客户在选择面上不够多，这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以，后期产品外观尽量大众化、容量至少2个、颜色至少三种。 3、团队建设 岗位没有细分、每个人工作内容都比较粗放，主动工作、思维工作等不够强。 万事开头难，我们现在已经有了零的突破，现在要做的就是如何让店铺走上轨道。 三、五月份重点工作分析 鉴于一个月运营情况，五月份工作重点如下： 1、完善团队分工明细及培训 2、各岗位采取KPI考核机制（详细参考附件） 3、店铺流量来源建设与提升（详细参考附件）
竭诚为您提供优质文档/双击可除 淘宝运营工作报告 篇一：20XX年4月份淘宝店铺运营总结与分析报告 四月份运营总结与分析报告 一、运营简报1、店铺流量pc端： 浏览量2,500访客数711平均访问深度2.56手机端： 浏览量567访客数220平均访问深度2.41 2、成单量pc端： 支付宝成交件数26成交用户数19支付宝成交笔数25 成交转化率均值3.15%支付宝成交金额2,618.50客单价均值113.72手机端： 支付宝成交件数2成交用户数2支付宝成交笔数2成交转化率均值0.67% 支付宝成交金额190.42客单价均值95.213、服务情况对比 描述相符：5.0-高于4.80563服务质量：5.0-高于 4.84935发货速度： 5.0-高于4.83103 遇到一个追评差评，一个退货的状况，处理结果如下：
追评差评：这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评，我们及时给予回评，尽量让影响降到最低。 退货：退货原因是产品不是自己想要的，最后沟通结果，以42元价格（成交价85）买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高，我们在定价策略上，价格都偏高。由于是新店，信用低，所以本月我们重点是提高销量，因此，部分产品都是找身边朋友购买，价格方面都是在原价基础上打4折以上，购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面，我们发现手机端访客也是挺多的，所以我们及时开通手机淘宝，并调整产品图片尺寸，达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面，我们制定六四原则（后期三成收费流量，七成免费流量），就是免费流量占四成，收费流量占六成，但是结果是收费流量只占16%，说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广，所以在产品正面信息还是很给力的，有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的，所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面：1、流量构成方面：
上海蓝草企业管理咨询有限公司 《大数据分析与互联网平台运营管理》 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 如何了解线上客户的购买意愿和需求？如何进行网上消费行为的数据分析，从而指导各项运营工作的开展？ 如何通过大数据分析，来对互联网平台的绩效分析，发现影响平台绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？ 如何系统化地整体打造和改进互联网平台？从市场运营到产品创新，如何进行改进？ 互联网平台如何有效的组织运营管理？日常的运营管理主要要做什么？ 如何对互联网平台进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？ 如何组织各种营销活动，对平台商品进行展示和包装，提升电商的销售转化率？ 如何优化互联网平台的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？ 如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？ 本课程将全方位提供专有技术对互联网平台进行全方位的设计和打造！包括以下内容：
上海蓝草企业管理咨询有限公司 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术将网络平台的市场运营和规划设计，进行整体的打造！ 自主研发三大专有技术模型，促进产品绩效提升！——评一个大数据分析课程的好坏，一定要看有没专业的分析模型才能落地！—— ——很多消费者研究分析技术分析的结果非常“碎片化”！不够精准！无法反应出影响消费者决策的各种因素和各种关联关系，只是进行“碎片式”的数据展示。该技术是自主研发的意向专有技术，专门研究影响消费购买之间的管理，建立了系统的逻辑关系，可更直观地用于运营管理，提升销售转化率！
如何进行网站运营数据分析？ 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。其实根据网站类型的不同则分析所采用指标项也各有不同，可以有许多不同的指标来衡量。但是如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。为了获得这些数据，我们可以使用51啦，GOOGLE分析工具来得到部分信息，但是为了更加精准的获得某些网站运营时的关键数据，则在网站策划和网站规划阶段时，需要充分将这部分内容考虑进去，对网站做些指标参数的设定，这样就可以降低网站的重复开发工作。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝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Repeat Visitor 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。
课后习题模块一电商数据分析概述
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是 221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝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Repeat Visitor 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Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N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：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。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。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数