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电商运营—数据分析维度及方向把控01用户角度1、总活跃用户数、新注册用户数、总PV；2、一定时间的活跃用户数、新注册用户数、总PV；3、一定时间的转换关系；4、不同渠道下，注册转换情况；5、不同注册渠道下，注册用户的后续留存率；6、一定时间有购买行为的用户的重复购买的分布情况。
02订单角度1、今日的订单总数、销售额、订单单价、有订单用户数、补贴比例；2、过去一周每天的订单总数、销售额、订单单价、有订单用户数、补贴比例；3、过去一周每天的订单平均送达时间。
03商品角度1、按照商品分组，今日每个商品的浏览数、购买用户数、订单数、销售额；2、按照商品分组，过去一周每天每个商品的浏览数、购买用户数、订单数、销售额。
04品类角度1、按照商品品类分组，今日每个品类的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；2、按照商品品类分组，过去一周每天每个品类的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价。
05店铺角度1、按照店铺分组，今日每个店铺的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；2、按照店铺分组，过去一周每个店铺的浏览数、购买用户数、订单数、销售额、订单单价；06数据分析在基于以上指标进行数据的统计，我们再进行数据分析。
首先数据分析建模，我们知道电商类产品模型一般以事件（点击，浏览等）用户属性进行建模，然后我们进行正式的数据分析，我们需要知道用户的一系列用户行为分析，常指用户画像。
方法一：多维度数据分析我们需要定义一些事件，如取消订单，提交订单，支付订单，浏览商品，加入购物车等等，然后基于这些事件，我们需要一个指标，比如说次数、总和，可是我们知道光有个数据罗盘还不够，我们需要对数据进行细分，这里我们做了事件，指标。
所以还需要筛选用户的属性了，比如说城市、用的设备、支付方式、来源渠道。
这个方法，我们常用于用户画像，用户行为分析，数据异常排查分析等方法二：转换率数据分析我们进行一场活动，需要进行评估，活动注册了多少人，订单转换率是多少，支付率是多少，这里我们就需要一个分析方法。
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。
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。
第7章运营指标与营销分析电商数据分析目录CONTENTS7.1转化率指标分析7.2客单价指标分析7.3投入产出比指标分析7.4爆款打造与关联营销7.5实战训练——分析单品流量渠道数据7.1.1转化率及相关指标解读1．转化率÷访客数×100%。
对于店铺而言，支付转化率直接决定着店铺的销售额。
在生意参谋“首页”中的“整体看板”区域可以查看店铺的支付转化率数据，如图所示。
2．点击率点击率是衡量商品是否受消费者欢迎的一个指标，其计算公式为：点击率=（点击量÷展现量）×100%。
要想提高点击率，就需要提高点击量。
商品的标题、单价、销量、主图等都能影响点击量。
收藏率指的是收藏人数与访客数之比，加购率指的是将商品加入购物车的人数与访客数之比。
收藏率/加购率高，说明店铺中商品的款式、质量等都非常好，消费者满意度较高。
此时就可以放大其流量优势，适当进行一些促销活动，从而提高成交转化率。
另外，消费者若是收藏或加购了商品，那么在下次购买同类商品时，就可以通过宝贝收藏或购物车自主访问，无形之中又增加了店铺的免费流量。
3．收藏率/加购率转化漏斗模型可以展现从访问店铺访客到最终成交的各个环节的转化人数，因此可以被用来分析各个环节的转化情况，其模型如图所示。
1.有效入店率有效入店率的计算公式为：有效入店率=有效入店人数÷店铺访客数。
其中，有效入店人数指的是访问店铺至少两个页面才离开的访客的数量，也包括访客访问店铺后直接收藏店铺或商品、向客服咨询、将商品加入购物车或直接购买的访客的数量。
要提高有效入店率，就要想办法降低出店率，出店率=出店人数÷出店页面浏览量。
其中，出店页面指的是访客访问店铺浏览的最后一个页面。
1.有效入店率下面以收集并整理到Excel中的页面数据为例，介绍出店率的计算与分析方法，其具体操作如下。
1计算出店率2创建条形图1.有效入店率通过图表对比分析可知，店铺的商品详情页出店率最低，说明商品详情页能够留住消费者，能引起消费者的兴趣。
淘宝电商六⼤基础流量数据分析⼤家做淘宝电商的，肯定离不开销售额这个利润指标，我们可以从销售额=访客数*转化率*客单价这个公式看出来，访客数也是⼀个影响到销售额的重要指标。
转化率，客单价，跳失率，停留时间，加购收藏等等运营数据都是在流量的基础上才有意义的，没有⼀个庞⼤的流量数据，这些指标也就没有了分析的意义所以，在对这些数据分析之前，更应该分析的是流量指标。
既然⼤家想抓住流量，分析流量，那么⼤家肯定就需要对流量的来源渠道有⼀个⽐较清晰的认识和了解。
所以接下来就为⼤家介绍⼀下流量的主要来源渠道。
⼤家所知的流量看板，其实就是对流量的⼀个很棒的总结和归纳，在这上⾯分为⼀级流量⾛向和⼆级流量来源。
⼀级流量⾛向指的就是流量的渠道归类，⼆级流量来源也就是指的流量渠道的明细来源。
说⼀级流量⼤家可能有些陌⽣，但是六⼤基础流量相信⼤家还是有所⽿闻，⽽⼀级流量就是六⼤基础流量了。
淘内免费流量是这六个基础流量中最主要的流量渠道之⼀，就像⼤家经常接触到的⼿淘搜索流量，其实就是淘内免费流量的⼀个明细去打。
像淘宝搜索、淘宝活动、淘宝⾸页、淘宝论坛、淘宝频道页⾯等所带来的流量都是指的淘内免费流量。
这⼀类流量为什么重要呢？就是因为这是可以免费抓住的，这是可以通过平台⼤家⼀起获得的公平流量，⽽且这类流量的准确度是很⾼的。
付费流量：付费流量顾名思义肯定就是要钱的流量，像直通车、钻展、淘宝客、聚划算等等，也是各⼤店铺喜欢做的⼀个⼤流量⽅向，因为这种流量来的容易，只要投⼊了⼀定的资⾦，那么就可以很快的获得。
⾃主访问：⾃主访问是什么呢？就是指的客户主动进⼊店铺的⽅式，⽐如说收藏夹、地址栏输⼊、我的淘宝等。
这类流量主要是产⽣在之前已经在你的店铺发⽣过购买⾏为的客户，这种流量可想⽽知是⽐较稳定的，⽽且转化率也⼗分⾼，⼤家在分析这部分的流量时候就要看它的占⽐多少。
如果店铺的⾃主访问流量远远低于同⾏的话，那就说明⼆次购买的⼈数远远少于其他店铺，这个时候就要去分析是不是⾃⼰的产品出现了问题，或者是服务做的不够好。
电子商务运营中的数据分析技巧随着互联网的快速发展，电子商务已成为国民经济发展的重要组成部分。
而在电子商务运营中，数据分析技巧的应用显得尤为重要。
本文将从销售、客户、产品、运营等角度，探讨电子商务运营中的数据分析技巧。
一、销售数据分析销售数据分析是电子商务运营中最为常用的数据分析技巧。
而在销售数据分析中，最为基础的指标是“转化率”。
转化率指的是通过广告引流、搜索、推荐等途径进入网站的用户中，最终进行实际交易的用户占总用户数的比例。
除此之外，销售数据分析还需要关注以下指标：1、销售额：销售总额即为所有的订单金额总和，是判断一个网站营收以及商业模式效益的关键指标。
2、订单量：订单量指的是所有购买者购买的订单数，能够直接反映网站的受欢迎程度和用户忠诚度。
3、客单价：客单价指的是平均每个订单的金额，是衡量用户购买力的重要指标。
二、客户数据分析客户数据分析是衡量网站用户价值和优化用户体验不可或缺的环节。
在客户数据分析中，最为基础的指标是“用户留存率”。
在所有新注册的用户中，经过一段时间后依然保持活跃状态的用户占总用户数的比例，即为用户留存率。
除此之外，客户数据分析还需要关注以下指标：1、复购率：复购率指的是网站的用户中有多少人进行过多次购买，可以帮助电商企业了解客户忠诚度和总体购买需求。
2、用户流量来源：用户流量来源指的是用户来访网站的来源，如搜索引擎、社交媒体、广告等，可以帮助电商企业决策是继续增加某渠道的投入，还是降低某个渠道的营销费用。
3、用户购买行为：用户购买行为包括了用户购物前通过搜索、浏览等方式获取的信息、用户进入网站后浏览商品的热度图以及用户离开网站前放弃购物的原因。
三、产品数据分析产品数据分析从产品的角度出发，通过深入分析产品客观数据，为 e 平台提供合理的产品原型、优化方案，提高产品质量，最终实现营收增长。
在产品数据分析中，最为基础的指标是“用户评价”。
除此之外，产品数据分析还需要关注以下指标：1、热销商品与滞销商品：热销商品与滞销商品作对比可以帮助电商企业更好地评估自己的产品销售。
数据分析指标体系信息流、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。
无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，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。
因此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。
电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、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。
能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。
1.1.1.1总体运营指标总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。
销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。
客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。
销售毛利：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）。
毛利率：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。
1.1.1.2网站流量指标独立访客数（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添加一个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者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（UV），该指标反映的是网站访问粘性。
中国县域电子商务发展指数报告一、引言电子商务是以互联网为平台，运用电子数据交换技术实现商务活动的新型商业模式。
随着互联网的普及和技术的进步，电子商务在中国取得了飞速的发展。
本报告通过对中国县域电子商务发展情况进行调研，编制了中国县域电子商务发展指数报告，为促进县域电子商务的进一步发展提供参考。
二、调研方法通过对全国各个县域的电子商务发展情况进行实地调研、数据采集和分析，结合相关统计数据和专家意见，制定了中国县域电子商务发展指数评估体系。
三、指标体系1. 电子商务基础设施指标：包括宽带网络覆盖率、电子支付普及率、物流体系完善程度等。
2. 电子商务企业发展指标：包括电子商务企业数量、电子商务交易额、电子商务企业规模等。
3. 电子商务消费指标：包括网购用户数量、网购频率、网购商品种类等。
4. 电子商务政策环境指标：包括政府扶持政策、税收政策、电子商务法规等。
5. 电子商务人才培养指标：包括电子商务相关专业学生人数、电商创业培训覆盖率等。
四、报告内容1. 电子商务基础设施指标分析：根据调研数据，统计各个县域的宽带网络覆盖率、电子支付普及率、物流体系完善程度等指标，制作相应的分析图表，评估各个县域的电子商务基础设施发展情况，并对差距较大的县域提出建议。
2. 电子商务企业发展指标分析：分析各个县域的电子商务企业数量、电子商务交易额、电子商务企业规模等指标，评估各个县域的电子商务企业发展水平，并对企业发展较慢的县域提出支持政策建议。
3. 电子商务消费指标分析：调查各个县域的网购用户数量、网购频率、网购商品种类等指标，分析各个县域的电子商务消费水平，为县域发展电子商务消费提供参考。
4. 电子商务政策环境指标分析：评估各个县域的电子商务政策环境，包括政府扶持政策、税收政策、电子商务法规等，提出改善政策环境的建议，为县域发展电子商务提供有力支持。
5. 电子商务人才培养指标分析：调查各个县域的电子商务相关专业学生人数、电商创业培训覆盖率等指标，评估各个县域的电子商务人才培养情况，并提出相应的培养计划和政策建议。
电商数据分析指标（一）引言概述：
在电商业务运营中，数据分析是一项重要的工作，通过对电商数据的分析可以帮助企业了解市场情况、产品销售情况以及用户行为等信息，从而为决策提供参考依据。
本文将介绍电商数据分析中的一些常见指标，包括用户访问量、转化率、客单价、复购率和流失率等。
正文内容：
1. 用户访问量
- 网站访问量：衡量网站的流量，可以通过Google Analytics 等工具进行统计分析。
- 页面浏览量：评估用户对网站内容的兴趣度和黏性，可以通过网页访问日志进行分析。
2. 转化率
- 页面转化率：即用户在访问某个页面后进行了预期的行为次数与访问次数的比值，如点击购买按钮、提交订单等。
- 下单转化率：衡量用户从访问网站到最终下单购买的比例，可以根据订单数据进行计算。
3. 客单价
- 单次订单平均销售额：衡量每笔订单的平均销售额，可以通过订单数据进行计算。
- 产品平均售价：评估电商平台上各产品的价格分布情况，可以通过产品数据进行分析。
4. 复购率
- 用户复购率：评估用户的忠诚度，衡量用户的回购情况，可以通过订单数据进行计算。
- 产品复购率：评估产品的受欢迎程度，衡量产品的再次购买率，可以通过订单数据进行分析。
5. 流失率
- 用户流失率：评估用户的流失情况，衡量用户的留存能力，可以通过用户活跃度和注册时间进行分析。
- 购物车放弃率：衡量用户在添加商品至购物车后放弃购买的比例，可以通过购物车数据进行统计。
总结：
通过对电商数据分析指标的了解和应用，企业可以更好地了解市场和用户行为，从而优化运营策略，提高收益和用户体验。
电子商务数据运营指标根据在线营销的业务流程、内容和主要特征，将电子商务的数据指标分为流量指标、转化指标、推广指标、服务指标和用户指标五类一级指标。
每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。
流量指标 Dv=Pv/Uv流量指标主要用于描述网站访问者的数量和质量，是电子商务数据分析的基础。
该部分指标主要包括访客数、回访客数、浏览量、访问深度、人均浏览量、入站次数、跳失数、跳失率、停留时间等二级指标。
访客数：UV，在统计周期内，访问网站的独立用户数。
网站的访客数指标是为了近似地模拟访问网站的真实人数，故“同一个人”(在cookie技术下，通常表现为同一客户端同一浏览器)多次访问网站，也仅记为一个访客。
浏览量：PV，在统计周期内，访客浏览网站页面的次数。
访客多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。
回访客数：在统计周期内，历史上曾访问过网站的访客数。
回访客数占总访客数的比例，即浏览回头率。
回访客数和浏览回头率共同用于描述访客回访网站的情况。
实际数据计算中，判断每个访客在整个网站历史上是否曾经访问过网站，计算量比较大也不一定符合分析需求。
我们比较了不同历史区间的选取对网站的回访客数和浏览回头率的影响，最终选定以“最近七天”作为访客是否曾访问过网站的历史区间标准。
访问：即会话(Session)，访客浏览网站时的一次交互过程。
该交互过程以打开网站开始，以关闭网站或30分钟无操作为结束。
同一访客(技术上表现为同一cookie)可能有多次访问。
入站次数：在统计周期内，访客从网站外进入网站内的次数。
在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。
访客入站后第一个到达的网站页面就是通常说的登陆页或入口页。
该页面的质量及其及入站来源链接(尤其是广告来源)和访客属性的匹配性，很大程度上决定了访客是否会有后续的访问行为。
为了保证入站次数及访客、访问数据的一致，我们将入站定义为访问的下级细分，每一次入站及其后续产生的一系列行为，均属于同一个访问。
电子商务发展指数指标体系1范围本文件规定了电子商务发展指数指标体系的编码与框架、指标构成和指数计算方法。
本文件适用于评价各省（自治区、直辖市）及地市行政区区域制定电子商务发展评价指标体系构建与指数计算。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T18811电子商务基本术语3术语和定义GB/T18811界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1电子商务发展指数electronic commerce d evelopment index(EDI)基于电子商务基础支撑水平、规模质量、创新能力与可持续社会责任的多维度评价指标计算的量化数值。
4编码与框架4.1指标编码电子商务发展指数指标体系指标由三级组成，指标编码构成如图1所示。
图1编码组成4.2体系框架电子商务发展指数指标体系是由基础支撑能力、规模质量水平、创新驱动能力与可持续发展责任4个一级指标和12个二级指标、36个三级指标，构成的三层级框架，如图2所示。
图2体系框架5指标构成5.1基础支撑能力5.1.1概述反映该区域与电子商务发展相关的支撑环境因素，包括信息基础设施、物流配送能力、政策服务环境、支付结算系统4个二级指标。
5.1.2信息基础设施支撑电子商务活动正常运行和持续发展的关键性信息技术系统、网络设施、硬件设备、软件平台等设施，包括的4项三级指标，见表1。
表1信息基础设施指标指标编码指标名称指标说明A1.1网络覆盖率宽带网络、移动通信网络等覆盖的广度和质量A1.2互联网普及率网民数量占总人口的比例，反映互联网使用的广泛程度A1.3数据中心与云计算能力数据存储、处理和传输设施的数量与服务能力A1.4电商平台建设情况本区域电商平台的数量、规模及交易活跃度5.1.3物流配送能力从商品出库、运输、存储到最终送达消费者手中的整个实体流动过程，包括4项三级指标，见表2。
电商数据分析主要的指标1、网站使用：PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等；2、流量来源分析：各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等；3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等；4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。
1、网站使用率：PV/UV、在线时间、跳失率、深度访问率。
这是最基本的，每项提高都不容易，需要不断改进每个页面中，每一个发现问题的细节。
就拿跳失率来说，高了肯定不是好事，但要知道问题出在哪里。
在做活动或者上硬广的时候，跳失率会很高，意味着人群不精准，或者广告诉求和实际内容差距很大，或者本身页面有问题。
2、流量来源分析：监控各渠道转化率，针对不同的渠道，做有效地营销，UV 代表推广力度，转化率代表效果；转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果差不到哪去，广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。
主要是给运营和推广部门做指导方向。
3、运营数据：总销售额、订单数、客单价、订单转化率、退货率由于用户下单和付款不一定会在同一天完成，这些数据每周汇总，每周数据一定是稳定的。
重点指导运营内部的工作，如促销策略、定价策略、产品推广4、用户分析：会员的地区分布、年龄分布、重复购买率。
重复购买率提现的是电商的竞争力，绝对是内功。
这包括知名度、口碑、客服、包装、发货等每个细节。
没有好的重复购买率是没有任何前途的，所以很多大卖家投首页焦点广告，上硬广，就是获取用户第一次购买，从而获得长期的重复购买。
否则花钱砸广告，就纯属烧钱行为。
所以，我觉得运营核心工作，一方面就是做外功，提高转化率，获得消费者的第一次购买行为；另外一方面就是做内功，提高重复购买率。
这B2C，真是算不上互联网行业，就是传统零售业换了一个平台，把原来从实体店卖东西，搬到了网上，减少了店面房租，增加了网上装修设计，消费者可以足不出户，享受当“上帝”的感觉！电子商务数据分析指标体系网站运营指标：流量指标：流量数量指标：PV、UV、visits；流量质量指标：Bouncc Ratc、Time on Site/Page、PV/UV；流量转换指标：转化次数、转化率；商品类目指标：商品类目结构占比、商品类目销售额占比、类目销售SKU集中度、库存周转率……；供应链指标：压单占比（分仓库）、系统/实物报缺率、上架完成率/出库及时率、出库率、次日到达率/未送达占比……；经营环境指标：外部竞争指标：市场占有率、市场扩大率、网站排名、访问比重；内部购物指标：运营指标：PV、UV、购物车转化率、下单转化率、订单转化率、订单数量/金额；功能指标：支付方式、配送方式、商品数目、最短流程（用户体验）销售指标：网站指标：下单次数、加入购物车次数、在线支付次数、购物车转化率、下单转化率、支付转化率；订单指标：订单有效率、订单金额、客单价、订单转化率、毛利率、退换货率、重复购买率；营销活动指标：市场营销活动指标：新增访问人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；广告投放指标（同上）：新增访问人数、总访问次数、转化订单数量、下单转化率、ROI；商务合作指标；客户价值指标：客户指标：访问人数、访客获取成本、转化率；新客户指标：新顾客数量、获取成本、客单价；老客户指标：老顾客数量、消费频率、最近一次消费的时间、消费金额、重复购买率；客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。
