京东数据罗盘
- 格式:docx
- 大小:16.87 KB
- 文档页数:6
京东 ump 数据收集原理京东UMP数据收集原理京东UMP(京东用户画像平台)是京东集团自主研发的一套用户画像数据收集和分析平台。
它通过收集用户在京东平台上的各类行为数据,精准分析用户的兴趣、消费习惯、购物偏好等信息,为京东提供个性化推荐、精准营销等服务。
在这篇文章中,我们将探讨京东UMP数据收集的原理和流程。
京东UMP数据收集的原理主要包括三个环节:数据采集、数据处理和数据应用。
一、数据采集数据采集是京东UMP的第一步,它通过多种方式收集用户的行为数据。
具体而言,数据采集主要包括以下几个方面:1.1 页面浏览数据采集京东平台上的每个页面都嵌入了采集代码,当用户浏览页面时,采集代码会自动触发,将用户的浏览行为数据记录下来。
这些数据包括用户访问的页面、停留时间、点击链接等信息。
1.2 商品交互数据采集当用户在京东平台上进行商品搜索、浏览、加购、下单等操作时,这些行为数据也会被采集记录。
京东UMP会通过数据标签和事件触发,实时捕捉用户对商品的交互行为。
1.3 用户属性数据采集除了用户的行为数据,京东还会通过用户注册信息、个人设置等途径收集用户的基本属性数据,如年龄、性别、地域等。
这些数据有助于进一步分析用户的特征和需求。
二、数据处理数据采集完毕后,京东UMP将对收集到的原始数据进行处理和清洗,以提取有价值的信息。
数据处理主要包括以下几个步骤:2.1 数据清洗和去重由于数据采集过程中可能存在噪音数据和重复数据,京东UMP会对数据进行清洗和去重处理,确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据整合和融合京东UMP会将不同来源的数据进行整合和融合,形成用户的完整行为轨迹和画像。
这样做可以更全面地分析用户的兴趣和偏好。
2.3 数据标签和特征提取通过对用户行为数据进行分析,京东UMP会提取出一系列数据标签和特征,如用户的购买偏好、价格敏感度、品牌偏好等。
这些标签和特征可以用来描述和推测用户的个性化需求。
三、数据应用数据处理完成后,京东UMP将根据用户的画像数据,为京东平台提供个性化推荐、精准营销等服务。
抖音电商罗盘数据大屏
随着互联网的快速发展,电商行业也在不断壮大。
在这里,我们要介绍的是抖音电商罗盘数据大屏,这是一款针对抖音电商的数据大屏,它能够为商家提供实时的销售数据和用户行为数据,帮助商家更好地了解市场、规划营销策略,提高销售效率和盈利能力。
抖音电商罗盘数据大屏的主要功能包括以下几个方面:
一、销售数据监控
抖音电商罗盘数据大屏能够实时监控商家的销售数据,包括订单数量、订单金额、退款金额、退款数量等信息。
商家可以通过这些数据了解产品的销售情况,及时调整产品的价格和促销策略,提高销售效率。
二、用户行为分析
抖音电商罗盘数据大屏能够分析用户的行为数据,包括用户的浏览量、转化率、购买意愿等信息。
商家可以通过这些数据了解用户的购买意愿和消费习惯,针对用户需求制定相应的营销策略,提高用户转化率。
三、产品分析
抖音电商罗盘数据大屏能够对商家的产品进行分析,包括产品的销售额、销售数量、销售占比等信息。
商家可以通过这些数据了解产品的销售情况和市场需求,及时调整产品的种类和品质,提高产品的竞争力和市场占有率。
四、流量分析
抖音电商罗盘数据大屏能够分析商家的流量来源和流量质量,包括流量的地域分布、来源分析、转化率等信息。
商家可以通过这些数据了解流量的质量和流量来源的情况,针对不同的流量来源制定相应的营销策略,提高流量转化率和盈利能力。
综上所述,抖音电商罗盘数据大屏是一款功能强大的数据分析工具,它能够为商家提供实时的销售数据和用户行为数据,帮助商家更好地了解市场、规划营销策略,提高销售效率和盈利能力。
相信随着抖音电商的发展,抖音电商罗盘数据大屏也会越来越受到商家的关注和使用。
销售罗盘之⼆⼗四:常见的客户组织结果与关键⼈的个⼈赢对于销售理论、⽅法和⼯具的研究,国外领先于国内。
但是国外很多销售理论,没有考虑中国的特殊国情,重点研究“事”,对“⼈”的研究相对较少。
中国是⼈情社会,中国⼈⽐较含蓄,很少直接表达⾃⼰的个⼈赢,甚⾄连组织的⽬标、现状、遇到的问题和障碍、担忧的风险等,也不直接表达。
通过上⼀节的讨论,我们清楚了推动客户决策的动⼒是客户关键⼈的个⼈赢,但前提是,销售提供的产品或服务,要能满⾜客户的组织结果,能够为客户组织带来收益。
常见的组织结果和个⼈赢,有哪些?世界知名的销售咨询和培训公司—Miller Heiman(⽶勒海曼)是个例外,对此有全⾯的分析。
本⽂内容,主要来源于Miller Heiman的研究结果。
⼀、常见的组织结果有哪些?我们将客户的⾓⾊分为最终决策者(EB)、应⽤选型(UB)、技术选型(TB)、指导者/教练(Coach)。
中国⼈强调“在其位谋其政”,到什么⼭上唱什么歌,扮演什么⾓⾊决定了关注的内容。
因此,EUTC四类⼈关注的组织结果也不⼀样,Miller Heiman总结如下图所⽰。
1、最终决策者(EB)关注的组织结果(1)更⾼的投资回报企业的重要职责是为股东创造最⼤价值。
因此,在EB看来,任何⼀笔钱,都不是消费,⽽是投资。
公司⾥想做的项⽬、需要做的项⽬很多,钱永远都是不够⽤的。
这么多项⽬,如何决定优先顺序,主要就是看投资回报率。
回报率越⾼,越容易获得优先投资。
回报分为两类,⼀类是增加的收益,⼀类是减少的损失。
在EB看来,有ABC三家备选供应商,他最关注的不是各⾃报价多少,⽽是投资之后,各家带来的回报有多少?理解了这点,就容易理解为什么有些项⽬最⾼价也能中标。
因为在EB看来,中标单位报价虽然最⾼,但是投资回报率也最⾼。
(2)增加销售业绩每家公司在制定下⼀年⽬标时,都是芝⿇开花节节⾼。
众多指标中,最重要销售业绩的增长。
因此,如果销售提供的产品和服务,有利于增加销售业绩,就容易引起EB的重视。
抖音电商罗盘是什么意思
抖音电商罗盘是什么意思?这是很多新手电商经常会问到的问题。
罗盘是指指南针,而在电商中,它是指定位和导航的工具。
它可以帮助电商们在竞争激烈的市场中找到自己的方向,同时也能帮助他们发掘更多的商机。
首先,罗盘可以帮助电商们定位自己的市场。
定位是电商发展的关键,只有找到自己的定位,才能更好地满足消费者的需求。
通过罗盘,电商可以了解自己的目标消费群体,了解他们的需求和喜好,以此来精准定位自己的市场。
只有这样,电商才能在市场中获得更好的竞争优势。
其次,罗盘可以帮助电商们导航商机。
在电商市场中,商机无处不在,但如何发掘这些商机是一个难题。
通过罗盘,电商可以了解市场趋势和竞争对手的动态,从而发现更多的商机。
同时,罗盘也可以帮助电商们掌握新的营销策略和技巧,从而更好地推广自己的产品。
最后,罗盘还可以帮助电商们规划未来的发展方向。
在电商市场中,未来的发展方向很重要。
通过罗盘,电商可以了解市场的发展趋势和未来的发展方向,从而更好地规划自己的未来发展方向。
只有这样,电商才能在未来市场中占据更好的位置。
总之,抖音电商罗盘是电商发展中不可或缺的重要工具。
它可以帮助电商们定位市场,发掘商机,规划未来,从而更好地发展自己的电商事业。
因此,电商们必须学会使用罗盘,才能在竞争激烈的市场中获得更好的发展。
京东指数查询(京东交易指数怎么转换成销售额)京东指数查询:京东交易指数怎么转换成销售额京东作为中国最大的电商平台之一,每天都会有成千上万的商品在上面进行交易,这些交易的情况也被京东记录下来,形成了京东指数。
京东指数是京东自主研发的一套数据指标体系,它能够精准反映出京东上的商品交易情况,为商家提供实时的销售数据和市场分析报告,帮助商家更好地了解市场。
京东指数主要分为两种,一种是交易指数,另一种是搜索指数。
交易指数是根据商品的交易数据来计算的,它可以反映出商品的交易量和交易金额等信息。
而搜索指数是根据商品的搜索量来计算的,它可以反映出商品的受关注程度和市场热度等信息。
对于商家来说,交易指数是非常重要的。
但是,光有交易指数还不够,商家还需要知道如何将交易指数转换成销售额。
下面,我们就来介绍一下如何将京东交易指数转换成销售额。
首先,我们需要知道一个重要的数据指标——客单价。
客单价是指平均每个订单的交易金额,它是将所有订单的交易金额加起来,再除以订单数量得出的。
例如,如果一天有100个订单,总交易金额为10000元,那么该日的客单价就是10000/100=100元。
有了客单价这个指标,我们就可以将交易指数转换成销售额了。
具体的计算方法是:销售额=交易指数*客单价。
例如,如果某个商品的交易指数为1000,客单价为50元,那么该商品的销售额就是1000*50=50000元。
需要注意的是,客单价是根据实际交易数据得出的,因此会有波动。
商家需要经常关注客单价的变化,及时调整商品的价格和促销策略,以提高销售额。
总之,将京东交易指数转换成销售额是非常重要的,它可以帮助商家更好地了解市场和产品的销售情况,从而制定更精准的营销策略,提高销售业绩。
希望本文能够帮助到广大商家,让他们在京东平台上取得更为出色的成绩。
京东开放平台——卖家整体解决方案提供商2013年10月9日一、商机无限的电子商务中国电子商务行业发展迅猛,截止到2012年,中国网民总数达5.64亿,网络购物人数高达2.42亿,且在不断增长。
中国网络零售市场增长明显,占社会总零售的比重逐年递增。
2006-2015年中国网络购物市场交易规模数据来源:艾瑞咨询50001000015000200002500030000亿元2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012e 2013e 2014e 2015e网络购物交易规模占社会消费品零售总额比重B2C代表了电子商务的未来方向:B2C网络购物市场规模逐年增长,而C2C市场则日益萎缩。
数据来源:艾瑞咨询2008-2016年中国网络购物市场交易规模结构注:2012年中国网络购物市场交易规模为8.1万亿元,C2C为5.7万亿。
二、高速成长的京东⏹中国最大的网络零售商,增速超过业界平均速度3倍以上⏹1亿优质用户,数万家合作伙伴⏹日均PV约2亿,日均UV超过1500万,日订单量近100万二、高速成长的京东二、高速成长的京东—合作、诚信、交友—先人后企公司使命 展目 发展理念 —让生活变得简单快乐公司理念—客户为先、诚信、团队、激情、创新价值观 经营理念京东多媒体网 正式开通 正式更名为京东,启动全新域名获得今日资本、雄牛资本、梁伯韬先生的私人公司共计2100万美元的联合注资 获得今日资本首批融资千万美金 获得基金和社会知名人融资共计15亿美元2004年1月 2007年8月 2007年6月 2009年1月2011年4月 发展里程碑2013年2月 获得安大略教师退休基金和Kingdom Holdings Company 等融资共2013年4月 启用短域名 ,发布卡通吉祥物Joy京东荣誉⏹2012年9月,京东集团获财富杂志“最受赞赏的中国公司”⏹ 2011年12月,京东集团创始人兼CEO刘强东荣获2011年度“CCTV中国经济年度人物奖”⏹ 2011年9月被《财富》评为“2011年度卓越雇主中国最适宜工作的公司”⏹2010年5月,在APEC和国家商务部主办的第四届APEC电子商务工商联盟论坛中获得"中国电子商务成长创新十佳企业"荣誉。
京东数据库设计数据库是京东电商平台的核心基础设施之一,用于存储和管理所有与商品、用户、交易等相关的数据。
一个良好的数据库设计是保证京东电商平台高效运转的关键之一。
1. 数据库架构设计京东电商平台的数据库采用分布式数据库架构,以提高数据处理能力和可伸缩性。
主要包括:- 数据库服务器集群:由多个主从数据库服务器组成,每个服务器都有自己的独立存储,同时还有冗余备份,以确保数据的可靠性和高可用性。
- 数据库分片:将数据库水平分割成多个分片,每个分片存储部分数据,以提高查询和写入性能。
- 数据库缓存:使用缓存服务器,如Redis,来缓存热门数据,加速对数据的访问。
2. 数据库模型设计京东数据库主要包括以下几个核心模型:- 商品模型:包括商品信息、价格、库存等数据。
每个商品有唯一的商品ID,可以根据商品ID查询商品的详细信息。
- 用户模型:包括用户账号、密码、个人资料等数据。
每个用户有唯一的用户ID,可以根据用户ID查询用户的个人资料和订单信息。
- 订单模型:包括订单号、购买商品、价格、支付状态等数据。
每个订单有唯一的订单ID,可以根据订单ID查询订单的详细信息。
- 购物车模型:包括购物车ID、商品数量、用户ID等数据。
每个购物车有唯一的购物车ID,可以根据购物车ID查询购物车的商品列表。
- 支付模型:包括支付ID、订单ID、支付状态等数据。
每个支付有唯一的支付ID,可以根据支付ID查询支付的详细信息。
- 评价模型:包括评价ID、用户ID、商品ID、评分、评论内容等数据。
每个评价有唯一的评价ID,可以根据评价ID查询评价的详细信息。
3. 数据库表设计根据数据库模型设计的各个模型,可以设计出相应的数据库表,例如:- 商品表:包括商品ID、商品名称、商品描述、商品价格、商品库存等字段。
- 用户表:包括用户ID、用户名、密码、手机号码、邮箱地址等字段。
- 订单表:包括订单ID、用户ID、商品ID、购买数量、订单状态、下单时间等字段。
7.运营分析数据-“数据罗盘”7、运营分析数据“数据罗盘”在当今数字化的商业世界中,数据已成为企业运营的重要资产。
企业通过对大量数据的收集、分析和应用,能够更好地了解市场动态、客户需求和自身业务状况,从而做出更明智的决策,提升运营效率和竞争力。
而在众多的数据工具中,“数据罗盘”以其强大的功能和独特的优势,逐渐成为企业运营分析的得力助手。
“数据罗盘”是什么呢?简单来说,它是一种综合性的数据分析平台,能够整合来自不同渠道、不同格式的数据,并通过直观的可视化界面和深入的数据分析算法,为企业提供全面、准确、实时的运营洞察。
想象一下,一家电商企业每天都要面对海量的交易数据、用户行为数据、商品库存数据等等。
如果没有一个有效的工具来整合和分析这些数据,企业就像是在黑暗中摸索,很难准确把握市场趋势和客户需求。
而“数据罗盘”就像是一盏明灯,能够将这些分散的数据汇聚在一起,形成清晰的业务视图。
通过“数据罗盘”,企业可以实时了解销售额的变化趋势、不同商品的销售情况、客户的地域分布和购买偏好等关键信息。
对于一家制造业企业来说,“数据罗盘”同样具有重要意义。
它可以帮助企业监控生产线上的设备运行状态、原材料的库存水平、产品的质量数据等。
通过对这些数据的分析,企业能够及时发现生产过程中的问题,优化生产流程,提高生产效率,降低成本。
例如,如果“数据罗盘”显示某条生产线的次品率突然上升,企业就可以迅速查找原因,是设备故障、操作不当还是原材料质量问题,从而采取针对性的措施加以解决。
在服务行业,“数据罗盘”也能发挥巨大作用。
以一家连锁酒店为例,它可以通过“数据罗盘”分析客房的入住率、客户的满意度、不同地区门店的业绩差异等。
基于这些分析结果,酒店可以优化房间定价策略,提升服务质量,有针对性地开展营销活动,从而提高客户忠诚度和市场份额。
“数据罗盘”的功能如此强大,那么它是如何实现这些的呢?首先,它具备强大的数据采集能力,能够从企业内部的各种业务系统,如ERP、CRM、财务系统等,以及外部的数据源,如社交媒体、行业报告等,获取数据。
门店运营计划书光阴迅速,一眨眼就过去了,又迎来了一个全新的起点,此时此刻我们需要开始制定一个计划。
相信许多人会觉得计划很难写?下面是小编帮大家整理的门店运营计划书,仅供参考,希望能够帮助到大家。
门店运营计划书篇11 了解公司产品当京东规则了解后,在接手一个门店时,首先了解公司的产品,门店现状及产品的特性,比如说衣服:有应季,最新流行元素之说;食品有安全、口感及群众之说;保健食品,功效及人群之说。
恒源祥的品牌知名度还是比较广的,我所了解的是以棉为主,产品有保暖内衣及棉袜,这只是我潜在的了解,这个潜在的认知,不足以满足接下来的门店运营。
对产品自身的了解,才能做到更好的选品,才能把产品的卖点展现给买家。
2 门店装修京东门店的运营离不开门店的整体布局,门店装修,需要对门店整体风格进行把握。
门店的装修一般有首页、宝贝详情页、及专题页面的装修,当然门店的装修是基于消费者的理解,所给出的画面展示。
对于门店的装修,平时要多跟设计人员沟通,并学习行业优秀门店,总结他们的装修特色,分析总结。
3 行业数据分析及选品想要做好一个门店,通过数据罗盘可以看下行业数据,分析下二级类目的数据以及其下的子类目的一些数据,比如子类目排行丶各个子类目的指数等,通过行业的趋势,按成交和关注度来分析,这个行业淡旺季是否明显,方便我们做好规划。
在子类目中,可以看出销售排行前十的产品,可以帮助我们做好选品规划,有的时候小品类也能获得意想不到的收获,我上一份工作,就是做保健品的,明目益智这个类目本来不是很大,但是也为门店做出了一部分的销售额。
在京东做过一段时间,其实京东的数据罗盘中很多数据是不准确的,掺水的数据太多,有些数据只能作为参考,比如说热销商家、热销产品大部分是刷出来的,我之前也做过一段时间的刷单,对于这一点还是比较了解的,所以在做运营的时候,数据分析要理性,不能过于依赖京东数据罗盘,可以和天猫数据魔方相互相互做些参考。
4 产品价格定位单品定价,根据我之前的经验,一般是分析竞争对手,看下这个类目的价格区间,受众人群,选择比较适合自己产品的价格。
京东数据运营方案一、引言随着互联网的发展,越来越多的企业开始重视数据运营对于业务的重要性。
京东作为电商行业的领军者,自然也不例外。
本文将从数据收集、处理、分析和利用等方面,探讨京东的数据运营方案,以帮助其更好地应对市场竞争和满足消费者需求。
二、数据收集1.用户信息收集:京东可以通过网站注册、会员账户、购物订单等方式获取用户的基本信息,如姓名、性别、年龄、地区等。
2.行为轨迹:京东可以通过追踪用户在网站上的行为,如浏览商品、加入购物车、下单付款等,收集用户的行为数据。
3.社交媒体数据:京东可以收集用户在社交媒体平台上的活动数据,如点赞、评论、分享等,以了解用户对于产品和品牌的看法。
三、数据处理1.数据清洗:对于收集到的数据进行清洗,包括去除重复数据、缺失数据的处理等,以保证数据的准确性和完整性。
2.数据集成:将来自不同数据源的数据进行整合,形成数据仓库,以方便后续的分析处理。
3.数据存储:对于海量的数据,京东可以采用分布式存储技术,如Hadoop和HBase,以便快速访问和查询。
四、数据分析1.用户画像:通过对收集到的用户信息进行分析,可以得出用户的画像,包括年龄、性别、地区、兴趣爱好等,以便更好地为用户提供个性化的推荐和优惠。
2.用户行为分析:对用户在网站上的行为进行分析,可以了解用户的偏好和购买习惯,以优化商品推荐和促销策略。
3.竞争对手分析:通过分析竞争对手的数据,如产品定价、销售策略等,可以及时调整自身的商业策略,以保持竞争优势。
五、数据利用1.个性化推荐:根据用户画像和行为分析的结果,可以为用户提供个性化的产品推荐,以增加购买转化率。
2.精准营销:通过了解用户的购买习惯和偏好,可以向用户推送符合其需求的促销信息,提高用户忠诚度。
3.供应链优化:通过分析商品销售数据和库存信息,可以为供应链管理提供参考,优化采购和配送流程,减少成本和运营风险。
六、数据保护1.隐私保护:京东需要建立健全的隐私政策,保护用户个人信息的安全和隐私,避免泄露和滥用。
一、展现问题Q1:为什么我的推广计划突然无展现了?A:可能导致无展现的原因如下,请自行排查:(1)商品无货;(2)广告主账户余额不足;(3)广告计划不在投放时间段;(4)广告计划预算不足;(5)出价偏低;(6)广告素材未通过审核;(7)定向过于精准。
如上原因都不是,可以发邮件给AD@ 邮箱。
Q2:出价高,展现少,为什么?A:具体原因如下:推荐位:定向过于精准,导致流量偏少,无法获取更多的展现数据;搜索位:关键词出价不合理,可以参考出价建议,适当调整每个关键词的出价,切勿所有关键词批量出价,否则会导致部分关键词出价无效;搜索位:关键词匹配类型不合适,获取流量大小:切词匹配>短语匹配>精准匹配,可根据实际情况进行选择(关键词设置均为精确匹配,转化相对较高,后期想增加订单可测试短语匹配/切词匹配)。
Q3:为什么今天搜索联盟无展现数据?A:由于搜索联盟数据会延迟3-4天,无法看到实时数据;Q4:我提高了站内搜索单元出价,为什么搜索推广位还是没有展现?A:如果设置关键词出价,站内推广位则优先关键词出价进行竞价;若未设置关键词出价,可设置单元出价,站内搜索推广位可按照此出价进行竞价。
Q5:投放活动推广高级样式的时候,能否同时投放普通样式?A:做活动推广的时候可以加很多个SKU,可以一部分做高级样式,一部分做普通样式。
二、点击问题Q1:点击率突增怎么办?A:导致点击率突增的原因可能是,中间页流量导致,中间页流量包括新浪,搜狐,凤凰,360等几十家主流媒体的流量,这部分流量系统会根据商家的店铺情况不定期进行推送,提高店铺引流效果,但这部分流量的特点是流量大,点击多,相对站内转化率偏弱。
若连续一段时间内突增较严重,可发邮件给AD@邮件,请技术侧协助排查;Q2:展现多,点击少,怎么办?A:导致这个问题的主要原因有:定向不精准,无效流量多,可重新精准定向人群;素材效果差,无法引起更多人的关注,建议更换其他素材;Q3:影响点击率的因素有哪些?A:素材效果,出价以及广告位的选择。
抖音电商罗盘数据大屏怎么打开
随着电商行业的不断发展,抖音电商已经成为了越来越多商家的选择。
然而,想要在抖音电商中取得成功,并不仅仅只是上传商品视频和文字描述那么简单。
更需要的是对于数据的敏锐嗅觉和精准分析能力,以及对于市场趋势的深入理解。
为了帮助商家更好地掌握市场动向和数据变化,抖音电商罗盘数据大屏应运而生。
那么,抖音电商罗盘数据大屏到底怎么打开呢?
首先,商家需要在抖音电商官方网站上下载并安装抖音电商罗盘数据大屏的软件。
安装成功后,商家需要输入自己的抖音电商账号和密码进行登录。
登录成功后,商家就能看到一个直观的数据大屏界面。
这个大屏界面可以实时显示商家的店铺数据、商品数据、订单数据等等。
商家可以通过这个大屏界面,随时随地地掌握自己店铺的运营状态。
具体来说,商家可以通过抖音电商罗盘数据大屏,实时掌握自己店铺的流量、转化率、客单价、销售额等关键数据。
商家可以根据这些数据,及时调整自己的运营策略,以达到最优的销售效果。
除了实时监控店铺数据外,抖音电商罗盘数据大屏还可以提供一些市场趋势分析和竞品分析的功能。
商家可以通过这些功能,更好地了解市场的需求和趋势,以及竞品的销售情况和优劣势。
这些分析结果,可以为商家提供更多的运营思路和灵感,以及更深入的市场洞察力。
总的来说,抖音电商罗盘数据大屏是一个非常实用的工具。
商家只需要轻轻松松地打开这个大屏界面,就能掌握自己店铺的一切数据变化,以及市场趋势和竞品情况。
这将大大提高商家的运营效率和市场竞争力。
京东数据罗盘
系统简介及术语、指标的说明
数据罗盘系统介绍:
1、“京东数据罗盘”致力于为京东商城的广大商家提供实时的智能运营分析工具,从而实现精准营销,大幅提升运营效率和收益。
2、“京东数据罗盘”提供了全方位的数据服务,包含了:店铺分析、行业数据和京东实验室3大主要板块。
在这些板块下,又涵盖了20余项主题分析及其各自的扩展分析项;维度包含售前、售后及推广分析;时间粒度从分钟、小时、天、周到月,全面覆盖。
术语说明:
系统中有一些专业术语,可能让您不太好理解,下面进行一些简单的解释说明。
最近上架时间:商品最近一次在店面上设置为可售状态的时间。
SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。
是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。
通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
SKU(Stock Keeping Unit):即库存进出计量的单位,可以是以件、盒、托盘等为单位。
在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。
例如:纺织品中一个SKU通常表示:同一规格、同一颜色、同一款式的纺织品。
如何区分SPU和SKU?例如,手机产品中,红色壳的N97和黑色壳的N97是两个不同的SKU,但是是同一个SPU。
合并SKU:商品数量的不同统计粒度。
合并SKU,统计到SPU粒度;不选择合并SKU,数据统计到SKU粒度。
指标说明
指标汇总
浏览量(PV)、访问量——即Pageview,用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。
用户对同一页面的多次访问,访问量累计。
访客数(UV)——即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。
00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
访问次数(UPV)——即UniquePageview,是访客对您网站进行访问的次数,是根据访客浏览器和网站服务器之间的互动情况判定。
目前是按客户登陆服务器的会话统计。
一个会话统计为一次。
下单单量——统计期内客户提交的总订单量(先款订单付款后列入统计,先货订单提交后列入统计)
下单商品件数、下单件数——先款订单(网上支付、转账)按付款时间统计,先货订单(货到付款、自提)按订单提交时间统计,每个商品计为一件。
下单金额——先款订单(网上支付、转账)按付款时间统计,先货订单(货到付款、自提)按订单提交时间统计。
数据口径为:下单数量与商品单价的乘积,扣除团购优惠金额、套装优惠金额、单品直降优惠金额。
下单客户数——统计期内提交订单的客户数(先款订单付款后列入统计,先货订单提交后列入统计)。
上架商品数量——统计期截止时间点的上架的商品数量。
最近上架时间——商品最近一次设置为可售状态的时间。
客户转化率——客户转化率=下单客户数/访客数
客单量——客单量=下单量/下单客户数
客单价——客单价=下单金额/下单客户数
下单转化率——下单转化率=下单量/访问次数
平均订单金额——平均订单金额=下单金额/订单量
累计关注量——统计期截止时间点对商品添加关注的客户数。
平均访问深度——平均访问深度是用户在店铺内浏览量与访客数的比值。
表示客户每次访问的页面数量的均值。
平均停留时间——平均页面停留时间是用户在店铺内总停留时间与用户访问次数的比值。
表示客户每次访问在店铺内的时间的均值。
单位为秒。
平均页面停留时间——访客浏览单页面所花费的平均时长,页面的停留时长=进入下一个页面的时间-进入本页面的时间。
仓库品种数——仓库中所有商品种类的数量。
动销品种数——所有商品种类中有销售的商品种类总数。
商品动销率——商品动销率=动销品种数/仓库总品种数*100%。
库存商品金额——已通过验收并入库的商品价值。
商品周转次数——月度售出商品的成本/月度平均库存总值。
周转天数——计算周期为月、指标计算方法为:30/商品周转次数。
售出商品金额——是指企业发生在商品产品、自制半成品或提供劳务,使商品产品所有权转到顾客,收到货款、劳务价款或取得索取价款凭证,而认定的收入。
平均配送时长——从确认计单开始,只计算配送成功和拒收的计单的时长,单位为天。
配送数量——配送的订单总数量
广告点击量——广告被点击的次数
曝光次数——广告的浏览量
曝光商品数量——广告位所展现的商品数量
店铺访客数——同访客数
店铺浏览量——同浏览量
影响订单金额——因点击广告位上的广告带来的下单金额
影响订单量——因点击广告位上的广告带来的下单单量
影响访客数——因点击广告位上的广告带来的访客数
影响访客数店铺占比——影响访客数与访客数的比值
影响浏览量——因点击广告位上的广告带来的浏览量
影响流量店铺占比——影响流量与流量的比值
优惠金额——所有出售商品的团购优惠金额、套装优惠金额、单品直降优惠金额的总和妥投数量——投递成功的订单数量
再投数量——第一次投递未成功,再次投递的订单数量
破损商品价值——拒收原因为商品破损和包装破损的订单中商品的总价值
延期订单数量——延期投递的订单数量
破损数量——拒收原因为商品破损和包装破损的订单数量。
接单数量——进行投递的订单总数量
拒收数量——被客户拒绝签收的订单总数量
入库量——入库商品总数量
出库量——出库商品总数量
平均库存量——一段时间内库存量的平均值
退库量——因各种原因未能入库的商品数量
当天支付金额——下单后当天即支付的订单总金额
当天支付商品件数——下单后当天即支付的商品总数量
付款金额——已被成功付款的订单总金额
付款商品件数——已被成功付款的商品总数量
隔天支付金额——下单后未在当天支付但已被支付成功的订单总金额
隔天支付商品件数——下单后未在当天支付但已被支付成功的商品总数量
价格——商品的当前售价
取消金额——被取消的订单的总金额
取消商品件数——被取消的订单中商品的总数量
未支付金额——下单后未被成功支付的订单总金额
未支付商品件数——下单后未被成功支付的订单中的商品总数量原价——商品优惠前的售价
折扣——商品价格占原价的比例
返修金额——被返修的商品总金额
返修数量——被返修的商品总数量
换货金额——被成功换货的商品总金额
换货数量——被成功换货的商品总数量
投诉数量——被投诉的商品总数量
退货金额——被成功退货的商品总金额
退货数量——被成功退货的商品总数量
京东站外(其他)——直接打开店铺内页面及外部网站流量来源京东站外-合计——站外合计
京东首页——京东首页带来的流量
品牌直销首页——品牌直销页面为店铺带来的流量
站内搜索——搜索页面带来的流量
站内活动——上级页面为活动页面的流量
二级类目——上级页面为二级类目的流量
三级类目(含属性选择)——上级页面为三级类目的流量
站内其他商品——上级页面为其它商品的流量
店铺首页或目录页——上级页面为店铺首页或目录页的流量
社区——上级页面为社区的流量
京东站内-其他——主要是我的订单中的查看产品的流量京东站内-合计——京东站内合计。