运营工作之数据分析是什么5篇

第一篇：运营工作之数据分析是什么

运营工作之数据分析是什么

现在已经调入运营支持中心将近5个月了，很多人很好奇到底运营支持中心每天都做些什么工作，之前曾经写过一篇文章是关于培训的，这是我的主要工作之一，那么今天想跟大家简单聊聊我的另一个非常重要的工作——数据分析。

到底什么是数据分析，刚开始接手这个工作的时候我也很迷茫，不知道该从哪下手，后来，经过岳总给我的指导，包括介绍我阅读了一些书籍，慢慢的也有了一些体会。其实数据分析用一句话来概括：就是用数据说话！

举个简单的例子，比如销售部想要对在职员工进行一次有针对性的培训，旨在提高单量，但是在选择课程上犯了难，这时候就可以用数据分析来解决：首先，我们可以从员工每日的工作量得出一线人员的电话量、有效电话率、拜访率和成单率；因为我们的目标是提高单量，所以我们可以对数据进行简单的分析，找出到底是哪一环节出了问题，比如我们发现一线员工的电话量较低，那么我们可以再深度调研电话量低的原因是什么，是电话信息不够还是员工的工作态度有问题，前者我们可以针对收集客户信息选择相应课程，后者我们可以从思想上多做培训或者鼓励；再或者我们发现成单率较低，那么肯定是一线在谈单技巧上出现了问题，那么在选择培训课程上就要在谈单方面做文章了。

这只是个非常简单的例子，其实数据分析还能做的更多事情，甚至可以预测未来，就拿刚结束的世界杯来说，百度利用大数据预测了最后一场决赛的结果。我简单看了一下，百度主要从以下几个方面来分析最终的比赛结果：

a.球队实力——通过两只球队近两年的表现来评估球队的硬实力；

b.近期状态——通过球队在本届世界杯和世界杯之前友谊赛的表现来评估两支球队当前的状态；

c.大赛能力——用来衡量一支球队在世界大赛上的一贯表现；

d.主场效应——用来衡量一支球队对比赛所在场地、环境和气候等的适应度； e.博彩指数——这个指数反映了一支球队在博彩市场上的赔率表现

f.以往结果——两只球队历史上交锋结果，用于衡量队员心里压力、打法风格等因素 经过大数据分析后，最终百度成功的预测了比赛的结果。

通过以上两个例子，相信大家已经对数据分析有了简单的了解。当然在我们实际工作当中，我认为数据分析主要应用于两个方面：

对外：市场分析——帮助我们快速找到客户需求，从而根据客户需求设计我们的产品或者销售策略；

对内：团队分析——分析公司运营中的各项数据指标，向各部门输出，从而协助管理层制定相应管理或运营策略。

以上就是我对数据分析的简单看法，希望大家通过这篇文章能更了解数据分析工作，下篇文章会简单谈一些关于如何做数据分析的工作，希望大家喜欢。

第二篇：游戏运营数据分析

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： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右）新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）当日登录用户数量： 每日登录/在线：

－－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径：

－－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量： 客户端安装量：（根据安装完成弹出的页面）客户端下载量： 客户端下载点击量：

安装率：下载安装/下载量

－－－－－－－－－游戏系统描述 每日金钱增量、消耗和净增值： 等级分布：

忠诚用户等级分布：

特征物品市场价格（如联众游戏豆）： 每周：

－－－－－－－－－用户群体描述

活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量

忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号

流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量 流失率：流失用户/上周活跃数量

忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量 忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例）转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 －－－－－－－－－盈利变化描述 ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在线 付费用户：该周有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量：本周新增的付费用户 付费率：该周付费用户数量/该周登录用户

付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量 付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例

注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

每月：

ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线 付费用户：该月有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量： 付费用户流失数量： 付费流失率：

活跃用户数量：该月登录过的用户；

针对道具：

每日购买量： 每日使用量：

转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量 转卖价格：

流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量 购买者等级分布： 使用者等级分布：

产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分 析和其他信息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。

产品分析分为：

一、从信息收集渠道上来看：

（一）数据分析（通过数据库或后台查询的数据）

1.例行数据分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……）

2.项目数据分析（非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等）项目数据调查一般遵循这样的过程：

1.确定调查分析目的（证实、探索、预测）2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑 3.获得原始数据后如何分析（分析模型）4.如何获取原始数据

（二）客服问题反馈（流程）

（三）自身游戏体验

（四）玩家直接交流（游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等）

二、从内容上来看：(例行的)

（一）产品现状描述：通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况

1.游戏世界描述（高峰/均在线，金钱监控，等级分布，特征怪物/物品/道具价格等）2.运维平台及其它（下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等）

（二）玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述 1.用户物理特征（性别、年龄等）

2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）3.游戏行为特征（流失等级及变化）

4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等）

（三）玩家消费行为分析：修正盈利设计，捕捉用户需求，新增道具设计 1.付费用户描述（付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等）2.盈利描述（盈利状况、消耗构成及变化趋势等）

3.道具分析（使用范围、使用深度、使用/放弃原因等）4.付费意愿分析

（1）消费偏好分析（换金/个性/增强（经验、装备、技能）/方便互动/其它）（2）消费与游戏设置的联系（道具对应等级、玩家习惯行为（如某种技能）、游戏任务、场景的开放等）5.付费行为分析

（1）单位玩家道具数量情况分析（拥有量、拥有的道具之间的联系）（2）付费等级分布（首次购买等级、当前购买道具的等级分布）（3）付费数额分布（首次付费数额、续费数额）（4）付费用户分类（根据一段时间内的付费额）

（5）续费行为分析（未流失的玩家中，中止消费、消费转移的分析）（6）重点用户的跟踪

【名词解释和计算方式】平均同时在线用户 = ACU 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 累积注册用户 = AccRu 收入 /

付费用户 = ARPU 游戏当前活跃用户规模 /

历史注册总量 = 用户流失率 付费用户 /

活跃用户

*

= 付费率 登陆人次 /

平均在线人数 = 活跃率

24小时内同时在线最高达到人数 = 同时在线峰值(PCU)24小时每小时同时在线相加总和 /

24小时=平均在线(ACU)

【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

第三篇：网站运营数据分析体会

悍蒙电商学院网站运营数据分析体会总结

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有所不一样。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

很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应； 3.分析自己网站的描述

之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻；

4.分析自己站内的链接

网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的重要性，而且内链还要非常注重死链接，如果死链接过多，有没有相应的404错误页面，那是非常让搜索引擎反感的，最终自然会导致网站权重的下降； 5.懂得分析自己网站服务器的IIS日志

可能很多人都听说过分析IIS日志的重要性，的确如此，这是重点中的重点，为什么要分析服务器的日志呢?因为在这些日志中我们能够看到蜘蛛的爬行轨迹，要知道蜘蛛对你网站的哪些方面的内容比较的感兴趣，从而总结这些规律，这样才有针对性的优化自己网站的内容，而具体的分析方法教程在互联网上有一大堆，很容易就能够找到的，在这里主要就是强调，分析网站，一定不能够放过对服务器IIS的日志分析。第2章

如何进行网站的数据分析 网站分析需要对站内站外一系列数据的对分、分析和验证来指导网站监控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成转化等目标，带来的实际收益。2.1关键数据

每个网站的定位和客户群都不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的基本状况。

1）独立用户访问量：独立用户访问量就是常说到的UV，即有多少台电脑在24小时内访问网站（UV和IP并不等同）；

2）积极访问者比率：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；

3）忠实访问者比率：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；

4）客户转化率：转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率；转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果；

5）客单价：每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额； 6）客户满意度：客户期望值与客户体验的匹配程度，换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数；

7）用户回访率：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；

8）投资回报率：用来衡量你的营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。2.2收集数据

网站数据分析之前，先是需要收集和获取数据的过程，尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，便于量化分析工作的开展。

网站后台的数据：网站的注册用户数据（包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等等）、网站客户访问页面数据（UV量，相关产品页访问量、访问时间、平均停留时间）、订单数据（包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等等）、反馈数据（客户评价、退货换货、客户投诉等）；

搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量（site），网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站取得的搜索引擎信任的权重（google有PR值，sogou有SR）等等。

统计工具的数据：网站统计工具很多，基本都会提供访客来自哪些地域，访客来自哪些网站，访客来自哪些搜索词，访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据你的需要进行广告跟踪等； 2.3量化分析

分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后需要针对的确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种：

趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法；具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较；而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较； 对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调；在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论；

关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测；它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系；

因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题；因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来； 2.4提出方案

评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据支持你的观点；

编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述；运用散点图和折线图表现数据间的因果关系；

提出观点：根据现实情况的数据分析，提出你的观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施；

2.5优化改进

根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续的监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。

总结

对网站进行分析并非一句话那么简单，事实上，作为网站运营中的数据分析是一个持续的过程，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题。这样才能使网站健康持续的发展，因此网站数据分析起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。

第四篇：店铺运营数据分析及应用(讲稿)

第一页：为PPT内容标题，善融商务系列课程之网店运营数据分析及简单应用。

第二页：引言部分，对于店铺来说数据分析有什么用呢？如果网站是为了流量而活的话，那么数据分析的终极意义就是监控流量、吸引流量、保留流量。第三页：为目录部分，本教程分为四个部分； 1．为什么要做数据分析2.有哪些数据需要分析3.如何去做好数据分析 4.数据分析的简单应用

第四页：第一部分为什么要做数据分析。包括监控流量、吸引流量、保留流量三块内容。首先监控流量要及时掌握店铺运营实况，IP访问量与IPV单客页面访问量。

第五页：其次监控流量包括监测店铺数据变化，进行调整，IP访问量—调整标题关键词，产品图片，策划促销活动，价格策略等。单客页面访问量，调整页面设计，产品线策略等。

第六页：最后监控流量应该及时监测调整结果，进一步优化，评估促销活动效果，根据市场变化，随时修正标题关键词等内容。

第七页：下面是为什么要做数据分析的吸引流量部分；吸引流量的第一块内容为通过店铺流量统计工具，查看分析店铺的访问高峰时段、分析访客来源等相关数据，查看商品成交订单最多的时段流量，及时调整商品上下架时间。

第八页：吸引流量的第二块内容为根据数据分析得出有效关键词，在商品标题中多使用有效关键词增加商品被搜索到的几率！

第九页：吸引流量的第三块内容为根据数据分析，发现最近被点击次数多的产品，将一些热卖、爆款等推荐商品加入橱窗推荐列表，增强商品曝光率。第十页：吸引流量的最后一块内容为：积极参加善融商务的营销活动，限时抢购、团购、专题活动等通过以上四种方法达到吸引流量的目的。

第十一页：下面是为什么要做数据分析的保留流量部分，第一块内容为店铺里上传大量的新产品，增加产品数量，将直接拉升店铺曝光，增加产品与店铺再次被用户访问到的概率。

第十二页：保留流量的第二块内容为检查店铺装修质量，提高买家用户体验，让买家记住我们的商铺。第十三页：保留流量的第三块内容为提高售后服务质量，让买家有更好的用户体验，提升回购率。第十四页：保留流量的第四块内容为使用平台各种收券功能，在买家消费的同时赠送买家本店的优惠券，旨在提高买家的返购率。第十五页：保留流量的最后一块内容为关联销售，通过找到该商品同时也可以关联到其他商品，也可以在商品详情描述里，添加其他商品进行组合销售。进行联动式营销，让买家在我们的店铺内长时间停留。第十六页：以上为我们为什么做数据分析部分，下面我们来了解下善融商务平台有哪些数据可以进行分析呢。这里我们分为个人商城与企业商城两个部分，先讲个人商城，个人商城这里有六个数据值得分析，1.1.店铺流量数据统计，1.2.店铺交易数据统计，1.3.店铺访客地区统计.1.4.店铺访客来源统计1.5商品数据统计.1.6.好评率

第十七页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺流量数据统计,这里可以选择不同的时间段查看访问的独立IP数量.第十八页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺交易数据统计,这里可以查看不同时间段产生的交流笔数与订单量.第十九页：

第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看访客地区统计,这里可以查看不同时间段,来访的不同地域的IP地址。

第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺访客来源统计,这里可以查看不同时间段，来源地址的url与数量。

第二十一页:讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看商品数据统计。通过这里可以查询，不同时间段，销售商品的编号，数量，以及访客浏览该商品的浏览数量。.第二十二页: 讲解通过登陆个人商城后台-点击”交易管理”评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的动态平分与星级等级，在不同时段，获得的评价记录。第二十三页: 以上主要介绍的是个人商城的相关后台数据统计，那么企业商城有哪些数据流量可以进行分析呢？

这里主要介绍以下几种，2.1销售数据分析 2.2 流量数据分析 2.3 客户数据分析 2.4 好评率

第二十四页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-销售数据分析-基本销售属性。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访客数，成交用户数、成交商品数量。

第二十五页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-基本流量数据分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访问独立ip数量。第二十六页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-空间首页流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺首页被访问独立ip数量，流量数据，访客数量，页面停留的时间。第二十七页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-商品页面流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个商品页面被访问量，访客数量，成交用户数量，平均查看时间，平均查看人次，平均入店人次。

第二十八页:讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-客户数据分析-数据指标分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个省或者地区的浏览量，访客数，地区访问趋势。

第二十九页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”信用管理”-评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的交易总体满意度，星级，在不同时段，获得的评价数量。

第三十页: 上面一章我们介绍了善融商务有哪些数据可以进行分析，下面我们来分享如何去做好数据分析的内容。首先要做好数据分析的第一点为熟悉行业业务及流程，关注行业最新动态。若脱离行业认知和业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。

第三十一页: 第二点是要有明确的分析目的。不要为了分析而去分析！数据分析的前提是要有明确的目的，要知道自己进行数据分析是为了什么。

第三十二页: 第三点营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。例如4P理论[4P营销理论被归结为四个基本策略的组合，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion），由于这四个词的英文字头都是P，再加上策略（Strategy），所以简称为“4P’s”]等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？故而使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论指导实践 第三十三页: 第四点为掌握有效数据分析办法，了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法；

第三十四页:第五点熟练使用数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣、时间、需要的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样，只要能解决问题的工具就是好工具；做到以上五点要求，我们的数据分析就能达到要求标准。

第三十五页：以上为如何进行数据分析部分，下面我们来分享最后一部分内容，数据分析的简单应用。首先我们来关注相关与业绩的三个关键数据，主要为 UV（包括访问人数 访问来源 性别，年龄，地域 频次 访问时间 购买时间），转换率（包括网站转化率 回访者比率 积极访问者比率 忠实访问者比率 营销工具的使用 商品管理及组合），单客价（包括投资回报率平均订货额，客单价，价格区间，产品定价，笔单价），最后销量业绩算法等于UV+转换率+单客价。

第三十六页：其次为关键数据的计算公式

1、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

第三十七页:

2、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。第三十八页：

3、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

第三十九页：

4、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：和积极访问者比率的意义相同，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。

第四十页：最后是其它关键数据计算公式：包括 1投资回报率 Return on Investment(ROI)计算公式： 投资回报率＝每笔产出(CON)/每笔订单成本(CPO)指标意义： 用来衡量你的广告的投资回报

2每笔产出 Contribution per Order(CON)计算公式：每笔产出＝（平均订货数Ｘ平均边际收益）－每笔订单成本

指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值

3单笔订单成本 Cost per Order(CPO)计算公式：单笔订单成本＝总的市场营销开支／总订货数

指标意义：衡量平均的订货成本

第四十一页：今天关于善融商务数据分析及简单应用的分享就到此为止，善融商务，与您同行，谢谢！

第五篇：中小企业网站运营数据分析实例

中小企业网站运营数据分析实例 案例说明：

该企业正式开展网络推广不到1年，通过详细的日常数据记录及定期的分析总结，已能较好的从数据分析报表中发现企业实际存在的问题，并及时改进。通过改进，企业的网络咨询情况得到明显的改善，网络销售业绩也能够保持平稳的增长，同时网络推广费用也控制在合理范围之内。

正题：

对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如

− 日均浏览页面数量、− 日均访问网站的人数、− 每次访问平均花费时间、− 每个访问者平均访问几个页面、− 哪些页面跳出率高、− 访客的回头率、− 访客通过什么途径访问网站，比例如何、− 竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、− 每带来一个咨询客户花费的成本、− 哪些长尾关键字被搜索频率高、− 站内搜索热门关键字、− 访客集中的地域、− 每天咨询客户的数量、− 每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、− 网站转化率、− 访客访问网站的时间分布规律、− 当然也包括网站总体内容被收录量等等

对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑？

从现实的情况看，除了一些较大电子商务企业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。

究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的关注往往还不够。

因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然这不是本文的重点。

网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一样的，这是根据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。

如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访问页面数量等；

如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况；

如果侧重网站运营管理，则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。

在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点，1、用什么工具统计？

2、应该统计哪些数据？

3、如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？

4、数据分析产生哪些结果及结论？

5、数据分析结论对企业的现实意义？

用什么工具统计？

案例采用的数据统计工具：百度商桥

统计工具有很多，CNZZ、51LA、量子统计、GA等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家都有侧重和优势，可以同时装2种统计工具。

应该统计哪些数据？

案例统计的数据类项：

a.咨询者来访日期

b.咨询者来访地区

c.咨询者来访途径（百度/谷歌/直达）

d.咨询者来访关键字

e.咨询者到达页

f.平均访问时间

g.平均浏览页面数量

h.咨询者是否对话

i.咨询者客户姓名

j.咨询者联系方式

k.咨询者提问的问题

l.客服的解答

m.客服人员

n.客户咨询时间

o.客服回应时间

p.交流历时

数据类项说明：

− 日期。该项要想反应出积极意义，需要一段较长的时间。从访客咨询日期的曲线上，我们将能看到客户咨询的时间规律，便于企业做出响应的对策。

− 来访地区。除了能知道咨询客户多数来自哪里以外；当你在百度商桥内设置了推广区域，从来访地区的统计结果也能看出百度商桥的限制区域设置到底作用如何。

− 来访路径。可以清晰的统计咨询客户常用哪一种方式，由此我们可以评估三种途径的重

要性，并在后面的推广中做好调整。

− 关键字。通过这些关键字我们可以知道客户的访问心理，并且可以适时将这些关键字补

充进竞价关键字体系内。同时在做长尾时，也可以重点参考。

− 到达页。当某一个页面到达率非常高时，应该在这一页面上多做营销动作。很多时候，如果竞价人员不做精细化调整或者企业网站可推页面少，那到达页基本是首页，因此企业的首页非常重要，营销人员应该重视。

−平均访问时间。理论上平均访问时间越长，用户黏性越高。

−平均浏览页面数量。理论上平均浏览页面数量越高，说明网站本身的内容在用户看来，可看性强。

− 是否对话。来访人员打开了咨询窗口，也许就是看看，啥也没有说，统计实际对话数量，便于统计有效率咨询率。

− 咨询提问的问题。从问题我们可以深刻了解客户需求，统计这些问题，便于我们洞悉客

户真实需求。同时可以加以分类，做出详细的在线咨询Q&A，提高咨询效率和有效性。

− 客服的解答。从客服的解答，管理人员可以及时了解客服的专业能力，服务能力，销售

能力等；同时，也便于客服自我总结。咨询的人未必是最终购买的人，但良好的客服解答对建立企业在线咨询形象和口碑传播非常重要。

− 客户咨询时间。统计咨询时间，主要是找出客户咨询的时间规律，企业可以在重点时间

段安排人员盯守，防止客户流失。

− 客服回应时间。快速的客服响应对于在线咨询来说极其重要；了解自己客服的响应时间

也能知道客服的工作状态。

− 交流时间。有效的新客户咨询通常来说，时间会比较长。通过记录交流时间和对话内容，两者相比，可以一定程度上反映客户的质量度。

如何看待及分析这些数据（统计数据并分析的目的）？

网络数据基本是静止的、被动的，一般是定量或定性的记录，它是网站运营分析的最重要的基础，因此这些数据务必要详实准确，而要想从数据中挖掘出有价值的信息，就需对数据进行再统计分析。

依据良好的企业网站运营数据记录和分析，我们可以：

− 帮助改进网站用户体验、− 监控推广的投入产出、− 考核相关人员的绩效、− 分析线上营销活动的成效、− 发现企业存在的运营管理问题（比如客服、销售、营销、推广的工作配合问题）、− 预测市场未来的趋势等

对于数据的意义，这里用马云的两段话做注释：

− “提前预测到金融危机正因为这些数据，使我们提前八个月到九个月预测到金融危机。2

008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。所以我们提前了十二个月做了一些准备，鼓励小企业度过难关，所以我们在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。”

− “我们真正的进入一个数据时代··· 淘宝上消费者消费行为(现在淘宝有2亿消费者，每天到淘宝上想来买东西的人有4300万人，完成500万笔交易的大量数据，加上我们支付宝数据，我们突然发现我们真正的在进入一个数据时代。我们今天掌握的数据，对国家宏观经济、微观经济、对个人消费，特别对制造业是巨大无比的宝库，所以我们准备做云计算，五年以后，我们的竞争一定是在计算数据上面的竞争，我们在这儿将大力投资···”

案例中的企业进行数据分析，主要目的是为了改进网站用户体验、监控投入产出、发现企业存在的运营问题。这几个问题在下面的叙述中都有描述。

数据分析产生哪些结果及结论？

数据分析产生的结果及结论，一般由网站运营推广的负责人总结分析并出具详细报告。举这家企业的例子，他们主要统计了以上那些对他们而言重要的数据项，产生了以下结果：

− 客服响应咨询的时间及回答质量

− 客户咨询最多的问题

− 长尾关键字、核心关键字

− 竞价效率

−平均访问时间及平均访问页面数量

− 有效咨询率

− 工作时间段流失率（8：30-12：00）（13：00-17：00）

− 非工作时间[包括中午吃饭时间]段流失率

− 投入产出月统计

随之即可以分析出：

− 客服工作状态及业务能力

− 客户真实需求是什么

− 竞价推广的重要性占比如何

− 网站建设水平如何

− 客服工作管理安排是否合理有效

− 是否需要增加值班客服

− 推广人员绩效考评

附图：

数据分析结论对企业的现实意义？

上述的分析所产生的确切结论，将对网站运营、人员管理、企业运营、部门协作都产生明显的影响。比如：

− 客服工作状态及业务能力

客服响应速度慢还是快，直接关系到客户体验，良好的人员管理及制度能够保证高效的响应速度，同时如果从记录中反应客服专业能力欠缺，可及时安排培训。

− 客户真实需求是什么

通过客户的咨询问题，可以知道他们的真实需求，解决客户真实需求是推广、营销、在线咨询、销售必须面对和解决的问题。

− 竞价推广的重要性占比如何

网络推广，一般是付费和非付费两种形式。作为付费的主要方式-竞价，在整个销售产出中发挥的作用到底有多大，这个占比对网络运营推广有直接的影响，成本的节约也主要发生在这一环节。

− 网站建设水平如何

从用户黏性各指标分析，是否需要改进网站内容的、设计的用户体验。

− 客服工作管理安排是否合理有效

合理安排客服工作，尽量降低工作时间内的咨询流失率。而这也是促进提高销售的最直接方法。

− 是否需要增加值班客服

如果非工作时间客户咨询确实多，企业务必需要考虑增加值班人手。这同时也是增加了销售的时间段。（还是有很多企业是有值班客服的，特别是一些医药医疗整容机构）

− 推广人员绩效考评

合理的绩效考评是推动人员工作的直接动力。

附图（说明：九月份在线客服调整到位）