B2C网站运营核心数据分析

                      一个B2C网站中每个部门都是密不可分的，运营是要根据技术部门的数据来进行分析，将数据分析运用到运营中，可以说是具有巨大的推进作用。
    第一项：日常性数据（基础）
    流量相关数据：IP、PV、在线时间、跳出率、新用户比例；
    订单相关数据：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；
    转化率相关：下单转化率、付款转化率。
    简要说明：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。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。
    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。
    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：
    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。
    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。
    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。
    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。
    比对数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？
    对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？
    对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？这不是不可能。
    所有的问题，在运营数据中都能够找到答案。
    第三项：用户分析
    会员分析：新会员注册、新会员购物比率、会员总数、所有会员购物比率；
    概括性分析会员购物状态，重点在于本周新增了多少会员，新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员购物比率很高，那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。
    会员复购率：1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例；
    转化率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好，可以叫外功，复购率则体现B2C整体的竞争力，绝对是内功，这包括知名度、口碑、客户服务、包装、发货单等每个细节，好的B2C复购率能做到90%，没有复购率的B2C绝对没有任何前途，所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告，为了就是获取用户的第一次购买，从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好，花大钱砸广告，这纯属烧钱行为。
    所以我觉得运营的核心工作，一方面是做外功，提高转化率，获取消费者第一次购买行为，另外一方面就是做内功，提高复购率，B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科，做好每门功课真是不容易，不过也就是依靠每个细节，才奠定了B2C发展的基石。
    中国的B2C是幸运的，因为中国的消费者很宽容，你欺骗我一次，我可能还会原谅你，说实话给消费者选择的空间也并不是那么多，但随着新崛起B2C的成长，对服务的关注与投入，我相信未来的B2C会是个服务行业，而不是搬运工。
    第四项：流量来源分析
    我们用的是Google Analytics，统计的数据比较详细，流量来源分析我觉得最重要的意义是：
    第一，监控各渠道转化率，这是运营的核心工作，针对不同的渠道做有效的营销，IP代表着力度，转化率代表着效果；
    第二，发掘有效媒体，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，BD或广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。
    流量分析是为运营和推广部门指导方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数、在线时间，都是评估渠道价值的指标。
    第五项：内容分析
    主要的两项指标：退出率和热点内容
    退出率是个好医生，很适合给B2C检查身体，哪里的退出率高，基本会说明有些问题，重点关注登录、注册、购物车、用户中心，这些是最基础的，但也是最关键的。一般我会列出TOP20退出率页面，然后运营部会重点讨论为什么，然后依次进行改进，不过我们今年做的很粗旷，做得也不是很好，来年重点完善。
    热点内容这部分是用来指导运营工作的，消费者最关注什么，什么产品、分类、品牌点击最高，这些数据在新的运营工作中做重点引导，推荐消费者最关注的品牌、促销最关注的商品等等。
    第六项：商品销售分析
    这部分是内部数据，根据每周、每月的销售详情，了解经营状况，做出未来销售趋势的判断，这部分数据模型还在规划中，每家的情况都不同，所以这里就不做说明了。
    本文写的比较仓促和潦草，年后有空会把每一部分延伸来写，希望能对大家有些帮助，对B2C的经营时间比较段，经验并不多，所以请高手不必见笑了。