Java生鮮電商平臺-電商數據運營統計與分析算法
今天分享將會分爲如下幾個方面來闡述：瀏覽器
1. 做爲運營咱們須要統計與分析的幾個核心數據是什麼？微信
2. 核心數據對業務的指導價值在哪裏呢？模塊化
3. 做爲產品PM，如何瞭解與分析這些數據的潛在價值呢？微信支付
如何留住用戶，是一個老生常談的話題，對於電商企業來講，最好的數據莫過於高復購率，高客單價。因此咱們須要活動，須要運營，去引導新老用戶消費。那如何切入這個活動滿天飛的電商時代爲企業得到更好的收益和發展？咱們須要數據，須要一系列的數據支持運營更好的「輸出」。畢竟每個產品都會經歷技術爲王，產品爲王，運營爲王，商業模式爲王的過程，電商行業的商業模式已經有人驗證是可行的，剩下的就是如何更好的運營。spa
說回本章的重點，「數據」。做爲一個電商PM，你須要知道下面這些數據表明什麼。支付寶
若是說，一個電商平臺要建設一套數據統計系統，必定少不了上面任何一個數據。你們都知道電商一應俱全，一個電商平臺的誕生，所涵蓋的基礎模塊很是多，關於數據統計的工做量可想而知。在統計數據前，須要給各個模塊添加數據埋點，因此必須清晰每一個數據對應的含義，定下的規則避免後期反覆修改，影響數據的準確性。直播
數據統計系統
對於平臺型電商而言，須要統計的數據大體分爲平臺數據與商家數據，接下來咱們則一一爲你們分享這些數據對應着什麼。產品
平臺數據
從上圖可知，平臺數據通常會統計「用戶數據」，「流量數據」，「渠道數據」，「商家概況」，「商家數據」。io
用戶數據
做爲平臺方，咱們關心的用戶數據如上圖所示，一邊是來自社交平臺的粉絲，一邊是來自平臺自身的用戶。
關注數：指用戶對（平臺的）社交平臺關注數，包括對微信，微博等的關注；
淨增加粉絲數：指新增的粉絲量與流失的量之間的差額；
流失粉絲數：指流失的粉絲數；
環比增加率：同比上期，增加粉絲數的比例，公式算法：（（這期-上期）/上期）*100%；
註冊用戶數：指已註冊了平臺帳戶的用戶數；
會員數：指成爲平臺會員的用戶數（各個平臺規則不一樣，例京東會員則￥198/年）；
非會員數：指未成爲平臺會員的用戶數；
新註冊用戶：篩選期間內，同比此前新增的註冊用戶數；
日活躍用戶：（通常對APP而言）以設備ID爲依據，1天（00:00-24:00）以內，訪問App的不重複用戶數；
月活躍用戶：（通常對APP而言）以設備ID爲依據，指1月以內至少訪問一次APP的獨立用戶數；
用戶性別：用戶性別，通常分爲男，女，未知；
用戶年齡：用戶年齡；
用戶地域：指用戶的設備定位區域；
消費水平：指用戶在平臺消費後平臺給與的等級劃分（基礎建設可先不計算這一數據）；
渠道用戶：指來自不一樣渠道的用戶（例網紅直播從快手引流至淘寶，則該部分用戶爲淘寶的渠道用戶）；
訪問時段：指用戶訪問的平臺的時間段分佈；
流量數據
獨立訪客（UV）：（通常針對H5/PC）指訪問平臺的一臺電腦或客戶端算爲一個訪客。00:00-24:00內相同的客戶端只被計算一次；
頁面瀏覽量（PV）：（通常針對H5/PC）指頁面訪問量，每打開一次頁面PV計數+1，刷新頁面也是
訪問次數：指用戶從開始訪問平臺到最終離開平臺，計爲1次訪問。若用戶連續30分鐘沒有訪問新頁面和刷新頁面，或者用戶直接退出（關閉瀏覽器等），則定義爲本次訪問結束；
跳出率：指用戶只訪問了首頁就離開的訪問量與所產生總訪問量的百分比：
訪客地域：指用戶訪問平臺時設備/客戶端定位的區域；
訪問頁面：指用戶訪問的頁面；
訪問品類：指用戶訪問的商品品類；
訪客年齡：指訪問平臺的用戶的年齡；
訪客支付轉化：指用戶在每個頁面的訪問量的佔比率（例訪問首頁100人，詳情頁50人，購物車30人，支付頁10人，支付成功9人）
渠道數據
廣告投放數據：指平臺投放廣告數據（指廣告曝光量，曝光人數，點擊量等，此處不細化）；
渠道分佈數據：指平臺各個渠道的分佈狀況；
渠道數量：指平臺的渠道數量；
點擊量：指從渠道導入的用戶點擊平臺次數的累計；
導入UV：指從渠道導入流量的UV數據；
導入PV：指從渠道導入流量的PV數據；
導入訪問次數：指從渠道導入流量的訪問次數；
平均訪問時長：指從渠道導入的用戶的平均訪問時長；
訂單筆數：指從渠道導入的用戶的總下單筆數；
付款筆數：指從渠道導入的用戶的總付款筆數；
訂單金額：指從渠道導入的用戶的總下單金額；
付款金額：指從渠道導入的用戶的總付款金額；
轉化率：指從渠道導入的用戶付款訂單數與下單數的比率，訂單轉化率（計算公式：付款筆數/訂單筆數）；
跳出率：指從渠道導入的用戶的跳出率；
商家概況
商家數量：指平臺的商家總數量；
地域分佈：指平臺的商家區域分佈（根據入駐時填寫的地址統計）；
品類分佈：指平臺的商家的品類分佈概況（例家電數碼100家，服裝服飾5000家等分佈狀況）；
商家類型：指平臺的商家類型分佈狀況（例品牌店1000家，廠家200家，經銷商300家）；
投放模塊：指商家在平臺投放流量的模塊；
投放金額分佈：指商家在平臺投放流量的金額分佈；
投放佔比：指投放流量的商家佔比平臺總商家數量；
商家數據
上面咱們逐個介紹了平臺統計數據的要點，咱們接着講商家統計數據的要點。
交易數據
下單筆數：指商家的下單筆數（可按某個商家篩選，不篩選則指整7個平臺商家的下單筆數）；
付款筆數：指商家的付款筆數（可按某個商家篩選，不篩選則指整個平臺商家的下單筆數）；
下單金額：指商家的下單金額（可按某個商家篩選，不篩選則指整個平臺商家的下單筆數）；
付款金額：指商家的付款金額（可按某個商家篩選，不篩選則指整個平臺商家的下單筆數）；
復購人數：指不小於1次在商家購買商品的用戶累計總數；
訂單狀態分佈：指訂單狀態的分佈狀況（例待支付50單，待發貨60單等）；
訂單金額分佈：指訂單金額在多個區間範圍內的分佈狀況（例訂單均額在300-500的500單，500-1000的200單等）；
訂單渠道分佈：指訂單來源於不一樣渠道的分佈狀況；
訂單地域分佈：指訂單的收貨地址區域整體分佈狀況；
轉化率：指用戶付款訂單數與下單數的比率，訂單轉化率（計算公式：付款筆數/訂單筆數）；
復購率：指用戶購買次數大於1次的次數佔比總用戶購買次數（還有另外一種算法，此處不細說）；
支付率：指付款用戶數佔比下單用戶數，訂單支付率（計算公式：付款人數/下單人數）；
支付金額：指用戶在商家支付的金額總和；
支付方式：指用戶在商家支付的方式總和（例支付寶，微信支付，信用卡支付等）；
幣種類型：指用戶在商家消費支付的幣種類型（例現金，積分，消費券等）；
支付結果：指用戶在商家消費支付的結果分佈狀況；
商品數據
SKU數量：指商家SKU的數量；
SKU銷量：指商家SKU的銷量；
SPU數量：指商家SPU的數量；
一級類目數量：指商家一級類目的數量；
二級類目數量：指商家二級類目的數量；
三級類目數量：指商家三級類目的數量；
品牌數據：指商品所屬品牌的數據狀況；
用戶數據
下單用戶：指在商家下單的用戶數；
付款用戶：指在商家付款的用戶數；
會員數據：指商家的會員數據（會員數，會員畫像等）；
客戶留存率：用戶在某段時間內訪問商家，通過一段時間後，仍然訪問商家店鋪的用戶，被認做是留存用戶。而留存率則是該部分用戶佔比此前的某段時間訪問商家的用戶數；
店鋪收藏用戶數：指收藏過商家店鋪的用戶數總和；
流量數據
訪客數（UV）：指訪問商家的一臺電腦或客戶端算爲一個訪客。00:00-24:00內相同的客戶端只被計算一次；
瀏覽量（PV）：指商家頁面訪問量，每打開一次頁面PV計數+1，刷新頁面也是；
瀏覽次數：指用戶從開始訪問商家到最終離開商家，計爲1次訪問。若用戶連續30分鐘沒有訪問新頁面和刷新頁面，或者用戶直接退出（關閉瀏覽器等），則定義爲本次訪問結束；
瀏覽時長：指用戶瀏覽商家店鋪的平均時長；
訪問時段：指用戶訪問商家店鋪的時間段分佈狀況；
訪問品類：指用戶訪問商家店鋪的商品品類分佈狀況；
分享次數：指用戶分享商家店鋪或商家商品的次數總和；
營收數據
總營業額：指商家的總營業額；
待結算金額：指商家等待結算的金額（有些平臺會將資金控制在平臺內，等待結算後纔到帳）；
待退款金額：指商家店鋪下待退款的金額；
已退款金額：指商家店鋪下已成功退款的金額；
已到帳金額：指商家已到帳金額(通常用於提現，屬於商家真實收入）；
退款率：指商家收到退款的訂單筆數與同期成功交易（付款）的訂單筆數的比率；
物流數據
待發貨數：指商家還未發貨的訂單數；
已發貨數：指商家已經發貨的訂單數；
已收貨數：指用戶已經簽收的訂單數；
平均發貨時長：指全部商家的平均發貨速度（計算公式=全部商家發貨時長/商家總數）；
快遞公司分佈：指全部商家所使用的快遞公司的分佈狀況；
未簽收：指用戶未簽收的包裹數；
已簽收：指用戶已簽收的包裹數；
已拒籤：指用戶拒籤的包裹數；
待退回：指用戶已申請退款，但包裹還未退回的包裹數；
已退回：指用戶已經完成退貨的包裹數；
簽收時長統計：指全部用戶的平均簽收時長；
到此咱們就把全部基本的元素講完了，若是你願意花點時間閱讀，你會發現這些數據並不難以理解，也不繁瑣。做爲電商PM，凡事都要能作到模塊化，就以這個數據爲例，將數據分塊後，每一塊的數據其實並不繁瑣，因此咱們只要記住一個模塊，其餘模塊便能觸類旁通。
有人會問，即便看了這麼多數據，也不知道怎麼去建設一個數據統計系統，其實很簡單，這裏的每個模塊都是並列的關係，在把模塊關係肯定下來後，用各類可視化的結果來豐富你的模塊，例以下圖所示：
這些數據網上都有，爲何我又要從新寫一遍，我以爲緣由有兩個，
其一，對於數據而言，人的大腦記憶力不夠強，當你可以完整的整理一遍後，可以更有利於你清晰的理解和界定數據的規則；
其二，應該仍是有不少童鞋須要這樣一份完整的數據統計列表，在功能建設中，能夠參考分享改進，也達到個人分享目的了。
生鮮大師 聯繫QQ：137071249 QQ羣：793305035