網店中的數據統計
POST TIME:2020-10-25
一個數據統計可以讓你的店鋪很明了的了解客戶的需求，而一個電子商務網站需要統計那些數據呢？那些數據有用？那些數據沒用？那些數據有什么用？那些數據對什么有用？
[b]1、 流量數據：[/b]
a） 流量來源明細。這個說明入口引流的質量如何。
b） 流量去向明細。這說明產品或者活動的吸引力如何。
c） 訪問了哪些產品。這說明當前訪客對什么感興趣。
d） 購買了哪些產品。當前顧客需要什么產品。
e） 回頭訪客的訪問路徑。顧客比較關注什么類型的產品。
f） 訪客的收藏。顧客比較關心的東西，至少當時客戶曾經想購買來著。
g） 等等。
[b]2、 銷售數據：[/b]
a） 收貨人信息。訂單的分布區域。說明目前產品在那個區域比較受歡迎。
b） 區域轉化率。什么區域的人對什么樣的產品轉化率較高。
c） 訂單支付率。對這些不付款的人進行一些技巧性的跟蹤，可以讓我們更有針對性的設計頁面，排除顧客的疑慮。
d） 客單價。每個購買者的平均出價。
e） 件單價。每件銷售產品的平均售價。
f） 流量價值。看每個流量是否帶來怎么的價值。與引流的支出成什么樣的比例。
g） 單品的銷售數量。店鋪內的熱銷產品、店鋪內最不暢銷的產品。
h） 等等。
[b]3、 客戶數據：[/b]
a） 客戶的年齡段分布。
b） 客戶的地域分布。
c） 可以的收入狀況分布。
d） 客戶的購買次數。
e） 客戶的忠誠度。
f） 客戶的詳細購買記錄。
g） 客戶感興趣的產品。
h） 客戶需要的產品。
i） 客戶的興趣愛好。
j） 等等。
[b]4、 產品數據：[/b]
a） 單個產品的銷量。
b） 單個產品的運營成本。
c） 最暢銷的產品。
d） 最不暢銷的產品。
e） 活動產品的銷售狀況。
f） 同類產品的網上的銷售價格。
g） 關注度。
h） 收藏量。
i） 銷量。
j） 評論數量。
k） 跳失率。
l） 點擊數。
m） 單品的轉化率。
n） 等等。
[b]5、 網店頁面：[/b]
a） 點擊數據。
b） 鏈接數量。
c） 分類列表數量。
d） 各個鏈接的詳細點擊數量。
e） 等等。
[b]6、 倉庫數據：[/b]
a） 每天出庫產品
b） 每天出庫產品數量
c） 每天出庫貨位
d） 貨位的調整狀況
不過我認為做數據分析的人，不應該停留在數據分析，而應該對數據分析進行建模，一個人對數據分析的數量的能力應該停留在千這個數量級吧，再多了，應該就分析不過來了。但是現在我們依賴于計算機，對數據建模。相信在建立了合適的模型后，不用說幾千條數據，就是幾個T的數據，分析起來都得心應手了吧。
