常見的B2C網站運營核心數據分析

現在很多人都在做B2C，然而，做B2C到底有什么技巧，我們有都需要分析哪些數據，哪些數據對于我們來說是有效的，哪些是無效的，這些問題也許一直都是大家很糾結 的問題，下面我們一起來探討下常見的B2C網站運營核心數據分析。 我們需要分析的數據分六部分：即日常性數據，這是基礎和每周的數據分析，這是核心和一些其他數據分析。這些是網絡營銷策略必不可少的環節。

第一項：日常性數據(基礎)

流量相關數據： IP 、 PV 、在線時間、跳出率、新用戶比例;

訂單相關數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、 毛利率;

轉化率相關：下單轉化率、付款轉化率。

簡要說明：因為我們已經實現基礎的 WEB 版數據分析系統(有些公司用進銷存軟 件)，所以常規性的銷售額、利潤、利潤率，都是可以通過系統實現的。因 為 直接與商城后臺對接，庫存管理都已經做進去了，分析數據時候，后臺的原始數 據都有，設定好各項公式，想要的結果都出來了，這樣實現比用軟件效率更好， 且 可以根據各自的需求靈活開發。

由于會出現用戶今日下單，明日付款，所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單 價會動態變化，靠 EXCEL 基本是做不來，所以靈活對接系統非常重要，如果沒有， 也可以參考這方面的需求去開發。

第二項：每周數據分析(核心)

用戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的數據相對是精準的，所以我們 把每周數據作為比對的參考對象，主要的用途在于，比對上周與上上周數據間 的 差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的數據也會有一定 的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題并在與此。

網站使用率： IP 、 PV 、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深 度比率、訪問時間比率;

這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的 細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標：

跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪里才是關鍵。我的經驗，在一 些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群 不 精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。 本文出自：

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