後台數據看哪些指標

A. 淘寶後台數據什麼叫靜默轉化率

在淘寶上，客戶不通過咨詢，通過比較和搜索等手段，不咨詢客服就直接拍下，被稱為靜默下單，這個靜默下單的概率就是靜默轉化率。這個數據主要考察的是整個店鋪的水平，提高此指標，不僅可以給店鋪帶來可觀的銷量，還能減少客戶的成本，客服的工作量。

(1)後台數據看哪些指標擴展閱讀：

提升靜默轉化率技巧

1、行業靜默轉化率數據分析

首先要清楚靜默下單並不是所有類目商品都可以，靜默下單率高的，一般是低價引流的款和均碼的款，買家沒有太多疑問，基本都是靜默下單。

通過分析行業數據，可以了解這個類目競爭對手的水平。也從而預估需要投入的資金和精力，從而預算達到的水平和效果。

2、店鋪靜默轉化率分析

公式：靜默轉化率=靜默成交人數/訪客數，如果沒有特殊情況，一般店鋪的靜默轉化率和全店轉化率趨勢，變化相對會比較平行。

3、選擇適合的優惠活動方式

不同的商品對應的活動方式也會不同，可以根據自己的所售商品情況進行選擇。

4、店鋪後台導出靜默下單客戶名單

我們定期導出靜默客戶名單，選擇靜默下單客戶， 進入客服績效管理系統後台，看成交客戶靜默名單明細，根據寶貝商品為客戶進行選擇。

5、發送優惠活動

通過客戶關系管理系統，我們標記那些靜默下單的客戶為他們進行群發優惠活動。

B. 百度統計需要的數據指標主要包括哪些

網路統計需要的數據指標主要包括哪些?

很多網站都會在後台安裝網路統計工具，網路統計會很好的對做檔網站的流量情況進行基本分析。那麼網路統計需要數據指標主要包括哪些呢?對網站的基本情況又會有哪些用處呢?

一、訪客數(UV)

訪客數就是指一天之內，多少獨立的客戶端對網站進行訪問的數量。網路統計完全拋棄了IP這個指標，而啟用了訪客數這一指標，是因為IP不能反映真實的用戶數量。尤其對於一些流量較少的企業站來說，IP數和訪客數會有一定的差別。訪客數主要是以cookie為依據來進行判斷的，而每台電腦的cookie也是不一樣的。有些情況下IP數會大於真實的訪客數。

二、瀏覽量(PV)

PV就是用戶的點擊量，一般用戶點擊一個頁面就是一個PV。同一個頁面被訪問多次，瀏覽量也會累積。瀏覽量很好的反應了網站對用戶的吸引程度。瀏覽量越高，說明網站越受到用戶的吸引。對於資訊站來說，PV是一個重要的指標，反映了網站內容是否對用戶有足夠的吸引力。想要知道網站的內容如何，PV是很好的一個數據說明。

三、新訪客數

新訪客數是一天中網站新訪客的數量。從網路統計開始到網站統計以來，當一個訪客第一次訪問網站時，就被記為一個新訪客。新訪客主要還是以cookie為依據來進行判斷的。新訪客數可以衡量通過網路營銷開發新用戶的'效果。在眾多的網路營銷方法中，搜索引擎營銷往往更容易為企業帶來新用戶。

四、新訪客比例

新訪客比例是指一天中新訪客數占總訪客數的比例。對於不同類型的網站，這個指標有著不同的意義。對於一些講求用戶黏性的web2.0網站來說，比如論壇和SNS網站，如果新訪客比例過高，就意味著老用戶很少來，這並非是一件好事。而對於主要依靠搜索引擎帶流量的資訊站來說，新訪客比例反映了網站編輯是否能抓住熱點內容做文章、而且新訪客比例較高，往往是網站進步的一個表現。

五、平均訪問時長

平均訪問時長是用戶訪問網站的平均停留時間。平均訪問時長等於總訪問時長與訪問次數的比例。平均訪問時長是衡量網站用戶體驗的一個重要指標。對於企業網站來說，只要把"產品介紹"、"企業案例"、"企業簡介"、"聯系方式"等幾個重要頁面展示給我們的目標用戶，純毀亂目的就算達到了，因此沒有必要追求過高的平均訪問時長。

六、平均訪問頁數

平均訪問頁數是用戶訪問網站的平均瀏覽頁數。余彎平均訪問頁數等於瀏覽量與訪問次數的比例。平均訪問頁數很少，說明訪客進入你的網站後訪問少數幾個頁面就離開了。把平均訪問頁數和平均訪問時長這兩個指標放在一起來衡量網站的用戶體驗。如果平均訪問頁數較少，平均訪問時長較短，就要分析以下幾個問題：網路營銷帶來的用戶是否精準;網站的訪問速度如何;用戶進入網站後能否找到需要的內容;網站內容對用戶是否有吸引力。

七、跳出率

跳出率是指訪客來到網站後，只訪問了一個頁面就離開網站的訪問次數占總訪問次數的百分比。跳出率是反映網站流量質量的重要指標，跳出率越低說明流量質量越好，用戶對網站的內容越感興趣，網站的營銷功能越強，這些用戶越可能是網站的有效用戶、忠實用戶。在網路搜索推廣中跳出率和平均訪問時長可以反映出推廣關鍵詞的選擇是否精準，創意的撰寫是否優秀，著陸頁的設計是否符合用戶體驗。

八、轉化次數

我們做網站優化就是想達到網站流量的轉化。因此網路統計對網站的轉化軌也會進行一定的記錄。轉化率越高，說明網站的優化效果越好。反之網站的優化就沒有達到預期的效果。轉化率可以很好的分析出網站哪些頁面優化比較，哪些頁面優化比較差，通過對網站的轉化率，可以很好的對頁面優化做出及時調整。

C. 數據分析指標有那些

用戶行為類指標

用戶行為指標是互聯網行業和傳統行業最大區別。傳統行業，用戶行為發生在門店裡，極難用數字化手段記錄，因此只有在發生交易時，才能記錄數據。

傳統企業的大部分數據都是交易數據。而互聯網行業依託小程序/H5/APP，能記錄用戶在每個頁面的點擊，相當於在網上店鋪的每一步動作都有記錄，因此能分析很多東西。

具體到指標上，可以套用AARRR模型，分模塊展開：

拉新：主要用於分析拉新的轉化效率與質量。拉新是很多互聯網公司最重要的任務，拉新成本是很多互聯網公司最大的成本支出，因此拉新關注度極高。

通過這些指標的分析，能讓負責商品運營的同事直觀看到商品暢銷/滯銷情況，從而調整商品進銷存計劃，避免商品積壓/缺貨。

注意，虛擬商品原則上是沒有庫存的（或者說庫存想設多少設多少）。但是濫發虛擬商品，又會引發互聯網中通貨膨脹與商品貶值。比如游戲里稀有皮膚賣的貴，是因為稀有才貴，為了短期收入搞大優惠，一但爛大街，反而大家都不稀罕了。

所以控虛擬商品的庫存，不是看商品動銷率或者在庫時間，而是看GMV整體目標。在達成GMV整體目標情況下，高中低端商品保持一個穩定的庫存結構，避免爛大街。

D. 網路優化 CDMA2000 後台分析（1X 和DO）要看那些 指標 它們要多少才正常如果不正常是屬於什麼現象

可以在網路文庫下載中國電信CDMA網路的性能指標說明文檔，有很多的。

E. 微信公眾號後台數據里有哪些你不知道的秘密

公眾號後台的用戶分析一欄包含用戶增長、用戶屬性、常讀用戶分析 三個類別。用戶增長主要用以查看昨日賬號近期的用戶增減數據；用戶屬性又分為 人口特徵、地域歸屬、訪問設備，可查看性別分布、年齡分布、語言分布、省 級分布、地級分布、終端分布等整體用戶數據；常讀用戶分析包括常讀用戶總覽、性別分布、年齡分布、城市分布和終端分 布。通過常讀用戶總覽頁面，運營者可以看到自己的賬號有多少常讀用戶，以 及所佔比例。
新增加的常讀用戶分析維度里，一個是披露了用戶年齡段，二個是 披露了用戶所在城市分布，這兩個維度是目前研究報告里，用戶畫像部分必須 用的兩個指標，這兩個指標是決定消費的重要因素。對於那些體量比較大的號，本身具備用戶運營系統和維護習慣，這個功能肯定 是錦上添花。但對於小號或剛起步的運營者來說就非常重要，它能幫助運營者 清晰用戶畫像，不會為流量去做有損品牌調性的事。

F. 「數據分析」需要哪些「指標」

分析數據需要的指標有：

1. 常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。

2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。

3. 用戶的核心轉化率。

4. 用戶使用時長的監測。

5. 用戶流失情況。

6. 活躍用戶動態。

7. 用戶特徵描述。

8. 用戶生命周期的監測。
   

G. 微信公眾號後台怎麼看具體數據統計

• 01

  在搜狗瀏覽器搜索「微信公眾號」。

• 02

  找到微信公眾號的官網，並登錄自己的公眾號。

• 03

  打開微信公眾號後台，左側的「統計」就是查看我們各類數據的選項。

• 04

  用戶分析包括用戶增長和用戶屬性，用戶增長包括新增人數、取消關注人數、凈增人數、累積人數，用戶屬性包括用戶的性別和用戶的所在地。

• 05

  圖文分析統計了圖文發出後7天內的累計數據，並且微信手機客戶端展示的閱讀數，和此處的閱讀數的計算方法略有不同，因此兩者數值也可能不一樣。

• 06

  菜單分析包括菜單點擊次數、菜單點擊人數和人均點擊次數。

• 07

  消息分析包括關鍵指標詳解、消息發送人數、消息發送次數和人均發送次數。

• 08

  介面分析是關於技術層面，第三方綁定數據等的統計，介面分析僅統計了基礎消息介面，暫未統計其他高級介面。

H. 微信公眾號後台數據統計包括哪些

後台的數據還是挺齊全的，但有一些對比的數據，更深的數據後台是沒有的，想要看更多可以考慮新榜有數的數據服務，可以更深入的做數據分析

I. 如何分析APP後台數據，把控APP推廣方向

第一步，要做 App 數據分析，首先要了解 App 的核心作用，簡單來說，App 的核心作用是為特定人群提供特定的服務，換句話說也可以是，特定的人群通過你的 App 使用或者獲取 特定服務。
第二步，了解完 App 的核心作用以後就要知道分析什麼了，基本上是圍繞著 App 核心作用的幾大模塊，我們來看看需要分析哪些內容。
基本上也分為三大塊，特定人群、使用過程、特定服務。對於特定人群，我們需要了解如下幾個指標
1、來源，用戶從哪裡來的，每個來源渠道比例怎麼樣，每天新增多少
2、活躍，用戶來了活躍程度如何，對整個App每天/周/月有多少人使用
3、留存，用戶下載以後，後續還是否繼續使用，1天/3天/7天 後還有多少人使用
4、檔案，用戶從開始下載使用，基本信息是什麼，一共打開了幾次App，付費多少次，他的所有行為軌跡是什麼等等
5、分組，用戶使用後，我們是否需要對用戶劃分不同組，比如，付費用戶組，非付費用戶組，一個月付費100塊以上的用戶組，等等，只要滿足一定條件的都劃分一個組，區別查看不同組的行為數據
對於使用過程，基本兩個指標
1、時長，用戶單次使用App時長情況，不同使用時長分布情況，大部分人一次使用多久，是幾秒、還是幾分鍾等等
2、頻率，用戶每天打開App多少次，每 1/3/7 天打開App 1/5/10/50次以下的有多少人等等
對應 App 提供的特定服務，大概也是如下幾個指標
1、營收，如果是游戲收費類型App，營收是個重要的指標，每天總付費金額/次數/人數，首日/周/月付費率；平均每用戶收入、平均每付費用戶收入；付費頻次/金額分布等
2、事件，App 主要功能觸發統計，每天觸發次數/人數等，比如電商類的加入購物車、收藏、下單等；
3、轉化，轉化主要是指 App 提供的核心服務，用戶使用行為流程，例如電商類型的查看商品、加入購物車、下單、結算、評價等，將這些行為做成一個漏斗形式來分析，比如1000個人查看了商品，但加入購物車的只有500人，下單可能就只有100，但最終結算的估計只有50，評價的可能就更少了。那我們就需要在各個環節做對應的優化，提供轉化率。

J. 攜程後台數據怎麼整理

你是要問攜程後台數據怎麼整理分析這個問題吧，回答如下：
如何利用攜程後台數據分析獲取流量：
酒店哥的運營經理，每天打開攜程後台要看的數據，第一個就是生意通裡面的實時數據，這張圖就是實時數據，我們可以看下這張圖，圖中主要分為兩大模塊，分別是：核心轉化指標和實時狀態指標，另外還包括緊張度，在核心轉化指標包含訪客量、預訂訂單；在實時狀態指標包含出租率、在店間夜。通過這張圖的數據我們是可以看出酒店的在店間夜和訂單情況，我們大部分的調整也可以通過這張圖片進行指導。這些數據都是可以通過電腦端和手機端的生意通看到的。
接下來我們再看預訂訂單，上周同期是2，到目前是每天有24個新訂的有效訂單，再從圖中的出租率和在店間夜，那這家酒店如果說平時的在店間夜是45個，才算一個正常的水平，那今天他的在店間夜只有38個，那說明今天這家酒店的在店間夜是偏少的，再看整體，從訪客量，預訂訂單，出租率和在店間夜在競爭圈的排名，那可以判斷出他的整體排名是靠後一點的，所以由此可知這家酒店今天的預訂訂單和今天的流量水平不持平。
訪客量高說明有流量，但訂單低，說明轉化率低，而正常的情況應當是你的流量和轉化率持平，所以當你的後台數據顯示排名差距較大的時候，你就要點開每一項去檢查是哪一個環節出問題了。