店鋪有哪些數據需要分析

⑴ 店鋪運營數據分析，運營要看哪些店鋪數據

一、 流量數據

來源，集中時間、UV、PV；停留時長、瀏覽記錄、操作行為、何處流失 、跳出率、到訪率、停留時長、訪問深度

（1）次日留存：因為都是新用戶，所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。

（2）周留存：會經歷一個完整的體驗周期，如在這個階段能夠留下來，有可能成為忠誠度較高的用戶。

（3）月留存：通常移動APP的迭代周期為2-4周一個版本，一個版本的更新，總是會或多或少的影響用戶的體驗，所以通過比較月留存率能夠判斷出每個版本更新是否對用戶有影響。

（4）渠道留存

——挽迴流失：流失（次日、周&月）、流失前行為、流失預警？何處流失、流失原因

用戶挽回：通知用戶（通知渠道、效果評估）、告訴用戶新功能新改進等、挽回的用戶更需要關懷；

需要關注用戶流失的速度、分析流失的原因，對依然留存與活躍的用戶給予重點的關注。

4、生命周期（較難）

圖表支持：BDP個人版

⑵ 電商每天需要統計哪些數據

銷售額、訂單數量、客單價、退款和退貨率、顧客數據。
1、銷售額。統計所有訂單的銷售金額總和，有助於評估銷售趨勢和制定營銷策略。
2、訂單數量。了解店鋪的訂單量和銷售活躍度，從而評估銷售趨勢。
3、客單價。計算每個訂單的平均交易金額，反映顧客購買力和習慣，有助於定價和促銷策略。
4、退款和退貨率。統計退款和退貨的數量及金額，評估售後服務質量和產品質量，及時發現解決問題。
5、顧客數據。統計新老顧客數量，分析顧客購買行為和地域分布，進行個性化營銷和客戶管理。

⑶ 電商需要掌握的數據分析要素有哪些

1. 店鋪的點擊量數

這是最能分析一個店鋪運營結果的數據。一家銷量高、推廣效果好的店鋪，通常點擊率都非常高，這和最後店鋪的營業額有直接關系，如果點擊率不高，可以從這個數據中獲取，從而分析原因，進而可以作為改善運營、提高轉化率的一種方式。

2. 訪客分析

只有全面分析客戶，才能了解他的價值，進而進行有針對性的營銷。需要注意以下幾點：1。區域比例訪客比較分析產品類別中搜索度較高的三個詞，快速找出客戶所在位置，完美投遞。還可以分析主要客戶群，根據客戶群准確定位，做好客戶需求。

3. 直通車公式分析

賣家可以通過直通車更准確的分析網店的數據，然後進行合理的調整。數據可以從以下幾個方面進行分析：1 .轉化率點擊轉化率=總交易量/點擊量X100 %;2.投入產出比投入產出比=交易總額/成本;3.平均點擊成本平均點擊成本=成本/點擊量;商家可以很好的利用這些方面的數據分析來准確的分析直通車數據。當賣家利用直通車做好對網店的流量、訪客、各種數據的分析，就能讓自己的網店運營更精準，銷量也會穩步增長。

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