产品能力数据指标有哪些

A. 商品数据分析三个常用指标是什么

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

(1)产品能力数据指标有哪些扩展阅读

商品间接数据的组合分析方法

1、销售综合分析

销售综合分析的分析指标是销售额、毛利额、毛利率、库销比、售罄率；分析条件是时间段（任意时间段、自然时间段）、经营方式；分析层次是总部，门店，大类，款式，价位带，单品。

2、关联分析（同比/环比分析）

将上一级分析的报表条件传递给同比分析，用同比分析的结构来检验我们对毛利调整策略的结果，看一下数据变化趋势，以便进行下一阶段的商品调整。

3、顾客数与客单价

有效提升销售额的两个途径是：提高实现消费的顾客人数、提高每位顾客购买的金额数。有效顾客（即实现消费的顾客）数高，说明你的商品、价格和服务能吸引、满足消费者的需求，客单价高，说明你的商品宽度能满足消费者的一站式购物心理、商品陈列的相关性和连贯性能不断地激发消费者的购买欲望。

B. 商品分析主要数据指标有哪些

1、销售数据维度；

2、销售数据指标；

3、销售数据分析法：直接数据渔间接数据分析。

C. 产品数据分析要关注哪些维度或指标

(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。

D. 产品的可靠性指标有哪些

这是我以前的一个回答：
我只是个学生，只是喜欢找了些资料觉得还好，希望能对你有帮助
可靠性即产品在规定的条件下、在规定的时间内完成规定的功能的能力，是衡量产品品质的关键要素之一。H3C在该领域经过多年的实践和积累，教训很多收获更多。本文以H3C产品为例，就通信产品硬件工程类的可靠性保证作简要探讨，借此让大家对通信设备以及H3C产品从研发到量产的可靠性过程有个初步了解。

随着互联网的普及，网络正成为人们工作和生活越来越重要的组成部分。人们用它听歌看电影玩游戏，企业用它建立运营体系、存储数据、下发生产指令。试想某天当我们无法上网时，会是怎样的境况？你将无法在MSN上和好友畅聊，无法在Google地图上查找交通路线，无法在家了解股票行情……习惯依赖互联网的我们将不得不改变生活方式。对于企业来说，停机除造成直接的经济损失外，还可能引发社会影响和信任危机。美国Infonetics Research对80家大型企业调查发现，由网络故障造成的损失平均占年销售额的3.6%。

就像电话一样，人们希望网络也能“想用就用”，可靠性的专业术语就是“可用度高”。实现高可用网络的方法，除了像冗余备份、提高故障诊断能力、增加备件这些减少设备宕机时恢复时间的方法之外，还包括一个重要的指标就是设备的可靠性。

可靠性管理：可靠性保证和增长的基础

之所以把可靠性管理放在第一位，优先于可靠性设计、分析和试验，是因为我们认为后者都是具体的、细节的技术或方法，是可以短期内修正或完善的，而可靠性管理则代表了一个公司可靠性领域在流程和制度上的成熟度，需要时间、实践、经验和数据的积累和沉淀，可以说是员工心智和公司文化的体现。

H3C经过两年的实践摸索，于2005年正式将可靠性纳入公司的流程管理，作为产品开发过程中的重要一环。对于研发的每款产品，我们都会制定相应的可靠性规格和过程实施计划。可靠性规格是产品概念阶段在可靠性指标上的承诺，根据各方面的需求决定出要做什么样的产品。可靠性过程计划则明确定义什么阶段、由谁、完成哪些可靠性工作，达到什么目标，过程如何规范，交付哪些内容，在执行上保证了规格承诺的兑现。

举例来说，器件管理和优选便是可靠性管理体系中的重要组成部分。做过产品开发的人都知道，不同厂家的同型号器件，往往很难做到所有参数完全一致。当器件参数不一致时，产品在设计初期就需要考虑通过容差设计来兼容这些器件，这样就对设计和制造提出了更高的要求，一定程度上提高了设计制造的难度和成本。随着供应商和器件型号的增加，管理费用迅速上升，彼此沟通变成了一个费时费力而且低效的工作。另一方面，设计和制造也不断出现由“兼容设计”引起的问题，允许免检直接入库的器件变少。对于这种问题，在H3C，有专门的部门负责器件优选和认证管理工作，他们跟踪业界器件技术发展的动态，对制造、客户出现的器件问题进行跟踪和数据搜集，提供各类优选器件清单，使器件选型工作简单有效。当有器件需要替代时，必需经过足够的审核、测试和小批量验证才能被规模使用。

可靠性增长的一个重要方法是应用FRACAS系统（Failure Report Analysis and Corrective Action System），其原理是利用“故障反馈、闭环控制、预防再发生”，通过一系列规范化的工作程序，及时报告产品故障，分析故障根因并纠正，通过临时规避措施减少故障的影响，通过预防再发生的解决措施实现产品可靠性的增长。在H3C，从研发、试产、生产到客户现场，各环节不同程度都在实施故障报告和闭环。以HASA（Highly Accelerated Stress Audit，高加速应力稽核）流程为代表，该流程融入了FRACAS和8D的思路，对每一台HASA过程出现问题的设备，都建立流程跟踪，从条码记录、故障现象、故障风险分析、根本原因总结到解决措施、闭环实施，把各环节有机整合起来，实现发货前检验的高效率和问题闭环的有效性。将每个HASA失效都看作改进过程的机会，从而使解决问题的投入达到利益最大化。

有人说，世界上只有上帝可以不用数据说话。根据流程，我们把所有和可靠性相关的关键数据都集成到了QA系统的可靠性模块。在这里，可以查到某款产品在特定发货时间的市场失效情况，可以跟踪市场实际MTBF、累计失效率、制造批次相关的失效率等等。通过数据分析和同类产品比对，去发现设计、制造、管理各环节可以提高的机会，实现进一步的可靠性增长。

良好的可靠性管理通过建立一套严格的纪律，指导我们什么时候要做什么事情；可以让今天的教训成为明天的预防，在明天就“一次性把事情做对”；可以让我们“站在巨人的肩膀上”，做任何事情都不是从零开始。而所有的目的，只是为了实现可靠性目标的承诺，保证提供给客户的产品，在承诺的时间内是高可靠的、是满足客户要求的。

可靠性设计：关注细节，重在执行

谈到电子产品可靠性设计，我们几乎马上会想到热设计、元器件降额、容差容错设计、可靠性预计等等。就像小学作文，中心思想是确定的，关键看如何写这篇文章。可靠性设计是否成功，有两点必不可少，其一是执行，其二是细节。

我们先说执行。以降额设计为例，不少公司都有降额设计规范，看上去很美。但这个规范是否被严格执行了还是被束之高阁，超出降额的器件有没有被专业评估，降额要求是否根据制造/市场元器件的表现调整，不同产品是否需要分别对待实现全寿命成本最优，都是可靠性实现的关键。再如热设计，在H3C，热设计由可靠性工程师保证。每款产品，在开发初期，都会对散热进行评估和仿真，提前释放散热风险。在整个评估过程中，可靠性工程师和结构工程师、产品开发人员、互连设计工程师的沟通是非常紧密的。风险没有释放，就不能通过下一个技术评审点。

其次是细节。航空爱好者知道，1980年，阿丽亚娜火箭第二次试飞时，一名工作人员不慎碰落一个部件的商标，堵塞了发动机燃烧室的喷嘴，造成发射失败。1985年，美国发射“三叉戟”导弹，由于发动机燃烧室中剥落了一块黄豆大的绝缘层，结果高温火焰烧穿了那里的金属壁，燃气向外喷射，发动机爆炸。可靠性设计是一个需要注重细节的工作，所谓“千里之堤，溃于蚁穴”，“Paying attention to details”是直接写入到美军标338中的，或者这也是经验和思考的总结。

以H3C为例，热设计中的热仿真过程不但仿真常态情况，还会对风扇停转等异常状态进行仿真；在降额设计上，对各类器件电应力进行遍历审查，对不同风扇转速下热应力进行遍历测试，保证在规定环境下每个器件承受的应力满足降额要求；对易损耗的器件进行寿命评估，保证在规定时间内设备符合用户的要求；对关键电路进行容差设计和仿真，保证器件参数随环境应力、寿命漂移时，电路依然可以可靠工作。

可靠性分析：防患未然，心知肚明

可靠性分析主要包括三部分：可靠性预计、FMEA（故障模式影响分析）和FTA（故障树分析）。可靠性预计通过MTBF、返修率等指标作为维修、备件成本的预计，或整网可用度的评估，对设备可靠性增长贡献不多。FTA构造繁杂、对人员经验和技能要求高、容易出错。对于复杂产品，FMEA是一个防患未然的有效方法。举个简单的例子，我们有时会遇到十字路口红绿灯失效的情况，想想我们最不希望哪种失效现象出现？显然，当两条路上同时出现绿灯时交通事故隐患就被埋下了，这是我们最不希望发生的。那么在开展交通信号灯控制系统的FMEA分析时，就要关注哪些器件失效会出现绿灯同时点亮的情况，是否有解决方法。

在H3C，复杂系统会开展FMEA分析工作，从而对系统中可能出现的故障现象做到心知肚明，评估容错设计是否足够。对于冗余备份系统，保证失效发生时设备可以快速倒换，业务正常运行不受影响。

可靠性试验：真金不怕火炼

我们研发出来的每一款产品，都会经受可靠性试验的洗礼，其中最严酷的当属HALT试验（Highly Accelerated Life Test，高加速寿命试验）。

90年代HALT试验在国外获得推广，而国内企业由于各种限制起步相对较晚。与传统的施加模拟客户环境的应力来发现故障的环境试验不同，高加速应力是一种主动的试验。使用应力步进的方法，使设备不断接近极限应力，直到故障暴露。通过“暴露缺陷—不断改进—再试验—再改进”的方式，持续发现并解决设计、来料、工艺等相关问题，从而获得产品的快速稳定。这有点像运动员的训练，如果要参加100米短跑比赛，那么运动员平常训练时绝不会只是重复训练100米冲刺，力量和耐力的训练必不可少。同样道理对于产品来说，虽然标称工作环境是0～40/45℃，HALT试验过程中其实都会经受100℃高温和-40℃低温的极限考验。

到这里，可能你会提出两个问题：1，HALT试验做到-40℃和100℃有没有必要，室内应用的产品，怎么可能有这样的环境？经验告诉我们，非常必要且获益匪浅！按照H3C工程师的说法，现在不作HALT试验“心里没底”。2，厂家宣称的0～70℃的器件能在-40～100℃环境工作吗？实践表明，在可靠的电路设计下，器件完全可以承受比规格更高的应力（极少数器件例外）。

如果你是做可靠性的同行，或者正在经受HALT问题的煎熬，可能还有第3个疑问，为什么可以用环境应力暴露未来5年甚至10年可能出现的可靠性问题？研究一下元器件资料，看看容差设计的原理和品质管控方面的书籍，就会发现一个共同点：器件参数漂移。当一个器件在极限环境应力下参数漂移范围比工作5年参数漂移范围更宽时，只要该器件在电路环境中能承受极限应力，你就基本可以放心未来5年参数漂移引发失效的模式不会在电路中发生。其他原因如振动累计损伤、磨损引起的失效加速分析等，这里不再展开。

除了HALT试验，在H3C，我们还采用了一个时尚前卫的可靠性保证手段，那就是HASA筛选。

研发出来的产品，到量产后，由于器件批次间的参数离散、工艺控制的原因，可靠性有可能会降低。HASA利用温度、振动、电应力、数据流量等多应力同时施加的方式，有效筛选出故障设备，从而实现量产产品在质量和可靠性上的快速稳定。我们通常的HASA筛选应力远超出设备工作应力，比如温变率，典型应用环境温变率不会超过0.5℃/分钟，H3C筛选应力是40℃/分钟。

其他常规试验如温湿度类试验、机械类试验、EMC的浪涌/静电/抗干扰试验，都是H3C产品的必检项，通不过这些试验，产品是无法到达客户手中的。

结语

行文至此，相信你已对通信设备以及H3C产品可靠性保证体系有了简单了解。钢铁铸就源于千锤百炼，打造质量卓越的产品永远是我们孜孜以求的目标。参考资料：钢铁是怎样炼成的？——浅谈通信产品的可靠性保证

E. 电商数据分析指标都有哪些该如何进行分析

此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固

传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是小数据，电商是大数据。
传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。
总结：电商和传统零售虽有千万种差别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化

电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。

1、网络统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点追踪分析的热力图。
4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云推荐、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类

对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进

这里需要注意两个点

1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；

2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。

如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析

从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。

对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：

对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：

对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：

数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。

执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。

1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中第一象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。

1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。

参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

F. 什么是产品的可靠性，可靠性评价通常有哪些表达指标

可靠性是“产品”在规定条件下和规定“时间”内完成规定功能的能力。“产品”可以是元件、器件、设备或系统。“时间”可以是小时、周期、次数、里程或其他单位表示的周期。
可靠性的评价指标
1）可靠度（无故障概率）：对不可修复的产品，是指直到规定时间区间终了为止，能完成规定功能的产品数与在该时间区间开始时刻投入工作的产品数比；对可修复的产品，是指一个或多个产品的无故障工作时间达到或超过规定时间的次数与观察时间内无故障的总次数之比；
2）累计失效概率（故障概率）：产品在规定条件规定时间内失效的概率。可靠度与累计失效概率构成一个完整的事件组；
3）平均寿命（平均无故障工作时间）：产品在使用寿命期内的某个观察期间累计工作时间与故障次数之比；
4）失效率（故障率）：工作到某时刻尚未失效的产品，在该时刻后单位时间内发生失效的概率。

G. 数据分析指标有那些

用户行为类指标

用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。

传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。

具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：

拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。

通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。

注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。

所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。

H. 产品经理在做数据分析时，哪些数据指标更应该关注

产品经理需要关注什么数据指标，估计接触过产品一点的人都能够说出来几个数据指标，比如说UV、PV，活跃用户数、新增用户数、留存率等等，诚然这些都是产品经理需要关注的数据，但却并不是说所有的数据都应该去关注。首先应该界定边界，对于不同类型的产品需要关注的数据指标肯定是不一样的，其次对于不同时期的产品所需要关注的指标也是不同的，下文将从种子期、推广期、成熟期三个阶段来简述产品经理需要关注的数据指标。

一．种子期

种子期是不需要做大规模的运营推广的，此阶段的用户更多的是来自于用户自增长，所以在种子期需要关注的数据主要是用户相关的数据是和产品本身的数据。

1.开源

a)活跃用户数量：首先依然是关于“活跃用户”的定义，然后再去关注这个数据指标；

b)付费转化率：对于这样的一款产品，用户愿意为之买单么，转化率说话；

c)ARPU值：每用户平均收入，不同的类型的产品没有可比性，同行业平均水平进行对比。营收=用户数量×付费转化率×ARPU值，为了能够提升营收，可以从这三方面入手去考虑，如何增加用户基数，如何能够提升用户的付费转化率以及用户付费留存率，用户是付费一次就不再付费还是付费之后还会重复付费，以及如何去提高产品的ARPU值。

2.节流

a)沉默用户数量：定义什么样的用户为“沉默用户”，然后去关注这个指标；

b)流失用户数量：定义什么样的用户为“流失用户”，然后去关注这个指标。对于产品而言，一旦用户流失则很难能够再次召回，就算召回，成本也很高，所以应该提前建立预警机制，定义“沉默用户”与“流失用户”，在用户变为沉默用户的时候，就开始采用相应的手段，防止用户流失，同时也应该设立老用户回流机制，进行老用户的召回。数据本身是客观的，但是在解读的过程中则会掺杂主观因素，同时数据波动的背后也可能会有着其他因素的干扰，所以数据也可能会骗人。在用数据说话的同时，也应该辩证性的去看待数据，相信数据但又不唯数据是从。另外对于不同的产品需要关注的数据是不同的，而不同时期的产品需要关注的数据也是不同的，要根据产品本身的特点和产品的生命周期阶段去选择合适的数据指标进行关注，以保证产品的健康发展。

I. 电商数据分析需要统计哪些指标

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！