商品的活跃数据有哪些

Ⅰ 电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：

第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集滑亮中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;

第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；

第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；

第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。

过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“简雀重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：

(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?

(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?

(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?

(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?

这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出拦让早的结论也随之信心瓦解了。在电商运营中，常见的网店运营指标有如下几个点：

1. 流量类指标 独立访客数(uv),指访问电商网站的不重复用户数....

2. 订单产生效率指标 总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和.访问到下单的转化率,即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比.

3. 总体销售业绩指标 网站成交额(gmv),电商成交金额,即只要网民下单,生成订单号,便可以计算在gmv里面....

4. 整体指标 销售毛利,是销售收入与成本的差值.销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用).

Ⅱ 电商运营要关注哪些数据如何获取这些数据

电商运营要关注的数据如下所示：

1、订单数据：每天成交额、客单价等

2、用户数据：新老用户的登录、购买情况等

3、商品数据 ：商品销量、库存、价格数据

4、流量数据：PV/UV、流量分布，访问深度

5、咨询数据：咨询数据也是关注的，转化率多少

6、推广数据：推广渠道的点击、转化情况，筛选核心渠道，新客户获取成本要尽量越少越好

7、营销活动数据分析

Ⅲ 怎样了解商品的活跃数据

可以在“贸易通”里面查看商品数据
点开贸易通，点击左上角很大的那个阿里标志，就可以看到自己的活跃度和等级了。但产品的排名是看不到的，你只用自己在阿里的网站上找找，这样才能了解。做人都不会，那更不用说做生意哦，所以说做人是最重要的。你只要在管理供求信息里，点击:搜索服务中心，就可以查到产品信息排名了。查看自己产品排名的方法:只要在管理供求信息里，点击:搜索服务中心，就可以查到产品信息排名了。其实做生意就是做人，人做好了，生意也就好了!
产品的周活跃率：按照一周的数据平均计算出来的。月活跃率：按照一个月的数据平均计算出来的

Ⅳ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

众所周知，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。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不碧销罩过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较悔闹多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的斗拿，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

Ⅳ 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。

(5)商品的活跃数据有哪些扩展阅读

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。

Ⅵ 商品数据分析三个常用指标

以服装行业为例，了解一下商品数据分析的三个常用指标。


1、售罄率
售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）
结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

以上数据图表、数据报告均来自BDP个人版！

Ⅶ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

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；

以上可视化图表均来自BDP个人版、