电商项目之总体运营指标其他指标分析|学习笔记

简介: 快速学习电商项目之总体运营指标其他指标分析

开发者学堂课程【新电商大数据平台2020最新课程电商项目之总体运营指标其他指标分析】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址https://developer.aliyun.com/learning/course/640/detail/10555


电商项目之总体运营指标其他指标分析

 

内容介绍:

一、转换率分析

二、存留分析

三、复购分析

四、流失分析

 

一、转换率分析

了解各环节转化情况,分析异常或不合理情况并进行调整以提升各环节转化率。

店铺转化率,所有到达店铺并产生购买行为的人数和所有到达你的店铺的人数的比率,计算方法为:转化率=(产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的访客人数) x 100%。

访问到下单转化率,所有访问商品并购买的人数和所有访问该商品人数的比率。

下单到支付转化率,支付订单的人数和所有下单人数的比率。

广告投放订单转化率,广告投放产生的订单数和。

 

二、存留分析

通十分析用户的日活/存留规律,来帮助运营人员发现问题监控数据,为调整策略提供数据支持,达到提高日活/存留的效果。

留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100% (一般统计周期为天)

新增用户数:在某个时间段(一般为第一整天) 新登录应用的用户数:

登录用户数:登录应用后至当前时间,至少登录过一次的用户数;

次日留存率: (当天新增的用户中, 在注册的第2天还登录的用户数) /第一天新增总用户数;

第3日留存率: (第一天新增用户中,在注册的第3天还有登录的用户数) /第一天新增总用户数;

第7日留存率: (第一天新增的用户中,在注册的第7天还有登录的用户数) /第一天新增总用户数;

第30日留存率: (第一天新增的用户中,在注册的第30天还有登录的用户数) /第一天新增总用户数。


三、复购分析

通过对复购的监控分析,发现问题、细化原因,为运营策略调整提供支持,辅助达到稳定、提高复购率的效果。

重复购买率指消费者对某店铺、品牌、产品或者服务的重复购买比例,重复购买率越高,反映出消费者对店铺、品牌,产品、服务的忠诚度越高,客户黏性越强,反之则越差。

(1)以客户为对象的重复购买率在-定的时间范围内,重复购买率=重复购买的客户数/购买客户数。比如店铺今年内一共10000万个客户在店铺消费,其中2000个客户消费次数(今年内)大于2次(交易按天合并处理)。

公式:

今年重复购买率=2000/ 10000=20%

同样的公式,如果去掉了时间范围的限制就变成了历史重复购买率,分子就变成了回头客:

公式:

重复购买率=回头客/所有客户

根据表2-1中的订单记录,店铺的回头客有“蔡先生”、“诺诺”、 “诗玲”3人, 而总客户数有6人,所以店铺以客户为对象的重复购买率为50%。

(2)以订单为对象的重复购买率在一定的时间范围内,重复购买率=重复购买的订单数/购买订单数。比如店铺今年有10000个订单(交易不合并),其中2000个客户购买了第2笔订单,这2000人中的1000人又购买了第3笔订单。

公式:

今年重复购买率=(购买2次的订单+购买3次的订单+购买次的订单) /所有订单= (1000+2000) /10000= 30%

 

四、流失分析

监督流失情况、分析流失用户结构从而了解公司的流失状况,尽量进行调整。

顾客流失率又称客户流失率,是顾客流失的定量表述,是判断顾客流失的主要指标,直接反映了企业经营与管理的现状。

顾客流失率有绝对顾客流失率和相对顾客流失率之分,因而顾客流失率有两种计算方法:

1、绝对顾客流失率: (流失的顾客数量/全部顾客数量)x100%

2、相对顾客流失率: [(流失的顾客数量/全部顾客数量)x流失顾客的相对购买额]x100%

如果一家银行的顾客数量从500减少到475,那么它流失的顾客数量为25, 绝对顾客流失率即为25/500* 100%=5%。

绝对顾客流失率把每位流失的顾客同等看待。相对顾流失率则以顾客的相对购买额为权数来考虑顾客流失率。

若流失的25位顾客的单位购买额是平均数的3倍,那么相对顾客流失率即为25/500*3*100%=15%。

相关文章
|
消息中间件 API 数据处理
Flink常见面试问题(附答案)
Apache Flink是开源的流批处理框架,提供低延迟、高吞吐的数据处理。与Hadoop不同,Flink专注于实时数据流。其核心特性包括事件时间和处理时间的概念,事件时间通过水印处理乱序事件。Flink通过检查点实现容错,支持滚动、滑动和会话窗口进行流数据处理。状态后端用于管理应用程序状态,水印用于处理延迟数据。Flink与Kafka集成能保证事件顺序,支持多种连接器如Kafka、JDBC等。其处理延迟数据、乱序事件的能力,以及Exactly-Once语义,使其在大规模数据处理中具有优势。Flink还支持表格API和DataStream API,以及多种容错和性能优化策略。
1201 2
Flink常见面试问题(附答案)
|
SQL 存储 API
Flink教程(20)- Flink高级特性(双流Join)
Flink教程(20)- Flink高级特性(双流Join)
1284 0
|
19天前
|
人工智能 安全 API
身份证二、三要素实名认证API文档介绍
身份证二、三要素实名认证API,通过姓名、身份证号及头像比对权威数据源,快速核验用户身份真实性。广泛应用于金融、政务、电商等场景,助力企业合规运营,防范冒用身份等风险,保障账户安全与业务可信。
|
3月前
|
数据可视化
基于MATLAB的OFDM调制发射与接收仿真
基于MATLAB的OFDM调制发射与接收仿真
|
编解码 人工智能 物联网
如何快速搭建一个像“天猫精灵”的智能语音助手?
天猫精灵相信大家都不陌生了,它是阿里巴巴于2017年7月5日发布的AI智能终端品牌。让用户以自然语言对话的交互方式,实现影音娱乐、购物、信息查询、生活服务等功能操作,成为消费者的家庭助手。本文将介绍如何快速搭建一个像“天猫精灵”一样聪明的智能语音助手。
如何快速搭建一个像“天猫精灵”的智能语音助手?
|
2月前
|
传感器 机器学习/深度学习 物联网
智慧城市数字孪生三维立体平台,沃思智能
数字孪生三维立体平台融合物理与数字世界,通过高精度建模、实时数据映射与多源信息融合,实现城市运行全息感知、智能分析与协同治理,广泛应用于交通管理、应急响应、城市规划与产业升级,助力智慧城市建设迈向高效化、智能化与可持续发展。
314 138
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据可视化
YOLOv8+PyQt5睡岗状态智能检测平台搭建 | 睡觉行为自动监控系统【开箱即用】
在本项目中,我们利用YOLOv8模型进行睡觉和睡岗状态检测。项目的核心功能是通过训练YOLOv8来识别不同的状态(如“睡觉”和“睡岗”)。同时,系统还提供了完整的PyQt5界面,用户可以在界面上查看实时检测结果,并且系统支持开箱即用,可以直接进行部署。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
脑机接口(BCI):从信号到交互的工程实践
蒋星熠Jaxonic以“星际旅人”之姿,深耕脑机接口(BCI)工程实践。本文从系统架构、信号处理到解码算法,融合代码示例与可视化,剖析EEG/EMG非侵入式方案的落地挑战。聚焦延迟、准确率与用户体验,在噪声中构建稳定闭环,探索意念交互的可解释性与可靠性,助力极客穿越“噪声星云”,驶向人脑的奇妙行星。(238字)
|
3月前
|
缓存 测试技术 API
京东 item_search 接口对接全攻略:从入门到精通
京东item_search接口是按关键字搜索商品的核心API,支持多条件筛选与排序,适用于电商、比价及市场分析。本文详解其对接流程、参数使用、签名生成、代码实现及最佳实践,助力开发者高效构建稳定、合规的商品搜索功能。
|
3月前
|
JSON API 调度
Midjourney 技术拆解与阿里云开发者实战指南:从扩散模型到 API 批量生成
Midjourney深度解析:基于优化Stable Diffusion,实现文本到图像高效生成。涵盖技术架构、扩散模型原理、API调用、批量生成系统及阿里云生态协同,助力开发者快速落地AIGC图像创作。
585 0