不会运营统计，九数云来帮你
对运营数据进行统计可以在运营策略上线后，做出全面的原因分析；在数据管理的过程中，对前后端埋点的校验还有表数据的校验。那么具体该如何进行运营统计呢？
电商类公司的收入是由一个个订单堆出来，由用户购买相关的商品或服务产生，可以说用户和商品或服务为进行运营统计时的两大基本元素，公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将收入相关的数据拆解为三大类：用户、商品和订单。
一、运营统计模块
从用户的消费流程来看，可以划分为引流-转化-消费-存留。我们一般将用户分为新老用户，无论新老用户，都会关注两块内容，一个是引流（拉新），一个是转化，最终以数据的形式体现出来，就是流量与转化率。
二、销售模块
1、指标跟踪：销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等，可以从人、货、场三个视角进行分析跟踪。
2、店铺分析：具有小b级用户，或者入驻平台式，运营统计需要针对各店铺经营指标进行分析，包括各店铺效率指标、完成率指标、业绩指标、客单价等，实现店铺价值评定分析。
3、销售活动管理：进行运营统计时，线上销售中的活动是非常重要的一块，从事前、事中、事后三个层面实现销售活动的闭环分析，其中包括事前投入分析、目标预测；事中用户参与度、客流分析、销售单分析；事后目标完成情况、活动对比、费销比、活动衰减度、活动爆发度等。
三、商品模块
1、采购管理：包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。
2、供应链环节管理：供应链服务情况分析（响应周期、交货及时率、订单执行率）、管理指标分析（物资成本占比、客户投诉率等）。
3、库存管理：商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等数据分析。
4、重要指标分析：分析包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、、畅滞销等分析指标，评判商品价值，辅助调整商品策略。
5、异常商品分析：包括对退货率、残损率、异常商品等数据进行分析，发现异常商品，及时处理。
四、用户模块
进行电商运营统计的关键步骤，包括：
1、重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留率情况等。
2、用户价值分析：根据rfm模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户进一步的分析。
3、用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。
上一篇: 可视化图表有哪些类型？——九数云
下一篇: 几分钟帮你掌握门店数据分析——九数云
