电商数据指标体系构建分享，超级实用——九数云
通过对以下电商数据指标的构建与分析，描述产品的销售规律和特征，以便于制定正确的营销策略。
要在“618”“双十一”等电商大战中获得更好的成绩，最好对历史的商品销售数据进行分析、统计，构建电商数据指标体系，从而制定对应的“双十一”大战营销策略。
一、电商数据指标体系建设目标
1．电商指标体系构建：以店铺、商品、会员、渠道等多种维度为入口，搭建电商数据分析的流量、转换、销售和服务等电商数据分析指标体系。
2．多维度分析销售数据：以地域、会员、品类等多维度统计产品销售数据，分析维度差别、流失情况、畅销品、主产品、销售额、产品利润等。
3．营销策略和推广支持：根据数据统计和分析结果，制定不同的“双十一”大战营销战略和主推产品等，进一步提升产品销售额和利润率，打好年底关键一战。
二、电商数据指标
数据来源：
1）订单明细表：订单详细信息
2）成本明细表：产品成本明细
3）销售统计表：关联成本与订单明细
指标体系：
数据分析与BI可视化的本质其实是维度和指标的切换，了解维度和指标体系有助于我们理解分析的思路。电商的维度和数据指标体系分类主要包括：
1．维度：人群、渠道、店铺、产品
2．指标：流量、服务、转换、销售
那么，将维度和指标交叉可以得到16个分析粒度。其具体指标体系如下表《电商数据分析指标体系》所示
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维度指标
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流量
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转换
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销售
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服务
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店铺
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店铺流量
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店铺转换
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店铺销售
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店铺服务
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产品
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产品流量
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产品转化
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产品销售
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产品服务
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渠道
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渠道流量
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渠道转化
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渠道销售
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渠道服务
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人群
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人群流量
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人群转化
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人群销售
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人群服务
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通过对以上电商数据指标的构建与分析，描述产品的销售规律和特征，以便于制定正确的营销策略，核心指标只要包括销售额、会员数量、流失金额、利润指标等。根据业务背景和建设目标详细可进行如下分析：
客户地域分布
1．人均消费金额（客单价）：不同的地域客户消费水平不同，通过统计不同地域客户的消费金额，了解产品在不同地域的消费力情况。可以通过对比不同地域的订单，制定更详细的营销推广策略。
2．地域分布四象限：可根据10月会员消费特点归纳低规模高客单，高规模高客单，低规模低可单，高规模低客单情况，分别制定不同的营销策略。
流失客户分析
1．流失金额统计：统计不同的省份、会员数、买家应付金额（交易关闭），观察流失客户规律。
2．订单付款金额：统计时间间隔、会员数情况，制定催单策略，减少“双十一”期间订单流失情况。
销售商品分析
1、品类分析（占比）：统计、分析不同品类的销售占比与利润情况。
2、主产品分析：统计主产品和畅销产品，做好“双十一”库存计划。
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