2022年电子商务数据运营指标 .pdf
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1、电子商务数据运营指标根据在线营销的业务流程、内容和主要特征,将电子商务的数据指标分为流量指标、转化指标、推广指标、服务指标和用户指标五类一级指标。每类一级指标又分别由若干个二级指标组成.流量指标Dv=Pv/Uv 流量指标主要用于描述网站访问者的数量和质量,是电子商务数据分析的基础。该部分指标主要包括访客数、回访客数、浏览量、访问深度、人均浏览量、入站次数、跳失数、跳失率、停留时间等二级指标。访客数:UV,在统计周期内,访问网站的独立用户数。网站的访客数指标是为了近似地模拟访问网站的真实人数,故“同一个人(在 cookie 技术下,通常表现为同一客户端同一浏览器)多次访问网站,也仅记为一个访客。
2、浏览量:PV,在统计周期内,访客浏览网站页面的次数。访客多次打开或刷新同一页面,该指标均累加.回访客数:在统计周期内,历史上曾访问过网站的访客数.回访客数占总访客数的比例,即浏览回头率。回访客数和浏览回头率共同用于描述访客回访网站的情况。实际数据计算中,判断每个访客在整个网站历史上是否曾经访问过网站,计算量比较大也不一定符合分析需求。我们比较了不同历史区间的选取对网站的回访客数和浏览回头率的影响,最终选定以“最近七天”作为访客是否曾访问过网站的历史区间标准。访问:即会话(Session),访客浏览网站时的一次交互过程。该交互过程以打开网站开始,以关闭网站或30 分钟无操作为结束.同一访客(技术
3、上表现为同一cookie)可能有多次访问。入站次数:在统计周期内,访客从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下,访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。访客入站后第一个到达的网站页面就是通常说的登陆页或入口页。该页面的质量及其与入站来源链接(尤其是广告来源)和访客属性的匹配性,很大程度上决定了访客是否会有后续的访问行为。为了保证入站次数与访客、访问数据的一致,我们将入站定义为访问的下级细分,每一次入站及其后续产生的一系列行为,均属于同一个访问.极少数情况下(不超过 2%),用户入站后,停留在网站内某页面并且连续30分钟无后续操作,之后在该页面继续点击了其他链接,此时用户开启了一次新的
4、访问,相应地,我们也将这次点击记录为一次新的入站(入站的来源为站内的某一页面)。跳失数:访客入站后,只访问了登陆页即离开的次数。传统的跳失数是基于访问计算的,产生的实际问题是,在同一次访问中,访客有可能发生多次入站,并且有不同的跳失情况,这给数据统计造成了一定困恼.比如一次访问中,有两次入站,其中一次发生跳失,另一次继续浏览了多个页面,则该访问的跳失不好计数。由于跳失实际是与入站相对应的,所以我们更倾向于基于入站计算跳失数.在上述例子中,该访问的入站次数为2,跳失次数为1,是一个跳失率为 50%的访问。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页,共 4 页 -跳失率:在统计周期内
5、,跳失数占入站次数的比例。人均浏览量Dv:在统计周期内,每个访客平均查看网站页面的次数,即PV/UV。访问深度:在统计周期内,每次访问平均查看网站页面的次数,即 PV/访问次数。停留时间:访客在同一访问内访问网站的时长。实际应用中,通常取平均停留时间。UV、PV 是最常见的描述网站流量数量的指标,跳失率、人均浏览量、停留时间则用于描述流量质量。从电子商务网站角度来看,通常访客平均查看的页面数越多,停留的时间越长,表示访客对网站的内容或商品越感兴趣,但也不排除访客在网站迷失,找不到所需要的内容或商品的可能。上述流量指标能够帮助我们对网站访问概况有一个整体把控,但如果真正要定位到网站问题,进而提升
6、网站运营效率,我们还需要从多个维度解读这些指标,如时间,流量来源,访客地域、性别、年龄、终端设备、页面类型等。转化指标转化指标主要用于描述访客和网站的交互状况,用于帮助网站判断是否达到了网站建设的预期目的。转化是一个泛化的概念,访客在访问网站的过程中,所有有价值的行为均可记为转化。对电子商务网站来说,通用的转化目标包括注册、收藏、进入购物车、下单、支付等。注册用户数:在统计周期内,发生注册行为的独立访客数。注册转化率:在统计周期内,新增注册用户数占所有访客数的比例.通常网站的访客中,已经有一部分是注册用户,这导致该指标不能真实反映非注册访客的注册意愿,但考虑到目前行业通用的定义和目前大部分电子
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