网站运营核心数据分析列表

第一项：日常性数据（基础）

1.流量相关数据：

1.1IP

1.2PV

1.3在线时间

1.4跳出率

1.5新用户比例

2.订单相关数据：

2.1总订单

2.2有效订单

2.3订单有效率

2.4总销售额

2.5客单价

2.6毛利润

2.7毛利率

3.转化率相关数据：

3.1下单转化率

3.2付款转化率。

简要说明：

1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。

2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。

3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠

EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心）

用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。

1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。

这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。

来说明下重要的数据指标：

1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。

1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。

1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。

2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

2.1比对数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？ 2.2对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？

2.3对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？这不是不可能。所有的问题，在运营数据中都能够找到答案。

第三项：用户分析

1.会员分析：新会员注册、新会员购物比率、会员总数、所有会员购物比率；概括性分析会员购物状态，重点在于本周新增了多少会员，新增会员购物比率是否高于总体水平。如果你的注册会员购物比率很高，那引导新会员注册不失为提高销售额的好方法。

1.1会员复购率：1次购物比例、2次购物比例、3次购物比例、4次购物比例、5次购物比例、6次购物比例；

1.2转化率是体现的是B2C的购物流程、用户体验是否有好，可以叫外功，复购率则体现B2C整体的竞争力，绝对是内功，这包括知名度、口碑、客户服务、包装、发货单等每个细节，好的B2C复购率能做到90%，没有复购率的B2C绝对没有任何前途，所以这也能够理解为什么很多B2C愿意花大钱去投门户广告，为了就是获取用户的第一次购买，从而获得长期的重复购买。但某些B2C购物体验做的不好，花大钱砸广告，这纯属烧钱行为。所以我觉得运营的核心工作，一方面是做外功，提高转化率，获取消费者第一次购买行为，另外一方面就是做内功，提高复购率，B2C根本也就在重复购买。所以B2C是个综合学科，做好每门功课真是不容易，不过也就是依靠每个细节，才奠定了B2C发展的基石。中国的B2C是幸运的，因为中国的消费者很宽容，你欺骗我一次，我可能还会原谅你，说实话给消费者选择的空间也并不是那么多，但随着新崛起B2C的成长，对服务的关注与投入，我相信未来的B2C会是个服务行业，而不是搬运工。

第四项：流量来源分析

我们用的是GoogleAnalytics，统计的数据比较详细，流量来源分析我觉得最重要的意义是：

1.监控各渠道转化率，这是运营的核心工作，针对不同的渠道做有效的营销，IP代表着力度，转化率代表着效果；

2.发掘有效媒体，转化率的数据让我们很清晰的了解什么样的渠道转化效果好，那么

以此类推，同样的营销方式，用在同类的渠道上，效果差不到哪去，BD或广告就可以去开发同类的合作渠道，复制成功经验。

流量分析是为运营和推广部门指导方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数、在线时间，都是评估渠道价值的指标。

第五项：内容分析

主要的两项指标：退出率和热点内容

1.退出率是个好医生，很适合给B2C检查身体，哪里的退出率高，基本会说明有些问题，重点关注登录、注册、购物车、用户中心，这些是最基础的，但也是最关键的。一般我会列出TOP20退出率页面，然后运营部会重点讨论为什么，然后依次进行改进，不过我们今年做的很粗旷，做得也不是很好，来年重点完善。

2.热点内容这部分是用来指导运营工作的，消费者最关注什么，什么产品、分类、品牌点击最高，这些数据在新的运营工作中做重点引导，推荐消费者最关注的品牌、促销最关注的商品等等。

第六项：商品销售分析

这部分是内部数据，根据每周、每月的销售详情，了解经营状况，做出未来销售趋势的判断，这部分数据模型还在规划中，每家的情况都不同，所以这里就不做说明了。

运营平台需求分析

运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部 背景 目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。 运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。 目标 通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。 需求说明 一、需求概述 条件索引：时间、指标、栏目 时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）； 主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）； 栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。 四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析； 功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7

网站运营数据分析心得体会

摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。 第1章前言 很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用 网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识 网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称 所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：

网站运营核心数据分析列表

第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠

EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心） 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。 这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。 来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

运营必备的 15 个数据分析方法

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要

淘宝运营数据分析指标一览表

淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页 面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。

网站运营数据分析

网站运营数据分析 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成为了每个网站策划和网站运营人员每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际情况。那网站运营数据分析怎么进行呢？下面是收集的一些分析。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates（Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高

网站运营数据分析专业术语大全

一、网站运营数据分析之内容指标 Take Rates (Conversions Rates) ：网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 ：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果

网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率　Heavy User Share 计算公式：积极用户比率=访问超过N页的用户/总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页 左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。 忠实访问者比率　Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数/总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数　Committed Visitor Index 计算公式：忠实访问者指数=大于N分钟的访问页数/大于N分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：这个指数通过页面和时间对网站进行了一个更细的区分，也许访问者正好离开吃饭去了。如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量　Committed Visitor Volume 计算公式：忠实访问者量=大于N分钟的访问页数/总的访问页数

运营月报模板

运营月报 概述： 一、新项目数据（新项目成立初期统计，项目上线3-6个月后可删除） 1、销售需求（需判断是否合理） 2、车联生产数据分析 3、车厂组装数据分析 4、经销商/4s店入库数据分析 二、运营数据（根据不同的项目分析不同的数据） 1、互联数据分析 1.1、车上车下数据分析 1.2、Usb连接数据分析 1.3、消息/广告统计分析 1.4、车辆使用数据分析 2、功能/应用数据分析 、第三方应用数据分析 、总服务量和内容统计分析 、救援服务数量和内容分析 。 。 。 。 。 三、重点售后反馈、用户反馈 1、用户反馈率分析 2、根据反馈分析产品问题，推动产品找到问题原因和解决方案

详情： 一、新项目数据（产品上线三至六个月后可以取消） 本月产品生产出3000台设备，车厂装车2000台，经销商入库2000台。其中生产数据比上月降低500台，车厂装车比上月增长1000台，经销商入库比上月增长500台。（如和上月对比不能产出有效分析，可以和上一个新项目的同周期进行对比，数据整体稳定。（如有大幅度升降，可适当分析） 图表： 二、运营数据 以基本数据举例： 、用户登陆注册统计。（人数过多可使用百分比，数据升降幅度过大需进行分析）

本月总用户量为800人，比上月（750人）增长5人。 本月注册用户量为500人，比上月（400人）增长100人。 本月游客数量为300人，比上月（200人）增长100人。 本月登陆用户数量为100人，比上月（50人）增长50人。 整体数据处于上升趋势。目前500人的注册用户中，登陆用户至于100人，运营计划下月将对此现象进行调研分析，提升注册用户的登陆量。 图表： Top10排名举例： 地域排名总用 户量 具体 数据 注册用 户量 具体 数据 游客 数量 具体 数据 登陆 数量 具体 数据 申请过服务的 用户数量 具体 数据 第一北京500上海500广州500北京500深圳500 第二上海400成都400郑州400广州400郑州400 第三广州300北京300北京300深圳300北京300 第四深圳200武汉200成都200成都200成都200 第五成都100南京100深圳100西安100上海100 用户基本信息。包括用户联系方式，性别，职业等基本信息，按照所有用户、注册成功的用户、产生过服务的用户三个维度导出数据即可。 举例： 联系方式性别地址职业车型注册时间 （没有注册显示无）申请的服务 （没有申请显示无）

《大数据分析与互联网平台运营管理》

上海蓝草企业管理咨询有限公司 《大数据分析与互联网平台运营管理》 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 如何了解线上客户的购买意愿和需求？如何进行网上消费行为的数据分析，从而指导各项运营工作的开展？ 如何通过大数据分析，来对互联网平台的绩效分析，发现影响平台绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？ 如何系统化地整体打造和改进互联网平台？从市场运营到产品创新，如何进行改进？ 互联网平台如何有效的组织运营管理？日常的运营管理主要要做什么？ 如何对互联网平台进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？ 如何组织各种营销活动，对平台商品进行展示和包装，提升电商的销售转化率？ 如何优化互联网平台的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？ 如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？ 本课程将全方位提供专有技术对互联网平台进行全方位的设计和打造！包括以下内容：

上海蓝草企业管理咨询有限公司 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术将网络平台的市场运营和规划设计，进行整体的打造！ 自主研发三大专有技术模型，促进产品绩效提升！——评一个大数据分析课程的好坏，一定要看有没专业的分析模型才能落地！—— ——很多消费者研究分析技术分析的结果非常“碎片化”！不够精准！无法反应出影响消费者决策的各种因素和各种关联关系，只是进行“碎片式”的数据展示。该技术是自主研发的意向专有技术，专门研究影响消费购买之间的管理，建立了系统的逻辑关系，可更直观地用于运营管理，提升销售转化率！

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一. 流量分析 1.1 概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下 数据，默认首个时间范围框为当前日期前30 天，第二个时间范 围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户 可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前 一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选 标准，不分前后。有按照昨天、最近 7 天和最近 30 天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为 365 天。选择范围最长为 365 天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计 的维度，如选择小时则可显示每天12:00 到 13:00 （或其他时 间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域 ( 表格 )：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、 新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之 日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv 、uv、 pv/uv 、vv、平均访问时 长,默认选中 uv, 指标支持单选。横坐标为时间轴，与 1.1 和 1.2 中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至 折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时 间段，以及选中指标的具体数值,默认选中 uv。

⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1 概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下 数据，默认首个时间范围框为当前日期前30 天，第二个时间范 围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户 可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前 一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选 标准，不分前后。有按照昨天、最近 7 天和最近 30 天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最 长为 365 天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计 的维度，如选择小时则可显示每天12:00 到 13:00 （或其他时 间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域 ( 表格 )：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、 新独立访客数、 ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之 日起至昨日的上述平均数值。该表格与时间选择功能无关联。 ④详细数据展现区域：表格形式展现，在上述所选时间范 围和时间维度内，显示对应的pv、uv 、pv/uv 、vv、平均访问

课后习题模块一电商数据分析概述教学内容

课后习题模块一电商数据分析概述

（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）

（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是 221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。

网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营

简介 网站分析领域的开创性著作，首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中，将网站分析的复杂过程统一了起来，使分析的思维和方法更科学化和系统化，这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时，《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术，充分融入到了整个体系中，包含大量案例和最佳实践，真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分：第一部分（第1～2章），简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容，以及Excel软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识；第二部分（第3章）是六西格玛改进模型的定义阶段，讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等；第三部分（第4～8章）是六西格玛改进模型的测量阶段，讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标，以及Excel基本数据处理技巧和数据透视表、SQL查询等高级处理技巧；第四部分（第9～11章）是六西格玛改进模型的分析阶段，介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法，以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因；第五部分（第12～13章）是六西格玛改进模型的改进和控制阶段，介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈 1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用 1.3 使用Excel进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型 2.1.6 逻辑值类型

APP及微信公众平台运营数据分析报告示例

xxxxxxx平台6月份运营数据分析报告 2020年x月

目录 1. 数据分析目的 (3) 2. 平台6月整体运营数据 (3) 3. PC端运营数据分析 (4) 3.1 用户数据分析 (4) 3.1.1. 用户注册量 (4) 3.1.2. 用户群体分析 (4) 3.1.3. 用户留存分析 (5) 3.1.4. 用户浏览偏好分析 (5) 3.1.5. 用户浏览时段分析 (6) 3.1.6. 用户终端分析 (8) 3.2 资源建设数据分析 (9) 3.2.1. 资源发布数据 (9) 3.2.2. 资源交互数据 (9) 4. 微信公众号运营数据分析 (10) 4.1 公众号粉丝数据分析 (12) 4.2 微信每日推送数据 (12) 5. app运营数据分析 (15) 5.1 下载渠道数据分析 (15) 6. 总结分析 (16) 6.1 PC端 (16) 6.2 微信端 (17) 6.3 App (18)

1.数据分析目的 xx平台于20xx年x月x日正式上线试运行，为了深入了解用户需求，完善平台资源，为用户提供更精准的数字服务，现针对6月份运营数据进行分析，结合实际运营数据分析结果，对后期平台运营方向进行调整。 2.xx平台6月整体运营数据

3.PC端运营数据分析 3.1用户数据分析 3.1.1.用户注册量 截止6月30日，累计用户注册总人数为1294人。 3.1.2.用户群体分析 PC端用户以女性为主，占65.75%，男性访问者占34.25%。 平台用户年龄以25岁-29岁居多，占35.62%，其次是30-34岁，占20.55%，接下来是18-24岁年龄段用户，占20.55%。

网站运营数据分析

如何进行网站运营数据分析？ 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。其实根据网站类型的不同则分析所采用指标项也各有不同，可以有许多不同的指标来衡量。但是如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。为了获得这些数据，我们可以使用51啦，GOOGLE分析工具来得到部分信息，但是为了更加精准的获得某些网站运营时的关键数据，则在网站策划和网站规划阶段时，需要充分将这部分内容考虑进去，对网站做些指标参数的设定，这样就可以降低网站的重复开发工作。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。

运营完整的店铺数据分析报告

导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面

1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）

网站运营数据分析方法

一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数

数据运营报表系统平台解决方案.docx

数据运营报表系统平台解决方案 一、现状描述 目前，集团基于已有业务系统及在建业务系统，基本实现了相关业务的信息化管理，但当前集团运营管理人员、高层管理人员开展数据管理决策相关工作时，采用的数据是各下属公司以 EXCEL报表为载体将现有信息化系统中的数据、非信息化管理环节的日常业务数据进行采集、分析、汇总后进行填写、加工后上报至集团运营管理部。 伴随着的集团精细化管控深化与战略运营高效展开，必然需要深化引入信息化管理工具，以实现事前有计划、事中有控制、事后有分析的全数据管理，以此保障集团日常运营监控及数据获取的及时性、准确性，可信度。 二、需求分析 减少各分公司的填报、合并报表工作量，实现电子化数据管理， 以此提高报表收集、合并的效率，为管理者、决策者提供方便快捷的 数据统计和分析。 1、报表统计分析层面 : 解决各业务分析管理报表数据的及时、准确获取，并结合实际业务需求为集团各层级管理者快速提供各类所需的统计分析报表。

2、管理决策层面：基于科学管理决策的角度，能够结合集团实际业务需要建设多种数据分析，通过仪表盘、图表、地图等图形化方式将信息呈现出来，让集团各层级管理者能够实时、准确的了解当前整体状况。 3、实时监控层面：通过智能移动端 APP应用的方式，将集团各 层级管理者关注分析内容、分析指标进行归集，通过授权访问，使得 管理人员与分析决策人员随时随地就可完成管理工作。 三、解决方案 1、建设目标 搭建数据运营报表系统平台，将集团下属公司各个管理领域的业务系统的数据进行综合采集、整理、汇总，协助集团各层级管理人员迅速地找到反映集团真实运营情况的当前或历史数据信息，并能从复杂的信息中迅速地找到数据信息与数据信息之间的关系，从而获得各种统计结果和分析判断。因此，结合“大数据生产运营体系建设”的信息化建设蓝图规划，建设以分析报表功能为主的数据运营报表系统满足集团各层级分析信息所需。 （1）集团高层管理者：辅以快速、准确了解以各业务分析经营成 果和相关业务状况，及时调整战略，以确保获得成功；