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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；

（2）集团中层管理者：具备快速、灵活了解各业务分析状况及

其发展趋势的能力，以提升战略的执行力；

（3）使得集团基层管理者、业务人员：具备高效、正确处理各业

务分析为导向的各种业务的能力。

数据运营报表系统的建设将全部采用数据库存储模式，实现长期、海量的数据积累，通过建立数据仓库，对集团报表数据实现快速抽取、深度加工、灵活展现、即时分析的目标。

2、建设原则

数据运营报表系统旨在将下属各公司生产指标数据集中存储，以提供企业各层级决策者使用，提高企业科学化管理水平。因此，在建设系

统时遵循以下建设原则：

（1）实用性

系统设计必须符合生产管理及经营管理指标要求的需要。充分利用成熟的先进技术，避免盲目追求最新技术，同时又要防止因系统在设计上的缺陷而造成系统在处理数据的能力不足。

（2）先进性和可扩展性

系统技术水平要保证先进性，符合当今计算机科学的发展潮流。应用系统的设计应充分考虑企业使用的通用模式，兼顾系统在网络平台、硬件平台和系统软件平台技术的要求，分析和设计符合当今技术

发展方向、合用的应用系统。可以保证该项技术不断地更新并可顺利

升级而维持系统的先进性。

（3）稳定性

系统建设尽量采用主流数据库产品，以保证系统的高质量和稳定性。系统应最大限度集成稳定且优秀的技术及组件，采用成熟技术以降低系统的不稳定性。平台系统应对系统如硬件、操作系统、网络、

数据库等设计尽可能详尽的故障处理方案，以保证系统的快速恢复性。

（4）可操作性

界面友好统一，充分考虑操作人员的特点，使数据处理工作简单、方便、快捷。符合常规业务处理习惯，系统数据维护方便，备份及数据

恢复快速简单

（5）标准化

平台系统的开发符合国家软件开发规范和要求，方便维护和扩展。数据处理符合企业生产及经营数据管理办法的规定。

3、建设计划

根据对的现实实际情况和战略考虑，互联网及 IT 事业部制定了

“一个平台、两个统一、三个阶段”的建设部署规划：

一个平台就是构建统一的“商业智能数据运营系统”。两个统一就是保证在整个系统建立过程中，统一基础数据来源、统一分析报表规范。在此基础上通过三个阶段来实现总体建设目标，规划实施的商业智能数据运营平台。

第一期项目主要任务是：公司层级报表，收集当前各个公司上

报报表，解决目前各公司运管部手工上报EXCEL报表的现状实现报表电子化，在相应基础报表定制完成后，再根据公司运营策略、公司

业务方向，制定模型，提供可供公司各级管理人员进行参考决策的

报表。目前我们已制作完成各级公司日报表、集团“经济指标快报表”、“业务量指标快报表”、“经济指标正式报表”三大体系报

表制作工作，现已将制作好的报表系统提交至集团运营管理部进行

应用，得到一致好评。

第二期项目主要任务是：部门级报表，在第一期完成的基础上，

总结归纳，实现各职能部门报表数据的分析，通过对库存数据、销售

数据、财务数据等进行分析，制作可提供各部门管理人员，供部门会

议分析，提出预警，展现业务增长点等特性。

第三期项目主要任务是：移动端业务数据报表的制作，让管理层通过移动设备随时掌握业务运营状态，及时决断指挥；大屏展示报表，将业务运营、系统运维、流程执行的数据内部公开透明化，让人人以数据为量化考核标准，相互监督，提高内部运作效率；领导决策模块，

根据公司运营策略、公司业务方向，制定模型，提供可供公司高层管理人员进行参考决策的报表。

经营数据分析报告

经营数据分析报告 导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 经营数据分析报告 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 4、道具消费概况 道具方面的消费概况主要包括： 产出活动类别 道具分类 单类道具消费元宝，消费占比，环比上周 日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升 简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存 当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况 活动参与情况主要考虑以下几点： 付费群体类别，活跃付费玩家数 付费玩家的参与比例 付费玩家在活动中消费的元宝数 付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例 付费玩家的人均消费元宝数 根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。

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

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

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）

链家运营数据统计报表作业

运营数据统计作业指南 一、作业的意义 为了更好的让使用者认识基础数据库和报表的区别、为运营提供便捷实用的操作方法，提高工作效率和工作质量，特制定本作业指南。 二、作业的种类 此种作业又可以分为两大类别，基础数据库和报表。基础数据库分：人员数据库、资源数据库和成交数据库；报表分：日报表、周报表（包括业绩报表）、月报表。 1、分类依据 按照统计数据来源、提交频率和格式分为基础数据库和报表。按照内容 把基础数据库分为人员数据库、资源数据库和成交数据库；按照提交频 率把报表分为日报表、周报表和月报表。 2、每类介绍 （1）基础数据库 A．人员数据库 包含入离职人员信息、在职人员信息、人员级别、人员个人 资料、人员家庭状况。 B．资源数据库 包含带看量、租赁买卖房源客户录入量、店经理带看量、代 理独家全程房屋情况及出房统计。 C．成交数据库 包含租赁买卖成交时间、成交区域店面和经纪人、成交业绩、

成交房屋情况、成交业主客户信息、成交周期。 （2）报表 A．日报表 包含每日资源录入量、成交单数、成交业绩和待签业绩。 B．周报表 包含每周资源录入量、成交单数、成交业绩、待签业绩和租 赁人数、买卖人数、综合人数。 C．月报表 包含每月成交单数、成交业绩、成交买卖平均单业绩、成交 租赁平均单业绩、成交买卖平均单总价、成交买卖平均单面 积、成交买卖费率、成交租赁平均单业绩、低于3万组数量、 零业绩经纪人数量、各级别经纪人数量、租赁经纪人数量、 买卖经纪人数量、综合经纪人数量、成交周期、店经理离职 率、经纪人离职率。 三、作业的方法 进行这项作业可以选择的几种常规方法技巧 （一）日清日结法（适用于基础数据库的各类别数据库） 例：基础数据库中的人员数据库 步骤： 1、第一次建立时根据上月《人员信息表》把现有人员信息填写完整， 不知道的直接问经纪人。 2、以后每来新人都统计下个人资料，区域可根据新人入职的《签到》

数据运营报表系统平台解决方案

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；

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：

运营数据模板初稿

体检中心运营数据报表 一、经营管理 1、新客户开发率 新客户开发率＝年度新客户数 ×100% （≥%）年度总客户数 本指标反应销售团队开发新客户的能力 如果营业总额没有上升，而本指标上升，则必须关注下一指标——忠诚客户率 2、忠诚客户率 忠诚客户率=本年度老客户数 ×100%（≥%）上年度客户总数 本指标反应体检中心客户忠诚度 本指标降低可能由于以下几种原因 市场竞争激烈 体检服务质量有问题 客户关系维护有问题

3、平均单价 平均单价=阶段体检总收入 ×100% （≥%）阶段体检总人数 4、平均折扣率 平均折扣率＝阶段体检总收入 ×100% （≥%）阶段体检总报价 本指标与平均单价意义基本相当，但能更加客观地反应销售人员的价格谈判能力 5、人均成本 人均成本＝ 阶段体检总成本 阶段体检总人数 本指标可以按时间段、成本类别等进行统计 注意：大多数客户不关心你的成本，只关心你的价格和服务内容及质量！ 认真分析各项成本产生的原因 把握控制成本与保证体检质量之间的平衡

二、体检工作效率指标 1、体检总人次 本指标可按日、周、月、季度等阶段统计 本指标有如下意义： 反应销售部的市场开发能力； 反应体检中心的工作效率。 指导决策者及时调整销售竞赛政策及广告投放时机； 2、日均体检人数 阶段体检总人数 平均体检人数＝ 阶段体检工作日 本指标一般可按月、季度、年等阶段统计 在体检中心的不同阶段本指标反应的情况不同： 体检中心处于“吃不饱”状态时 反应销售部的市场开发能力 体检中心“满负荷”时 反应体检中心的工作效率和接待能力。

1、疾病漏诊率 疾病漏诊率＝疾病漏诊人数 ×100% （≤%）实际受检人数 注意分母的准确性，实际受检人数指与该疾病相关体检项目的受检人数。 由于漏诊误诊可能给体检中心的声誉及经济带来巨大损失，一旦出现，应立即追查原因，落实改进措施 2、疾病误诊率 疾病误诊率＝疾病误诊人数 ×100% （≤%）实际受检人数 注意分母的准确性 由于漏诊误诊可能给体检中心的声誉及经济带来巨大损失，一旦出现，应立即追查原因，落实改进措施 注意阳性发现描述，建议多描述，少诊断

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

运营应该知道的各种表格制作方法

运营应该知道的各种表格制作方法 电子商务大热的年代，无数人趋之若鹜，有人把电子商务捧上了天，也有人把电子商务踩下了地，其实摒弃所有烦燥的不安的慌乱的念头。再回头来看，电子商务只不过是零售的另一种业态而已。做电子商务说白了就是用互联网的方式来做零售罢了。相对于传统零售来说，互联网有很多优势，而其中之一正是无处不在的数据流。做电子商务我们除了像传统行业一样，做产品，做服务，做广告，做供应链之外。我们还多了一项重要的东西，那就是数据。利用数据，我们可以更行之有效地进行销售，进行推广，甚至进行产品开发。交待完上面这些比较虚的东西，终于可以引出我的第一个议题了：数据化运营。那么，做为一个淘宝店长，做为一个天猫运营，做为一个电子商务从业者。如何运用数据来趋动运营呢？或者说得更白一点，每天究竟要看哪些数据呢？怎么去整理分析海量的数据呢？1流量结构分析报表说到流量，几乎每个运营都说关注过，说到流量结构，却只有小部分人在研究。而真正做好运营，只知道每天的流量是不够的，还要了解流量结构，了解每一个流量入口的趋势变化。先上图再讲解：首先要说，流量入口有很多，绝不只我上面列的这几种，但上面列的这些是我认为值得长期关注的。我把流量入口分成了3.5个部分，第1部分是付费流量，主要是指

即时付费的直通车和钻石展位；第2部分是自然流量，主要是指搜索流量和类目流量；第3部分是回头流量，主要包括一些收藏和购物车的流量，‘直接访问’我把他理解成浏览器收藏（不全是，但没必要较真），所以也划到了回头流量这块，还有0.5个部分是单独指淘宝客的，因为淘宝客流量并不直接形成费用，只有转化了才会有佣金支出，所以我纠结地把它单独划开了。在这个流量结构分析表中，‘数值’代表各流量入口的PV值，而‘比值’是指该流量入口所带来的流量占店铺总流量的比值。在这个流量结构分析表中，我最关心的是付费流量，自然流量，回头流量各占的比例是多少，曾经有所谓的专家说3：3：3的比例将是最合理的流量结构。我并不完全苟同，合不合理，只有操作自己店铺的人才知道，从实践中去找到自己的合理结构才是真理。简单来说我的建议是：1丶对于初始阶段的店铺来说，付费流量占比可以维持在25%~35%，通过付费流量的导入来测试市场，磨合团队。但不宜盲目扩张。2丶对于扩张阶段的店铺来说，付费流量占比可以维持在35%~45%，这个阶段大流量的导入是为了重拳出击，快速占领市场。3丶对于稳定阶段的店铺来说，付费流量占比可以维持在20%~30%，这个阶段，合理的流量结构才是销售与利润最大化的一个必要条件。细心的人可能会发现我在上面这个流量结构分析中加入了一列‘转化率’的数据。之所以加入这列数据，是为了用

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。

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）

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

某电信集团运营成本统计报表体系

xx电信集团服务 运营成本统计报表体系 XX电信集团战略发展中心 2004年1月

目录 1涉及的管理主体和部门 (1) 2成本统计报表表式 (2) 2.1报表体系构成与分工 (2) 2.2分公司报表表式 (3) 2.2.1分公司运营成本汇总表 (3) 2.2.2分公司运营成本明细表 (4) 2.2.3城市出口及城市部线路成本统计表 (5) 2.2.4机房租赁统计表 (5) 2.2.5薪资结构统计表（下属公司） (6) 2.3总部报表表式 (6) 2.3.1薪资结构统计表（总部） (6) 2.3.2公司运营成本汇总表 (7) 2.3.2其它报表 (7) 3注意事项 (8) 3.1对上报资料的要求 (8) 3.2指标口径的统一性 (8) 3.3消除核算方法造成的差异 (8) 3.4成本信息的核查 (9) 3.5与刚性成本工作的接续 (9)

运营成本统计报表体系 为了全面反映整体及各运营城市的经营效益，跟踪不同运营主体运营成本变动趋势，为公司计划与预算编制、运营政策制定、价格管理、下属公司绩效考核、资源分配优化等提供依据，总部战略发展中心决定从4月份开始推行全面的成本统计报表体系。报表体系在全面反映公司成本信息的基础上，同时对比重较大的出口成本、线路成本、人力资源成本、机房成本进行定期跟踪。请各下属公司、总部相关部门协助完成相关工作。 1涉及的管理主体和部门 总部战略发展中心：负责成本统计报表体系工作的整体协调和汇总，并定期发布效益分析报告及其它专项成本分析报告。 分公司：负责以月为周期向总部战略发展中心上报城市成本报表，每月初10个工作日完成上月报表上报工作。 总部财务管理部：负责以月为周期向总部战略发展中心提供总部费用报表、骨干出口及骨干线路租赁报表，报表于月初10个工作日报战略发展中心。定期发布总部预算执行情况分析报告。 总部网络运维部：负责对骨干网络资源租用和使用情况进行动态跟踪，并与战略发展中心保持定期沟通，共同完成定期编制发布骨干网效益分析报告的工作。