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1、項(xiàng)目一數(shù)據(jù)分析認(rèn)知第1頁任務(wù)安排認(rèn)知數(shù)據(jù)認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析流程和方法認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第2頁01認(rèn)知數(shù)據(jù)第3頁認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析能力主要性1.幫助領(lǐng)導(dǎo)做出決議3.把握市場(chǎng)動(dòng)向2.預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)123第4頁任務(wù)1.1-認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)【任務(wù)目標(biāo)】了解數(shù)據(jù)含義、分類和作用,培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析敏感性和自覺性【任務(wù)描述】本任務(wù)科學(xué)地描述數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí),包含數(shù)據(jù)含義、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)作用,并經(jīng)過一系列案例閱讀幫助同學(xué)們了解數(shù)據(jù),了解數(shù)據(jù)基本作用和對(duì)企業(yè)作用。第5頁1.1.1 了解數(shù)據(jù)含義能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述;數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值
2、,這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值;數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見,是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)(Data)是對(duì)客觀事物邏輯歸納第6頁Data成績(教師)房價(jià)(購房者)網(wǎng)店店鋪(店主)體檢(醫(yī)生)手機(jī)選型(消費(fèi)者)第7頁數(shù)據(jù)分類能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述;數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值,這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值;數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見,是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。電子商務(wù)中慣用數(shù)據(jù)分為兩類,數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)。數(shù)值型數(shù)據(jù)由多個(gè)單獨(dú)的數(shù)字組成的一串?dāng)?shù)據(jù),是
3、直接使用自然數(shù)或度量衡單位進(jìn)行計(jì)量的具體的數(shù)值。例支出600元、好評(píng)率96%、銷售量15680個(gè)、重量3公斤等,這些數(shù)值就是數(shù)值型數(shù)據(jù)。第8頁時(shí)間數(shù)值型店鋪成交訂單高峰第9頁數(shù)據(jù)分類能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述;數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值,這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值;數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見,是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。電子商務(wù)中慣用數(shù)據(jù)分為兩類,數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)。分類型數(shù)據(jù)即反映事物類別的數(shù)據(jù)。例商品類型、地域區(qū)限、品牌類型和價(jià)格區(qū)間等,有很多方法產(chǎn)生分類數(shù)據(jù)的概念分層。第10頁數(shù)碼京東分類
4、第11頁數(shù)據(jù)作用能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述;數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值,這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值;數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見,是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)作用是各種多樣,重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)診療和預(yù)測(cè)作用。診斷作用能夠幫助找出問題的來源和解決方案,比如通過對(duì)商品名稱的搜索量判斷其是否利于搜索引擎搜索。店鋪通過網(wǎng)店的瀏覽時(shí)間長短判斷是否利于瀏覽和給瀏覽者美好的交互體驗(yàn)等。第12頁學(xué)校點(diǎn)位操場(chǎng)食堂圖書館自習(xí)室其它對(duì)應(yīng)銷售量20瓶15瓶2瓶5瓶2瓶表1-1 銷售量批發(fā)零花錢銷售量診斷分析策略第13頁數(shù)據(jù)作用
5、能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述;數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值,這些數(shù)值是反應(yīng)客觀事物屬性數(shù)值;數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見,是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)作用是各種多樣,重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)診療和預(yù)測(cè)作用。預(yù)測(cè)作用管理決策者可以對(duì)產(chǎn)品或活動(dòng)作出合理的判斷關(guān)鍵字可以通過電子商務(wù)網(wǎng)站的某種商品的關(guān)鍵字搜索量來預(yù)測(cè)該商品銷量的提升等第14頁活動(dòng)參加人數(shù)預(yù)測(cè)報(bào)名店鋪類目選品數(shù)據(jù)決策第15頁數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)作用能夠用符號(hào)、字母等方式對(duì)客觀事物進(jìn)行直觀描述;數(shù)據(jù)也是進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、科學(xué)研究或技術(shù)設(shè)計(jì)等所依據(jù)數(shù)值,這些數(shù)值是反應(yīng)客觀
6、事物屬性數(shù)值;數(shù)據(jù)也是表示知識(shí)字符集合以及信息表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)在生活中應(yīng)用隨地可見,是進(jìn)行測(cè)量、評(píng)定以及預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。幫助商家準(zhǔn)確預(yù)判用戶消費(fèi)行為、消費(fèi)神理。數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)每天都面臨著海量、瞬時(shí)、多樣化的數(shù)據(jù),比如顧客在網(wǎng)上的任何一次點(diǎn)擊行為、購買行為等。產(chǎn)品服務(wù)可以通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析,幫助商家準(zhǔn)確預(yù)判顧客的消費(fèi)行為、消費(fèi)心理,并推送相應(yīng)的產(chǎn)品或服務(wù)。第16頁銷售庫存補(bǔ)貨成本采購行情進(jìn)貨決策決策支持I第17頁/第18頁http:/第19頁http:/第20頁數(shù)據(jù)分析作用第21頁數(shù)據(jù)分析作用第22頁數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)步驟123456明確分析目數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)展現(xiàn)匯報(bào)撰寫第23頁數(shù)據(jù)起源C數(shù)據(jù)庫A
7、公開出版物B市場(chǎng)調(diào)查D物聯(lián)網(wǎng)第24頁數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)存放點(diǎn)擊此處添加文本數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)排序點(diǎn)擊此處添加文本數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)組織數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)采集第25頁第26頁第27頁幾個(gè)慣用術(shù)語1.平均數(shù)6.倍數(shù)與番數(shù)2.百分比與百分點(diǎn)5.絕對(duì)數(shù)與相對(duì)數(shù)3.百分比與比率4.頻數(shù)與頻率342156第28頁平均數(shù)平均數(shù)=全部數(shù)據(jù)總和/數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)第29頁百分比與百分點(diǎn)百分比表示一個(gè)數(shù)是另一個(gè)數(shù)百分之幾 %百分點(diǎn) 12%就能夠表示為12個(gè)百分點(diǎn),它最小單位是1%。第30頁百分比與比率比率是在各部分?jǐn)?shù)值所占整體比重 比如20個(gè)人,其中成人12,兒童8 ,12:20 8:20百分比是指整體中各部分之間比重,8:12第31頁倍數(shù)與番數(shù)
8、倍數(shù)是一個(gè)數(shù)除以另一個(gè)數(shù)商 9/3=3 9是33倍番數(shù)是指原來數(shù)2N次方企業(yè)本月產(chǎn)品數(shù)量番了8番,從上個(gè)月1.2萬件提升到了9.6萬件,成本也從10萬下降一倍,今年成本為5萬。第32頁頻數(shù)與頻率頻數(shù)是一組不一樣類別數(shù)據(jù)重復(fù)出現(xiàn)次數(shù)。如倉庫20件,電視機(jī)頻數(shù)是15,電腦頻數(shù)是5.頻率是每組與總數(shù)比值。電腦視是75%。第33頁尋找生活中數(shù)據(jù),并進(jìn)行分類,并依據(jù)分類數(shù)據(jù)制作出數(shù)據(jù)表格,然后依據(jù)表格中數(shù)據(jù)對(duì)自己生活進(jìn)行多方面評(píng)價(jià)。第34頁02認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析第35頁網(wǎng)站分析目的及內(nèi)容網(wǎng)站分析思路網(wǎng)站分析基本流程網(wǎng)站分析作用任務(wù)發(fā)布第36頁任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析困惑分析用來干嘛?無從下手困惑不清楚如何
9、分析找不到真正的原因困惑不知道怎樣提出改進(jìn)措施第37頁任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站是什么?網(wǎng)站就是渠道網(wǎng)站分析目的通過網(wǎng)站分析提升投資回報(bào)率第38頁任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站分析什么網(wǎng)站的眼睛訪問者來自哪里?訪問者尋找什么?哪些頁面最受歡迎?訪問者從哪里來?訪問者從哪里走?網(wǎng)站的神經(jīng)頁面布局合理嗎?網(wǎng)站導(dǎo)航清晰嗎?網(wǎng)站內(nèi)容有效嗎?轉(zhuǎn)化路徑靠譜嗎 ?網(wǎng)站的大腦如何分解目標(biāo)?如何衡量產(chǎn)品表現(xiàn)?哪些產(chǎn)品需要優(yōu)化哪些指標(biāo)需要關(guān)注?第39頁第40頁任務(wù)二 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析ROI流量分析 內(nèi)容分析 轉(zhuǎn)化分析端到端分析網(wǎng)站分析思緒相關(guān)性、原創(chuàng)力和沖擊力第41頁網(wǎng)站分析思緒-流量分析網(wǎng)站流量訪問來源時(shí)間粒度
10、地理位置訪問媒介目標(biāo)頁面新老訪客第42頁網(wǎng)站分析思緒-內(nèi)容分析首頁列表頁詳情頁詳情頁列表頁詳情頁返回首頁?中途離開?第43頁網(wǎng)站分析思緒-轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化步驟中哪一步存在問題轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化中的推薦是否合理轉(zhuǎn)化分析引導(dǎo)及幫助信息是否有效轉(zhuǎn)化分析轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理第44頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理定義測(cè)量分析改進(jìn)控制用戶體驗(yàn)DMAIC流程DMAIC是六西格瑪管理中流程改進(jìn)主要工具第45頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理定義階段主要工作界定并陳述產(chǎn)品或流程存在的問題設(shè)定流程改進(jìn)范圍和目標(biāo)明確流程改進(jìn)的任務(wù)繪制高階流程圖 收集客戶信息第46頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理獲取問
11、題途徑按問題的來源對(duì)象外部客戶之聲內(nèi)部客戶之聲外部和內(nèi)部轉(zhuǎn)化第47頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理測(cè)量階段主要工作繪制詳細(xì)流程圖度量流程缺陷或波動(dòng)評(píng)估流程績效現(xiàn)狀和目標(biāo)間差距收集反應(yīng)流程數(shù)據(jù)選擇原因,并提供數(shù)據(jù)支持第48頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理識(shí)別影響問題產(chǎn)生的潛在原因辨明少數(shù)關(guān)鍵的根本原因并進(jìn)行驗(yàn)證為尋找潛在的改進(jìn)方案提供依據(jù)分析階段主要工作第49頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理改進(jìn)階段主要工作針對(duì)導(dǎo)致問題產(chǎn)生的根本原因提出解決方案通過評(píng)估和試運(yùn)行,選擇最佳方案并執(zhí)行第50頁網(wǎng)站分析基本流程轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理控制階段主要工作對(duì)改進(jìn)后的流程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施流程控制計(jì)劃
12、,并持續(xù)監(jiān)測(cè)流程穩(wěn)定性建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制第51頁第52頁第53頁第54頁第55頁第56頁第57頁第58頁第59頁第60頁第61頁第62頁第63頁第64頁第65頁第66頁第67頁第68頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析作用轉(zhuǎn)化流程設(shè)計(jì)是否合理網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率提升1%會(huì)產(chǎn)生什么影響?降低客戶成本增加潛在收入第69頁目標(biāo)/目的不明確、不完整原始數(shù)據(jù)錯(cuò)誤/不全面/時(shí)間段無可比性分析方法不加或片面就數(shù)據(jù)分析而分析/數(shù)據(jù)的堆積/分析不透徹忽略數(shù)據(jù)背后的原因沒有結(jié)論/有嗎意見建議網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析失敗第70頁03認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析流程和方法第71頁任務(wù)三 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方法網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前的準(zhǔn)備工作網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維
13、度分析任務(wù)發(fā)布第72頁任務(wù)三 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方法網(wǎng)站分析主要的三種方法趨勢(shì)分析對(duì)比分析細(xì)分分析第73頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作日常采集數(shù)據(jù)點(diǎn)擊流量數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)專題獲取數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)用戶調(diào)研數(shù)據(jù)外部環(huán)境數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)起源類型第74頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)質(zhì)量完整性準(zhǔn)確性及時(shí)性一致性數(shù)據(jù)清洗與整理第75頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性用戶的識(shí)別方式與準(zhǔn)確性COOKIEIP注冊(cè)用戶名ID號(hào)第76頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性停留時(shí)間存在問題只能統(tǒng)計(jì)用戶瀏覽最后一個(gè)頁面與第一頁面之間的時(shí)間間隔只能統(tǒng)計(jì)用戶停留在某個(gè)頁面的時(shí)長不能分別用戶是否真的在看第77頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析
14、前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性訪問來源直接瀏覽搜索來源外部網(wǎng)站收費(fèi)活動(dòng)第78頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析前準(zhǔn)備工作數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)網(wǎng)站運(yùn)營數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題第79頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)分析存在問題決策層需要公司整體數(shù)據(jù),而非幾個(gè)月的數(shù)據(jù)需要這個(gè)月銷售數(shù)據(jù)的同比和環(huán)比數(shù)據(jù)產(chǎn)品方需知道用戶總體上是增長還是下降趨勢(shì)報(bào)表中的數(shù)據(jù)無法反映長期變化情況運(yùn)營方需要掌握網(wǎng)站運(yùn)營情況,及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題需要預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)幫助他們做好準(zhǔn)備工作第80頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析趨勢(shì)分析同比趨勢(shì)分析環(huán)比趨勢(shì)分析定基比第81頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第82頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第83頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第84頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第85頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析-案例月份銷售額同比增加率環(huán)比
15、增加率1月10850062.4%10.38%2月11540064.2%6.36%3月12730074.2%10.31%4月13970080.7%9.74%5月15140079.8%8.38%6月16760083.2%10.7%XXXX年銷售額每個(gè)月同比、環(huán)比數(shù)據(jù)表第86頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析-案例第87頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析趨勢(shì)線擬合指數(shù)趨勢(shì)線對(duì)數(shù)趨勢(shì)線線性趨勢(shì)線第88頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析指數(shù)趨勢(shì)線用于擬合指數(shù)形式增長的數(shù)據(jù)特點(diǎn):增長速度先慢后快線性趨勢(shì)線增長速度均勻第89頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析對(duì)數(shù)趨勢(shì)線增長速度先快后慢多項(xiàng)式趨勢(shì)線適用于變化趨勢(shì)比較不固定的數(shù)據(jù)用于擬合趨勢(shì)比較復(fù)雜的曲線第90頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)
16、分析冪趨勢(shì)線與指數(shù)趨勢(shì)線比較相似移動(dòng)平均趨勢(shì)線可根據(jù)數(shù)據(jù)自身變化情況做出平滑效果的擬合線第91頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第92頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析移動(dòng)均值是一種簡(jiǎn)單平滑的預(yù)測(cè)技術(shù)移動(dòng)均值簡(jiǎn)單移動(dòng)平均加權(quán)移動(dòng)平均第93頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析簡(jiǎn)單移動(dòng)平均第94頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析加權(quán)移動(dòng)平均第95頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析第96頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析簡(jiǎn)單合并比較二次計(jì)算百分比評(píng)分均值比較法標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并比較法第97頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析百分比評(píng)分均值比較法商品訪問量轉(zhuǎn)化率訪問量評(píng)分轉(zhuǎn)化率評(píng)分評(píng)分均值商品A5631.5%10065 82.6商品B1212.3%21100 60.7商品C871.9%1583 49.0 商品D3671
17、.1%6548 56.5第98頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析百分比評(píng)分均值比較法-加權(quán)0.4流量和0.6轉(zhuǎn)化率商品訪問量轉(zhuǎn)化率訪問量評(píng)分轉(zhuǎn)化率評(píng)分評(píng)分均值商品A5631.5%10065 79.1 商品B1212.3%21100 68.6 商品C871.9%1583 55.7 商品D3671.1%6548 54.8 第99頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并比較法方案跳出率轉(zhuǎn)化率跳出率標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)化率標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)分均值商品A452.5%-0.651 0.907 0.779 商品B461.7%-0.501 -1.072 -0.286 商品C572.2%1.151 0.165 -0.493 第100頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)對(duì)比分析比較試
18、驗(yàn)基于時(shí)間序列的組內(nèi)比較基于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的組間比較第101頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分指標(biāo)維度GOOGLEANALYTICS報(bào)告第102頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分指標(biāo)用來記錄訪問者行為的數(shù)字分類基本指標(biāo)符合指標(biāo)第103頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分瀏覽量轉(zhuǎn)化率訪問深度新訪次占比流失率退出率第104頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分維度觀察訪問者的角度常見維度訪問者屬性 時(shí)間 流量來源 地理內(nèi)容 系統(tǒng) 關(guān)鍵詞 媒介 瀏覽器第105頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分訪問者維度新訪客戶回訪客戶時(shí)間維度年月星期日小時(shí)流量維度搜索引擎推介網(wǎng)站第106頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分地理維度國家地區(qū)語言內(nèi)容維度頁面內(nèi)容頁面屬性系統(tǒng)維度瀏覽器類型操作系統(tǒng)類型第107頁網(wǎng)站數(shù)
19、據(jù)多維度細(xì)分細(xì)分作用避免產(chǎn)生采樣數(shù)據(jù)避免平均數(shù)陷阱增加細(xì)分目標(biāo)深度洞察數(shù)據(jù)第108頁網(wǎng)站數(shù)據(jù)多維度細(xì)分訪問者來源維度訪問者地理位置維度訪問者瀏覽器維度第109頁任務(wù)三 認(rèn)知網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方法任務(wù)發(fā)布以淘寶網(wǎng)店為對(duì)象,在對(duì)流量和轉(zhuǎn)化率進(jìn)行多維度細(xì)分的基礎(chǔ)上再進(jìn)行趨勢(shì)分析和對(duì)比分析以團(tuán)隊(duì)為單位完成任務(wù)淘寶網(wǎng)店是團(tuán)隊(duì)成員經(jīng)營的任務(wù)完成后進(jìn)行匯報(bào)第110頁P(yáng)EST第111頁4P營銷第112頁5W2H第113頁邏輯分析樹第114頁專題 閱讀和分析訪問數(shù)據(jù)第115頁第116頁張雷作為電子商務(wù)網(wǎng)站運(yùn)行人員,長久以來一直對(duì)訪問人群、訪問行為等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),為了驗(yàn)證網(wǎng)站運(yùn)行過程中所做項(xiàng)目推廣是否有效,本身運(yùn)作
20、是否健康及所在行業(yè)是否處于良性發(fā)展階段,他需要對(duì)已觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。冗雜、繁多、無章可循數(shù)據(jù)令張雷無從下手,這時(shí)指導(dǎo)老師告訴他可從內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)及起源數(shù)據(jù)三個(gè)方面對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和解析。閱讀和分析訪問數(shù)據(jù)第117頁結(jié)果在1988年度,摩托羅拉所以減掉了昂貴零件修復(fù)與替換工作,從而節(jié)約了2.5億美元,收入增加了23%,利潤提升了44%,到達(dá)前所未有統(tǒng)計(jì)。1989年,摩托羅拉如愿取得國家品質(zhì)獎(jiǎng)。知識(shí)目標(biāo)理解訪問數(shù)據(jù)的含義和分類掌握訪問數(shù)據(jù)的閱讀和分析方法技能目標(biāo)能夠區(qū)分各種電子商務(wù)的模式能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析素養(yǎng)目標(biāo)能夠閱讀和分析各種數(shù)據(jù)能夠從訪問數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題第118頁任務(wù)3.1 閱讀和分
21、析內(nèi)部數(shù)據(jù)【任務(wù)目標(biāo)】 1了解網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)主要性。 2掌握網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)閱讀方法。 3掌握網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)分析方法?!救蝿?wù)描述】 經(jīng)過對(duì)網(wǎng)站跳出率、PV、UV和平均訪問頁面數(shù)進(jìn)行閱讀和分析,隨時(shí)了解網(wǎng)站健康情況,學(xué)會(huì)閱讀和分析網(wǎng)站內(nèi)部數(shù)據(jù)。第119頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率跳出率高,也就是說進(jìn)入網(wǎng)站后馬上離開人數(shù)比瀏覽網(wǎng)站后再離開人數(shù)多,說明網(wǎng)站用戶體驗(yàn)做得不好;反之,假如跳出率較低,則說明網(wǎng)站用戶體驗(yàn)做得不錯(cuò),用戶能夠在網(wǎng)站中找到自己感興趣內(nèi)容,而且這種用戶可能還會(huì)再來光臨網(wǎng)站,這就提升了用戶粘性,大大增加了用戶在網(wǎng)站中消費(fèi)幾率。網(wǎng)站跳出率(Bounce Rate)是評(píng)價(jià)一個(gè)網(wǎng)站性能主要指
22、標(biāo),尤其是對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站,網(wǎng)站跳出率能直接反應(yīng)客戶流量,幫助企業(yè)調(diào)整銷售方向,影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。第120頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(了解網(wǎng)站跳出率含義)網(wǎng)站跳出率(Bounce Rate)是用戶進(jìn)入網(wǎng)站就離開人數(shù)與進(jìn)入網(wǎng)站總?cè)藬?shù)比值,其公式為:跳出 率高體驗(yàn)差粘性低跳出 率低體驗(yàn)好粘性高第121頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(閱讀網(wǎng)站跳出率)如圖3-1所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站經(jīng)過Google Analytics得出該網(wǎng)站跳出率曲線圖。經(jīng)過對(duì)這張圖閱讀發(fā)覺:(1)3月12日前,跳出率為80%左右。(2)3月12日后,跳出率顯著下降,并在3月14日后趨于平穩(wěn),約為60%。第122頁3.
23、1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值)(1)評(píng)判高低 分析網(wǎng)站跳出率時(shí),首先應(yīng)該判斷當(dāng)前跳出率高低。網(wǎng)站跳出率平均約為40%,其中零售網(wǎng)站為20%-40%,門戶網(wǎng)站為10%-30%,服務(wù)性網(wǎng)站為10%-30%,內(nèi)容網(wǎng)站為40%-60%,如圖3-2所表示。第123頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值)(2)尋找跳出率過高原因 通常情況下,網(wǎng)站跳出率過高,可能存在以下三方面問題。 網(wǎng)站內(nèi)容與客戶需求不符如圖3-3所表示為某網(wǎng)站某軟件下載頁面,其中有3個(gè)關(guān)于下載軟件按鈕,但實(shí)際上,只有兩個(gè)按鈕能夠下載該軟件,而另外一個(gè)是其它軟件推廣廣告,假如用戶單擊了廣告按鈕(
24、圖中紅色方框部分,在該部分右下角有一個(gè)不輕易看到“廣告”字樣),沒能進(jìn)入正確軟件下載頁面,就會(huì)馬上關(guān)閉該網(wǎng)頁,提升該網(wǎng)站跳出率。第124頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值)(2)尋找跳出率過高原因 通常情況下,網(wǎng)站跳出率過高,可能存在以下三方面問題。 訪問速度過慢網(wǎng)站打開速度是用戶體驗(yàn)主要步驟,研究表明,假如網(wǎng)站超出3秒還沒有完全打開,那么57%用戶將會(huì)離開。當(dāng)用戶訪問一個(gè)網(wǎng)站,假如很長時(shí)間只能看到載入頁面,大多數(shù)用戶會(huì)選擇直接關(guān)閉頁面。第125頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率詳細(xì)數(shù)值)(2)尋找跳出率過高原因 通常情況下,網(wǎng)站跳出率過高,可能存在以下
25、三方面問題。 內(nèi)容引導(dǎo)較差用戶在閱讀完一個(gè)頁面后,假如沒有得到相關(guān)內(nèi)容信息引導(dǎo),很有可能就會(huì)直接關(guān)閉頁面。如圖頁面是某款鼠標(biāo)商品介紹。除一些最基本信息外,該頁面有許多引導(dǎo)用戶打開其它網(wǎng)頁鏈接(紅色方框部分),如“購機(jī)必讀”中有一些評(píng)測(cè)文章鏈接,“鼠標(biāo)品牌排行”和“您可能感興趣商品”中有其它品牌或鼠標(biāo)鏈接。用戶見到諸如這類有價(jià)值引導(dǎo)信息后,可能會(huì)點(diǎn)擊并繼續(xù)閱讀,這么一來,便有效降低了網(wǎng)站跳出率。第126頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)跳出率下降,說明來訪用戶中,看完一個(gè)頁面就立刻離開網(wǎng)站人降低了,更多訪客在閱讀完一個(gè)頁面后,繼續(xù)瀏覽網(wǎng)站其它頁面。依據(jù)圖3-1所表示網(wǎng)站
26、跳出率,3月15日后,跳出率依然維持在50%左右,沒有再次回升,由此可見,網(wǎng)站可能在3月12日左右進(jìn)行了優(yōu)化。第127頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(1)增加相關(guān)商品模塊在沒一個(gè)商品對(duì)應(yīng)網(wǎng)頁中增加一個(gè)相關(guān)商品模塊,這么不但能增加網(wǎng)站內(nèi)容聚合性,而且還能夠讓用戶快速找到相關(guān)商品,提升了用戶體驗(yàn),降低了網(wǎng)站跳出率。第128頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(2)設(shè)計(jì)合理網(wǎng)站鏈接結(jié)構(gòu)每個(gè)商品,每個(gè)分類都有到網(wǎng)站首頁鏈接,網(wǎng)站首頁要包含各個(gè)分類或者目錄鏈接。而
27、且要做好內(nèi)部鏈接,當(dāng)商品網(wǎng)頁中出現(xiàn)另一個(gè)商品時(shí)候,最好能經(jīng)過一個(gè)鏈接進(jìn)去瀏覽另一個(gè)商品頁面。第129頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(3)設(shè)計(jì)高效網(wǎng)站導(dǎo)航結(jié)構(gòu)和網(wǎng)站內(nèi)容分類網(wǎng)站首頁應(yīng)該能方便地幫助用戶快速找到自己所需要產(chǎn)品分類,把最主要產(chǎn)品或者目錄放到最前邊顯眼地方,分類要明確,而且最好用文字鏈接,如圖3-7所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站首頁導(dǎo)航欄。第130頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(4)選擇高質(zhì)量網(wǎng)站服務(wù)器電子商務(wù)網(wǎng)站盡可能使用一些速度快、質(zhì)量好網(wǎng)站空
28、間,這么,用戶能夠快速打開網(wǎng)站,不會(huì)因打開網(wǎng)頁速度慢而離開。第131頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(5)盡可能控制網(wǎng)頁內(nèi)容:網(wǎng)頁上盡可能少用圖片和Flash動(dòng)畫等影響網(wǎng)頁反應(yīng)速度元素。使用圖片前應(yīng)進(jìn)行優(yōu)化,盡可能壓縮圖片大??;而Flash動(dòng)畫加載很慢,盡可能不用。第132頁3.1.1 閱讀和分析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(6)增強(qiáng)網(wǎng)站與用戶互動(dòng)設(shè)計(jì)一些個(gè)性化留言頁面,或者評(píng)分插件,以及無償服務(wù)模塊,不但降低了跳出率,而且提升網(wǎng)站用戶粘性。第133頁3.1.1 閱讀和分
29、析網(wǎng)站跳出率(分析網(wǎng)站跳出率改變情況)下面就介紹怎樣進(jìn)行網(wǎng)站優(yōu)化來降低網(wǎng)站跳出率。(7)提升網(wǎng)站產(chǎn)品質(zhì)量:產(chǎn)品質(zhì)量才是最關(guān)鍵、最基本原因,只有好產(chǎn)品,用戶才愿意花費(fèi)時(shí)間來瀏覽。第134頁3.1.2 閱讀和分析PV、UV(了解PV、UV含義)PV和UV是網(wǎng)站運(yùn)行主要指標(biāo),在電子商務(wù)領(lǐng)域,正確地閱讀和分析這兩個(gè)指標(biāo),對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)分析有非常主要引導(dǎo)作用。PV(Page View)是指網(wǎng)頁瀏覽量,即網(wǎng)站被瀏覽總頁面數(shù), Page普通是指普通html網(wǎng)頁,也包含php、jsp等動(dòng)態(tài)產(chǎn)生html內(nèi)容。用戶每1次對(duì)網(wǎng)站中每個(gè)網(wǎng)頁訪問均被統(tǒng)計(jì)1次,逐步累計(jì)成為PV總數(shù)。PV是評(píng)價(jià)網(wǎng)站流量最慣用指標(biāo)之一,也是用
30、來衡量網(wǎng)站廣告價(jià)值和用戶關(guān)注度主要標(biāo)準(zhǔn)。UV(Unique Visitor)是指獨(dú)立訪客數(shù),即經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)訪問、瀏覽這個(gè)網(wǎng)站網(wǎng)頁人數(shù)。現(xiàn)在大多數(shù)統(tǒng)計(jì)工具只統(tǒng)計(jì)到IP和PV層面上,因?yàn)樵诖蠖嗲闆r下IP與UV相差不大。UV是一個(gè)反應(yīng)實(shí)際使用者概念,每個(gè)UV相對(duì)于每個(gè)IP,愈加準(zhǔn)確地對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)際瀏覽者。使用UV作為統(tǒng)計(jì)量,能夠愈加準(zhǔn)確了解單位時(shí)間內(nèi)實(shí)際上有多少個(gè)訪問者來到了對(duì)應(yīng)頁面。第135頁局域網(wǎng)一個(gè)IP地址一個(gè)UV第136頁3.1.2 閱讀和分析PV、UV(閱讀PV、UV數(shù)據(jù))如圖3-8所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站經(jīng)過Google Analytics分析出PV曲線圖。第137頁3.1.2 閱讀和分析PV
31、、UV(閱讀PV、UV數(shù)據(jù))如圖3-9所表示為該電子商務(wù)網(wǎng)站一樣經(jīng)過Google Analytics分析出UV曲線圖。第138頁3.1.2 閱讀和分析PV、UV(閱讀PV、UV數(shù)據(jù))周期性兩條曲線都可以分為周日開始周六結(jié)束的4段有規(guī)律地起伏的波浪狀周期突變性第二周的曲線形狀與其他3段不同,在3月12日的時(shí)候,呈現(xiàn)大幅度的上漲。整體抬高第三、四段曲線與第一段曲線相比整體處于較高的位置第139頁3.1.2 閱讀和分析PV、UV(分析PV、UV數(shù)據(jù))提升 PV&UV 提高質(zhì)量網(wǎng)站改版加大推廣吸引客流第140頁第一個(gè)網(wǎng)站建站較早,PV是UV的三倍還不到,但是行業(yè)所限,很難有發(fā)展的空間也無需再發(fā)展第二個(gè)
32、網(wǎng)站是最近建站的新站,所以PV才是UV的兩倍而已,明顯還有發(fā)展空間,粘性還不夠,因?yàn)閮?nèi)容不夠豐富和完善;第三個(gè)網(wǎng)站是論壇,PV是UV的七倍以上,這是由論壇性質(zhì)決定的,但和其他論壇相比,質(zhì)量還不高,還需要提高質(zhì)量才能和同行競(jìng)爭(zhēng)第四個(gè)網(wǎng)站的PV和UV的比例比較合適,算不錯(cuò)的網(wǎng)站。第141頁3.1.2 閱讀和分析PV、UV(了解PV-UV聯(lián)動(dòng)改變圖)網(wǎng)站PV與UV并不一定是以相同趨勢(shì)改變,網(wǎng)站能夠依據(jù)PV-UV聯(lián)動(dòng)改變圖表,了解網(wǎng)站運(yùn)行情況,并制訂改進(jìn)方法。如圖3-11所表示為PV-UV聯(lián)動(dòng)改變圖,表3-1所表示為PV-UV不一樣改變下結(jié)論。第142頁3.1.3 閱讀和分析平均訪問頁面數(shù)(了解平均訪
33、問頁面數(shù)含義)平均訪問頁面數(shù),也稱訪問深度(Depth of Visit),是指用戶在一次瀏覽網(wǎng)站過程中,總共訪問了多少個(gè)頁面。平均訪問頁面數(shù)越多,通常也就表明用戶對(duì)網(wǎng)站中商品感興趣。網(wǎng)站平均訪問頁面數(shù)能夠用PV和UV比值來表示,這個(gè)比值越大,用戶體驗(yàn)度越好,網(wǎng)站粘性也越高??傇L問平均訪問PV/UV體驗(yàn)好粘性高第143頁3.1.3 閱讀和分析平均訪問頁面數(shù)(閱讀平均訪問頁面數(shù))如圖3-12所表示為某電子商務(wù)網(wǎng)站經(jīng)過Google Analytics分析出平均訪問頁面數(shù)曲線圖。經(jīng)過對(duì)這張圖閱讀,能夠發(fā)覺,該網(wǎng)站平均訪問頁面數(shù)自3月12日起顯著提升,并在3月15日后趨于平穩(wěn)。第144頁3.1.3 閱
34、讀和分析平均訪問頁面數(shù)(分析平均訪問頁面數(shù))平均訪問頁面數(shù)提升,說明訪客在進(jìn)入網(wǎng)站后,比以前瀏覽了更多頁面,隨即再離開。由此可見,在圖3-12中,該網(wǎng)站運(yùn)行人員可能在3月12日左右對(duì)網(wǎng)站頁面進(jìn)行了優(yōu)化(經(jīng)過和市場(chǎng)部溝通了解,該網(wǎng)站在3月12日對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行了改版并投放了廣告)。網(wǎng)站的合理排版和布局精心設(shè)計(jì)網(wǎng)站的內(nèi)容合理的導(dǎo)航和適當(dāng)?shù)膬?nèi)部鏈接錨文本提高商品的質(zhì)量,這也是最重要的一點(diǎn)第145頁04認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)第146頁第147頁第148頁第149頁第150頁第151頁第152頁第153頁第154頁第155頁第156頁第157頁第158頁第159頁第160頁基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)銷售分析類指標(biāo)直通車
35、數(shù)據(jù)類指標(biāo)來源分析類指標(biāo)任務(wù)發(fā)布第161頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)瀏覽量(PV)訪客數(shù)(UV)收藏量第162頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)瀏覽回頭客數(shù)瀏覽回頭率平均訪問深度第163頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)跳失率人均店內(nèi)停留時(shí)間入店頁面第164頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)入店人次出店人次進(jìn)店時(shí)間第165頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)停留時(shí)間到達(dá)頁瀏覽量平均訪問時(shí)間第166頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類指標(biāo)全店寶貝查看從人次搜索次數(shù)第167頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)類
36、指標(biāo)寶貝頁瀏覽量寶貝頁收藏量寶貝頁訪客數(shù)第168頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類拍下件數(shù)拍下筆數(shù)拍下總金額第169頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類成交用戶數(shù)成交回頭客數(shù)第170頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類支付寶成交件數(shù)支付寶成交筆數(shù)支付寶成交金額第171頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類人均成交筆數(shù)人均成交件數(shù)第172頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類當(dāng)日拍下-付款件數(shù)當(dāng)日拍下-付款金額當(dāng)日拍下-付款筆數(shù)第173頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類客單價(jià)客單價(jià)均值第174頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類支付率成交回
37、頭率全店成交轉(zhuǎn)化率全店轉(zhuǎn)化率均值第175頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)銷售分析類促銷成交用戶數(shù)寶貝頁(促銷)成交轉(zhuǎn)化率非促銷成交用戶數(shù)第176頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)展現(xiàn)量點(diǎn)擊量點(diǎn)擊率直通車數(shù)據(jù)類第177頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)花費(fèi)平均點(diǎn)擊花費(fèi)平均展現(xiàn)排名點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率直通車數(shù)據(jù)類第178頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)訪客數(shù)(UV)到達(dá)頁瀏覽量到達(dá)頁瀏覽量占比起源分析第179頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)瀏覽量(PV)瀏覽量占比起源分析第180頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)入店訪問深度入店跳失率起源分析第181頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)新訪客數(shù)新訪客占比起源分析第182頁任務(wù)四 認(rèn)知網(wǎng)站運(yùn)行數(shù)據(jù)分析指標(biāo)任務(wù)發(fā)布以淘寶網(wǎng)店為對(duì)象,獲取該淘寶網(wǎng)店當(dāng)日各項(xiàng)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù),并進(jìn)行初步分析以團(tuán)隊(duì)為單位完成任務(wù)淘寶網(wǎng)店是團(tuán)隊(duì)成員經(jīng)營的任務(wù)完成后進(jìn)行匯報(bào)第183頁05網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第184頁生意參謀數(shù)據(jù)魔方EXCEL數(shù)據(jù)分析工具任務(wù)發(fā)布第185頁任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第186頁任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第187頁任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第188頁任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第189頁任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析慣用工具應(yīng)用第190頁任務(wù)五 網(wǎng)站數(shù)據(jù)
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