是在一定时间内访问某个网页的人数，在一定程度上代表了流量。在同一天内，无论用户访问了多少个页面，他都只算作独立访客。如何确认用户是否为同一人？从技术上讲，是通过网页缓存cookie或IP来确定的。如果这两者发生变化，则该用户将被视为全新的访问者。
活跃访客比例=停留时间超过两分钟的访客人数/访客总数
从上表中我们可以看到，3月1日到4月26日的八周内，日均访问量从10283人增加到12374人，但更重要的数据是活跃用户占比从26.10%增加到37.63%。不难推断，网站所采取的运营方式取得了一定的效果。
2. 转化率
成功完成购买的拜访客户比例。转化率是一个值得我们高度关注的数据指标。是衡量一个网站是否引入优质流量的重要标准。同等流量的情况下，提高转化率就意味着增加收入。
提高“转化率”的方法有很多，比如：
做好登陆页面，力求“引人入胜”，与潜在买家建立信任，让购物过程更加顺畅。简单且多描述的产品价值可以随时在线交叉销售。善用购物券填写个人信息。简单明了的运输费用。提供多种支付方式。然而，转化率的价值很难一概而论。在不同平台、不同品类、不同广告情况下，转化率会有很大差异；另外，影响转化率的因素还有很多，比如产品图片、产品描述、用户体验等。
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3. 客单价
由电商运作的公式：销售额=访客数、转化率、客单价，我们可以得出：客单价=销售额/（访客数*转化率）。那么在访问量和转化率相同的前提下，如果商家A的客单价是1000，商家B的客单价是500，那么毫无疑问，商家A的销售额将是商家B的两倍。那么采取什么策略呢？商家B是否应该提高客单价？
有两个关键词：损失厌恶和增加消费频率。
例如：如果给用户100元的折扣，用户没有得到，他也不会心疼；但如果从用户口袋里掏出100块钱，他会感觉更不舒服。
那么商家B就可以利用用户的心理，利用包邮门槛或者满额折扣机制来引导用户，提高客单价。
用户每笔订单只有这个金额，因此建立良好的信息渠道并让用户在同一时间段内进行更多的购买更为重要。
电商数据运营——一切让数据说话
在每一个环节，从客户点击广告到浏览网上商城，到查看产品详情，再到最终购买，数据都很重要，可以为我们提供决策依据。
产品经历从制造商到仓储物流到客户的线下流程，以及从货架展示到购物车再到销售的线上流程。在这两个过程中，数据的作用都是核心。
从客户点击广告到浏览网上商城，再到查看产品详情，再到最终购买，每一步流程中，数据都很重要，可以为我们提供决策依据。
让我们仔细看看电子商务分析哪些数据。
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1. 总体运营数据
电商整体运营数据主要针对电商运营高层，通过整体运营数据评估电商运营整体效果。包括以下四个方面的数据：
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2. 网站流量数据
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3. 网站销售（转化率）类数据
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4. 客户价值类数据
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5. 商品类数据
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6. 市场营销活动数据
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7. 风控类数据
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8. 市场竞争类数据
图片一般来说，电商运营和数据分析是密不可分的。
但业务洞察决定了数据分析结果的上限，而数据技能只能逼近它。因此，在进行数据操作之前，应该先洞察业务指标。制定更好的驱动和分析方法，比如给部门设定一个大目标，比如收入，把收入拆分成两到三个逻辑相关的二级指标。比如更多的付费用户可以带来收入，更长的生命周期可以带来收入，更高的单价可以带来收入。二级指标可以分配给多个小团队或者按照时间表执行。二级指标还可分为三级。
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用户评论
这篇文章真是太棒了！终于有人总结了电商主要的数据点。
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我一直想了解电商运营怎么做，看这篇标题感觉就能领悟到一些关键点。
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数据到底怎么驱动电商平台的运营呢？这篇文章应该会有答案吧？
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我对电商运营很感兴趣，希望能从数据分析中学习到更多经验。
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我想知道文章会介绍哪些具体的电商数据指标，比如转化率、复购率等等。
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希望这篇文章能够帮助我更好地理解电商平台的数据驱动运营思路。
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现在很多人都说数据分析很重要，看来电商运营也不例外啊。
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从数据来认识电商运营是一个比较科学的方法，让我感觉更有道理了。
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学习一下电商数据运营技巧就能在这个行业里脱颖而出吧？
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我一直觉得电商平台的数据分析做的非常不错，想了解他们的方法。
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这篇文章能教会我如何利用数据分析来提升电商平台的运营效率吗？
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要做好电商运营，需要对数据有一定的了解才能决策更加准确吧。
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从数据来说，哪些指标是衡量电商运营成功的关键因素?
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这篇文章应该会分享一些实用的电商数据运营案例和建议吧？
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我希望能从这篇文章中学习到一些数据分析的工具和方法。
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数据驱动的运营模式越来越流行，电商也不例外了。
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我觉得数据运营是未来电商发展的趋势，要提前学习起来才行！
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文章能帮助我更好地理解电商平台的竞争态势吗？
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这篇文章应该会介绍一些新的电商数据运营理念和趋势吧？
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