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常见的B2C网站运营核心数据分析
现在很多人都在做B2C，然而，做B2C到底有什么技巧，我们有都需要分析哪些数据，哪些数据对于我们来说是有效的，哪些是无效的，这些问题也许一直都是大家很纠结 的问题，下面我们一起来探讨下常见的B2C网站运营核心数据分析。 我们需要分析的数据分六部分：即日常性数据，这是基础和每周的数据分析，这是核心和一些其他数据分析。这些是网络营销策略必不可少的环节。
第一项：日常性数据(基础)
流量相关数据： IP 、 PV 、在线时间、跳出率、新用户比例;
订单相关数据：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;
转化率相关：下单转化率、付款转化率。
简要说明：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。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。
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。
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：
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。 本文出自：
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