一个小的网站运营起来的话也是要分析数据的，一个大的商城更是要分析各种数据，才能维持正常的运营。运营o2o商城系统你知道可以通过哪些数据分析知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现o2o商城系统、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。本文由佛山淘宝代运营来给大家分享下o2o商城系统有哪些数据和怎么做数据分析！

　　首先你要知道的是，o2o商城系统需要掌握的有哪些数据?

　　一般来说，线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。

　　而线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。

　　ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品价格变化、SKU数量变化、周转率、退货率、品类销售占比、会员注册量、注册会员转化率等。

　　客服回访问卷投诉数据主要包含：投诉分类、UI印象、品类印象、价格印象、网站功能印象、物流体验印象、售后印象等。

　　以上数据相互关联，比如分析促销活动效果时，需要分析访问量的变化，注册下单转化率的变化，促销商品和正常商品销量的变化。

   所以一个网站的运营就是数据的分析运营。

　　然后重点来了，o2o商城系统要怎么分析数据？

　　佛山淘宝服务商：很多大的企业成立专门的数据分析部门，数据部门不仅提供数据，还要完成数据分析工作。大的企业的数据分析人员一般拥有专业的知识技巧。所以能提供准确的数据和较全面的分析结果。但是在一些小的企业就说不定，这种工作方式，虽然基础数据准确，但分析结果可能有较大偏差，因为数据分析人员不熟悉业务，对各种信息的了解也不如市场部和运营部等业务部门。

　　数据的准确度，与很多因素息息相关。比如某个品类销售占比突然降低，这可能是因为市场部推广方式的改变，价格升高啊等，也可能是遇到季节的变化因素。如果数据分析人员不了解这些信息，就不能准确的给公司提供准确的方案，这就会影响整个公司的工作进展。

　　更合理的数据分析方式我觉得是，由数据专员提供基础数据，由相关部门骨干人员共同分析，比如转化率降低，应该由市场部、运营部、商品部共同分析，得出是由哪些方面的因素造成的。对于新项目而言，可以引入目标分析法，目标分析法是以分析“新客引入成本”和“忠实顾客转化率”为核心，设定合理目标，以此判断商业模式是否可行。团队的力量这里要体现了。

　　通过数据分析可知当新客引入成本大于50元，忠实顾客转化率低于30%时，项目不能达到目标。如果目标和实际业绩数据相差不多，可以通过优化内功改善业绩，如果数据相差太大，则说明商业模式可能不可行，应该早点调整商业模式，并在试错过程中重复以上数据分析步骤。

　　最重要的数据，是流量引入成本，新客引入成本，忠实顾客转化率。流量引入成本数据主要考核市场部，新客引入成本数据由市场部、运营部、商品部共同负责，忠实顾客转化率主要由运营部和商品部负责。

　　推广方面的分析包含流量分析，停留时间，流量页面，转化率分析。流量的增减(新UV数据)代表市场部推广工作是否有效，新客停留时间浏览页面量和转化率等数据，一定程度上代表了市场部推广是否有针对性。新客引入成本分析是推广效率重要的KPI，是每个达成目标投入的推广资金。

　　综上所述运营好o2o商城系统不仅仅是掌握好有哪些数据就可以滴，更重要的是学会分析这些数据，从而更好的运营好o2o商城系统平台。

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