电商运营数据分析报告

国民经济的快速发展下，越来越多的行业，开始通过报告的方式，用于记录工作内容。怎么样才能写出优质的报告呢？以下是小编收集整理的《电商运营数据分析报告》，仅供参考，希望能够帮助到大家。

第一篇：电商运营数据分析报告

电商企业如何做好数据分析

关于数据，很多电商企业在做网络营销的时候都知道分析数据的重要性，却不清楚要如何做好数据分析。有两种情况是常见的。一种是数据太多，不知道怎么分析;而另一种就是数据少得可怜，没有办法进行分析。这两种情况都很极端，那么，电商企业如何做好数据分析呢?答案是：需要想清楚以下3个问题。

1、我为什么要看数据?

看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但实际上，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。

2、数据由哪些成分组成?这些成分会发生什么变化?

分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案在发挥着作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。

拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。

3、这些数据为什么发生了这些变化?

分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。

拿微博来说，假如某一天，微博的转发数量比前一天下降了20%。

如果不找出变化的原因，PM给出的解决方案极可能是：放大转发按钮，鼓励用户多转发。

如果换个思路，找变化的原因，PM也许就可以发现到：登陆用户比前一天下降了30%，为什么登陆用户下降了这么多呢?因为首页改版了。那么PM解决问题的方向是：首页哪些方面没改好才导致用户活跃度下降，找到原因之后再实施改进方案。

分析数据的时候，每天问自己这3个问题，持续一段时间之后，将会意想不到的惊喜在等着你。

第二篇：鞋类电商4种运营模式对比分析

近几年来，随着国内电子商务的优势日益凸显，越来越多的新兴品牌商，以及传统的线下商家不断的涌入电商市场，而诸如C2C、B2B、B2C等电商模式的缺点逐渐突出，于是各种商业模式如雨后春笋般层出不穷，O2O、OAO、OIO以及更为超前的O-O MIX等商业模式被人们挖掘出来。那么，既然有如此之多的商业模式，什么样的模式才最为适合鞋类电商呢?

O2O(Online To Offline)，即从线上到线下，其核心是把线上的消费者带到现实的实体店中去，然后在线支付购买线下的商品和服务，再到线下消费，以此来增强线上线下互动的一种营销模式。

1.优势小评：在推广过程中能够获得相对准确的反馈信息，并且每笔交易可跟踪。

2.劣势小评：过多的重视线上营销而忽视了线下服务的偏差与不足。

OAO(Online And Offline)，即线下(实体店)和线上(网店)有机融合的一体化“双店”经营模式，可将线上消费者引导至线下实体店消费，也可将线下实体店的消费者吸引至线上消费，从而实现线上线下资源互通、信息互联、相互增值,是实体商业第四代交易模式和标准。

1.优势小评：打通线上、线下双渠道，双管齐下，共同为消费者服务。

2.劣势小评：线上线下价格混乱，管理不善容易各自为战。

OIO(Online interacts with Offline)意思为线上线下互动经营，即除了电商提供网购服务之外，实店连锁可以给予消费者与商品面对面接触，并且为消费者提供送货服务，弥补了电商平台经营服务的不足。

1.优势小评：完善了服务体系，提高了用户体验，消费者容易接受。

2.劣势小评：投资巨大，不是普通鞋类电商能承受得起的。

O-O MIX(Online-Offline Mix)，即线上平台与线下体验店完美融合，平台在为体验店引流的同时，体验店则成为线上虚拟世界里的店铺，两者相辅相成，相互渗透，大大提升了消费者购物热情以及用户体验。

1.优势小评：完美的解决了物流、库存问题，鞋类电商投资压力骤减。

2.劣势小评：现阶段仍有部分消费者没有网上购鞋的习惯，这些群体进行消费时较为麻烦。

O-O Mix模式的基本概念是：通过整合并把关线上线下多方优质资源，招揽品牌商入驻平台，而后在线下增设“体验店”，顾客在体验店试鞋后上平台系统终端进行订购，完成订单后由平台协调发货。O-O Mix将体验店当做线上虚拟空间来运营，线上线下融合度高，形成强大的网络体系。

4种商业模式之间的对比(仅供参考)

通过上面表格的对比分析，O-O Mix模式综合优势明显高于其他商业模式，是鞋商投资的不二选择。在现阶段，可以通过B2B2C模式来完成O-O Mix模式的宣传、招商等前期工作。

第三篇：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： ---------用户数量描述 在线人数：(取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右) 新进入用户数量：(单日登录的新用户数量) 当日登录用户数量： 每日登录/在线：

---------盈利状况描述 每日消耗构成：(根据金额和数量做构成的饼状图) 每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径：

---------产品受关注程度描述 官网首页访问量： 客户端安装量：(根据安装完成弹出的页面) 客户端下载量： 客户端下载点击量：

安装率：下载安装/下载量

---------游戏系统描述 每日金钱增量、消耗和净增值： 等级分布：

忠诚用户等级分布：

特征物品市场价格(如联众游戏豆)： 每周：

---------用户群体描述

活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量

忠诚用户数量：本周登陆3次以上(当天重复登陆算1次)，最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号

流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量 流失率：流失用户/上周活跃数量

忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量 忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值(新进人数的变化比例) 转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 ---------盈利变化描述 ARPU值(周)：当周充值总额/当周付费用户数量;当周充值总额/当周平均最高在线 付费用户：该周有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量：本周新增的付费用户 付费率：该周付费用户数量/该周登录用户

付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量 付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例

注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

每月：

ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量;当月充值总额/当月平均最高在线 付费用户：该月有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量： 付费用户流失数量： 付费流失率：

活跃用户数量：该月登录过的用户;

针对道具：

每日购买量： 每日使用量：

转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量 转卖价格：

流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量 购买者等级分布： 使用者等级分布：

产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分 析和其他信息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。

产品分析分为：

一、从信息收集渠道上来看：

(一)数据分析(通过数据库或后台查询的数据)

1.例行数据分析(每日、每周、每半月、每月，每季度……)

2.项目数据分析(非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等) 项目数据调查一般遵循这样的过程：

1.确定调查分析目的(证实、探索、预测) 2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑 3.获得原始数据后如何分析(分析模型) 4.如何获取原始数据

(二)客服问题反馈(流程)

(三)自身游戏体验

(四)玩家直接交流(游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等)

二、从内容上来看：(例行的)

(一)产品现状描述：通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况

1.游戏世界描述(高峰/均在线，金钱监控，等级分布，特征怪物/物品/道具价格等) 2.运维平台及其它(下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等)

(二)玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述 1.用户物理特征(性别、年龄等)

2.外部行为特征(登陆频率、时长、时间段等) 3.游戏行为特征(流失等级及变化)

4.群体行为描述(峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等)

(三)玩家消费行为分析：修正盈利设计，捕捉用户需求，新增道具设计 1.付费用户描述(付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等) 2.盈利描述(盈利状况、消耗构成及变化趋势等)

3.道具分析(使用范围、使用深度、使用/放弃原因等) 4.付费意愿分析

(1)消费偏好分析(换金/个性/增强(经验、装备、技能)/方便互动/其它) (2)消费与游戏设置的联系(道具对应等级、玩家习惯行为(如某种技能)、游戏任务、场景的开放等) 5.付费行为分析

(1)单位玩家道具数量情况分析(拥有量、拥有的道具之间的联系) (2) 付费等级分布(首次购买等级、当前购买道具的等级分布) (3) 付费数额分布(首次付费数额、续费数额) (4) 付费用户分类(根据一段时间内的付费额)

(5)续费行为分析(未流失的玩家中，中止消费、消费转移的分析) (6) 重点用户的跟踪

【名词解释和计算方式】 平均同时在线用户 = ACU 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 累积注册用户 = AccRu 收入 /

付费用户 = ARPU 游戏当前活跃用户规模 /

历史注册总量 = 用户流失率 付费用户 /

活跃用户

*

100 = 付费率 登陆人次 /

平均在线人数 = 活跃率

24小时内同时在线最高达到人数 = 同时在线峰值(PCU) 24小时每小时同时在线相加总和 /

24小时=平均在线(ACU)

【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

第四篇：跨境电商培训之俄罗斯市场数据分析

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跨境电商培训之俄罗斯市场数据分析

这一期的海猫跨境电商培训给大家带来的是跨境电商培训之俄罗斯市场数据分析，从外媒近日的报道中了解到，绩效营销机构Artics Internet Solutions的首席执行官Alexander Simanovsky在2016年 RIF+KIB论坛上对俄罗斯电商市场做了一个全面的分析：

俄罗斯是一个非常有潜力的市场。根据多项数据显示，目前俄罗斯电商市场规模约为86-97亿欧元。虽然它与荷兰2015年的161亿欧元市场规模相比不是很多，但是俄罗斯电商市场正逐步发展中。2010-2014年，俄罗斯电商市场平均每年增长40.2%。即使2015年俄罗斯面临经济危机，电商市场仍有7%的增长率，预计2016年仍将继续增长。

进军俄罗斯市场前，你需要了解这些……

据了解，俄罗斯消费者最喜欢网购鞋服配饰，其次是电子消费产品和玩具。

俄罗斯免税额高

不同于欧洲市场，俄罗斯的免税额很高，每人每个月1000欧元，为跨境电商创造了良好的发展条件，而欧洲的免税额只有22欧元。

俄罗斯跨境网购的比例从2014年的24%增长到了去年的34%。根据Ipsos的调查显示，俄罗斯人要比其他欧洲国家的消费者更常从国外网站购物。 进军俄罗斯市场前，你需要了解这些……

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搜索与社交媒体

据了解，进入俄罗斯电商市场，如果你打算使用广告工具(比如搜索引擎，社交媒体等)，你要知道，俄罗斯最大的搜索引擎不是谷歌，而是Yandex，占了54%的市场份额。俄罗斯最受欢迎的社交媒体是VKontakte，它的用户数量达4660万，第二受欢迎的是Odnoklassniki，而Facebook仅排在第三。

移动广告较落后

俄罗斯的移动广告市场正在发展中。根据eMarketer的数据显示，俄罗斯移动广告市场去年增长了120%。俄罗斯的互联网用户数量为8200万，其中移动互联网用户数量为5000万，只用移动设备上网的用户为1180万。但是尽管这些数据表现非常乐观，俄罗斯的移动广告仍落后于全球市场。

本地化

根据Artics Internet Solutions机构称，很多企业在其他市场获得了成功，但是在俄罗斯市场却遭遇“滑铁卢”，营销策略很好，但却还是无法获得俄罗斯消费者的信任与喜爱。俄罗斯消费者比较挑剔，63%的人退过货。

俄罗斯人对于配送的质量和速度有很高的要求。该机构建议，企业要推出多种配送选项，让消费者能选择不同的配送方式，比如快速配送和免运费配送，以及提供送货上门或者当地配送点提货等方式。研究显示，60%的俄罗斯人在自助提货点拿包裹，其中38%的人是在自动化包裹终端提取包裹。

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支付方式

欧洲和美国的大多数网购是在网上支付。但是在俄罗斯，70%的消费者更喜欢货

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到付款。不过预计未来这一情况将发生改变。现在30%多的网购是用银行卡支付，几年前俄罗斯人是从来不用这种支付方式的。“为俄罗斯消费者提供便利、熟悉的支付方式很重要。俄罗斯支付市场的领头羊分别是Yandex.Money、Webmoney、PayPal和Qiwi。”

另外企业需要注意内容的本地化，超过80%的俄罗斯人不了解外国语言。“所以如果企业没有准备本地语言的客服支持，你可能会失去一部分消费者。”

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第五篇：怎么写网站运营数据分析报告呢

网站访问统计分析的作用可归纳为下列几个方面：

(1)及时掌握网站推广的效果，减少盲目性;

(2)分析各种网站运营手段的效果，为制定和修正网站运营策略提供依据;

(3)通过网站访问数据分析进行网站运营诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等;

(4)了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持;

(5)作为网站运营效果评价的参考指标。

统计分析指标

通常说的网站流量(traffic)是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量(含重复访问者)、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。 网站访问统计分析的基础是获取网站流量的基本数据，根据网上营销新观察的相关文章，网站流量统计指标大致可以分为三类，每类包含若干数量的统计指标。 (1)网站流量指标

网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括： 独立访问者数量(unique visitors); 重复访问者数量(repeat visitors); 页面浏览数(page views);

每个访问者的页面浏览数(Page Views per user);

某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。 (2)用户行为指标

用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了那些页面等，主要的统计指标包括： 用户在网站的停留时间;

用户来源网站(也叫“引导网站”); 用户所使用的搜索引擎及其关键词; 在不同时段的用户访问量情况等。

(3)用户浏览网站的方式 时间 设备、浏览器名称和版本、操作系统 用户浏览网站的方式相关统计指标主要包括： 用户上网设备类型; 用户浏览器的名称和版本; 访问者电脑分辨率显示模式; 用户所使用的操作系统名称和版本; 用户所在地理区域分布状况等。

PHPStat的网站访问分析报告的基础是以上述网站流量基本指标，同时参考了其他第三方的统计数据，以便获得更深入的网站访问统计分析报告。