A. 數據分析指標有那些
有下面幾個指標：
1. 常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。這些是最基礎也是最基本，同時也是boss們最關注的指標。你接手這項工作的時候第一任務就是把這些數據梳理好。
2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。 這時候就需要監測各個渠道的好壞，哪個效果好，哪個單價便宜，這都是需要渠道數據監測來完成。當然，你還需要跟蹤監測不同渠道用戶的後續表現，給每個渠道的用戶進行打分，讓BOSS知道哪個渠道值得投，哪個渠道是垃圾。 同時也可以監測iphone和Android用戶的質量區別，一般來說，iphone用戶質量要略高於android用戶。當然，有多餘精力的話還可以監測不同機型之間用戶的表現區別。 總之就是在不同的維度上監測不同用戶的表現。
3. 用戶的核心轉化率。想想你的APP的核心功能是什麼，然後去監測這個核心功能的轉化率。在游戲APP里可能叫付費率，在電商APP里可能叫購買率。不同的行業都有相應的不同轉化率，你可以將自己的產品和行業平均進行對比，看看自己的產品在行業中所處的地位。同時，通過長期的監測，你還可以更具這項數據評判APP不同版本的好壞。
4. 用戶使用時長的監測。 一方面，這是一個監測用戶活躍度的非常好的指標。用戶使用時間長就意味這活躍度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在設計的時候，當初預計一個正常的用戶每天會用多少時間，上線後用戶真正用的時間是否和你的預計相同？ 如果這裡面有很大的偏差，就說明用戶對APP的認知和你當時設想是有不同的。 這個時候你就需要想想如何來調整你的產品，去迎合用戶的認知。（這里說一個題外話，個人認為在對產品做修改的時候一定是想辦法去迎合用戶，而不是想辦法改變用戶讓用戶去適應產品。這里以微博作為例子，用戶一直把微博看做是一款傳媒產品，一款信息交流工具。而微博一直想把它打造成一個綜合社交平台，推出了微博會員，用戶推薦，各種私信評論規則等，後台事實證明這一切都沒有改變用戶對微博的認知，微博所作的一切都是無效的。所以當你苦惱於為什麼用戶沒有按照我的設想去用產品的時候，一定要想著我該怎樣變才能迎合用戶的需求，而不是去想我該怎樣變才能讓用戶認可產品的設計？）
5. 用戶流失情況。 一方面需要監測用戶的流失率，比如新用戶進來後，第一、三、七、三十天還在使用產品的有多少人。流失率的變化可以直觀的反應APP再朝好的方向發展還是不好的方向發展。行業中也有一些平均水平指標，你可以參考這些指標評判自己APP的好壞。另一方面需要找到用戶流失的地方，看看用戶在哪些地方流失了，然後有的放矢，進行相應的改動。如果有能力的話，建模將用戶流失的各種情況都刻畫出來，這樣在產品的後續改動中就更加游刃有餘了。
6. 活躍用戶動態。密切關注APP活躍用戶的動態，傾聽他們的聲音。一旦發現異常立馬組織人員商討對策。活躍用戶（或者說核心用戶）是APP最寶貴的資源，關注他們的一舉一動，這個重要性不需要多說了吧.
7. 用戶特徵描述。這點和指標關系不大，有點建模的意思了。 將用戶的各個指標特徵進行描述，越詳細越好。如性別，年齡，地域，手機型號，網路型號，職業收入，興趣愛好等等。這些數據平時沒什麼用，但對於產品人員來說，有時候會給他們很大的靈感。如果可能的話，還可以分以下維度：如活躍用戶的特徵是什麼樣的，較沉默的用戶的特徵是怎樣的，流失用戶的特徵是怎樣的。
8. 用戶生命周期的監測。這個是專門針對那些社交、游戲類的APP來說的。當你的APP上線一段時間後（6-12個月），你可以回頭看看一個正常的用戶，完整的體驗你的APP的流程是怎樣的，大概需要多少時間。根據這個數據再結合一些其它數據可以大致的估算下你的產品能夠到怎樣的規模，讓你的BOSS們知道這款產品最終能發展成什麼樣。 當然這個很難，產品的發展受到太多因素的影響，光靠你一個數據分析師來預測顯然是不那麼靠譜的。
B. 網站數據分析:流量分析的四項指標
網站數據分析:流量分析的四項指標
電子商務網站的流量分析與其他網站大體相同，區別主要在於效率轉換以及用戶特徵，這對於電子商務網站來說尤為重要，而流量的總數相對並不十分特別要緊，因為只要把轉化率提升了，獲得流量的方法還是很多的。
一般來說，數據分析包括：流量來源分析、流量效率分析、站內數據流分析和用戶特徵分析四個部分。我們先來探討流量來源分析。電子商務就是販賣流量的生意，低成本的流量來源是保證企業盈利的重要條件。流量來源分析主要是要明白你的用戶都是從那些網站來的，那些網站的給你帶來更多的訂單、那些網站的流量是真實的，那些是虛假等。一、流量分析一般分析以下內容：網站流量來源排名：那些網站貢獻的流量多，那些貢獻的少搜索引擎關鍵詞分析：根據關鍵詞的來源分析來查看網站產品分布和產品組合。如果關鍵詞查詢多的產品卻不是網站的主推品，可以進行適當調整。網站流量趨勢分析：網站的流量是否均衡穩定，是不是有大幅度波動。一般來說流量突然增加的網站，如非發生突發事件，購買的廣告位作弊的嫌疑比較大。網站流量核對：查看是否有莫名流量來源，流量來源大不大。如果莫名來源流量很大的話，有可能是您購買的CPC或者其他資源被注水了，將您的廣告鏈接分包給了點擊聯盟。推介網站與直接訪問的比例：推介網站可以理解為外部廣告，直接訪問就是用戶直接輸入網址。一般來說，直接訪問量越大說明網站的品買知名度越高。二、其次是流量效率分析流量效率是指流量到達了網站是不是真實流量，主要分析指標如下：●到達率：到達率是指廣告從點擊到網站landing page的比例。一般來說，達到率能達到80%以上是比較理想的流量。這個也跟網站的速度有關，綜合來分析一下。●二跳率：這個也是為了分析流量的有效性。如果是有效流量的話，一般會有合理的二跳。如果是虛假點擊的話，一般是沒有二跳的。但是也不排除有部分作假很 厲害的網站能做出二跳，比如PPLIVE，當年洪成浩做投放的時候，我們的廣告直接連接到廣告專題頁，二跳是15%左右，但是PPLIVE居然有60%的 二跳！最主要的是一個轉化都沒有。差點把我們的圖片圖伺服器點癱瘓，這個就太過分了。●PV/IP比：一般來說，有效的流量，網站內 容比較好的話，一個獨立IP大概能有3個以上的PV。如果PV/IP比能達到3以上的話，一般說明流量比較真實，網站內容也不錯。但是如果低於3的話，並 不代表流量不真實，也可能是網站本身的問題。如果PV/IP過高的話，也可能有問題，比如人力重復刷新等，要謹慎對待。●訂單轉化率：這個是最最核心的數據了，沒有訂單轉化率，其他一切都是免談！某些牛B的B3C能做到4%的提袋率！某些卻僅僅是0.1%，努力吧，眾B2C們。三、再次是站內數據流分析站內數據流分析，主要用來分析購物流程是否順暢和產品分布是否合理，主要分析指標如下：●頁面流量排名：主要查看產品詳情頁的流量，特別是首頁陳列的產品詳情頁。參照最終的銷售比例，優勝劣汰，用以調整銷售結構。●場景轉化分析：從首頁-列表頁-詳情頁-購物車-訂單提交頁-訂單成功頁，的數據流分析。比如說，首頁到達了10000用戶，伺此後的數據分別是8000-5000-1000-50-5，購物車到訂單提交頁的相差比較大，大概就能看出來是購物車出了問題，需要改進。●頻道流量排名：各個頻道流量的排名，主要用來考慮產品組織的問題。●站內搜索分析：這個反應的是用戶關心的產品有哪些，產品調整的最直接數據。●用戶離開頁面分析：用戶在那些也頁面離開最多？是首頁還是頻道頁？是購物車還是訂單提交頁。突然的大比例的離開網站，往往預示這問題的存在。四、最後是用戶特徵分析：●用戶停留時間：這個放在用戶特徵分析里有些牽強。而且目前監控用戶停留時間的方式是：用戶到達時間-用戶離開時間，但是用戶什麼時候離開很難准確判 斷，這種數據僅作參考，一般停留時間越長網站粘性越好。如果用戶停留時間超過1個小時，基本就是假流量，或者用大打開網頁忘記關了，呵呵。●新老用戶比例：老用戶比例越高，證明用戶忠誠度不錯。但是還要考慮絕對量，不能靠新用戶越來越少來襯托老用戶比例越來越高。用戶地域分析：用戶地域與訂單地域分布基本一致，基本上就是用過互聯網用戶的分布比例以及經濟發達程度等。這個對於提升區域配送及服務比較有幫助。電子商務網站的基本數據分析就是以上這些，作為實際操作人員要根據數據分析的情況來發現問題和總結問題，進而優化網站的結構和用戶體驗、來提升網站的專轉化率和用戶忠誠度。
以上是小編為大家分享的關於網站數據分析:流量分析的四項指標的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
C. 電商需要掌握的數據分析要素有哪些
1. 點擊量分析：店鋪的點擊量是衡量店鋪吸引力的關鍵指標。高點擊量通常與高銷售額和有效的推廣活動相關聯。如果點擊量不足，可以通過分析原因來優化運營策略，提高轉化率。
2. 訪客行為分析：深入了解訪客行為對於制定精準營銷策略至關重要。分析要點包括：
- 地域分布：了解客戶所在地區，以便更有效地投放廣告。
- 產品搜索偏好：識別客戶搜索頻率較高的產品類別，以滿足他們的需求。
- 客戶群體定位：分析主要客戶群體，根據他們的特點進行市場定位。
3. 直通車數據分析：直通車工具能夠幫助賣家詳細分析網店數據，從而進行有效調整。分析重點包括：
- 轉化率：計算點擊轉化為交易的比率。
- 投入產出比：衡量廣告成本與收益之間的關系。
- 平均點擊成本：計算每次點擊的平均成本。
通過這些數據分析，賣家可以優化直通車策略，提高網店的流量和銷量，實現穩定增長。
本文分享了電商領域需要掌握的關鍵數據分析要素。了解和利用這些數據對於提升互聯網營銷效果至關重要。希望本文對您有所幫助，如需進一步了解文案優化或廣告營銷策略，請繼續關注相關內容。
D. 你知道互聯網業務數據分析常用指標有哪些嗎
常用的數據指標包括三方面：用戶數據、行為數據、業務數據，串成一句話即是：誰，幹了什麼，結果如何
可從用戶來源、用戶存量、用戶增量、用戶健康度四個常用維度去看
用戶來源 ：指用戶來源的渠道，比如：網路自然搜索、網路關鍵字投放、搜狗、微信等
用戶存量 ：指日活DAU（Daily Active User，日活躍用戶數量）、月活MAU（Monthly Active User，月活躍用戶數量）等用戶活躍數據。註：需要說明的是MAU不等於各日的DAU之和，需要對用戶去重統計才有意義。
用戶增量 ：指新增用戶，定義新增用戶的流程節點和基於維度不同，統計出來的數據不同，在日常工作中，要和團隊明確統一定義的標准，降低溝通成本
用戶健康度 ：可用用戶留存率等指標衡量，關於留存率計算一般有三種演算法
可從訪問次數/頻率、訪問時長、訪問轉化、訪問跳出四個常用維度去看
訪問次數/頻率 ：可用PV（Page View，頁面瀏覽量）、UV（Unique Visitor，獨立訪客量）、訪問深度來呈現
PV指頁面訪問次數，UV指訪客人數
訪問深度 ：用來衡量用戶對產品的了解程度
訪問時長 ：可一定程度量化當前頁面內容對用戶的吸引程度。註：在處理訪問時長數據時，需要注意剔除一些非常大的值，避免用戶去做其他事情頁面沒關這種極端情況帶來的干擾
訪問轉化 ：指用戶訪問相關頁面後，轉化成注冊用戶、付費用戶的比率
訪問跳出 ：可用彈出率等指標衡量頁面對用戶的質量，註：彈出率是基於訪問次數的
可從業務總量、人均付費、人數、產品健康度四個常用維度去看
總量 ：一般會用GMV（Gross Merchandise Volume，成交總額）來度量，
人均付費 ：一般用ARPU（Average Revenue Per User，每用戶平均收入）/ARPPU（Average Revenue Per Paying User，每付費用戶帶來的平均收益）
人數 ：一般指付費人數
產品健康度 ：衡量大多數產品健康度，看其能帶來的收益，即可以用付費率、付費頻次等指標來衡量
上述具體指標，在實際工作中，要根據產品的具體形態調整。比如業務數據的指標，視頻產品一般就會採用觀看時長來衡量總量，觀看人數來度量人數這個指標