从电商的主要数据点来认识电商数据运营
从传统零售到电子商务千变万变，但有一个公式始终未变，那就是：销售额=访客数 * 转化率 * 客单价 。我们首先从「访客数」、「转化率」、「客单价」这三个核心数据来认识电商数据运营。
1. 独立访客数（UV）
是一定时间内访问网页的人数，在一定程度上代表着流量。在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客。怎么确认用户是不是同一个人呢？技术上通过网页缓存cookie或者IP判断。如果这两者改变了，则用户算作全新的访客。
是一定时间内访问网页的人数，在一定程度上代表着流量。在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客。怎么确认用户是不是同一个人呢？技术上通过网页缓存cookie或者IP判断。如果这两者改变了，则用户算作全新的访客。
活跃访客比例 = 停留时间大于两分钟的访客数 / 总访客数
从上表中，我们可以得到，从3月1日到4月26号八周的时间每天的访客数从10,283涨到了12,374，但更重要的数据是活跃用户比例从26.10%涨到了37.63% 。 也不难推断出网站采取的运营手段起到了一定的效果。
2. 转化率
访问的客户中成功完成购买的人群占比。转化率是值得我们十分重视的一个数据指标，是衡量一个网站引入流量是否优质的一个重要标准。在相同流量的情况下，提升转化率，就意味着提升收入。
提升“转化率”的方法有很多，比如：
- 做好登录页，力争“引人入胜”
- 建立同潜在买家的信任
- 让购物流程更顺畅简易
- 多描述产品价值
- 随时在线
- 交叉销售
- 善用购物卷
- 填写个人信息易简单
- 明确运费
- 提供多种支付手段
然而，转化率的数值很难一概而论。在不同的平台、不同的类目和不同的广告投放情况下，转化率的差别会很大；另外，影响转化率的因素也很多，比如产品图片、产品描述、用户体验等。
3. 客单价
由电商运营公式：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）。那么在访客数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，毫无疑问商家A的销售额会是商家B的两倍。那商家B应该制定怎样的策略来提升客单价呢？
有两个关键词：损失厌恶，提高消费频次。
打个比方：如果给到用户100元的优惠，用户没有拿到，心里不会很难受；但如果从用户口袋掏出100元，他就会更难受。
那商家B可以通过用户的这个心理，利用包邮门槛或者满减的机制，来引导用户，提高客单价。
一个用户一单只有这些金额，那建立良好的信息通道，让用户在同样的时间段里有更多次消费是比较重要的一种方式。
电商数据运营——一切让数据说话
而客户从点击广告到浏览网上商城，到查看产品细节，再到最终的购买，在这个流程中的每一个环节，数据都很重要，都能够为我们提供做决定的依据。
商品经历从制造商经过仓储物流到客户线下流程，以及从上架展现到购物车再到销售的线上流程。在这两个流程中，数据的作用都是很核心的。
而客户从点击广告到浏览网上商城，到查看产品细节，再到最终的购买，在这个流程中的每一个环节，数据都很重要，都能够为我们提供做决定的依据。
下面我们具体看一下电子商务有分析哪些数据。
1. 总体运营数据
电商总体运营整体数据主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营数据评估电商运营的整体效果。包括以下四方面的数据：
2. 网站流量数据
3. 网站销售（转化率）类数据
4. 客户价值类数据
5. 商品类数据
6. 市场营销活动数据
7. 风控类数据
8. 市场竞争类数据
总的来说，电商运营和数据分析脱离不开关系。
但业务的洞悉决定了数据分析结果的上限，数据技巧只是逼近它。所以在做数据运营之前应该先洞察业务指标。形成更好的驱动与分析方式，比如针对部门设立一个大目标，比如营收，将营收拆分成两到三个有逻辑关联的二级指标，如更多的付费用户能带来营收，更长的生命周期能带来营收，更高的客单价能带来营收。将二级指标分配给多个小团队或者按时间排期执行，二级指标也能拆分成三级。
实施数据运营的障碍及数据的局限性
如果要实施基于数据的运营，我们需要首先确定自己能够克服这些被人们所发现的障碍，同时也需要知道数据并不是万能的，了解它的局限性，在运营时考虑到这些。
1. 数据运营的障碍
- 人的障碍：从传统运营到数据运营，其实是一场变革，只有相关的所有人都下定决心来做这件事，才可能成功。
- 起步的障碍：关键在于无从下手，首先需要知道怎么做，查看哪些数据，怎么查看，从哪里开始看这些数据。
- 数据量的障碍：没有有价值的数据。
- 工具的障碍：你可能没有合适的工具，或者不知道应该使用什么工具来做数据运营。
2. 数据的局限性
- 通用性：对于数据分析和数据挖掘需要解决的问题，很少有现成的解决方案，而且对于某个具体问题，可能有多种数据挖掘算法可以使用，但通常只有一个最好的算法。当我们选择了一个数据挖掘算法时，要弄清楚它是否适合我们想要解决的问题。如果方法选择不合适，那么再好的执行也没有用。
- 真实性：从市场角度来看，数据运营面临很多其他因素的挑战。数据挖掘非常有前景，但是市场中数据噪声太多，会导致数据价值大大降低。以线上营销为例，大量的虚假应用下载和使用及虚假好评、差评等数据严重干扰了数据的准确性，实际上大大降低了数据的价值。
- 数据相关性：数据挖掘每次导出的结果和采用的数据集直接相关。如果数据集发生变化，就需要重新进行挖掘。如果没有考虑数据变化而盲目采用数据变化之前的策略，那么结果是不可预料的。
- 数据稀疏性：通过电子商务平台销售的很多产品是非标准化的，因为定制化和个性化是电子商务平台相对于传统商务的一大优势。不过如果我们有大量定制化非标准化的产品，那么数据量就不那么集中了。当电子商务网站刚开始运营的时候，不管是商品消费数据、客户购买 记录还是客户浏览记录，数据量都是相对比较单薄的。 当数据量没有积累到一定数据的时候，很多数据分析的意义不大。
- 数据时效性：当数据产生之后如果不能及时处理或者分析，就可能没有价值或者价值极度下降。举例而言，基于浏览记录的个性化推荐，就是需要在一周、三天甚至实时处理完成的。当一个客户访问了某件或者几件商品的详细信息时，这表明他在那一时刻对于这个商品是很有兴趣的。而对于大部分客户来说，过了这个村就没有这个店了。如果数据分析不能够及时完成，个性化推荐的价值就很小了。
这些问题都是确实存在的，我们在做数据运营时必须要考虑到这些因素。
