先放一张电商行业的指标体系图，很经典的“人货场”+互联网

1.场景

按照场景，如果是运营经常会分析四类场景：

2.指标体系

上述4种场景，前3种是“点”分析，遇到问题了/发生事情了，就通过数据分析的手段来找出原因，监控结果。而如果将运营分析的工作都连接起来，形成一个体系，就是“面”的分析。比较成熟的做法是搭建运营指标体系。

以分析体系最为复杂的互联网电商公司为例，来逐一分解，哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么。

电商类公司的收入是由一个个订单堆出来，由用户购买相关的商品或服务产生，可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素，公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将收入相关的数据拆解为三大类：用户、商品和订单。

一、运营模块

从用户的消费流程来看，可以划分为引流-转化-消费-存留。我们一般将用户分为新老用户，无论新老用户，都会关注两块内容，一个是引流（拉新），一个是转化，最终以数据的形式体现出来，就是流量与转化率。

引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

不要在乎这个图的时间，意思到位就可以了，工具是FineReport。

进一步，按照流量结构还可分为渠道结构、业务结构、地区结构。

在渠道中，流量可来自于自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。按设备可分为PC渠道和APP渠道；按照付费与否可分为免费流量和付费流量。

有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。下面的折线图可以对各渠道的流量情况进行追踪，分析占比不合理是短期内出现的，还是长期存在的，辅助问题的分析。仅仅根据流量情况来衡量质量是不全面的，需要配合转化率和roi。

按地区划分，这个很好理解。

按照业务结构，最典型的比如举办一场活动，例如双十一，可定要对活动的流量追踪。观察活动前、活动中、活动后的变化情况，评估活动效果。

转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面->注册成为用户->登陆->添加购物车->下单->付款->完成交易。每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率，是这一块工作的最核心，转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

转化的分析：

1.观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整

2.追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证

3.观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略

4.分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据

最直接的分析成果就是转化漏斗。

留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。关于留存，这里要关注的就是日活和留存率。

关于留存，无非就是：

1.日活监控，观察用户活跃数据，分析日活健康度

2.观察存留规律，定位存留阶段，辅助市场活动、市场策略定位等

3.对比不同用户、产品功能的存留情况，分析产品价值、辅助产品调整

复购

有调查数据显示，一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿，可见回头客多么重要。

复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，此外，“用户回购率”意义与复购率相似，也在此范围内。

用户复购率＝单位时间内：购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数

订单复购率＝单位时间内：第二次及以上购买的订单个数/总订单数

用户回购率＝单位时间内：有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数

分析复购率的目的：

1.综合指标展示，分析用户黏性，辅助发现复购率问题，制定运营策略。

2.横向维度(商品、用户、渠道)对比分析，细化复购率，辅助问题定位。

流失

流失是无法避免的，但也有可以挽留的。

流失可以分为

关于流失的定义，各公司定义不同，可能是7天内没有登陆行为，也可以是几个月之内没有交易行为。（回流率＝时间周期内流失的再回访的人数/时间周期内流失的人数）

关于流失的常规数据监控，一般都是和存留一起的，本身两者也是分不开的。单独针对流失的，最多看到如下图样式的监控：

再者，流失率结合存留率也可以评估渠道的价值。

二、销售模块

1、指标跟踪：销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等，可以从人、货、场三个视角进行分析跟踪。

2、店铺分析：具有小b级用户，或者入驻平台式，需要针对各店铺经营指标进行分析，包括各店铺效率指标、完成率指标、业绩指标、客单价等，实现店铺价值评定分析。

3、销售活动管理：线上销售中，活动是非常重要的一块，从事前、事中、事后三个层面实现销售活动的闭环分析，其中包括事前投入分析、目标预测；事中用户参与度、客流分析、销售单分析；事后目标完成情况、活动对比、费销比、活动衰减度、活动爆发度等。

三、商品模块

1、采购管理：包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。

2、供应链环节管理：供应链服务情况分析（响应周期、交货及时率、订单执行率）、管理指标分析（物资成本占比、客户投诉率等）。

3、库存管理：商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等数据分析。

4、重要指标分析：分析包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、、畅滞销等分析指标，评判商品价值，辅助调整商品策略。

5、异常商品分析：包括对退货率、残损率、异常商品等数据进行分析，发现异常商品，及时处理。

四、用户模块

1、重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留率情况等。

2、用户价值分析：根据rfm模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户进一步的分析。

3、用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。

具体怎么分析？

私以为数据分析的需求可以分为三类：

业务常规需求，主要是辅助业务日常工作用，比如常规型的报表。销售日报月报等。

指标监控与数据呈现类，比如流量监控，下单监控，一场活动的流量监控。为管理和决策提供支持，也为后面的针对性的挖掘分析提供入口

对于第1类和第2类需求，有用开源报表的、有用商用报表的、有用bi的、有写echart的也有用excel的。对于第三类需求，有用sas的、spss、python的、r的甚至有用c++的。

数据报表设计

具体怎么去分析？数据报表的魂在于上述的业务分析思想，跟随分析目标的牵引。

一个数据报表要能讲好一个故事。

背景：产生这样一个数据报表的原因是什么？源于最近一周流量下降的分析？提升交易额的决策探索？或是围绕二八定律筛选优质客户？

那么基于上面一个背景，就开始你的分（biao）析（yan）。比如分析流量下降，你假设有哪些可能的原因？又是基于哪些事实数据去验证的假设的正确性（注意数据清洗的说明，排除了哪些数据）。结论归因/（寻找）共性，建议和决策是什么？预计的结果是怎样？

做dasnboard，选用正确的图表，注意美观就行（图表的使用网上有一堆），至于动效（联动钻取）都是锦上添花的事。

以上电商数据报表均由FineReport制作，个人用是ok的，更多的场景是公司体系内经营报表和企业级的数据分析。

两个高效率的点：

①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。

②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

你或者你的公司，如果体量足够大，如果还在用excel做报表，可以试试它了。

最后分享一下我整理的一份数据分析流程知识图谱，需要可自取。内含数据分析12个常见分析模型、18个理论分支、136个详细知识要点和60多个实际分析场景案例，不懂或不记得的知识点拿出地图就能查，数据人必备！高清电子版获取方式↓↓