一個B2C網站中每個部門都是密不可分的，運營是要根據技術部門的數據來進行分析，將數據分析運用到運營中，可以說是具有巨大的推進作用。

    第一項：日常性數據（基礎）

    流量相關數據：IP、PV、在線時間、跳出率、新用戶比例；

    訂單相關數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率；

    轉化率相關：下單轉化率、付款轉化率。

    簡要說明：因為我們已經實現基礎的WEB版數據分析系統（有些公司用進銷存軟件），所以常規性的銷售額、利潤、利潤率，都是可以通過系統實現的。因為直接與商城后臺對接，庫存管理都已經做進去了，分析數據時候，后臺的原始數據都有，設定好各項公式，想要的結果都出來了，這樣實現比用軟件效率更好，且可以根據各自的需求靈活開發。

    由于會出現用戶今日下單，明日付款，所以訂單有效率、銷售額、轉化率、客單價會動態變化，靠EXCEL基本是做不來，所以靈活對接系統非常重要，如果沒有，也可以參考這方面的需求去開發。

    第二項：每周數據分析（核心）

    用戶下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的數據相對是精準的，所以我們把每周數據作為比對的參考對象，主要的用途在于，比對上周與上上周數據間的差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的數據也會有一定的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題并在與此。

    網站使用率：IP、PV、平均瀏覽頁數、在線時間、跳出率、回訪者比率、訪問深度比率、訪問時間比率；

    這是最基本的，每項數據提高都不容易，這意味著要不斷改進每一個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的數據指標：

    跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在哪里才是關鍵。我的經驗，在一些推廣活動或投放大媒體廣告時，跳出率都會很高，跳出率高可能意味著人群不精準，或者廣告訴求與訪問內容有巨大的差別，或者本身的訪問頁面有問題。常規性的跳出率我注于登錄、注冊、訂單流程1-3步、用戶中心等基礎頁面，如果跳出率高于20%，我覺得就有不少的問題，也根據跳出率來改進購物流程和用戶體驗。

    回訪者比率=一周內2次回訪者/總來訪者，意味著網站吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此數據相對高一些會比較高，太高則說明新用戶開發的太少，太低則說明用戶的忠誠度太差，復購率也不會高。

    訪問深度比率=訪問超過11頁的用戶／總的訪問數，訪問時間比率=訪問時間在10分鐘以上的用戶數／總用戶數，這兩項指標代表網站內容吸引力，數據比率越高越好。

    運營數據：總訂單、有效訂單、訂單有效率、總銷售額、客單價、毛利潤、毛利率、下單轉化率、付款轉化率、退貨率；

    每日數據匯總，每周的數據一定是穩定的，主要比對于上上周的數據，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、促銷策略、包郵策略等。

    比對數據，為什么訂單數減少了？但銷售額增加了？這是否是好事？

    對比數據，為什么客單價提高了？但利潤率降低了？這是否是好事？

    對比數據，能否做到：銷售額增長，利潤率提高，訂單數增加？這不是不可能。

    所有的問題，在運營數據中都能夠找到答案。

    第三項：用戶分析

    會員分析：新會員注冊、新會員購物比率、會員總數、所有會員購物比率；

    概括性分析會員購物狀態，重點在于本周新增了多少會員，新增會員購物比率是否高于總體水平。如果你的注冊會員購物比率很高，那引導新會員注冊不失為提高銷售額的好方法。

    會員復購率：1次購物比例、2次購物比例、3次購物比例、4次購物比例、5次購物比例、6次購物比例；

    轉化率是體現的是B2C的購物流程、用戶體驗是否有好，可以叫外功，復購率則體現B2C整體的競爭力，絕對是內功，這包括知名度、口碑、客戶服務、包裝、發貨單等每個細節，好的B2C復購率能做到90%，沒有復購率的B2C絕對沒有任何前途，所以這也能夠理解為什么很多B2C愿意花大錢去投門戶廣告，為了就是獲取用戶的第一次購買，從而獲得長期的重復購買。但某些B2C購物體驗做的不好，花大錢砸廣告，這純屬燒錢行為。

    所以我覺得運營的核心工作，一方面是做外功，提高轉化率，獲取消費者第一次購買行為，另外一方面就是做內功，提高復購率，B2C根本也就在重復購買。所以B2C是個綜合學科，做好每門功課真是不容易，不過也就是依靠每個細節，才奠定了B2C發展的基石。

    中國的B2C是幸運的，因為中國的消費者很寬容，你欺騙我一次，我可能還會原諒你，說實話給消費者選擇的空間也并不是那么多，但隨著新崛起B2C的成長，對服務的關注與投入，我相信未來的B2C會是個服務行業，而不是搬運工。

    第四項：流量來源分析

    我們用的是Google Analytics，統計的數據比較詳細，流量來源分析我覺得最重要的意義是：

    第一，監控各渠道轉化率，這是運營的核心工作，針對不同的渠道做有效的營銷，IP代表著力度，轉化率代表著效果；

    第二，發掘有效媒體，轉化率的數據讓我們很清晰的了解什么樣的渠道轉化效果好，那么以此類推，同樣的營銷方式，用在同類的渠道上，效果差不到哪去，BD或廣告就可以去開發同類的合作渠道，復制成功經驗。

    流量分析是為運營和推廣部門指導方向的，除了關注轉化率，還有像瀏覽頁數、在線時間，都是評估渠道價值的指標。

    第五項：內容分析

    主要的兩項指標：退出率和熱點內容

    退出率是個好醫生，很適合給B2C檢查身體，哪里的退出率高，基本會說明有些問題，重點關注登錄、注冊、購物車、用戶中心，這些是最基礎的，但也是最關鍵的。一般我會列出TOP20退出率頁面，然后運營部會重點討論為什么，然后依次進行改進，不過我們今年做的很粗曠，做得也不是很好，來年重點完善。

    熱點內容這部分是用來指導運營工作的，消費者最關注什么，什么產品、分類、品牌點擊最高，這些數據在新的運營工作中做重點引導，推薦消費者最關注的品牌、促銷最關注的商品等等。

    第六項：商品銷售分析

    這部分是內部數據，根據每周、每月的銷售詳情，了解經營狀況，做出未來銷售趨勢的判斷，這部分數據模型還在規劃中，每家的情況都不同，所以這里就不做說明了。

    本文寫的比較倉促和潦草，年后有空會把每一部分延伸來寫，希望能對大家有些幫助，對B2C的經營時間比較段，經驗并不多，所以請高手不必見笑了。