网店运营，需要分析哪些数据？

一、网店运营，需要分析哪些数据？

网店运营需要分析的数据有：销量、客单价、访客、访客来源、跳失率、停留时间、入口的搜索关键词、广告投入产出比、淘客转化率、竞争对手销量变化、主要关键词的搜索排名等。

二、保险运营数据分析方法？

1.防止欺诈

很多保险公司已经采用了复杂的数据分析工具。当使用这项技术时，成功检测保险欺诈的数量迅速上升。欺诈性索赔提高了保费成本，并浪费了合法投保者的资源。无论是内部处理还是通过大数据咨询公司处理，快速发现和调查这些案件都很重要。数据分析技术可以通过研究索赔者过去的行为来确定是否倾向于提出虚假声明。大数据服务还可以确定索赔者是否有欺诈前科。

可以采用社交媒体来分析索赔者是否有可能实施欺诈行为。使用预测建模有助于保险代理确定是否拒绝其索赔申请。同样，保险公司可以使用大数据分析服务在支付高额费用之前处理索赔，并通过索赔数据是否存在欺诈行为。例如，索赔者可能在打开车窗之后报警，声称汽车中的物品被盗，其证词可能会被记录以供调查。

2.潜在风险评估

数据分析非常适合进行详细的风险评估。大数据分析应用程序可以在保险政策发布之前确定每个申请者所面临的风险。由于大数据服务产品的功能，保险公司可以下载警方提供的犯罪记录以及社交媒体信息。在采用大数据技术之前，这种数据存储量是无法想象的。

例如投保者并没有犯罪记录，并且想要购买新车保险。在这个案例中可以通过风险评估检查，其中包括汽车的品牌、客户的年龄，以及是否有犯罪记录。

借助大数据分析即服务，保险公司可以获得比以往更多的信息。因此，考虑到了诸如该地区的犯罪率和事故数量及其乘车体验之类的细节。在审批保险单之前，要对风险进行评估，并相应地对保险费用进行估价。

3.简化内部流程

采用有效的大数据分析平台可以简化内部流程。这包括以下方面：

•客户反馈评估;

•检查保险单的销售情况;

•评估客户对销售技巧的反应;

•评估促销的有效性;

•确定哪些保单的索赔额最高。

这些只是随着大数据分析能力的提高而改善的一些情况。

大量的数据可以即时处理，数据分析有助于保险公司管理人员检查其业务中表现良好的领域和其他需要改进的领域的能力。这允许向销售保险产品的员工提供更有意义的反馈，并帮助他们遵守保险产品的统计要求。

4.个性化政策产品

保险行业主要以客户为中心。这意味着其保险政策必须个性化，并根据每个客户的偏好进行调整。客户希望保险代理成为他们值得信赖的顾问，可以帮助他们获得最优惠的折扣。大数据咨询公司或内部资源设计了可以实现灵活客户体验的算法，使这种想法成为可能。数据分析算法有助于保留客户，并预测哪些计划将使哪些客户受益

三、数据化运营思路及分析？

数据化运营是一种通过收集、处理、分析数据，从而发现用户偏好、优化产品服务、提高用户体验和提升企业运营效率的运营方式。

下面是一些数据化运营的思路和分析方法：

1. 数据收集：收集用户的行为数据、用户属性数据、产品使用数据等，方法包括埋点技术、用户调研、问卷调查等。

2. 数据处理：通过数据清洗、数据分类、数据分析等方法，提取有价值的信息，用于后续决策。

3. 数据分析：利用数据分析工具对收集的数据进行分析，得到业务发展趋势、用户偏好、痛点等信息。

4. 用户画像：通过对用户行为和属性数据的分析，建立用户画像，找到不同用户群体的共性和差异性，为精细化运营提供依据。

5. 个性化推荐：基于用户画像和历史数据，进行个性化推荐，提供更准确、更符合用户需求的服务。

6. A/B测试：通过A/B测试方法，对不同策略进行比较，找到更优的运营方式。

7. 数据可视化：通过数据可视化的方式，将分析结果直观、简洁地呈现，便于决策者进行分析和决策。

通过数据化运营，企业能够更好地理解用户需求，提升产品和服务质量，提高用户体验，同时也能够更高效地运营企业，提高效率和收益。

四、手游运营术语？

手游运营涉及众多专业术语，每个术语都有其特定的含义和重要性。例如，留存率，它指的是用户在某段时间内开始使用游戏后，经过一段时间仍然继续使用的比例。留存率越高，通常意味着游戏的吸引力越大，用户体验更佳。另外，付费率也是一个关键指标，它表示游戏中付费用户占总用户的比例，这直接反映了游戏的盈利能力和用户粘性。除此之外，还有ARPU值，即每用户平均收入，它衡量了游戏在每个用户身上所能产生的平均收益。对于手游运营者来说，了解并合理运用这些术语，有助于更好地分析游戏运营状况，制定有效的策略，从而提升游戏的用户满意度和盈利能力。手游运营是一个复杂而精细的过程，需要运营者具备丰富的专业知识和实践经验。通过不断学习和实践，运营者可以更加熟练地运用这些术语，为手游的成功运营提供有力支持。

五、手游如何运营？

手游运营主要是：活动、数据、社群、版本这四大块。

首先你要对游戏有比较深刻的了解，不然一切都无从做起。你不懂活动该怎么策划，也不懂当前版本的优缺点，以及该如何改进，提什么需求。收集到的数据，你也不懂它背后的含义。你不懂游戏，也无法打入玩家社群，不知道他们在聊什么，他们的喜好。

所以你首先应该对游戏有比较深刻的了解，从玩家角度。

但你又要跳出来，切换到一个运营者的角度，思考游戏的特质。

当你对游戏有了足够的了解，那你就知道，什么样的活动能够带来什么样的效果。活动一是要让所有玩家都能参与，大R愿意砸钱，中R也愿意花点零花钱，小R非R也不会颗粒无收。此外，游戏的活动，千万要注意，别影响到商城的正常销售！

如果你策划了一次性价比非常高的活动，这次活动可以让你花一半甚至更少的钱，得到商城里的那些物品。别看这次活动有多热，最后你会哭的，因为商城基本没人买了，整体营收其实是下降的。

而且，此前在商城消费过的人，也会感觉到吃亏，从而流失掉。

此外，内测、公测、正式上线以及即将下线，这几种情况下，游戏活动的侧重点都是不一样的。

具体的我不讲太多，现在互联网这么发达，你只要有心，可以找到非常多的干货。你们公司也有运营人员，平常也可以多向他们请教。

社群，则是需要你深入了解玩家群体，如玩家qq群，论坛等等。你要放低身段，与那些核心用户进行沟通，你要及时了解他们的需求。只有深入了解了社群，你才能策划出好的游戏活动，才能做出更好的版本。通常来说，客服是与社群联系最紧密的，你平常没事可以多与他们进行交流。

社群也是要做活动的，社群活动又与游戏活动不同。但活动，都是要满足需求的。

比如有一次，我运营的某款手游，在某应用商店评分不高，我就策划了一个5星好评送豪礼的一个活动。这下评分不用我们找人刷，自己就起来了，而且又活跃了玩家群体，一举两得。

而数据，则是检验一切的标准。离开了数据，你所做的一切都没有意义。数据要学的太多，我只能说这么两点。1.务必追求真实的，原始的数据。不要自己骗自己，不要骗老板。2.学会Excel，尤其是可视化。

版本的话，等到你真正的懂了游戏，懂了玩家社群，就能知道当前版本的弊端，知道该从哪些方向优化。也许一开始你提的需求，策划那边不会采纳，但没关系，坚持下去，大家都这么来的。ps：你先要学会怎么写需求文档。

其实一开始的初级运营人员，不可能让你兼顾所有模块。你肯定是从某一个或两个模块开始，然后慢慢做起来。如果你能坚持下去，能够熟悉到所有模块，然后融会贯通，那你就将成长为一个高级运营人员。

六、运营数据分析包括哪些内容？

1.日流量报表 它统计的是网站每天的访问量(uv),页面的浏览量(pv),跳出率反应的是网站的用户体验情况。根据这些参数的对比,可以发现网站的整体运营情况,以及需要改进的地方。

2.询盘跟进表 它统计的是用户询盘的情况,以及转化成交的数量。通过这个统计数据,可以查看到网站优化的实际效果,也方便查看意向客户跟踪进度。

3.关键词流量数据表 它统计的是每个关键词所带来的流量,通过数据分析,可以挑选出潜力大的关键词,以及剔除无法带来流量的关键词和优化成本较高的词。

4.外链建设记录表 它记录了外链建设的数目,以及每条外链的收录情况

七、数据分析（运营分析方向）和数据分析（产品方向）的区别？

这两个岗位的差别主要有两处，分别是服务的对象不同，和对所需数据的分析和处理方式不同。

下文会详细说说这两处不同的具体表现形式，以及这两个岗位值得注意的相同点。

先说不同：

1.两个岗位所服务的对象是不一样的

数据分析（产品方向）岗位做所的工作，可能80%是围绕着产品展开的，20%是围绕着数据分析技术展开的，它本质上是一个产品工作，它所服务的对象更多是产品内部，是为产品功能服务的。

最典型的例子就是互联网公司常用的各种高大上酷炫的数据看板，以及目前沿海城市相对比较普及的智慧城市大脑，本质上也是一个数据分析（产品方向）的工作成果。

如下图展示的就是北京朝阳区的智慧城市大脑工作图，它的本质就是一个深度应用数据分析功能的，用于提升城市现代化治理能力和城市竞争力的新型基础设施产品。

数据分析（运营方向）岗位，做所的工作，可能80%是围绕着运营展开的，20%是围绕着数据分析展开的，它的本质还是一个运营工作。它关注的是各种企业运营活动产生的外部数据，更多是为公司的营销及市场前端策略服务的。

最典型的就是618、双十一的各种运营活动，究竟在什么时间段采取什么样的策略，怎么发放优惠券和拼单优惠组合，这些都是数据运营需要考虑的。

2.两个岗位对数据的思考和处理方式也是不一样的

我们以618大促作为例子：

数据分析（产品方向）岗位员工的工作强度和工作重点更多会在前期的筹备和设计阶段：

他们需要考虑，后台的数据看板需要展示哪些数据，例如日销售额、日成单量、日退单量、单日利润分析、投放引流数据等维度的数据是放在一级、二级还是三级界面展示？不同的部门数据看板的数据权限如何？

他们优先考虑规则，然后根据规则来制定数据分析的框架、数据来源和数据分析标准。

等大促真的开始之后，他们的工作反而告一段落，只需要保障自己的产品稳定运行，不会被暴起的流量冲垮崩溃就行。

数据分析（运营方向）岗位员工的工作强度则会在大促即将开始的时候加码，在大促开始之后来到顶峰：

他们不用考虑数据展示和数据来源抽取等技术性问题。他们考虑的会更加接地气，更加贴近客户和用户，更关心用户和客户的行为转化效果。

比如，大促前的拉新促活活动效果怎么样？目前发放的优惠券和满减政策，导致了多少主推商品被加入到购物车？网页内各项商品的点击量和收藏量如何？

活动开始后，数据分析（运营方向）岗位的员工还要紧密盯着每小时运营数据的变化，分析各项红包使用率、主播直播效果、热门商品排名、加购率和下单率等与销售额紧密相关的指标。通过随时调整销售策略，进行红包发放、价格调整、用户推送消息等方式提升业绩。

这里能够看到，不管是产品方向还是运营方向的岗位，想要做精，都离不开数据分析的技术功底做支撑。

这两个岗位都需要深入了解业务流程、熟练掌握数据分析工具的应用、有较高的数据敏感度，并能针对数据分析结果提供针对性的合理化建议（面向产品或面向营销）。

业务流程可以通过自学掌握；数据敏感度可以通过工作积累和刻意练习来培养；

但数据分析能力是需要通过系统性的学习才能有比较好的效果。

有志于往数据分析方向深入发展的同学，建议一方面熟悉掌握公司内部的业务流程，一方面给自己充充电，系统性的学习一下数据分析相关的知识。

这一块的专业教学，推荐知乎知学堂官方的数据分析实战课程，可以先用1毛钱的价格实际感受和体验一下课程的质量，觉得对自己工作有帮助有启发再正式购买：

3.总结

数据分析（产品方向）岗位的本质是打造产品，是为产品的功能服务的，且做的产品更多是围绕数据看板、数据平台等数据型的产品展开的。

数据分析（运营方向）岗位的本质是运营，是为市场和销售策略服务的。

再说说相同点：

这两个岗位虽然前期工作内容不同，往上晋升之路却殊途同归，都会是同一个岗位——数据分析师。

相较数据运营更加侧重于前端市场，数据产品更加侧重于后台研发，数据分析师是介于连接业务和技术之间的职位。

它得是运营人才里最懂产品的，产品人才里最懂运营的。

数据分析师的工作会涉及到大量的数据提取，数据清洗和数据多维度分析等工作，还需要根据数据的趋势预测给出产品、运营乃至公司战略上的策略建议。

从各方面评估，这都将是个高薪、高压、高挑战和高回报的岗位。

针对这样的岗位，自己的努力是不够的，需要通过体系化的学习“走捷径”。

同时，如果能在数据运营或数据产品岗位方向，就把数据分析的整体思维框架底子打好，做到熟练掌握Excel、SQL、Python、BI等数据分析工具，也可以在晋升时快人一步——这些内容在上述的知学堂官方数据分析实战课程里也有系统化的实战教学，这也是推荐学习的原因。

以上。

希望能给你带来帮助。

八、网店运营需要分析哪些数据？

网店运营需要分析哪些数据？直接把整理的网店运营数据分析体系分享给你。

一、电商的数据分析应该围绕什么指标展开？

拿出经典的“人货场”指标体系图，电商分析基本上也是围绕这三者展开。

人：在电商分析中基本上就是指用户数据，如客单价、会员增长率等

货：商品数据，如采购、库存、销量，售后数据等

场：这个包含的东西比较多，我认为凡是能将人与货匹配，最终完成转化的都可以称之为场。

二、电商数据如何获取？

这里要注意的是，任何数据都是要关注长期的，只看其中一天的数据是完全没有意义的。对于电商数据来说，更是这样了，我这边建议大家拆分看，分成两个时期：促销期和日常期，分析这两个阶段的数据就可以了。还有提醒一句，如果样本数据不够，完全可以扩大样本数量，不然会存在数据不准确而带来的误差。

促销期：618，双11，双12，年中大促，年底大促等

平常期：这个就随便取了

再给大家分享一些获取数据的网站：

三、电商分析的模型有哪些？

RMF分析：数据分析初学者必备！10分钟搭建RFM客户价值模型，一学就会

帕累托/ABC分析：能解决90%难题的数据模型——手把手教你学会帕累托模型

更多分析方法，查看年终盘点 |15种最常用的数据分析方法和模型，赶紧收藏起来吃灰

四、电商分析的过程是什么？

这里我结合零售电商的案例，跟大家分享一些如何进行电商平台数据分析。 分析思路如下：

a、场的维度：通过季销售趋势图及环比，还有各州金额分布分析了解平台销售走势和销售分布，了解平台销售是否健康及销售重点区域。

b、货的维度：通过帕累托分析品类销售情况，散点图探究品类宽度和销售关系，再通过价格带分析，了解平台产品定位。通过评价占比了解产品满意情况，通过产品完整性分析验证猜测。

c、人的分析：分析平台会员走势了解平台会员健康情况，通过地图分布了解会员分布情况，通过AARRR模型了解会员转化率，通过环形图了解新老会员销售情况。利用RFM模型给会员分层并确定重要价值客户分布。利用会员行为分析了解会员下单时间，付费方式和平均付款时间，还知道会员低分占比及评论时间趋向。

d、其他分析-物流分析：其他分析：通过物流准时度分析，物流时间占订单时间分析，平均物流天数分析，物流运费金额在总金额的占比，来评估顾客物流服务投入产出比，通过低评的非准时占比和物流时间来验证猜测。

e、就以上结论和现象进行相关改善建议

五、电商分析的工具有哪些？

如果想仔细学习数据分析工具的，可以看这篇文章：2021年最强数据分析工具盘点！想转行跳槽的小白赶紧收藏

• Excel：vlookup，数据透视表，数组，sumifs，等常用的公式
• SQL：增删改查、联合
• Python：进行数据清洗，数据抽取等
• FineBI：进行数据图表，可视化，数据报告部分，简单的数据清洗也可以做到

作电商运营分析，其实Excel和Fine BI就够了，中间两个在进阶中才需要学。如果数据不是很多，直接用Excel，我这边不多介绍怎么用了。如果数据量比较大，那就用Fine BI，这个工具比Excel更方便一些。两个结合起来用也是可以的，把Excel文件导入到Fine BI就行。

上面的案例就是用Fine BI制作而成的，下面简单给大家介绍一下这个工具↓↓↓

制作过程简单：

模板demo数量丰富：

包含零售、建筑、银行、互联网、医药、制造、交通、物流等几十个分析场景，直接另存为分析模板使用。

九、lol手游运营打法？

大乱斗也可以运营，不能b回家补血补状态，可以找机会和对面以命换血，这个就靠老道的经验了，和谁换血和换血时机非常考验你对局势判断。

通常在队友刚复活，和对面没有回复能力的c以命换血，好处就是对面人齐但状态不好，自己这边人少但队友状态好，一般这种队友不太离谱情况不会掉塔，等你复活就可以压着打，然后一波团拿完塔

要是团打完状态不好果断送塔，不然等下一波对面复活齐了就是两边状态反转，你们残血没回家补装备、对面满血补好装备满状态，大概率会被反推一波

十、问道手游亲密度如何快速刷数据分析？

关于这个问题，要快速刷问道手游亲密度，可以尝试以下方法：

1.每日完成亲密度任务：每日完成亲密度任务可以获得一定的亲密度，任务通常包括日常任务、帮派任务等。

2.参加活动：问道手游的活动中常常会有亲密度奖励，尤其是节日活动、周年庆典等大型活动，奖励通常会很丰厚。

3.送礼物：在游戏中送礼物可以增加亲密度，送礼物的种类和数量越多，增加的亲密度也会越多。

4.参加婚礼：参加婚礼可以获得一定的亲密度奖励，如果你和你的伴侣都是游戏中的玩家，可以考虑结婚获得更多亲密度。

5.组队刷副本：与队友一起刷副本可以增加亲密度，尤其是在困难副本中，增加的亲密度会更多。

总的来说，快速刷问道手游亲密度需要多方面的努力和尝试，不要把全部希望寄托在单一的方式上。同时，也要注意游戏时间的合理分配，不要过度依赖游戏获得亲密度。