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又是一年年底，又到總結的時候。b2c
們該總結什麼？？利潤？？毛利？？成本？？空洞的文字一定會很蒼白，很業餘。資料，用資料說話。
筆者根據
b2c運營的的業務特點，建立了整體
b2c運營體系的資料模型，技術部已經開始對接**後台，實施我們
web版的資料分析後台。
明年我們的運營部，將逐步實現運營資料化，以資料為指導思想，來發現問題，解決問題，逐步使我們的運營工作穩健的上乙個又乙個台階。
第一項：日常性資料（基礎）
1. 1.1 ip
1.2 pv
1.4 跳出率
1.5 新使用者比例
2.1 總訂單
2.2 有效訂單
2.3 訂單有效率
2.4 總銷售額
2.5 客單價
2.6 毛利潤
2.7 毛利率
3.1 下單轉化率
3.2 付款轉化率。
簡要說明：
1. 因為我們已經實現基礎的
web版資料分析系統（有些公司用進銷存軟體），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。
2. 因為直接與**後台對接，庫存管理都已經做進去了，分析資料時候，後台的原始資料都有，設定好各項公式，想要的結果都出來了，這樣實現比用軟體效率更好，且可以根據各自的需求靈活開發。
3. 由於會出現使用者今日下單，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：每週資料分析（核心）
使用者下單和付款不一定會在同一天完成，但一周的資料相對是精準的，所以我們把每週資料作為比對的參考物件，主要的用途在於，比對上週與上上週資料間的差別，運營做了某方面的工作，產品做出了某種調整，相對應的資料也會有一定的變化，如果沒有提高，說明方法有問題或者本身的問題並在與此。
ip、pv
這是最基本的，每項資料提高都不容易，這意味著要不斷改進每乙個發現問題的細節，不斷去完善購物體驗。來說明下重要的資料指標：
1.1 跳出率：跳出率高絕不是好事，但跳出的問題在**才是關鍵。我的經驗，在一些推廣活動或投放大**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於登入、註冊、訂單流程
1-3步、使用者中心等基礎頁面，如果跳出率高於
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使用者體驗。
1.2 回訪者比率
=一周內
2次回訪者
/總來訪者，意味著**吸引力，以及會員忠誠度，如果在流量穩定的情況下，此資料相對高一些會比較高，太高則說明新使用者開發的太少，太低則說明使用者的忠誠度太差，複購率也不會高。
1.3 訪問深度比率
=訪問超過
11頁的使用者／總的訪問數，訪問時間比率
=訪問時間在
10分鐘以上的使用者數／總使用者數，這兩項指標代表**內容吸引力，資料比率越高越好。
2. 運營資料：
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；
每日資料彙總，每週的資料一定是穩定的，主要比對於上上週的資料，重點指導運營內部的工作，如產品引導、定價策略、**策略、包郵策略等。
2.1 比對資料，為什麼訂單數減少了？但銷售額增加了？這是否是好事？
2.2 對比資料，為什麼客單價提高了？但利潤率降低了？這是否是好事？
2.3 對比資料，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，在運營資料中都能夠找到答案。
第三項：使用者分析
1. 會員分析：
新會員註冊、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，重點在於本周新增了多少會員，新增會員購物比率是否高於總體水平。如果你的註冊會員購物比率很高，那引導新會員註冊不失為提高銷售額的好方法。
1.1 會員複購率：
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；
1.2
轉化率是體現的是b2c
的購物流程、使用者體驗是否有好，可以叫外功，複購率則體現
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
複購率能做到
90%，沒有複購率的
b2c絕對沒有任何前途，所以這也能夠理解為什麼很多
b2c願意花大錢去投門戶廣告，為了就是獲取使用者的第一次購買，從而獲得長期的重複購買。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，提高複購率，b2c
根本也就在重複購買。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並不是那麼多，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。
我們用的是
google analytics
1. 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；
2. 發掘有效**，轉化率的資料讓我們很清晰的了解什麼樣的渠道轉化效果好，那麼以此類推，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，複製成功經驗。
第五項：內容分析
1. 退出率是個好醫生，很適合給
b2c檢查身體，**的退出率高，基本會說明有些問題，重點關注登入、註冊、購物車、使用者中心，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，然後運營部會重點討論為什麼，然後依次進行改進，不過我們今年做的很粗曠，做得也不是很好，來年重點完善。
第六項：商品銷售分析
這部分是內部資料，根據每週、每月的銷售詳情，了解經營狀況，做出未來銷售趨勢的判斷，這部分資料模型還在規劃中，每家的情況都不同，所以這裡就不做說明了。
的經營時間比較段，經驗並不多，所以請高手不必見笑了。
最後祝大家春節快樂！！
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