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电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论电商平台（如淘宝），还是在电商平台上销售商品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要通过大数据分析能力来驱动电子商务运营的精细化，更好地提升运营效果，提升销售业绩。
构建系统的电子商务数据分析指标体系是电商精细化运营的重要前提，不同类别的指标对应着电商运营的不同环节，通过对不同类别指标的分析，可以深入了解店铺的各方面情况。
流量研究是电商研究的核心，由于用户在互联网上的每一个动作都可以被记录下来，所以这给流量研究提供了便利。常用的流量指标如下。
浏览量（PV）又称访问量，指用户访问页面的总数，用户每访问一个网页就算一个访问量，同一个页面刷新一次也算一个访问量。
访客数（UV）指独立访客，一台计算机为一个独立访问人数。一般以“天”为单位来统计24小时内的UV总数，一天之内重复访问的只算一次。淘宝对访客数的定义略有不同，它是以卖家所选时间段（可能是一小时、一天、一周等）为统计标准，同一访客多次访问会进行去重处理。
访客数又分为新访客数和回访客数。
· 新访客数│指客户端首次访问网页的用户数，而不是最新访问网页的用户数。将新访客数和UV对比就是新访客占比。
· 回访客数│指再次光临访问的用户数。将回访客数和UV对比就是回访客占比。
当前在线人数指15分钟内在线的访客数。
平均在线时间指平均每个UV访问网页停留的时间长度，这个值越大越好。停留时间指用户打开网站最后一个页面的时间点减去打开第一个页面的时间点。由于只访问一页的用户停留时间无法获取，所以这种情况不统计在内。
平均访问量又称平均访问深度，指用户每次浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。
日均流量有时用日均UV来表示，有时用日均PV来表示，用于反映平均每天的流量大小。
跳失率又称跳出率（Bounce Rate）。跳失率指只浏览了一个页面就离开的访问次数除以该页面的全部访问次数，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。这些指标用来反映页面内容受欢迎的程度。跳失率越大，页面内容越需要进行调整。
店铺有了流量之后，店铺经营者就希望用户按照自己设计好的流程进行动作，如希望用户注册、收藏、下单、付款、参与营销活动等，这些动作就是转化。常用的转化指标如下。
转化率=（进行了相关动作的访问量÷总访问量）×100%。它是电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。
注册转化率=（注册用户数÷新访客总数）×100%。这是一个过程指标。当店铺运营者的目标是积累会员总数时，这个指标就很重要了。
客服转化率=（咨询客服人员的用户数÷总访问数）×100%。这也是一个过程指标，这个指标类似于线下的试穿率。
收藏转化率=（将商品添加收藏或关注到个人账户的用户数÷该商品的总访问数）×100%。每逢大型促销前，用户都会收藏大量商品到自己的账户中，以便正式促销时下单购买。
添加转化率=（将商品添加到购物车的用户数÷该商品的总访问数）×100%。这个指标主要针对具体商品。与收藏商品不同，一般将商品添加到购物车不用先登录自己的账户。
成交转化率=（成交数÷访客数）×100%。这个指标和传统零售的成交率是一个概念，它和注册转化率、收藏转化率不同，这是一个结果指标。
对于货到付款的电商而言，成交应该是到买家付款后才算完整成交过程，不过一般送货到付款有滞后期，所以可以将买家的下单视为成交。为了更精细化分析，成交转化率还可以细分为全网转化率、类目转化率、品牌转化率、单品转化率、渠道转化率和事件转化率等。本书主要介绍渠道转化率和事件转化率。
渠道转化率=（从某渠道来的成交用户数÷该渠道来的总用户数）×100%。这个指标用来判断渠道质量。核心指标是PC端转化率和移动端转化率。
事件转化率=（因某事件带来的成交用户数÷该事件带来的总用户数）×100%。有些事件可以跟踪到人，如营销中的关键字投放、其他网站投放广告等。但是，有些事件是没有办法统计到细节的，如一些公共事件带来的转化率提升，这种情况可以用成交转化率直接代替事件转化率。主动或被动触发的事件都可以用事件转化率来进行数据分析，研究这个指标对于制订营销计划、提升销售额有着很大的正面意义。
线上和线下的营运指标差异不大，下面进行简单分类，不再做过多的讲解。电商营运指标包括以下方面。
· 成交指标│成交金额、成交数量和成交用户数。
· 订单指标│订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单和无效订单。
· 退货指标│退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率和订单退货率。
· 效率指标│客单价、件单价、连带率和动销率。
· 采购指标│采购金额和采购数量。
· 库存指标│库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率和售罄率。
· 供应链指标│送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长和平均送货时间。
传统零售一般是必须达到一定购买金额的客户才有资格成为会员，而电商一般是只要注册过的用户就是会员。因此，线下的会员一定是客户，线上的会员有可能只是潜在的客户。
大部分传统零售的会员管理都有失效的规定，即如果会员不能在一定期限内（一般是一年）达到最低的购物消费标准，就会自动失去会员资格，也就不能享受会员权益了。而电商会员没有失效的规定，只是对不同的消费金额用户设定了不同的等级。
京东和唯品会对高级别的会员设定了等级一年有效的规定，一年后根据会员的成长值重新确定会员等级，目前淘宝的会员级别还是根据累计金额自动升级，而不是一年内的成长值。
在电商数据分析中，常用的会员指标如下。
注册会员数指曾经在网站上注册过的会员总数，很多电商网站公布的会员总数都是注册会员数。只看这个指标没有太大的意义，因为注册会员中有许多从来没有购物消费过的用户，也有曾经购物消费过但现在已经流失的用户，所以出现了有效会员数，即在一年内有过购物消费的会员数。
活跃会员数指在一定时期内有购物消费或登录行为的会员总数，时间周期可以设定为30天、60天、90天等。这个时间周期的确定和商品购买频率有关，快速消费品的时间周期比较短，不过当这个时间周期确定后就不能轻易改变了。
活跃会员比率指活跃会员占会员总数的比重。当会员基数比较大时，即便较低的活跃会员比率也意味着有较大的活跃会员数。
会员复购率指在某时期内产生两次及两次以上购买的会员占购买会员的总数。例如，某商品在2018年共有1 000个会员购买，其中200个会员产生了至少二次购买，则复购率为20%。复购率还有另一种计算方法，如果200个复购会员中有50个会员又有第三次购买行为（假定没有3次以上的购买会员），这种情况的复购率为25%，即多次购买不去重。
平均购买次数指在某时期内每个会员平均购买的次数，即平均购买次数=订单总数÷购买用户总数。平均购买次数的最小值为1，复购率高的网站平均购买次数也必定高。
会员回购率指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率，回购率和流失率是相对的概念。例如，某电商在2018年9月底有活跃会员3 000名，其中的1 800名会员在第四季度有购买记录，其中的1 000名会员有至少二次购买，则回购率为60%，当期流失率为40%，复购率为56%。
会员留存率指某时间节点的会员在某个特定时间周期内登录或购物消费过的会员比率，即有多少会员留存下来。统计依据可以是登录或者消费数据，一般电商用消费数据，游戏和社交网络等用登录数据，时间周期可以是日、周、月、季度、半年等。会员留存率分为新会员留存率和活跃会员留存率。
关于电商数据分析指标有很多版本，其定义也很复杂，那么诸多指标中哪些是电商数据分析的关键指标呢？对于这个问题，其实并没有标准答案，因为电商性质不同、所处阶段不同、行业不同，电商运营者的关注点也不相同，可以概括如下。
对于一个新电商来说，积累数据、找准营运方向比卖多少商品、赚多少利润更重要。这个阶段可以重点关注流量指标，包括访客数、访客来源、注册用户数、浏览量、浏览深度、商品的浏览量排行、商品的跳失率、顾客评价指数和转化率等。
对于已经营运一段时间的电商，通过数据分析提高店铺销量是首要任务。这个阶段的重点指标是流量和销售指标，包括访客数、浏览量、转化率、新增会员数、会员流失率、客单价、动销率、库存天数、投资回报率（Return On Investment，ROI）和销售额等。
对于已经有一定规模的电商，利用数据来提升整体营运水平非常关键。这个阶段的重点指标是访客数、浏览量、转化率、复购率、流失率、留存率、客单价、利润率、ROI、新客成本、库存天数、订单满足率和销售额等。会员复购率和会员留存率务必一起看，因为复购率再高，如果会员留存率大幅下降，也是很危险的。
数据指标分为追踪指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪是按天、按时段说话，分析时一般以“周”和“月”为单位，绩效考核常常是以“月”为主、以“年”为辅。
· 每日追踪指标│包括访客数、浏览量、浏览深度、跳失率、转化率、件单价、重点商品的库存天数、订单执行率。这里虽然没有列出销售额指标，但其实是有的，只是被过程化了，因为“销售额=访客数×购买转化率×件单价×连带率”。
· 周分析指标│大部分指标都可以按周进行分析，可以侧重在重点商品的分析和重点流量的分析上，包括但不限于日均UV、日均PV、访问深度、复购率、Top商品贡献率和Top库存天数等。
· 月绩效考核指标│绩效考核指标在精而不在多，需要根据业务分工来差异化分析。店铺营运人员的关键绩效指标（Key Performance Indicators，KPI）包括访客数、转化率、访问深度、件单价和连带率；店铺推广人员KPI包括新增访客数、新增购买用户数、新客成本、跳失率和ROI；店铺活动策划人员KPI包括推广活动的点击率、转化率、活动商品销售比重和ROI；店铺数据分析人员KPI包括报表准确率、报表及时率、需求满足率、报告数量和被投诉率等。
执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。例如，营运执行人员会关心流量的来源指标、流量的质量指标，而管理层关注的只是流量这个指标；营运执行人员必须关注转化率、客单价等过程指标，而管理层只需关注销售额这个结果指标。商务数据分析人员，一定要学会根据不同的受众来提供不同的数据。