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电商运营者指标(电商运营者指标有哪些)

作者:admin日期:2022-12-23 16:29:28浏览:97分类:电商运营

今天给各位分享电商运营者指标的知识,其中也会对电商运营者指标有哪些进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

电商 APP 运营,有什么重要指标?

APP开发已经进入了一个需要推广和运营才能出头的时代。电商运营的重要指标是销售额、毛利、访问量、转化率、客单价和点击率。活跃用户是指在特定时期内启动产品的用户,其活跃用户代表了产品的用户规模。这个指标也是大多数产品的核心指标,一个TOC产品的商业价值主要取决于用户数量。

虽然说用户并不代表什么,但获取用户是推广的第一步。所以你要看激活率和活动水平,这确实是获得新用户的关键。另一个重要的统计数字是按渠道统计的激活数,看看哪个渠道最有效。活动结束后,我们应该考虑用户的粘性,不断跟进热点,策划活动。这个时候,我们应该优先保留老客户,通过其他渠道吸引新客户。

最难的指标是利润:没有利润,电商运营就不成功,最终衡量指标还是落在流量和利润的增加上。策划一个活动,必须清楚自己做活动的目的是什么?更强调品牌传播,拉新?还是更注重活跃用户,留住用户?想通过活动达到什么具体效果?因此,在活动策划前,要明确活动上线后的各项数据指标;在社区产品中,新增加的用户数占活跃用户的比例很高,这些用户是通过产品营销获得的。在短时间内,大量新用户的进入会破坏社区氛围,产生虚假繁荣。看起来产品的活跃度很高,但实际留存率可能很低,产品不健康,所以我们要注意这一点。

小编针对问题做得详细解小编针对问题做得详细解读,希望对大家有所帮助,如果还有什么问题可以在评论区给我留言,大家可以多多和我评论,如果哪里有不对的地方,大家也可以多多和我互动交流,如果大家喜欢作者,大家也可以关注我哦,您的点赞是对我最大的帮助,谢谢大家了。

电商常见分析指标

信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而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。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点介绍电商数据分析指标体系。

电商数据分析指标体系分为八大类指标,包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。

1. 电商总体运营指标

总体运营指标

流量类指标独立访客数(UV)

页面访问数(PV)

人均页面访问数

订单产生效率指标总订单数量

访问到下单转化率

总体销售业绩指标成交金额(GMV)

销售金额

客单价

整体指标销售毛利

毛利率

电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层,通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标:

(1)流量类指标

独立访客数(UV),指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。

页面访问数(PV),即页面浏览量,用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。

人均页面访问数,即页面访问数(PV)/独立访客数,该指标反映的是网站访问粘性。

(2)订单产生效率指标

总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和。

访问到下单的转化率,即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。

(3)总体销售业绩指标

网站成交额(GMV),电商成交金额,即只要网民下单,生成订单号,便可以计算在GMV里面。

销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。

注:无论这个订单最终是否成交,有些订单下单未付款或取消,都算GMV,销售金额一般只指实际成交金额,所以,GMV的数字一般比销售金额大。

客单价,即订单金额与订单数量的比值。

(4)整体指标

销售毛利,是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

毛利率,是衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升,从第一季度的10.0%上升至第四季度的12.7%,体现出京东盈利能力的提升。

2. 网站流量指标

常用流量类指标

流量规模类指标独立访客数(UV)

页面访问数(PV)

流量成本类指标访客获取成本

流量质量类指标跳出率

页面访问时长

人均页面访问数

会员类指标注册会员数

活跃会员数

活跃会员率

会员复购率

会员平均购买次数

会员回购率

会员留存率

(1)流量规模类指标

常用的流量规模类指标包括独立访客数和页面访问数,相应的指标定义在前文(电商总体运营指标)已经描述,在此不在赘述

(2)流量成本累指标

单位访客获取成本。该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。

(3)流量质量类指标

跳出率(Bounce Rate)也被称为蹦失率,为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。 如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。

页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。

人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

(4)会员类指标

注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。

活跃会员数。活跃会员数,指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。

活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。

会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。

会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数,即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。

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。

会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站,经过一段时间后,仍然会继续访问你的网站就被认作是留存,这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率,这种留存的计算方法是按照活跃来计算,另外一种计算留存的方法是按消费来计算,即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期(时间周期可以是日、周、月、季度和半年度)还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率,当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。

3 . 网站销售(转化率)类指标

网站销售(转化率)类指标

购物车类指标基础类统计加入购物车次数

加入购物车买家数

加入购物车买家数

加入购物车商品数

转化类统计购物车支付转化率

下单类指标基础类统计下单笔数

下单金额

下单买家数

转化类统计浏览下单转化率

支付类指标基础类统计支付金额

支付买家数

支付商品数

转化类统计浏览-支付买家转化率

下单-支付金额转化率

下单-支付买家数转化率

下单-支付时长

交易类指标成功类统计交易成功订单数

交易成功金额

交易成功买家数

交易成功商品数

失败类统计交易失败订单数

交易失败订单金额

交易失败订单买家数

交易失败商品数

退款统计退款总订单量

退款金额

退款率

(1)购物车类指标

基础类指标,包括一定统计周期内加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。

转化类指标,主要是购物车支付转化率,即一定周期内加入购物车商品支付买家数与加入购物车购买家数的比值。

(2)下单类指标

基础类指标,包括一定统计周期内的下单笔数、下单金额以及下单买家数。

转化类指标,主要是浏览下单转化率,即下单买家数与网站访客数(UV)的比值。

(3)支付类指标

基础统计类指标,包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。

转化类指标。包括浏览-支付买家转化率(支付买家数/网站访客数)、下单-支付金额转化率(支付金额/下单金额)、下单-支付买家数转化率(支付买家数/下单买家数)和下单-支付时长(下单时间到支付时间的差值)。

4.客户价值类指标

客户价值类指标

客户指标累计购买客户数

客单价

新客户指标新客户数量

新客户获取成本

新客户客单价

老客户指标消费频率

最近一次购买时间

消费金额

重复购买率

客户指标。常见客户指标包括一定统计周期内的累计购买客户数和客单价。客单价是指每一个客户平均购买商品的金额,也即是平均交易金额,即成交金额与成交用户数的比值。

新客户指标。常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。其中,新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系,还与电商店铺活动以及关联销售有关。

老客户指标。常见老客户指标包括消费频率、最近一次购买时间、消费金额和重复购买率。消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数;最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远;客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。消费频率越高,最近一次购买时间离现在越近,消费金额越高的客户越有价值。重复购买率则指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数,重复购买率越多,则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高,反之则越低。重复购买率可以按两种口径来统计:第一种,从客户数角度,重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比,如在一个月内,有100个客户成交,其中有20个是购买两次及以上,则重复购买率为20%;第二种,按交易计算,即重复购买交易次数与总交易次数的比值,如某月内,一共产生了100笔交易,其中有20个人有了二次购买,这20人中的10个人又有了三次购买,则重复购买次数为30次,重复购买率为30%。

5.商品类指标

商品类目指标

产品总数指标SKU数

SPU数

在线SPU数

产品优势性指标独家产品收入比重

品牌存量品牌数

在线品牌数

上架上架商品SKU数

上架商品SPU数

上架在线SPU数

上架商品数

上架在线商品数

首发首次上架商品数

首次上架在线商品数

产品总数指标。包括SKU、SPU和在线SPU。SKU是物理上不可分割的最小存货单位。SPU即Standard Product Unit (标准化产品单元),SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。如iphone5S是一个SPU,而iPhone 5S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM则是一个SKU。在线SPU则是在线商品的SPU数。

产品优势性指标。主要是独家产品的收入占比,即独家销售的产品收入占总销售收入的比例。

品牌存量指标。包括品牌数和在线品牌数指标。品牌数指商品的品牌总数量。在线品牌数则指在线商品的品牌总数量。

上架。包括上架商品SKU数、上架商品SPU数、上架在线SPU数、上架商品数和上架在线商品数。

首发。包括首次上架商品数和首次上架在线商品数。

6.市场营销活动指标

市场营销活动指标

市场营销活动指标新增访问人数

新增注册人数

总访问次数

订单数量

下单转化率

ROI

广告投放指标新增访问人数

新增注册人数

总访问次数

订单数量

UV订单转化率

广告投资回报率

市场营销活动指标。包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、下单转化率以及ROI。其中,下单转化率是指活动期间,某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率(ROI)是指,某一活动期间,产生的交易金额与活动投放成本金额的比值。

广告投放指标。包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。其中,下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率(ROI)是指,某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值。

7.风控类指标

风控类指标

买家评价指标买家评价数

买家评价卖家数

买家评价上传图片数

买家评价率

买家好评率

买家差评率

投诉指标发起投诉(申诉)数

投诉率

撤销投诉(申诉)数

买家评价指标。包括买家评价数,买家评价卖家数、买家评价上传图片数、买家评价率、买家好评率以及卖家差评率。其中,买家评价率是指某段时间参与评价的卖家与该时间段买家数量的比值,是反映用户对评价的参与度,电商网站目前都在积极引导用户评价,以作为其他买家购物时候的参考。买家好评率指某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值。同样,买家差评率指某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值。尤其是买家差评率,是非常值得关注的指标,需要监控起来,一旦发现买家差评率在加速上升,一定要提高警惕,分析引起差评率上升的原因,及时改进。

买家投诉类指标。包括发起投诉(或申诉),撤销投诉(或申诉),投诉率(买家投诉人数占买家数量的比例)等。投诉量和投诉率都需要及时监控,以发现问题,及时优化。

8.市场竞争类指标

市场竞争类指标

市场份额相关市场占有率

市场扩大率

用户份额

网站排名交易额排名

流量排名

市场份额相关指标,包括市场占有率、市场扩大率和用户份额。市场占有率指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重;市场扩大率指购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比;用户份额指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例。

网站排名,包括交易额排名和流量排名。交易额排名指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名;流量排名指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名。

总之,本文介绍了电商数据分析的基础指标体系,涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标,这些指标都需要系统化的进行统计和监控,才能更好的发现电商运营健康度的问题,以更好及时改进和优化,提升电商收入。如销售转化率,其本质上是一个漏斗模型,如从网站首页到最终购买各个阶段的转化率的监控和分析是网站运营健康度很重要的分析方向。

电商数据分析要掌握哪些数据指标?

【导读】在电商行业当中,通常涉及到六大部门,且各个部门当中,业务框架以运营为导向。那么,在电商数据分析中,我们需要掌握哪些数据指标呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

运营模块

运营的主要职责是达成销售目标,同时控制运营成本。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标:业绩达标率、业绩增长率、销售利润额。这三个指标非常好理解,主要是用来综合评估运营水平。

商品模块

这一模块主要涉及两个职能,商品企划和商品运营。

商品企划的主要职能是在一个销售周期内,对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控,避免使用单一产品冲业绩。

商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划,通常流程是:测款-养款-爆款-返单。当然,一个店铺也不能打造过多的爆款,爆款的增多会损害品牌调性,到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面。

市场模块

市场模块是仅次于运营的第二大模块,同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。

其中,推广是一个店铺的重中之重,也是我们数据分析的主要对象,推广包括包括付费和免费两种渠道,付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等,免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员维护会促进会员沉淀,活跃的会员可以有效的节省推广费用。

视觉设计模块

这部分模块中,我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径。主要涉及的包括:页面逻辑、标签分类、主推商品。这部内容对应的就是我们常说的流量分析,分析客户的访问路径,并结合漏斗模型,看看那部分的转化对最终的转化率影响最大并进行优化。

关于电商数据分析要掌握哪些数据指标,小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

电商运营数据分析指标有哪些?

1)总体运营指标:从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚。

2)网站流量指标:即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网页进行改进,以及对访客的行为进行分析等等。

3)销售转化指标:分析从下单到支付整个过程的数据,帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4)客户价值指标:这里主要就是分析客户的价值,可以建立RFM价值模型,找出那些有价值的客户,精准营销等等。

5)商品类指标:主要分析商品的种类,那些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析那些商品同时销售的几率比较高,而进行捆绑销售。

6)市场营销活动指标,主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广告的投放指标。

7)风控类指标:分析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题。

8)市场竞争指标:主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整。

电商运营的五大关键数据指标

电商运营的五大关键数据指标

先来看一个例子。问:如果网站平均停留时间越长说明了什么问题?

对于同一种类型的网站或者同一个品类的电商网站,平均停留时间越高表示网站越有吸引力,换句话说,停留时间长短是衡量网站黏性的最重要的指标。不仅如此,停留时间与成交也有很强的正相关关系,如下图所示:

其实,平均停留时间对销售额有正面积极的作用力不仅被用在网上,在线下的传统零售行业也被运用的淋漓尽致,譬如增大商场货架的距离可以增加女性消费群体的逗留时间从而促进购买。当然,这里还牵涉到另外一个问题,就是增加货架距离固然可以提升销售额但是同时单位面积内销售产出有可能变小了,所以需要测算之后进行比较才能做出决策。同时,还要考虑定位问题和实际条件限制。

一、建立日常运营的数据指标的重要性

量化公司日常运营健康状态的指标簇,相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”),通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上。所有的世界500强企业都有晴雨表体系,它有两方面作用:1)决策支持;2)考核业绩。

二、如何正确看待运营数据指标

在之前笔者关于讲解品牌的帖子,笔者曾多次这样比喻:通过数据指标判断一个网站是否健康就好比去医院体检,比如抽血化验,血小板总数丶白细胞总数丶红细胞压积容量丶淋巴细胞百分比丶粒细胞百分比等项目数据就类比于电商网站数据指标,通过指标就能判断网站是否运营良好,所以需要知道两类值:实际值和参考值。但是难点在于,如果没有足够的经验,往往很难将数据指标与背后的问题一一对应起来。

三、常见的日常运营指标有哪些

鉴于电商行业的格局,天猫和淘宝所占的市场份额目前领先的所以就以淘宝和天猫的数据指标为例,其它独立B2C商城数据指标可以适当比靠这些指标,基本上大同小异。

常见的指标,其意义也非常明朗,限于篇幅不再赘述,以上指标主要针对PC端,移动端可以参考上表进行相应合理取舍得出指标。另外,部分数据指标行业并没有严格和严谨的定义,多数是一家之言不足以作为通用标准,所以,一些指标是可以自定义的,只要在数据进行核对和比较时,务必清楚地知道数据得出的前提,或者说是口径。这里有四个指标需要特别解释下,大家可能稍微陌生一些。

第一个指标:商品集中度,表示的销售额或者销售量之中,占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲,商品集中度越高越方便下单和追单,也就是补货更加容易,但是同时也暴露优质商品较少,有潜在风险,尤其季节性快消品类目,一旦处于换季边缘,集中度高的商品不给力,整个销售业绩将受到重挫,所以要联系所处品类的行业参考值,合理观察“商品集中度”;

第二个指标:商品动销率,商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%,动销品种数:店铺里有销售的商品种类总数;

第三个指标:库销比,库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售,其中库存和销售可以是数量亦可以是金额。

第四个指标:客户重合度,现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强),为了使新品牌更快更有效的启动和成长,通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌,加速其生长,这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度,以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑,让其独立行走。过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良,过晚撤走流量可能致使多品牌同质化,品牌定位无区隔,不能有效产生增量市场。当然,追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的,我们可以这样来比较两个品牌,假设成熟品牌是A,新品牌是B:

(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?

(2) 在 (1)的基础上,计算重合客户的重复购买率?

(3) 在 (1)的基础上,计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?

(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足,客户的比例是多少?

这里必须着重强调一点:数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度,更体现了数据的权威性,尤其关键指标的统计倘若经常出现差池,会让所有人对数据失去信任,对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。

四、“晴雨表”的作用

那么,建立晴雨表有何作用呢?不言而喻,作用是很大的,分为直接作用和间接作用。一方面,晴雨表可以作为数据存档的基本单元,方便及时调用;另一方面,可以自由抽取其中的关键性指标生成运营日报丶周报和月报等。建立晴雨表相对比较容易做到,但是解读晴雨表数据指标的能力就需要漫长经验的积累,否则无法看到数据背后所代表的业务状况。解读数据需要把控以下关键点:

(1)知道该指标的实际值和行业参考值。例如想知道店铺的转化率水准是怎样的,就必须了解行业TOP卖家的平均转化率数值。

(2)优先注意数据奇异点和数据拐点,突然变大或者变小的数据一定是受到外力的作用。例如给客户短信群发,应该在短信发出去之后极短的时间内便会出现流量拐点,如果没有出现相应的流量拐点表明短信通道没有发送出去(短信延迟),或者客户对于长期的短信已经产生免疫的作用,抑或促销活动不能吸引到客户。

(3)数据要有对比,可以是同比,也可以是环比。

(4)选取合适的数据呈现形式。依据数据想要表达的意思选择相应的呈现方式非常重要,生动形象的数据展现形式能有助于快速抓住重点。

五、请大家一起来讨论下这些数据指标的变化代表的意义

关于数据解读,需要依靠某单个核心指标来解读,但是有时候也需要联合一组指标综合研判。笔者随机例举5个问题来讲解如何通过指标来解析数据背后的意义。请大家先把答案写在回复中。

1.对于网络女装品牌的估值应该看哪些指标?

2.如果收藏人数多但是成交人数少是什么原因?

3.翻页数(PV/UV)越大表示网站越好么?

4.回头率低一般是什么原因造成的?

5.某件商品销量下滑一般是什么原因?

关于电商运营者指标和电商运营者指标有哪些的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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