影响店铺销售业绩之销售数据分析
在企业的经营管理过程中，会产生大量的与营销有关的数据信息，这些数据信息是企业研究市场营销规律，制定生产、销售、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反，更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据（如日报表、月报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些是有数据却仅仅作为摆设，并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。
一、店铺销售数据分析的作用。
1、有助于正确、快速的做出市场决策。
服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。
2、有助于及时了解营销计划的执行结果。
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。
3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。
数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。
二、单店货品销售数据分析。
1、畅滞消款分析。
畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高"订货的审美观"和对所操作"品牌风格定位"的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
2、单款销售生命周期分析。
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过"插入"-"图表"功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如下图所示。如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变，5-9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、营业时间分析。
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
三、多店之间的货品销售数据分析--销售/库存对比分析。
对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理（如下表所示）。对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内；在款式选择上一般是上货时间差不多。
在例表中，其中款式X有三个重要问题，第一是所有的店铺销售都不错，为什么A店铺销售不太好？是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推介上有问题……是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨？第二个问题是，该款的整体销售都不错，结合该款的销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少。第三个问题是，就目前的总部库存而言，应该如何给B店铺和C店铺进行分配，是平均分配，还是先满足某一家店铺？而款式Y则有两个问题。第一个是A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差，应考虑将两店的该款货品进行调配，这样不但可以提高该款在A店的销售量，而且可以有效除低B款的库存；第二个是C店铺销售一般，但库存也较少，其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致，是否应考虑将总仓库存再给C店铺补点货。当然，在实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中，还会出现更多的现象，只要针对不同的现象分析并做出相应对策，对店铺间的销售都会有较大的帮助的。
四、老顾客贡献率分析。
行销学一个著名的法则叫做2080法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币
运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率
2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱 经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗） }
数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社
第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结
3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。
1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。
2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
盲目进行大数据投资，收集越来越多的数据，但这些数据却是“死”数据。“死”数据就是单纯存在数据库中，无法进行分析和使用，并且不能够产生价值的数据。 大数据的真正价值是将数据用于形成主动收集数据的良性循环中，以带动更多的数据进入这个自循环中，并应用于各个行业。多样的自循环方式打开了大数据之门，进入这个循环的关键是从解决问题出发。 4、无线数据，大数据的颠覆者 面对无线数据，我们需要一种多屏思维——需要考虑到现在用户使用互联网的多场景问题。多屏可能会包括多台电脑、手机和pad，可穿戴式设备。当多屏变成一种常态，不管是数据分析师的分析方法还是推荐系统的推荐算法都必须多屏化。要解决的主要问题有两个：一是做到高效准确的收集，二是培养数据分析师的多屏思维。 5、四种数据分类与五种数据价值 数据按照是否可再生，分为不可再生和可再生数据。按照所处存储层次，可分基础层、中间层和应用层。按照数据业务归属，可分为各个数据主体。按照是否为隐私，可分为隐私数据和非隐私数据。 数据价值1、识别与串联价值，2、描述价值，3、时间价值，4、预测价值，5、产出的数据价值。 6、从用数据到养数据 “养数据”通常有两类，一类是网站自身没有的数据，需要用户自主提供；另一类是公司拥有的，但没有进行数据的收集。 “用数据”更多的是一种方法论，“养数据”则是一种数据战略，是基于深入业务理解的更高层次的商业决策，数据养的时间越早，积累的数据也就越多。养数据也是一种管理和商业艺术，在养之前可能谁也不确定最终会出现的后果，一旦养成会产生非常大的商业价值。 7、数据的盲点 数据盲点可以分为两类，物理盲点和逻辑盲点。物理盲点是指在数据库中不存在这样的数据，即企业没有收集到应该收集的数据，这一类数据问题的产生通常是数据收集策略出了问题。逻辑盲点是有数据，但没有被很好地发掘出来。数据逻辑盲点的出现与数据分析师或数据使用者的经验和敏感度有关。 除了这两种，还有一些人为制造的“盲点”，比如故意把数据进行掩盖，或者人为地调整数据口径。是否看到数据盲点价值的核心是有没有看到应该看到的数据，有没有错失不应该错失的数据。
浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。 拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。 SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。 SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。 目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且
有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。 品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。 此外，要想真正做好SEM数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。 最后是SEM数据分析的结果。很显然，正如前文中所说，SEM数据分析要能改善投放效果。最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO 提供帮助。众所周知，SEO的操作是要通过较长的时间来体现效果的。因此，选词、站内布局都必须慎重。因为若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，还有没有其他的相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，能更明确操作方向，更能节省不少摸索的时间。
店铺销售数据分析 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规报表） 在这销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在
500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？
发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。那今天讲什么呢？ 今天要讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思） 第一大思维【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉 图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。 我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。 大家看下面一个场景。 运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。 销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。 详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解
基础维度： UV: 独立访客，每台独立上网的电脑视为一位访客 PV/VV 访问页面/视频的浏览量或者点击 IP 独立ip数 人均PV 选择时间内，每个访客访问网站数=PV/UV IP质量根据人均PV的数值来评价某个来源，某个关键字，摸个访客的质量和价值。人均PV越高，IP质量就越好，该网站访客的忠诚度就越好 在线人数5分钟内在先访问的人数 访问深度在一次完整的站点访问过程中访客所浏览的页面数 停留时间所有访客访问过程中访问持续时间的平均值 最近访客最近一段时间内（5min），访问网站的独立访客 当前访问活跃程度当前访问网站访客的多少 回访人数某个cookie的再次访问记为一个回访客，它的数目即为回访人数 回访率回访访客占所有访客的比例，主要用于判断网站访问者对网站的忠诚度 新增访问某个cookie的首次访问记为一个新访客 回访次数某个cookie除第一次访问之后，又访问的次数 停留时间某个访客访问网站的时间长短 首次进入页面地址访客访问网站的第一个页面 最后访问页面地址访客访问网站的最后一个页面 访问路径每个访问者进入网站开始的访问一直到离开网站，整个过程中先后浏览的页面称为访问路径 访问频度网站访问者每日访问的频度，用于展示网站内容对访问者的吸引度 访问入口每次访问中，用户进入的第一个页面，此页面可以显示网站对外或者搜索引擎的一些链接入口 访问出口每次访问过程中，用户结束访问的最后页面 点击次数用户点击页面上链接的次数 到达PV 是指通过某个关键字到达网站的访客所带来的访问量 UV% 选择实际那范围内，某个类别UV占总UV的比例，UV%=UV/总UV PV% 选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例 历史网站自开通维度统计系统之日起至今的各项数据量的总和 访问者维度： 流量来源分析 流量效率分析（产生的商业价值，用户动作） 站内数据分析（用户的着陆页和离开页） 用户特征（用户职业，年龄等） 网站分析指标：内容指标，商业指标 内容指标： 1，网站转化率：Take Rate =进行了相应动作的访问者/总访问量；衡量网站内容对网站访问者的吸引程度及网站的宣传效果 2，回访者比率Repeat Visitor Share =回访者数/独立访问者数；内容对访问者吸引程度和网站的实用性 3，积极访问者Heavy User Share=访问超过N页的用户/总访问数；衡量有多少访问者对网站的内容高度的兴趣（N:11-15,电子商务类：7-10） 4，忠实访问者指数Comnitted Visitor Index = 大于N分钟的访问页数/大于N分钟的访问者；每个长时间访问者的平均访问页数 5，忠实访问者比率Comnitted Visitor Share = 访问时间在N分钟以上的用户/总用户数；意义和3相同（N:20分钟左右） 6，忠实访问者Comnitted Visitor Volume = 大于N分钟访问页数/总访问页数 7，访问者参与指数Visitor Engagenent Index =总访问数/独立访问数 8，回弹率（所有页面）Reject Rate/Bounce Rate =单页面访问数/总访问数 9，回弹率（首页）Reject Rate / Bounce Rate =仅仅访问首页的访问数/所有从首
【采购】采购数据分析的8个流程与常用7 个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析？ 首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁？ 要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果？ 通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最 大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必 要了。
4、需要哪些数据？ 采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集？ 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理？ 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使 用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避 免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量 比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推 理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对 采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先 是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实 践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足 业务，用数据来驱动增长。 8、如何展现和输出？
阐述一下数据分析的主要维度及如何才能 真正找准“动因” 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 （营销图片大全） 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了
100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？
游戏用户数据分析的维度 每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右【网游终端平台不同、类型不同峰值时间不一定相同】） 新进入用户数量：（单日登录的新用户数量） 当日登录用户数量： 每日登录/在线： －－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图） 每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径： －－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量： 客户端安装量：（根据安装完成弹出的页面） 客户端下载量： 客户端下载点击量： 安装率：下载安装/下载量 －－－－－－－－－游戏系统描述 每日金钱增量、消耗和净增值： 等级分布： 忠诚用户等级分布： 特征物品市场价格（如联众游戏豆）： 每周： －－－－－－－－－用户群体描述 活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量 忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号 流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量 流失率：流失用户/上周活跃数量 忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量 忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例） 转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 －－－－－－－－－盈利变化描述 ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在线 付费用户：该周有过付费行为的玩家数量
新增付费用户数量：本周新增的付费用户 付费率：该周付费用户数量/该周登录用户 付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量 付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例 注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例 每月： ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线付费用户：该月有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量： 付费用户流失数量： 付费流失率： 活跃用户数量：该月登录过的用户； 针对道具： 每日购买量： 每日使用量： 转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量 转卖价格： 流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量 购买者等级分布： 使用者等级分布： 产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分析和其他信息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。 产品分析分为： 一、从信息收集渠道上来看： （一）数据分析（通过数据库或后台查询的数据） 1.例行数据分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……） 2.项目数据分析（非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等） 项目数据调查一般遵循这样的过程： 1.确定调查分析目的（证实、探索、预测） 2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑 3.获得原始数据后如何分析（分析模型） 4.如何获取原始数据 （二）客服问题反馈（流程） （三）自身游戏体验 （四）玩家直接交流（游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等） 二、从内容上来看：(例行的)
数据是认识世界的重要工具。人力资源数据化分析主要利用统计工具和手段，对企业人力资源管理活动过程所发生的行为数据，进行搜集、整理、分析，并对人力资源管理活动的现象进行观察，解释客观的现状、发展、态势和规律性。而诊断的概念出现，则源于现代企业管理思想呈现了一个大体相同趋势，即一定要阐明企业去哪的问题。而企业对自我认知，自我健康情况审视，往往被忽略。全面认知企业自身，定期的体检，才能更好地找到企业管理的短板，确定未来发展方向。 如何科学地进行薪酬诊断，节省企业成本，提高人力资源投资回报率，从而成为利润中心，是现代企业薪酬管理的目标和工作重点。企业要在竞争市场中获得优位，企业薪酬管理起着至关重要的作用。但是中国现代企业随着改革迅速发展而壮大的过程中，遗留了很多弊病，严重阻碍了企业人力资源进一步发展。 合适的薪酬诊断方法，能够帮助人力资源工作者，甚至企业管理者，深度挖掘现有薪酬体系存在的问题和薄弱环节，并且分析数据背后所产生的原因，看到优化空间和方向，提高企业薪酬管理水平。薪酬诊断是企业人力资源发展的必要手段，同时也是企业在运行中，常常忽略的环节。
笔者结合多年薪酬诊断实践，总结了企业薪酬诊断中常出现的问题及对策，形成了五大数据化维度审视企业薪酬管理法，即竞争维度、战略维度、财务维度、员工维度和平衡维度。竞争维度——薪酬外部竞争力精准定位 竞争维度主要通过在同行业、同地区、同岗位之间进行薪酬调查，应用标准、规范渠道以及专业统计方法，收集市场上雇主薪酬数据并做出判断的系统过程。通过对薪酬数据的分类、汇总和分析，形成能够客观反映市场人力资源用工环境成本现状的薪酬调查报告。通过薪酬调查，企业可以将自己的薪酬数据与市场数据进行有效对比，由此可以检视出企业本身薪酬水平、结构、涨薪幅度等竞争性是否与外部市场匹配。
1、通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。 2、数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本）
推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计）一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量 经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱
数据分析的思维方式 一：数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思） 第一大思维【对照】
【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉 图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数
据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。
第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。 我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。 大家看下面一个场景。 运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。 销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。 详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解
四、统计分析 （一）不同性别的外企中青年白领工作投入比较研究 针对不同性别的外企中青年白领的工作投入3个维度水平进行了独立样本T 检验，结果如表3-1所示： 表3-1 不同性别外企中青年白领各维度得分比较（均值±标准差） 工作投入维度男（n=49）女（n=52）t p 活力 4.65±1.22 4.47±0.94 0.817 0.416 奉献 4.35±1.58 4.47±1.16 -0.425 0.672 专注 4.8±1.31 4.69±0.96 0.476 0.635 从表3-1可以看出，男性白领和女性白领在工作投入的活力、奉献和专注3个维度上无显著差异（p值均大于0.05）。 （二）不同年龄的外企中青年白领工作投入比较研究 针对20-35岁的外企中青年白领和36-50岁的外企中青年白领的工作投入3个维度水平进行了独立样本T检验，比较结果如表3-2所示： 表3-2 不同年龄外企中青年白领各维度得分比较（均值±标准差） 工作投入维度20-35岁（n=53）36-50岁（n=48）t p 活力 4.60±1.23 4.52±0.92 0.355 0.723 奉献 4.46±1.57 4.36±1.14 0.348 0.729 专注 4.81±1.28 4.67±0.98 0.612 0.542 从表3-2可以看出，20-35岁白领和36-50岁白领在工作投入的活力、奉献和专注3个维度上无显著差异（p值均大于0.05）。 （三）不同婚姻状况的外企中青年白领工作投入比较研究 针对已婚外企中青年白领和未婚外企中青年白领的工作投入3个维度水平进行了独立样本T检验，比较结果如表3-3所示： 表3-3 不同婚姻状况外企中青年白领各维度得分比较（均值±标准差） 工作投入维度未婚（n=56）已婚（n=45）t p 活力 4.52±1.19 4.61±0.95 -0.394 0.695 奉献 4.43±1.47 4.40±1.27 0.093 0.926