企业客户数据分析报告

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第一篇：企业客户数据分析报告

零售企业采购数据分析

零售企业采购数据分析 采购最终的目的就是在贩卖获利，所以采购是否有绩效，最终的表现就显示在数据上，而数据是很现实的，没有达到既定的目标，效率就会被判定为“差”。因此，在采购的数据管理上，现提出几种管理数据做为分析判断的工具：

进销存的数据资料掌握

要能明确算出每个部门、每个中分类、每月的进销存数据，而利用POS系统及EOS系统较能很快掌握公司的销售资料及进货资料。换言之，如能以较科学的方式来获取进销存的资料，就能给经营带来大的助益。

分类的构成比分析

管理一个公司的商品，不能只知道全店的营业额和利益，也不能只顾及部门的营业额及利益。例如：不但要知道饮料类这个中分类的营业额及利益是多少，对于它所占的构成比也要了解，才能知道销售的弱点在哪里以及如何加以改善。

毛利率分析

毛利率=毛利率÷营业额×100每一个分类都要将毛利率计算出来，了解哪一个分类的获利能力好，哪一个分类的获利能力差，从而调整商品结构或强化弱的分类。

商品回转率分析

商品回转率=营业额÷初期存货+期末存货÷2×100商品回转天数=365(天)÷年商品回转率超级市场的经营决窍之一，就在求取快速的商品回转率，所以对于每一分类的回转率须予以计算出来，回转率愈快愈好。因回转率愈快，商品鲜度愈佳，资金回收速度也快;如此形成一个良性的循环，经营才会杰出。一般来说，超级市场的回转次数，一年应保持在20至22次以上才合乎标准，经营者可以检查一下自己公司的回转次数，是否在标准之内?采购部门是超市创造业绩的部门，所以如果没有完备的采购组织存在，超市根本不可能存在，更不用说想赚钱了，因此超市在谈利润的第一步就是要先组织一支战斗力强的采购队伍，严密把守住货物进出的第一关，才有可能使超市真正立于不败之地。

一般而言，采购组织可分为分权式采购组织及集权式采购组织两类，这两类组织模式各有利弊，业者可视个人的规模、目标选定适合自己的模式。

第二篇：零售企业销售数据分析模型

数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。

零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。

首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。

要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。

一、销售数据模型之维度

1、商品

商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。

2、供应商

商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。

3、内部组织

对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部(业态)---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。

门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。

公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。

配送中心的关键属性有：面积、员工数。

4、商品类别

一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。

5、客户

客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。

6、区域

区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区;从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。

7、时间

时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻;农历节假日。

8、品牌

品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。

9、采购员

采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。

10、营业员

营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。

11、收银员

层次有：门店-收银组-收银员。

12、厂商

一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。

二、销售数据模型之指标

1、销售数量客户消费的商品的数量。

2、含税销售额

客户购买商品所支付的金额。

3、销售税额

客户购买商品后应上交的税额。

4、去税销售额

去税销售额=含税销售额-销售税额。

5、含税成本

销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。

6、成本税额

销售出去的商品的进项税额。

7、去税成本

去税成本=含税成本-去税成本。

8、毛利

毛利=含税销售额-含税成本。

9、净利

净利=去税销售额-去税成本。

10、场效

指单位营业面积产生的销售额。

11、退换量

客户购买后退换商品的数量。

12、退换额

客户购买后退换商品的销售额。

13、毛利率

毛利率=(毛利/含税销售额)×100%。

14、周转率

周转率和统计的时间段有关。周转率=(平均含税销售额÷平均含税库存成本)×100% 。

15、交叉比率

交叉比率=毛利率×周转率。

16、促销让利额

促销让利额=正常售价额-促销额。

17、促销次数

促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。

18、促销销售额

(所销)所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。

19、交易次数

客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。

20、客单价

客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。

21、销售价商品正常销售的价格。

22、促销价

商品在促销时的销售价格。

23、进货价

商品进货和供应商的结算价格。

24、成本价

按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。

25、周转天数

周转天数=平均存货÷平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差;周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。

26、退货率

退货率=退货金额÷进货金额(一段时间);用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。

27、平衡点

平衡点用于表示达到某点的快慢;平衡点=总费用÷毛利率。

28、安全力

经营安全力=1-(损益平衡点÷营业额);用于表示获利情况的指标。

三、零售数据模型之分析方法

1、ABC分析

ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过对一段时间内商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%;销售数占y%;毛利占z%。则该报表的显示形式如表1：

其中综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%;x%+y%+z%=1;分类结果显示AB或者C。

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进;将累计额百分数在20~90%之间的商品标记为B类，进行一般管理;将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。

2、比较分析

比较分析，也称为对比分析。就是将同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。这种方法非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。

同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。

环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。

3、比率分析

从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下3种类型：

(1)同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。

(2)同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

(3)同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等。这类比率都有特定的商业含义。

4、20-80分析

20-80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则。意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%;其余80%尽管是多数，却是次要的。

在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析，从而选出需要重点管理的对象(20%部分)。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品(按库存金额进行分析)、商品(按销售额或者毛利进行分析)、供应商(按销售额或毛利进行分析)、客户(按销售额或毛利进行分析)。

5、排序分析

排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是将某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于，可以让分析者清晰地知道最多或最少的实体情况。

排序分析一般应用在以下4种情况：

(1)同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如：某一商品在一个月内的销售额排序情况。

(2)同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如：小类中所有商品在某一天的销售额排序。

(3)同一实体、同一时间、多个指标的排序情况(由主次排序因素组成)，如：商品先按销售额排序，再按毛利排序。

(4)分组排序分析，如：按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。

6、动态分析

动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此对现象的未来发展做出预测的统计分析方法。

动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的指标，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度;另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的指标，包括增长量、发展速度和增长速度等。

发展趋势分析方法是动态分析中的一种，它又可分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。

7、图形分析

图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、

柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：

(1)对比图示法

通过用图形表现出数据之间的比较关系。

(2)曲线图示法

一般用曲线图示法来表明某一实体、某个指标的数据发展趋势。

(3)因果图示分析法

用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。

一般来说，图形分析应与其它分析结合起来进行分析，这样可使读者更加清晰、易懂

8、相关分析

相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓展。其方法是通过某一变量，衡量预测另一主要变量，通过衡量这两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。

在零售业中，相关分析可以应用于以下3种情况：

(1)同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。

(2)同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商相互间彼此销售额的影响关系。

(3)不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。

9、回归分析

回归分析(Regression Analysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的复杂的、不确定的关系变得简单化和规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。

回归分析作为相关分析的研究方法，在零售业可以对以下情况进行分析：

(1)同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。

(2)同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商间销售额的影响关系。

(3)不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。

10、方差分析

一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的、对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用、以及显著影响因素的最佳水平等。

11、平衡分析

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的、合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间的发展是否平衡，揭示事物间的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

零售业中一般应用的指标包括：

损益平衡点=门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快;损益平衡点越高，表示获利时点越慢。

损益平衡点与销货额比=损益平衡点÷销货净额

比率若小于1，表示有盈余，比率越小，盈余越多;比率越大于1，表示有亏损，比

率越大，亏损越多。

12、因素分析

因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象，在其总变动中，各个影响因素对它的影响方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有3种：

(1)相关联因素分析法

本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额。

(2)相乘因素分析法

通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响;一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价。

(3)相加因素分析法

对于某一经济现象的影响，往往是其总体内部的各个组成部分(或构成因素)发生变动的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额+„+门店n销售额。

13、结构分析

结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此，总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。

通过结构分析，首先，可以认识总体构成的特征。如：在某超市的销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。第二，可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构的变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如：某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。第三，可以揭示现象之间的依存关系，如：研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可按商品销售额分组，计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明该企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

四、销售数据模型之建立

有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，就可以通过这三者组建销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型

我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个;则：

1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合

比如，选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么，组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析，按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型。

2、多纬度、单一指标与分析方法的组合;

比如，纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析，按照这种方法，可以组建X*X*Y*Z个数据分析模型。

通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。

第三篇：客户数据库营销

客户数据库的建立是一个非常的重要的网络赚钱的开始，但是有了一定的客户数据后，我们该怎样把客户的数据转换为我们的金钱呢?目前拥有庞大的客户数据的人非常的多，但是很少能够有效的利用庞大的客户数据来为自己服务，就像海量关注度的博主，以及拥有非常的打的粉丝数量的微博主，浪费了非常的多的资源。

那么如何才能够更好的通过我们已经拥有非常的大量的客户数据库进行营销，从而更好的赚钱呢?

首先，我们要做的是让我们的客户数据库里面的人都成为我们的朋友，朋友有很多种，一般的朋友也有比较好的朋友，成为比较好的朋友后，几乎就已经成为了忠实的客户了。忠实的客户很关注我们的互联网的动态，我们可以去看下小米手机的微博里面，几乎每条微博都有相当的多的粉丝的转发和评论。里面最重要的就是让很多的人已经建立了对小米手机的非常的大的信任，小米的任何的动态都会非常的关注。作为个人来说，我们可定也是非常的关注我们的朋友的动态，特别是我们的好朋友的动态是非常的注意的。让客户数据库数据成为好朋友是非常重要的一个开始，建立好的关系才能够更好的实现营销。

其次，让我们客户数据认为我们有价值，客户数据不是建立起来就能够有非常的好的效果的，并不是我们的每次的活动都能够带来比较多的人的参与，关键的一个问题就是我们是否给予我们的客户数据一个非常的好的价值呢?大家都知道我们上学的时候很信任我们的老师，而且认为我们的老师的观点绝大多数是非常的正确的，因为老师给我们非常的多的价值的东西在里面，导致我们对老师的比较大的感谢和忠诚。所以我们要在自身的价值方面有非常大的提升，让更多的人感觉到我们的重要性。

再次，客户数据库关键的还是要维护，如果我们半年才来关注一下我们的客户数据，那么等到半年后估计已经没有多少人搭理了。交朋友也是一样，如果长时间都没有来往，来往的频率越来越小，那么最后有可能发展成不来往的状态了。所以要注意客户的数据库的维护的频率，让我们的客户时刻感觉到我们就在身边。

最后就是营销，有了比较好的朋友的资源和非常的信任的关系，我想你的任何的有价值的产品或者服务都可以成为他们选择的重点或者首选，你认为呢?

作者：沈古力

文章来源：

第四篇：大数据分析如何影响企业文化

来源：赛迪网

正如远在石器时代，我们的祖先发现并能够控制火之后，我们的文化经历了令人难以置信的变迁。所以，当我们的企业开始接触到先进的以大数据形式提供的信息时，我们的现代企业文化也必然会相应的发生一定的变化，更重要的一点是，如果大数据尚未对您企业的文化产生任何影响，那可能是您使用大数据的方法不正确。

大数据影响您企业文化的具体方式取决于您企业的数据类型，以及您企业打算用这些数据信息来做什么。举个例子来说，一家公司的主要营收来自服装销售。那么，其编制和收集的数据应包括有关目标销售地区的详细人口信息;适当的大数据分析将揭示一定的消费趋势。该公司找寻这些趋势的方式会影响其整体文化。

企业文化与人力资源

人力资源部门在企业文化起着很大的作用，正是从人力资源部门开始，企业的网络和员工开始步入工作正轨的。人力资源部门的数据意味着企业网络的基础，以及企业员工在企业内部的成长是更为个人化的。人力资源经理在员工升职候选人选拔时，可以从一个业务部门中的硬数据着手，并分析提拔该员工可能给业务部门带来的效益，以及可能带来的缺点。该候选人曾在什么部门工作过，服务了多长时间?在此期间，其所在业务部门的绩效增长情况是怎样的?

在企业的人力资源文化方面，招聘经理考评和看待企业现有和潜在员工的方式会创造一种非常具体且明确定义的企业文化感知。更好的数据分析意味着更为具体和固定的企业文化。营销文化与大数据

营销企业的人口统计工作与整个公司的文化有着非常大的关系，故而大数据也将对其整个企业文化带来十分深远的影响。毕竟，营销企业绝对不能将时间和资金浪费在针对那些根本不会关心您企业产品的人来做广告。基本上，流线型的分析将迫使您企业摆脱低效率的做法，重点关注能为客户带来什么价值，进而帮助企业挣钱。

传统的营销方案告诉企业主进行广泛撒网似的广告媒体投放，包括：电视、广播、平面广告、网络广告和社交媒体。而利用大数据库和有效的分析则意味着，现在的企业可以清楚地看到其营收来源于那些广告投放，而广泛撒网似的广告投放无疑是时间和资金的浪费。这将如何影响企业文化呢?其迫使企业去了解和迎合企业客户的个性和想法。广告活动将随着客户而发生变化。所以最终是消费者的需求真正定义了企业。

金融，贸易和大数据分析

得益于大数据分析，即使是银行和贸易机构也正在经历企业文化的变化。这些机构必须以复杂的数学公式的形式密切关注交易模式和投资模式，进而存储，探索和解释这些模式，这意味着其能够帮助银行和股票专家节约时间和金钱。

大数据分析对于金融业的人士意味着什么?这意味着一种几乎千篇一律的工作方法不容许有任何错误的文化。在金融业方面，大数据特异性的高层次细节越来越重要，比个人报告更可靠。在未来，如果您不遵循大数据分析，您可能会被您自己的雇主或客户起诉。交易和银行文化变得更加激烈和科学。

大数据策略

如果您的企业正在考虑收集大数据并对其进一步的进行分析，准备好对您企业的经营策略进行根本性的变革。保持业务结构的灵活。您可能需要改变您企业的招聘策略，以便更适合您的统计的需要，并改变您优秀员工的工作时间，以便在业务需求高峰时间能够随时找到他们。对于您的营销部门来说，事情会变得更为精简，减少无效的广告计划，加大最有效广告的投放力度。如果您跟随大数据的步伐，您企业的文化可能会一直持续的发生改变，但这将是一个更为健康的文化。

第五篇：中小企业网站运营数据分析实例

中小企业网站运营数据分析实例 案例说明：

该企业正式开展网络推广不到1年，通过详细的日常数据记录及定期的分析总结，已能较好的从数据分析报表中发现企业实际存在的问题，并及时改进。通过改进，企业的网络咨询情况得到明显的改善，网络销售业绩也能够保持平稳的增长，同时网络推广费用也控制在合理范围之内。

正题：

对于企业网站，不论是网站从一开始建立发布，还是到后期的成熟运营，都会产生并逐渐沉淀很多数据，比如

− 日均浏览页面数量、

− 日均访问网站的人数、

− 每次访问平均花费时间、

− 每个访问者平均访问几个页面、

− 哪些页面跳出率高、

− 访客的回头率、

− 访客通过什么途径访问网站，比例如何、

− 竞价费用主要消耗在哪些关键字上，关键字花费比例、

− 每带来一个咨询客户花费的成本、

− 哪些长尾关键字被搜索频率高、

− 站内搜索热门关键字、

− 访客集中的地域、

− 每天咨询客户的数量、

− 每天因为各类原因而流失的咨询客户数量、

− 网站转化率、

− 访客访问网站的时间分布规律、

− 当然也包括网站总体内容被收录量等等

对于企业网络运营中产生的这些数据，我们应该从何考虑?

从现实的情况看，除了一些较大电子商务企业或互联网企业，他们有良好的数据分析基础和能力以外，基本上多数中小企业实施的网络业务，并没有能够有效面对和处理这些运营数据。

究其原因，除了企业管理人员不够重视以外，企业具体负责网络业务的人员往往也缺乏主动的意识和管理的高度去面对这些数据。作为网络业务负责人，他们关注更多的是网络的投入与产出，会把更多的精力放在优化成本和提高销售上。对于运营细节，比如数据分析，他们投入的关注往往还不够。

因此，本文企图通过实际案例分析，说明如何进行数据统计、分析，数据分析的意义，及对企业的现实意义等。其中也能窥探到，良好的数据分析是能够有效节约成本及促进销售的，当然这不是本文的重点。

网站运营能产生如上面所述的很多数据，但具体到每家企业，它所需要的数据可以是不一样的，这是根据企业管理人员的要求，及网站业务运营的需求而定。

如果侧重用户体验，则统计的数据侧重跳出率、转化率、回头率、平均访问时间、平均访问页面数量等;

如果侧重投入产出，则统计竞价、推广的相关情况，以及咨询、流失的情况;

如果侧重网站运营管理，则不仅统计以上两项，上文描述的各类数据项，都需要详细统计。因为网站运营牵系的不仅是网络业务，还与企业其他部门发生联系，比如企划、市场、营销、产品、服务、物流等。这些部门的运作情况，是可以通过网络数据观察到的，从网络数据的分析结果，我们也能很准确的看到各个环节的问题。

在本案例中，我根据该企业实际情况，罗列了几点，

1、用什么工具统计?

2、应该统计哪些数据?

3、如何看待及分析这些数据(统计数据并分析的目的)?

4、数据分析产生哪些结果及结论?

5、数据分析结论对企业的现实意义?

用什么工具统计?

案例采用的数据统计工具：百度商桥

统计工具有很多，CNZZ、51LA、量子统计、GA等。但从准确性来看，似乎没有绝对的，各家都有侧重和优势，可以同时装2种统计工具。

应该统计哪些数据?

案例统计的数据类项：

a. 咨询者来访日期

b. 咨询者来访地区

c. 咨询者来访途径(百度/谷歌/直达)

d. 咨询者来访关键字

e. 咨询者到达页

f. 平均访问时间

g. 平均浏览页面数量

h. 咨询者是否对话

i. 咨询者客户姓名

j. 咨询者联系方式

k. 咨询者提问的问题

l. 客服的解答

m. 客服人员

n. 客户咨询时间

o. 客服回应时间

p. 交流历时

数据类项说明：

− 日期。该项要想反应出积极意义，需要一段较长的时间。从访客咨询日期的曲线上，我

们将能看到客户咨询的时间规律，便于企业做出响应的对策。

− 来访地区。除了能知道咨询客户多数来自哪里以外;当你在百度商桥内设置了推广区域，

从来访地区的统计结果也能看出百度商桥的限制区域设置到底作用如何。

− 来访路径。可以清晰的统计咨询客户常用哪一种方式，由此我们可以评估三种途径的重

要性，并在后面的推广中做好调整。

− 关键字。通过这些关键字我们可以知道客户的访问心理，并且可以适时将这些关键字补

充进竞价关键字体系内。同时在做长尾时，也可以重点参考。

− 到达页。当某一个页面到达率非常高时，应该在这一页面上多做营销动作。很多时候，

如果竞价人员不做精细化调整或者企业网站可推页面少，那到达页基本是首页，因此企业的首页非常重要，营销人员应该重视。

− 平均访问时间。理论上平均访问时间越长，用户黏性越高。

− 平均浏览页面数量。理论上平均浏览页面数量越高，说明网站本身的内容在用户看来，

可看性强。

− 是否对话。来访人员打开了咨询窗口，也许就是看看，啥也没有说，统计实际对话数量，

便于统计有效率咨询率。

− 咨询提问的问题。从问题我们可以深刻了解客户需求，统计这些问题，便于我们洞悉客

户真实需求。同时可以加以分类，做出详细的在线咨询Q&A，提高咨询效率和有效性。

− 客服的解答。从客服的解答，管理人员可以及时了解客服的专业能力，服务能力，销售

能力等;同时，也便于客服自我总结。咨询的人未必是最终购买的人，但良好的客服解答对建立企业在线咨询形象和口碑传播非常重要。

− 客户咨询时间。统计咨询时间，主要是找出客户咨询的时间规律，企业可以在重点时间

段安排人员盯守，防止客户流失。

− 客服回应时间。快速的客服响应对于在线咨询来说极其重要;了解自己客服的响应时间

也能知道客服的工作状态。

− 交流时间。有效的新客户咨询通常来说，时间会比较长。通过记录交流时间和对话内容，

两者相比，可以一定程度上反映客户的质量度。

如何看待及分析这些数据(统计数据并分析的目的)?

网络数据基本是静止的、被动的，一般是定量或定性的记录，它是网站运营分析的最重要的基础，因此这些数据务必要详实准确，而要想从数据中挖掘出有价值的信息，就需对数据进行再统计分析。

依据良好的企业网站运营数据记录和分析，我们可以：

− 帮助改进网站用户体验、

− 监控推广的投入产出、

− 考核相关人员的绩效、

− 分析线上营销活动的成效、

− 发现企业存在的运营管理问题(比如客服、销售、营销、推广的工作配合问题)、 − 预测市场未来的趋势等

对于数据的意义，这里用马云的两段话做注释：

− “提前预测到金融危机正因为这些数据，使我们提前八个月到九个月预测到金融危机。2

008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。所以我们提前了十二个月做了一些准备，鼓励小企业度过难关，所以我们在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。”

− “我们真正的进入一个数据时代··· 淘宝上消费者消费行为(现在淘宝有2亿消费者，每天到淘宝上想来买东西的人有4300万人，完成500万笔交易的大量数据，加上我们支付宝数据，我们突然发现我们真正的在进入一个数据时代。我们今天掌握的数据，对国家宏观经济、微观经济、对个人消费，特别对制造业是巨大无比的宝库，所以我们准备做云计算，五年以后，我们的竞争一定是在计算数据上面的竞争，我们在这儿将大力投资···”

案例中的企业进行数据分析，主要目的是为了改进网站用户体验、监控投入产出、发现企业存在的运营问题。这几个问题在下面的叙述中都有描述。

数据分析产生哪些结果及结论?

数据分析产生的结果及结论，一般由网站运营推广的负责人总结分析并出具详细报告。 举这家企业的例子，他们主要统计了以上那些对他们而言重要的数据项，产生了以下结果：

− 客服响应咨询的时间及回答质量

− 客户咨询最多的问题

− 长尾关键字、核心关键字

− 竞价效率

− 平均访问时间及平均访问页面数量

− 有效咨询率

− 工作时间段流失率(8：30-12：00)(13：00-17：00)

− 非工作时间[包括中午吃饭时间]段流失率

− 投入产出月统计

随之即可以分析出：

− 客服工作状态及业务能力

− 客户真实需求是什么

− 竞价推广的重要性占比如何

− 网站建设水平如何

− 客服工作管理安排是否合理有效

− 是否需要增加值班客服

− 推广人员绩效考评

附图：

数据分析结论对企业的现实意义?

上述的分析所产生的确切结论，将对网站运营、人员管理、企业运营、部门协作都产生明显的影响。比如：

− 客服工作状态及业务能力

客服响应速度慢还是快，直接关系到客户体验，良好的人员管理及制度能够保证高效的响应速度，同时如果从记录中反应客服专业能力欠缺，可及时安排培训。

− 客户真实需求是什么

通过客户的咨询问题，可以知道他们的真实需求，解决客户真实需求是推广、营销、在线咨询、销售必须面对和解决的问题。

− 竞价推广的重要性占比如何

网络推广，一般是付费和非付费两种形式。作为付费的主要方式-竞价，在整个销售产出中发挥的作用到底有多大，这个占比对网络运营推广有直接的影响，成本的节约也主要发生在这一环节。

− 网站建设水平如何

从用户黏性各指标分析，是否需要改进网站内容的、设计的用户体验。

− 客服工作管理安排是否合理有效

合理安排客服工作，尽量降低工作时间内的咨询流失率。而这也是促进提高销售的最直接方法。

− 是否需要增加值班客服

如果非工作时间客户咨询确实多，企业务必需要考虑增加值班人手。这同时也是增加了销售的时间段。(还是有很多企业是有值班客服的，特别是一些医药医疗整容机构)

− 推广人员绩效考评

合理的绩效考评是推动人员工作的直接动力。

附图(说明：九月份在线客服调整到位)