今日，我们将深入探讨电商业务中，哪些指标是运营的关键，以及如何通过这些指标来开展有效的分析。
在电商运营模块，主要关注的是新用户的引流与转化，以及老用户的活跃度、留存和回购率。简而言之，引流的目的就是要吸引那些未曾购买我们商品的人来购买。
分析这一指标，是为了探索不同日期、不同时段的流量规律，以便对企业服务及推广活动进行相应的调整。对于互联网企业而言，流量数据往往呈现出与工作日相关的特点。
我们可以通过宏观统计出周一到周日的平台流量对比情况，观察发现周末流量普遍较高，这已是互联网行业的普遍现象。
明白了用户流量的周分布规律后，我们就能有一个大致的推广方向。例如，周末用户较大，我们可以策划更多的活动来吸引新用户和保持老用户的活跃度。
接下来，我们需要考虑的是工作日和周末的活动推广时间规划。虽然有的企业可能认为全天活动都大同小异，无需特别关注具体时间，但对于互联网行业而言，各时间段的推广费用都是较为昂贵的。
工作日的流量主要集中在上午的上班时段、中午的午餐时间以及晚间的休息时间。而周末的早高峰期则有所延迟。这些数据为我们提供了宝贵的用户活跃高峰期信息，有助于我们在这些时段内针对性地对白领开展相关商品推广活动。
电商的推广渠道主要包括线上渠道（如谷歌、百度等搜索引）、线下渠道（如各类活动、会议等）以及新媒体营销（如微信、小红书等社交平台）。分析不同渠道的流量，可以帮助企业明确各个渠道带来的价值差异，从而制定更有针对性的营销策略。
除了这些具体的量化指标外，“跳失率”也是一个非常重要的概念。跳失率即顾客进入后只访问一个页面就离开的比例。跳失率越低，说明用户的访问深度越大。
我们还可以通过BI工具对用户、老用户及新用户的访问深度进行分析统计。比如，若发现平台的用户访问深度相对较低，那么就需要考虑如何提升这部分的活跃度。
我们所说的“核心指标”，主要指的是浏览量、跳失次数、访问次数等。这些指标不仅衡量了流量数据的数量，还反映了流量指标的质量。通过对这些指标的动态分析，我们可以很好地评估某一时段营销策略的效果。
在吸引新用户并引导其完成转化后，接下来的重点就是如何提高用户的下单转化率。这涉及到从用户进入平台到最终完成交易付款的整个流程。为了提高这一系列的转化率，我们需要对用户在各个环节的转化操作进行细致的优化。
例如，通过漏斗图进行流程转化数据分析，可以找出最需要优化的运营环节并进行针对性治理。在事件转化率方面，我们需要关注各种营销推广渠道的转化效果，如SEO关键词推广、微信推广等。
在服务方面，良好的服务可以提升用户的购买率。我们可以统计出客服咨询到下单的转化率，以此作为评价客服工作绩效的KPI指标之一。
对于退货问题，我们需要关注商品的质量问题导致的退货情况。通过历史数据统计分析，对于确实存在质量问题的商品需要及时反馈给供应商。
在关注新用户的转化和留存问题后，我们还需要考虑如何留住老用户的心。留存率是一个重要的指标，通过分析不同时长的留存率，我们可以评估产品的品质和渠道的优势。
给大家分享一份《电商数据分析平台建设方案》。此方案提供了电商通用的精细数据分析场景包，包括市场洞察、运营结果专题分析等内容，可以帮助企业更全面地进行电商业务的分析和优化。