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淘宝技术框架分析报告

淘宝技术框架分析报告
淘宝技术框架分析报告

淘宝技术框架分析报告

淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站,每天承载近30亿PV的点击量,拥有近50PB的海量数据,那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢?本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结,并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析。另外,本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。

淘宝技术分析

CDN技术及多数据中心策略

国内的网络由于运营商不同(分为电信、联通、移动),造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。为了解决这个问题,淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点,当用户访问淘宝网站时,浏览器首先会访问DNS服务器,通过DNS解析域名,根据用户的IP将访问分配到不同的入口。如果客户的IP属于电信运营商,那么就会被分配到同样是电信的CDN节点,并且保证访问的(这里主要指JS、CSS、图片等静态资源)CDN节点是离用户最近的。这样就将巨大的访问量分散到全国各地。另外,面对如此巨大的业务请求,任何一个单独的数据中心都是无法承受的,所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心,这些数据中心不但保证了容灾,而且各个数据中心都在提供服

务。不管是CDN技术还是多个数据中心,都涉及到复杂的数据同步,淘宝很好的解决了这个问题。吉林银行现在正在筹建两地三中心,但主要目的是为了容灾,数据中心的利用率差,而淘宝的多个数据中心利用率为100%。

LVS技术

淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术,该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上,其他操作系统不行,并且需要重新编译Linux操作系统内核,对系统内核的了解要求很高,是一种软负载均衡技术。而吉林银行则通过F5来实现负载均衡,这是一种硬负载均衡技术。

Session框架

Session对于Web应用是至关重要的,主要是用来保存用户的状态信息。但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。目前解决这个问题通常有三种方式,第一个是通过负载均衡设备实现会话保持,第二个是采用Session复制,第三个则是采用集中式缓存。第二种方式严重制约了集群环境的可伸缩性,不利于集群的横向扩展,即使是采取两两复制也会造成集群内部网络负载严重,更别说采用广播的方式,会造成网络垃圾。淘宝采用了第三种方式,因为第一种方式对于淘宝来说成本比较高,而且他们已经采用了LVS的负载均衡技术。吉

林银行由于采用F5来实现负载均衡,所以第一种方式是必然选择。

HSF框架

HSF是淘宝的高性能服务框架,它是在淘宝进行应用拆分后诞生的。应用拆分后,各系统变得更加“专业”,因此产生了很多服务调用者和服务提供者。HSF框架就是负责协调服务调用者与服务提供者之间的通讯。服务提供者在启动时会向HSF框架的ConfigServer注册服务信息(接口、版本、超时时间、序列化方式等),这样ConfigServer 上面就定义了所有可供调用的服务(同一个服务也可能有不同的版本);服务调用者启动时向ConfigServer注册对哪些服务感兴趣,当服务提供者的信息变化时,ConfigServer向相应的感兴趣的服务调用者推送新的服务信息列表;服务调用者则根据服务信息列表直接访问相应的服务提供者,无需经过ConfigServer。由于服务的提供者大多是集群,HSF还可以提供软负载均衡,引导服务调用者调用负载状况比较轻的服务提供者。HSF的作用很像是吉林银行的ESB,但是吉林银行的ESB要求事先做好服务的注册工作,而不是在服务提供者启动时向ESB自动注册;服务调用者也是事先就知道ESB所提供的服务接口,而不是等到启动时向ESB注册需要的服务。另外,吉林银行的服务调用者和服务提供者之间的通讯必须经过ESB,也做不到对后端服务提供者进行软负载均衡,后端的服务提供者需要自己完成负载均衡。可以看出HSF虽然在逻辑上将服务调用者与服务提供者进行了解耦,但是在实际操作上服务调用者和服务提供者是直接交互的,在通讯层

面上并没有彻底解耦,如果服务调用者通讯协议改变,服务调用者也需要跟着改变,但是性能上的确比ESB要好。

Notify框架

对于通知类的解决方案,莫过于采取消息中间件技术。Notify框架就是淘宝根据自身业务需要量身定制的一款消息中间件。它的架构与HSF框架一样,也有一个ConfigServer。消息的客户端(Notify Client)通过ConfigServer订阅消息服务,消息的服务端(Notify Server)在ConfigServer上注册消息服务。为了保证消息一定能发出且对方也一定能收到,消息数据本身就需要记录下来,而这些消息则保存在数据库中。在Notify框架中消息具有中间状态(已发送、未发送等),所以应用系统可以通过Notify框架实现分布式事务。说起消息中间件,吉林银行采用的是WebLogic JMS和IBM MQ。这两款消息中间件对消息的持久化是采用文件的形式保存在本地,WebLogic JMS的横向扩展依赖于WebLogic的横向扩展,而IBM MQ的集群部署比较麻烦。而Notify框架可以很容易地进行横向扩展,处理大量的消息。

TDDL框架

一个大型网站在成长过程中,除了要对应用进行拆分外,还要对数据进行拆分。数据拆分可以分为“垂直拆分”和“水平拆分”。当数据库里有很多表,可以根据表之间的关联程度进行垂直拆分;当数据库的表的记录很多时,可以进行水平拆分。通常情况下,数据拆分都指的是水平拆分。但是数据拆分之后,会带来很多应用上的问题,例如应用程序需要知道哪些记录被拆分到了哪个数据库上,应用程序需要做很大的改动。另外数据拆分也会不可避免地造成跨库查询,一旦跨库查询将严重损耗系统的性能。为了解决以上问题,淘宝根据自身业务特点开发了TDDL框架,该框架屏蔽了数据拆分对应用程序的影响,通过缓存来解决跨库查询的问题,另外TDDL还支持搜索引擎。吉林银行由于业务量不大,还谈不上数据拆分。

TFS框架

在淘宝上有着大量的图片、商品描述以及评价信息,这些信息占

据了淘宝的大部分数据存储。而图片、商品描述、评价信息这种数据并不是传统意义上的结构化数据,用关系数据库或者一般的文件系统对这些数据进行存储并不合适。这些非结构化数据特点是规模大、空间小,而对于大多数系统来说,最头疼的就是大规模小文件的读写,因为磁头需要频繁的寻道和换道,很容易带来延迟。当并发量增大之后简直就是系统的噩梦。为了解决这个问题,淘宝根据GFS(Google File System)自主研发了TFS。TFS在架构上和Hadoop很像,因为他们都源自GFS。TFS由一对Name Server和多台Data Server构成,以Block文件的形式存放数据文件(一个Block的大小一般为64MB),Block在多个Data Server上存储多份,这样做主要是为了冗余,保证数据安全。Name Server主要是负责保存元数据,采取一对Name Server是为了避免单点失效。应用程序在读写文件过程中直接与Data Server进行数据传输,不经过Name Server。吉林银行在运营中心项目中采用了TFS,用它来保存影像信息。由于吉林银行受限于业务要素,内部的数据大多是结构化数据,非结构化数据很少。

Tair框架

缓存技术在淘宝可谓是用到了极致,无论是前端的Web应用还是后端的业务处理都采用了缓存。可以这么说,淘宝之所以能够提供如此高并发的访问,缓存技术的使用占了大头,把几乎所有能缓存的数据都缓存起来。Tair框架是淘宝基于memcached开发的一款Key-Value缓存,由一个中心控制点和多个服务节点组成。控制节点用来维护服务节点的状态信息,而服务节点用来提供各种数据服务。目前为了保证可用性,中心控制点采用一主一备的形式部署。吉林银行并没有向淘宝这样一款全局性的缓存系统,缓存的使用情况也很少,即使使用也大多都局限于各个业务系统内部。

Hadoop技术

前面说过,Hadoop与TFS在架构上基本一样,所以淘宝对于Hadoop的使用重点放在了对大数据的分析处理上,这也正是Hadoop 的强项,而TFS更专注于对非结构化数据的存储。淘宝通过Dbsync 框架来实现从Oracle、Mysql数据库向Hadoop实时同步数据,这种同步是以增量方式进行的;通过TimeTunnel2框架来实现从日志文件向Hadoop实时同步数据,也是以增量方式进行。另外,又通过DataX 将Oracle、Mysql数据库中的数据以全量非实时的方式同步到Hadoop 当中。Hadoop利用MapReduce将同步过来的数据进行分析处理,然后将结果再通过DataX传回给Oracle、Mysql数据库。吉林银行由于数据量小并且多为结构化数据,所以采用传统的数据仓库方式对数据

进行联机分析处理(OLAP)。另外,吉林银行现在对数据的处理还停留在OLAP阶段,并没有深入到数据挖掘阶段。

搜索引擎技术

淘宝使用的搜索引擎技术与百度、Google这种通用搜索引擎不同,淘宝的搜索引擎更关注于网站自身的东西,例如商品搜索、店铺搜索等等。所以,淘宝搜索引擎本质上是一款垂直搜索引擎。淘宝的搜索引擎对时效性要求很高,例如,店铺发布了一款新的商品,不可能十几分钟之后还没有在搜索引擎上搜索到。而百度、Google对时效性要求不高,当然这与通用搜索引擎采用的技术有关,一般来讲,通用搜索引擎是通过网络爬虫在网上搜索相关数据并建立索引供检索系统使用的,所以爬虫的收录周期决定了其时效性。商品、店铺这些信息都是淘宝自身的数据,不需要网络爬虫,当这些数据生成时就可以建立索引供检索系统使用。吉林银行还没有自己的垂直搜索引擎,将来有必要在这方面进行投入。

总结

1.分布式

从以上的分析来看,淘宝在处理大并发、大数据的时候总体思路是分布式。无论是应用拆分还是数据拆分都是分布式技术的运用。淘宝基于HSF框架和Notify框架搭建了自己的分布式通讯系统;基于TDDL框架搭建了自己的分布式数据库系统;基于TFS框架搭建了自己的分布式文件系统;基于Tair框架搭建了自己的分布式缓存系统。可见分布式是解决高并发、大数据的最有效手段。吉林银行目前根据业务也划分为很多系统,例如核心系统、信贷系统、卡系统、支付系统等,这本身就是分布式的思想。遥想几年前采用的胖核心系统,什么都做什么都管,到现在的瘦核心系统只做账务处理,这不正是淘宝所做的应用拆分吗?

2.Scale up与Scale out

在谈这个问题之前我想先说一下数据拆分。可能有人会说,即使一个表的记录有很多,我们不也可以通过分区来解决吗?为什么非要数据拆分不可,弄得那么复杂。这里我做下解释。我们的确可以在RAC上通过分区技术来解决单表记录很多的问题,但是这里有一个瓶颈。我们知道RAC虽然在实例上做到了可以横向扩展(Scale out),但是RAC的体系架构是共享存储结构,最终的压力会落到存储上。如果随着数据量的增大导致已有存储空间不够用,IO成为瓶颈,就只能对存储进行升级(Scale up)。目前业内的主流思想是拥抱Scale out,设法从Scale up中解脱出来。另外,之所以这样做也是出于成本的考

量。Scale up不但成本会越来越高,而且有个天花板;而Scale out可以采用大量廉价的PC Server来构建拥有强大计算能力和存储能力的机群(这里不是集群),并且没有限制。

3.去IOE

这个问题其实与上个问题有很大的关联性,但是我想从另外一个角度来看去IOE。在我看来,去IOE并不是完全抛弃IBM、Oracle、EMC 的产品,而是在某些场景下去做这些事情。通过对淘宝的分析,我发现淘宝也没有完全去IOE,在其关键性业务领域里还是使用了IOE的产品,例如跟账务有关的系统还是采用了RAC(Oracle)+小型机(IBM)+SAN(EMC)的体系结构。去IOE还有另外一个目的,就是争取话语权。对于吉林银行来说,去IOE至少目前是不可行的,首先吉林银行的大多数应用都是基于IOE的,如果进行去IOE成本和风险都太大。另外去IOE是在大并发、大数据量的情况下才考虑实施,IOE是基于企业级应用的,而不是互联网应用,他们的产品横向扩展性都不够,而吉林银行是典型的企业级应用,还没有达到互联网应用这样的程度。接下来我们看看为什么我说吉林银行不是面向互联网的。

互联网金融

在对淘宝的研究过程中,我的关注点并没有只停留在对它的技术研究上。其实通过对淘宝技术发展史的了解,不难看出其背后所隐藏的“历史发展趋势”。淘宝从一开始就将自身立足于互联网,也就是说它的客户完全来源于互联网。它的技术是面向互联网,它的文化是

面向互联网的,它的方方面面都是面向互联网的。

说起目前的互联网我不得不说说“Web2.0”。那么什么是Web2.0呢?Web2.0是相对Web1.0的新一类互联网应用的统称。Web1.0的主要特点是用户通过浏览器获取信息,信息的主要来源为网站本身。Web2.0则更注重与用户的互动,用户既是网站内容的浏览者,也是网站内容的创造者。由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息发展,从而更加人性化。在我看来Web2.0是真正的“以人文本”,互联网金融其实说到底就是立足于互联网,将金融服务与Web2.0的思想进行有机的结合。互联网金融就是我所说的“历史的发展所趋”。

Web2.0强调以用户为中心,我说马云干上了潮流,并不是说他创立了淘宝(C2C)、阿里巴巴(B2C)等电子商务平台,而是他所创造的这些东西都是面向Web2.0的。Web2.0更注重用户体验,想客户之所想,忧客户之所忧,所以淘宝发展如此迅猛,短短10年时间成为全世界数一数二的电子商务平台,拥有数量极大的客户群。其实对一家企业来说,最宝贵的财富不是钱,而是客户,谁拥有了客户谁就拥有了资本。淘宝的客户群如此之大,马云可以利用其庞大的客户群做他想做的任何事。例如马云现在就已经开始对其电子商户提供小微贷款,解决电子商户们一时的资金周转问题。照这样发展下去,他可以在淘宝和阿里平台上促成个人与个人,个人与企业、企业与企业之间的小微贷款,而平台只是提供相关信息的服务,如提供信用等级和资质。如果真有这么一天,那么银行的日子可就不好过了,在这种情况下假如我有闲钱我是不会存在银行的,把钱存给银行说到底是对银

行进行放贷,有了像淘宝、阿里这样的平台能够进行直接放贷,需要钱的一方可以不经过银行直接进行融资,无论对借方还是贷方都是有益的。银行没了存款还怎么活?更何况中国的银行业普遍是靠存贷利息差活着的,中间业务不发达。马云曾说过,如果银行不改变,那么我们改变银行。这句话犹言在耳,可不是一时心血来潮。放眼看看现阶段的银行业,死气沉沉,无所作为,无论在技术上还是业务上都被几个互联网巨头牵着鼻子走。这是为什么?就是因为传统的金融业是以业务为核心,而不是以客户为核心,这是业务驱动带来的必然结果。在我看来,未来的金融领域是互联网金融的天下,所谓世界大势浩浩荡荡,顺之者昌,逆之者亡,银行作为传统金融业的“带头大哥”,要想活下去,必须转型。要想转型就必须立足于互联网,面向Web2.0,而不是像现在这样只是将互联网作为一个业务渠道(网银、手机银行)——这种做法是典型的业务驱动。

互联网金融对银行业来说既是挑战也是机遇,特别是像城商行这种小的商业银行,可以借着互联网金融这股趋势充分发展自己。从业务上来说,像吉林银行这种小型商业银行根本无法与国有四大行相抗衡,业务网点数比不了、存款比不了、业务范围比不了,等等。但是在互联网上,大家都是平等的,并且谁先意识到互联网金融这个趋势,谁先做出改变,谁将走到前面,并且谁将最终活下来。吉林银行应当将未来的重心放在互联网上,立足于互联网还可以节省开设业务网点的成本,避免排队。随着移动支付(移动互联网金融的一种表现形式)的逐渐普及,我相信有一天ATM、POS将会消失,银行卡也会逐渐退

出历史舞台。你能说支付宝是一张卡吗,但它却有着与银行卡同样的功能——目前支付宝不但可以作为个人结算工具,而且可以转账。平安集团董事长前日又提出与马云、马化腾(所谓三马同台)合作,可以在淘宝和腾讯上销售保险和理财产品,淘宝随后也推出了自己的理财产品余额宝,可见未来的互联网金融是银行、电子商务、保险、证券的大一统,这些原本的行业界限将逐渐模糊,最终消失。

公司未来的技术走向

说了这么多,其实目前对于吉林银行来说,淘宝的很多技术都用不上。问题在于两者的立足点不一样,一个是企业级应用,一个是互联网应用。那么公司作为吉林银行的合作伙伴,在IT领域拥有较强的技术实力,应当引领客户认清形势,从传统的企业级应用向互联网应用转变。既然互联网金融是大势所趋,那么公司就需要对相关技术进行储备,形成自己的产品。我不建议公司对相关技术采取购买的策略,我更倾向于研发。从下图可见,当公司规模发展到一定程度时,研发的投资回报率(ROI)要好于购买。

规模淘宝一开始也是采取购买,但随着自身的不断发展,很多现有技术都是自主研发的。以下我将给出互联网金融所需要的相关技术。1)基于Spring MVC的Web开发框架

2)工作流引擎和规则引擎技术

3)分布式技术(分布式缓存、分布式数据库、分布式文件系统)4)云技术(这里主要指私有云)

5)大数据技术(大数据存储、大数据分析)

6)移动开发技术

7)搜索引擎技术(这里主要指垂直搜索引擎)

8)数据挖掘技术

淘宝店铺数据分析

淘宝店铺数据分析WORD版本下载后可编辑

1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%丶直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000,与每天上交1000的比,相同出价情况下,你

会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位臵(有大量流量的位臵首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位臵尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌)

淘宝店铺运营总结与分析报告

淘宝店铺运营总结与分析报告 一、运营简报 1、店铺流量 PC端: 浏览量 2,500 访客数 711 平均访问深度 手机端: 浏览量 567 访客数 220 平均访问深度 2、成单量 PC端: 支付宝成交件数 26 成交用户数 19

支付宝成交笔数 25 成交转化率均值 % 支付宝成交金额 2, 客单价均值 手机端: 支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值 % 支付宝成交金额 客单价均值 3、服务情况对比 描述相符: - 高于 服务质量: - 高于 发货速度: - 高于 遇到一个追评差评,一个退货的状况,处理结果如下: 追评差评:这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评,我们及时给予回评,尽量让影响降到最低。 退货:退货原因是产品不是自己想要的,最后沟通结果,以42元价格(成交价85)买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高,我们在定价策略上,价格都偏高。由于是新店,信用低,所以本月我们重点是提高销量,因此,部分产品都是找身边朋友购买,价格方面都是在原价基础上打4折以上,购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面,我们发现手机端访客也是挺多的,所以我们及时开通手机淘宝,并调整

产品图片尺寸,达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面,我们制定六四原则(后期三成收费流量,七成免费流量),就是免费流量占四成,收费流量占六成,但是结果是收费流量只占16%,说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广,所以在产品正面信息还是很给力的,有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的,所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面: 1、流量构成方面: 由于是新店,自然流量方面很少这是事实,付费推广效果一直都不理想,我们也不断找原因,如果没有访问,就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化,客户在选择面上不够多,这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以,后期产品外观尽量大众化、容量至少2个、颜色至少三种。 3、团队建设 岗位没有细分、每个人工作内容都比较粗放,主动工作、思维工作等不够强。 万事开头难,我们现在已经有了零的突破,现在要做的就是如何让店铺走上轨道。 三、五月份重点工作分析 鉴于一个月运营情况,五月份工作重点如下: 1、完善团队分工明细及培训 2、各岗位采取KPI考核机制(详细参考附件) 3、店铺流量来源建设与提升(详细参考附件) 店铺推广方式

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

淘宝店铺销售情况研究分析总结

淘宝店铺销售情况分析总结

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首先,对本文所涉及的一些定义名词作简要解释,详见如下。 1. 店铺信息汇总表。 该表涵盖了该店铺在过去一个月的主要销售产品数据,销售记录。并对其数据,进行指标化计算。

1)该店铺现在的信用等级为五冠,下个信用等级为单金冠。该店铺还差255436个信用度升级,按照目前的成长速度,该店铺还需723天升级。东西网实验室建议该店铺在这个阶段将精力放在GMV,而不是SI的提升上! 而SI表示的是销售笔数,是销售业绩的另一个重要尺度。其意义在于: ? 获得升级机会,即更多好评的机会,因为每笔销售,都是以双方互相评价结束的。 ? 积累更多的新买家。 ? 同时,由于淘宝平台交易流程的特殊性,卖家在整个销售过程中需要售前、售中和售后的全程服务,SI 也反映了销售过程中发生的成本。所以它跟GMV不同,它既反映了业绩,也反映了成本。 2)此外该店铺的好评率为99.68%,说明该店铺的服务很不错! 3)该店铺每天订单达到353.17笔,业务繁忙。基本上该店铺的主要精力需放在管理上,只要该店铺能确保一切运作正常,该店铺的生意一定红火! 4)该店铺的ASI值很高,达到14.94,说明该店铺店铺中上架的商品总体来看都很受欢迎。货源方面,应该是无需太多改进了。

ASI/AMV是两个极为重要的衍生指标。它将您的业绩(即SI和GMV)按整个商品规模归一化,因此能从一定程度上反映了您的收入和成本的比例,或者说是赚钱的效率。 我们认为,虽然在淘宝平台上,商品规模并无上限,但您管理商品所需的成本显然与商品规模成正比。我们鼓励卖家将无效商品从您的清单中刨除。因为这些单品降低了您的ASI,或者说您赚钱的效率。 无效商品去得一干二净,不但不影响您的店铺业绩,还会提高您的运营效率。 5)该店铺的客单价(ASIP)与该店铺的定位有一定差距,请重新审视该店铺的定价策略。作为一家数码产品,在客单价还有进一步的提升空间。因为一般来说,ASIP越高越好。举例来说,商家A卖出了100件商品,GMV为1000元。商家B卖出了1件商品,GMV为1000元。则我们知道,商家B的销售模式更好。为什么呢?100件商品的交易成本(打包快递、客户售前售中和售后服务、差错管理及其他管理成本)远远高于1件商品的交易成本。客单价分析:该店铺的客单价为93.47元。该店铺的单品均价为136.16元。 另外,该店铺单品最多的分类并不是给该店铺带来SI或GMV最高的分类,通常这说明该店铺在某些不重要的分类上投入了更多的精力。 2. 下面我们就分类,对该店铺的商品和销售进行具体分析。从,表三和图一来看,该店铺的店铺总共有24个分类。从单品数量分布看,该店铺82.93%的单品分布在前6个分类上,主次似乎不太分明,结构上有调整的空间。否则从商品运营和维护的角度来讲,增加了额外的成本。而对比项目的SI分布图,该店铺82.21%的单品SI分布在前4个分类上,体现了主次分明的原则,单品分布结构较为合理。结合两者的特点,该店铺在商品分类和产品分布上可以做比较大的调整。

3C数码淘宝店铺分析报告

淘宝3C数码类店铺分析报告 说明:店铺数据从淘宝网采集,共收集到主营分类为3C数码的店铺29186个,每个店铺的数据信息包括店铺信誉等级、销售量、销售额;收集数据的时间跨度为30天。 1.销售额分布 如图1所示为各个销售额范围包含的店铺数量,其中销售额超过100万的店铺有500个;销售额超过10万的店铺5262个,占比为18.03%;销售额超过1万的店铺17842个,占比为61.13%;销售额少于5000的店铺7822个,占比为26.8%;而销售额少于1000的店铺占比为9.57%。 图1所示,由于销售额范围区间1~2是0.9~1包含范围的10倍,所以在这里有突然的增多。 图1:3C数码店铺销售额(销售额单位:万元) 2.商品均价分布 商品均价是指该店铺总销售额与总销量的比值,以此来作为店铺所有商品的均价,度量店铺的商品价位区间。 以20元作为商品均价的区间跨度,各个区间包含的店铺数量分布如图2所示,销售均价在20元以下的店铺最多,占比为15.81%,而随着价格的增加,店铺数量呈下降的趋势;其中低于60元的店铺数量占比为34.9%,商品均价在100元以下的店铺比例为44.44%;商品均价超过400元的店铺比例为29.24%。 由此可见,3C数码类商品,销售价格在100元以下商品的店铺还是居多,而这类的店铺主要是销售3C类相关零配件的商品。

图2:3C数码商品均价店铺数量分布 3.信誉等级商品均价 图3展示为各信誉等级的店铺,商品均价情况。虽然信誉等级与商品价格没有必然的联系,但是我们可以看到,2钻是一个分水岭,要想信誉达到更高等级,还主要靠低价来博销量;而对于低等级的店铺,要想让自己店铺的等级增加,也只能靠价格优势来取胜。再者,这种情况的出现也与网购的发展状况相关,高价商品的网购比例占比本身就比较小;随着网购发展的越来越成熟,这种情况也会发生变化。 对于销售3C数码类商品的店铺来说,高价商品网销应该有很大的发展空间。 图3:3C数码各信誉等级商品均价

关于淘宝店铺的数据分析

关于淘宝店铺的数据分析 2011年1月6日淘宝网在淘宝年度盛典发布2010年网购数据。数据显示,2010年淘宝网注册用户达到3.7亿,在线商品数达到8亿。同时,以淘宝商城为代表的B2C业务交易额在2010年翻了4倍,未来几年也仍将保持这一增长速度。在这一成果的背后,我们也许忽视了每一位店主对自己店铺的努力经营和细致的数据分析,那么,为什么要进行数据分析呢?我们想知道有多少人来过我的店铺?什么时间来?从哪里来?这些数据是店主每天必需掌握的数据,店里的哪些商品会比较热卖,所做的运营和决策都必需依赖大量准确地数据,很多部门需要这些数据,包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门 没有数据就没有发言权,任何的决策、管理都必须以数据为支撑。首先介绍一下淘宝数据分析的内容, 1.店铺运营的基础数据 流量数据:页面停留时间、访问深度、访客数等 销售数据:成交用户数、客单价、支付宝成交量率等 转化数据:UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等,以下为我们要重点分析的数据: 流量数据 浏览量(PV)/访客数(UV)=平均访问深度也就是说每个人平均的访问页面,这里我们希望数值越高越好,这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度,客户停留时间长,这样买家才有可

能令买家产生购买的冲动,我们的客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。 销售数据 在量子里面有一个销售分析模块,看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价,用支付宝成交金额/拍下的总金额=支付宝成交率这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的,原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的,不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉,这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的,也可以反映我们的销售团队能否有足够的能力让顾客来购买产品,同时,我们换一个角度在拍下没有付款的客户,我们去催款,形成交易,这样催款成交,远远比我们去开发一个新客户容易的多,所以我们要留意这些数据,不要忽略了这种催款的成交。 Call in转化率=咨询用户数/访客数 询单转化率=成交用户数/咨询用户数 数据分析就是总结规律找原因 数据公式: 销售额=UV*UV转化率*客单价 销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价 这些公式可以为我们带来提示,访客数也就是我们的流量 流量=推广+搜索+其他 推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动

淘宝2010年网购数据及趋势

淘宝2010年网购数据及趋势 2011年1月6日,在北京举行的淘宝年度盛典上,淘宝网发布了2010年网购数据,通过一连串的数据分享,揭示了2010年以及2011年的网络消费热门趋势。淘宝数据显示,2010年淘宝网注册用户达到3.7亿,在线商品数达到8亿,最多的时候每天6000万人访问淘宝网,平均每分钟出售4.8万件商品。同时,以淘宝商城为代表的B2C业务交易额在2010年翻了4倍,未来几年也仍将保持这一增长速度。 淘宝网单日交易额峰值达到19.5亿元,分别超过北京、上海、广州三地社会消费品零售单日额。同时,二三线地区网购继续保持高增长,3个增速最快的地区,有2个来自二三线区域。 用户方面,淘宝每位用户平均交易笔数比2009年增加了35%,而最近一个月内在淘宝上超过5笔交易的用户达到1350万人。 淘宝网CEO陆兆禧表示,淘宝网带来的商业模式变化,进而改变人们的生活方式。过去的2010年是淘宝消费者年,淘宝启动了全网购物保障制度,因为这一系列保障,才有不断增长的交易额新高。未来,消费者、厂商、第三方合作伙伴、物流等电子商务产业链上各个方面对平台要求会更高。如何继续做好消费者体验,真正做到我们提倡的个性化营销和社会化物流,法宝就是一个词开放。2011年将是淘宝的开放年。淘宝将坚持

开放、分享的理念,在为更多人带去货真价实的网货,服务好所有用户的同时,也积极帮助从制造到物流各个产业链上合作伙伴共同发展。 淘宝网单日交易超过北上广 淘宝数据平台数据显示,过去的一年里,淘宝网平均每分钟售出 4.8万件商品,其中包括864件衣服,36部手机、880件化妆品、85本书、53包纸尿裤、13件灯具。 最疯狂的一天来自11月11日,当天淘宝网单日交易额达到19.5亿元。这一数据已经超过北京、上海、广州国内三个一线城市的单日社会消费品零售总额。来自统计局的数据显示,11月,北京市平均每天零售总额是18.91亿,上海是16.8亿,广州是14.04亿。 北京、上海、广州这三个被国人称为一线的城市,无论是从商圈的数量还是商品的种类,其商业的发达程度在全国数百个城市里毋庸置疑。现在,以淘宝为代表的一种新商业形态正在改变这种现状。电子商务打破了地域限制,打通商品流通渠道。淘宝网8亿的在线商品,让即使在中国最西部的人们也可以与北、上、广居民面对同样丰富的商品。 从面上来看,2010年淘宝网用户人均成交笔数比2009年增长了35%,表示用户对网购的接受度大大增加。消费者最常购买的商品类型也从服装、数码等快速扩展,去年家装家饰类商品的成交额同比增长了120%。在此网购消费趋势推动下,手机网购也显示出良好的发展势头,手机淘宝网单日最高访问用户数达到了1700万,单日交易峰值达3700万元。截止

如何进行淘宝店铺数据分析(详细版)

1.网站流量来源和分析 1.1 现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50% 丶直接点击流量15-20% 丶直通车流量35-40% 丶淘宝客5-10% ,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80% 【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR 评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR 评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越

会 排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000 ,与每天上交1000 的比,相同出价情况下,你会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间 积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥 金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER 丶首页二屏BANNER 丶每日焦点右侧BANNER 丶首页底通丶淘宝LIST 搜索右BANNER 丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER); 第二点击率(第一眼有

淘宝网女装的市场分析报告

淘宝网女装的市场调研报告 一.市场调查计划 1.调查目的:通过分析淘宝网女装的市场,发现其存在的问题,提出自己的建议 与意见. 2.调研方法:通过上网查阅二手资料.(百度文库,豆丁书房,道客88) 3.调查范围:淘宝网女装市场 二调查内容 1淘宝女装的发展现状 在淘宝销售数据中,女装销售金额以及成交数量都是各类目中的第一名,发展至今,女装类店铺数量也占淘宝各类目第一,综合各方面因素对淘宝女装现状的优势以及不足进行分析。 2淘宝女装店与实体女装店的比较 优势在网络日益普及的今天,在淘宝网购女装已经成为了一种潮流,当代大专院校学生群成为了消费女装的主体,她们对网络的认知度是比较高的。再加上淘宝女装店女装价格比较低,品种又相当丰富,对爱美的女性来讲,只要动动键盘鼠标就能大量地搜索喜爱的衣服,而不用花上一整天在街上一家店一家店的找。劣势淘宝女装店铺多,而且价格相当透明化,相比女装实体店,竞争压力要大很多。而且淘宝上女装款式更新快,对小卖家来讲是比较有压力的,一来,激烈的竞争直接导致了利润低;二来,服装更新换代快周期短也导致了存货压力,增加了投入的压力。 3淘宝女装风格的分析 目前淘宝中的女装风格有很多,但流行的主要有3种风格。(1)韩版通勤风格。韩版女装总的特点,应该是宽松、休闲、时尚,穿上它能让女人更有“女人味”。现在我们在市场上见到的韩版女装更多的是与时尚接轨后的改良“韩”装,融入了现代设计,结合了中国人偏瘦小的身型。韩版女装是中长版型的裙衫装,领口多是低V领、大开口圆领,它既可搭配七分裤、彩色袜套,也可当短裙装;另外,吊带韩版裙配针织镂空的小坎肩也是今年春夏炙手可热的装扮,泡泡袖、蝴蝶结、褶皱、花边等细节上的处理会让韩版裙的特点更显柔情与可爱。面料上主要是纯棉、纱质材料并配以蕾丝、真丝、针织等辅料,色彩以纯白、淡黄、粉红、粉青、湖蓝、紫色为主。款式多,颜色丰富,集休闲时尚一体的韩版女装,伴随着韩流,韩剧的风行,韩版女装几乎统治了近些年的淘宝女装市场.。(2)街头混搭风格。它的特点是跳出传统、崇尚混搭的休闲时尚,引导潮流。年轻不造作,柔美不浓艳;时尚但很个性;时髦却不盲从;注重细节;充满梦想,热爱都市生活,是因为可爱而美丽的人气女性。街头混搭风满足了女性追求个性化的需求,女性们可以通过混搭表达另一个独一无二的自己。(3)浪漫淑女风格。淑女风格:端庄而不老套,典雅而不庸俗,给人一种清纯甜美,温柔贤惠的感觉,整体简单大方素雅!Ol通勤风格就是上班族,白领制式化的加以装饰不再呆板约束的风格!个人认为,白领上班族等对服装的质量要求比较高,她们大多会选

如何能进行淘宝店铺大数据分析报告(详细版)

1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%丶直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会

排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000,与每天上交1000的比,相同出价情况下,你会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌)

淘宝数据分析:利用数据细分目标客户群

淘宝数据分析:利用数据细分目标客户群 发表于2013-04-09 15:55 来源:199IT 和传统的商务相比,电子商务能够采集和分析数据,如果学会如何挖掘和分析数据,从产品到用户到营销整个流程就可以变得更加的精准、全面。数据对电子商务的价值是不言而喻的。如果你还在依靠传统的经验判断来开展营销的话,你真的out了。 CRM中的数据挖掘就是利用数据挖掘理论和技术创建描述和预测客户行为的模型,优化CRM流程,实现企业有效的客户关系管理。具体来说,数据挖掘在电子商务CRM中的应用主要体现在以下几方面: 1.客户价值分析。通过分析客户对企业业务所构成的贡献,并结合投入产出进行分析,计算客户对企业的价值度,然后根据价值度的大小,用分类或聚类的方法来划分客户群,以便对客户实施有差异的服务。 2.产品客户价值分析。分析客户对某种产品业务量的贡献,使用的方法与客户价值分析基本相同。通过对产品客户价值分析,不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务,而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群。 3.客户保持。采用聚类(分类)和关联分析技术,可将客户群分为5类:高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。下面我们讲讲数据化解析电商目标客户群方法实战: 用户产生购买行为后,就从潜在客户变成了价值客户,而数据解析客户的意义也就在于从购买时间、商品、数量、支付金额等行为数据评价客户的价值,这是有一定成交量的卖家的进阶式数据分析方法。 传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据,或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。而电商模式下,我们可以用更小成本获取海量交易数据,进而分析消费者特征,定位目标消费人群。

淘宝后台数据分析

淘宝后台数据分析 数据的价值 有多少人来过我的店铺?什么时间来?从哪里来?这些数据是我们每天必需掌握的数据,店里的哪些商品会比较热卖,我们所做的运营和决策都必需依赖大量准确地数据,很多部门需要这些数据,包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门 没有数据就没有发言权,任何的决策、管理都必须以数据为支撑 数据采集 1.店铺运营的基础数据 流量数据:页面停留时间、访问深度、访客数等 销售数据:成交用户数、客单价、支付宝成交量率等 转化数据:UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等,以下为我们要重点分析的数据: 流量数据 浏览量(PV)/访客数(UV)=平均访问深度也就是说每个人平均的访问页面,这里我们希望数值越高越好,这样代表我们店铺的产品具有一定的黏度,客户停留时间长,这样买家才有可能令买家产生购买的冲动,我们的客服才有时间去进行引导销售还有同样要关注的是宝贝页浏览量、宝贝页访客数。 销售数据 在量子里面有一个销售分析模块,看到拍下的总金额和支付宝成交金额和客单价,用支付宝成交金额/拍下的总金额=支付宝成交率

这个支付宝成交率在参加活动和运营考核上都是非常重要的,原因当我们支付宝使用率高的时候我们买家她在拍下你的产品之后她是非常愿意去付款的,不会因其他原因拍下了不愿付款而流失掉,这样表示我们的产品对顾客有足够吸引力的,也可以反映我们的销售团队能否有足够的能力让顾客来购买产品,同时,我们换一个角度在拍下没有付款的客户,我们去催款,形成交易,这样催款成交,远远比我们去开发一个新客户容易的多,所以我们要留意这些数据,不要忽略了这种催款的成交。 Call in转化率=咨询用户数/访客数 询单转化率=成交用户数/咨询用户数 数据分析就是总结规律找原因 数据公式: 销售额=UV*UV转化率*客单价 销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价 这些公式可以为我们带来提示,访客数也就是我们的流量 流量=推广+搜索+其他 推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动 搜索流量来自于名称搜索、类目搜索 其他流量来自于收藏及后台、江湖及帮派、直接访问、站外推广、其他 如果我们销售额没有达到预期,我们来分析是流量原因,还是转化率原因,还是客单价的原因,如果是流量原因,那么我们的推

淘宝店铺运营总结与分析述职报告

淘宝店铺运营总结与分析述职报告

一、运营简报 1、店铺流量 PC端: 浏览量2,500 访客数711 平均访问深度 2.56 手机端: 浏览量567 访客数220 平均访问深度 2.41 2、成单量 PC端:

支付宝成交件数26 成交用户数19 支付宝成交笔数25 成交转化率均值 3.15% 支付宝成交金额2,618.50 客单价均值113.72 手机端: 支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值0.67% 支付宝成交金额190.42 客单价均值95.21 3、服务情况对比 描述相符:5.0 - 高于4.80563 服务质量:5.0 - 高于4.84935 发货速度:5.0 - 高于4.83103 遇到一个追评差评,一个退货の状况,处理结果如下: 追评差评:这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评,我们及时给予回评,尽量让影响降到最低. 退货:退货原因昰产品不昰自己想要の,最后沟通结果,以42元价格(成交价85)买给客户.

运营总结 产品与同行差异性不高,我们在定价策略上,价格都偏高. 由于昰新店,信用低,所以本月我们重点昰提高销量,因此,部分产品都昰找身边朋友购买,价格方面都昰在原价基础上打4折以上,购买价格都昰原价购买事后返还差价の方式. 在流量方面,我们发现手机端访客也昰挺多の,所以我们及时开通手机淘宝,并调整产品图片尺寸,达到手机端流量最佳效果. 在流量整体来源方面,我们制定六四原则(后期三成收费流量,七成免费流量),就昰免费流量占四成,收费流量占六成,但昰结果昰收费流量只占16%,说明我们提升空间还昰很大. 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广,所以在产品正面信息还昰很给力の,有几个订单都昰客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生の,所以后期我们还会加大品牌口碑宣传. 目前遇到问题主要如下几个方面: 1、流量构成方面: 由于昰新店,自然流量方面很少这昰事实,付费推广效果一直都不理想,我们也不断找原因,如果没有访问,就无法积累原始数据分析店铺运营情况. 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化,客户在选择面上不够多,这样会使好不容易导

淘宝店铺主营分类分析报告

淘宝店铺主营分类 说明:源数据来自淘宝网,采集时间为2012-8-15到2012-8-17;共收集到475399个店铺的数据;采集指标中的销售量为店铺所有商品近30天销量之和、销售额为店铺所有商品近30天销量与对应商品价格的乘积之和,下文提及销售量及销售额的时间跨度为30天,后续不再赘述。 注意:根据统计,收集到的数据中包含分类信息的共438142个店铺,总销售额约148.61亿,商品销售总量为189427697件。 免责声明:本文数据来自互联网,分析结果仅供参考,由此引起的所有决策后果自负,与本文作者无关。 淘宝店铺主营分类共有15个,分别是:服饰鞋包、3C数码、游戏/话费、美容护理、运动/户外、家装家饰、家居用品、珠宝/配饰、生活服务、食品/保健、汽车配件、玩乐/收藏、书籍音像、淘宝新行业、其他行业。 1.销售额与销售量 销售额超10亿的分类有四类:服饰鞋包、3C数码、游戏/花费、美容护理,占总销售额占比为74.79%,近总销售额的四分之三,而销售量占比为62.56%。 销售额最大的分类为服饰鞋包,销售额占比为37.92%,销量占比为33.1%。3C数码作为京东、易迅、苏宁、国美等网上商城主营的产品类别,在淘宝,3C数码销售额也占了21.51%,而销售量占比相对较小,只有8.9%。 图1:主营分类销售额

图2:各主营分类销售额占比 图3:主营分类销售量 2.商品单价 按销售商品均价看,均价在50以下的,共5各类别,销量占比为22.82%;均价在50~75的类别共3个,销量占比为25.3%;均价在75~100的类别共4个,销量占比为40.78%,均价超过100的类别有3个,销量占比为11.1%;可见,销量好的商品价格多在100元以内,但也不是价格越低销量就越好,因为邮费的关系,让人感觉购物的性价比相对的降低了。

淘宝店铺运营总结与分析报告

淘宝店铺运营总结与分 析报告 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-

淘宝店铺运营总结与分析报告一、运营简报 1、店铺流量 PC端: 浏览量 2,500 访客数 711 平均访问深度 手机端: 浏览量 567 访客数 220 平均访问深度 2、成单量 PC端: 支付宝成交件数26 成交用户数 19 支付宝成交笔数25 成交转化率均值%

支付宝成交金额2, 客单价均值 手机端: 支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值% 支付宝成交金额 客单价均值 3、服务情况对比 描述相符: - 高于 服务质量: - 高于 发货速度: - 高于 遇到一个追评差评,一个退货的状况,处理结果如下: 追评差评:这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评,我们及时给予回评,尽量让影响降到最低。

退货:退货原因是产品不是自己想要的,最后沟通结果,以42元价格(成交价85)买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高,我们在定价策略上,价格都偏高。由于是新店,信用低,所以本月我们重点是提高销量,因此,部分产品都是找身边朋友购买,价格方面都是在原价基础上打4折以上,购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面,我们发现手机端访客也是挺多的,所以我们及时开通手机淘宝,并调整产品图片尺寸,达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面,我们制定六四原则(后期三成收费流量,七成免费流量),就是免费流量占四成,收费流量占六成,但是结果是收费流量只占16%,说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广,所以在产品正面信息还是很给力的,有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的,所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面: 1、流量构成方面: 由于是新店,自然流量方面很少这是事实,付费推广效果一直都不理想,我们也不断找原因,如果没有访问,就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化

淘宝运营数据分析指标一览表

淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量(PV): 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面,该指标值累加。 2、访客数(UV): 全店各页面的访问人数。所选时间段内,同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量: 用户访问店铺页面过程中,添加收藏的总次数(包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数)。 4、浏览回头客: 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数,所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率:浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度:访问深度,是指用户一次连续访问的店铺页面数(即每次会话浏览的页 面数),平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中,该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率:表示顾客通过相应入口进入,只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间(秒):所有访客的访问过程中,平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量:店铺宝贝页面被查看的次数,用户每打开或刷新一个宝贝页面,该指标就会增加。 10、宝贝页访客数:店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内,同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量:用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面:单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面:单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次:指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次:指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间:用户打开该页面的时间点,如果用户刷新页面,也会记录下来。 16、停留时间:用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点(只访问一页的顾客停留时间暂无法获取,这种情况不统计在内,显示为“一”。 17、到达页浏览量:到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间:打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。(用户访问该宝贝页后,未点击该页其他链接的情况不统计在内,显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次:指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数:在店内搜索关键词或价格区间的次数。

淘宝服装市场调研报告

淘宝服装市场调研报告 一.市场调查计划 1.调查目的:通过分析淘宝网女装的市场,发现其存在的问题,提 出自己的建议与意见. 2.调研方法:通过上网查阅二手资料.(百度文库,豆丁书房,道客88) 3.调查范围:淘宝网女装市场 二调查内容 1淘宝女装的发展现状 在淘宝销售数据中,女装销售金额以及成交数量都是各类目中的第一名,发展至今,女装类店铺数量也占淘宝各类目第一,综合各方面因素对淘宝女装现状的优势以及不足进行分析。 2淘宝女装店与实体女装店的比较 优势在网络日益普及的今天,在淘宝网购女装已经成为了一种潮流,当代大专院校学生群成为了消费女装的主体,她们对网络的认知度是比较高的。再加上淘宝女装店女装价格比较低,品种又相当丰富,对爱美的女性来讲,只要动动键盘鼠标就能大量地搜索喜爱的衣服,而不用花上一整天在街上一家店一家店的找。劣势淘宝女装店铺多,而且价格相当透明化,相比女装实体店,竞争压力要大很多。而且淘宝上女装款式更新快,对小卖家来讲是比较有压力的,一来,激烈的竞争直接导致了利润低;二来,服装更新换代快周期短也导致了存货压力,增加了投入的压力。

3淘宝女装风格的分析 目前淘宝中的女装风格有很多,但流行的主要有3种风格。(1)韩版通勤风格。韩版女装总的特点,应该是宽松、休闲、时尚,穿上它能让女人更有“女人味”。现在我们在市场上见到的韩版女装更多的是与时尚接轨后的改良“韩”装,融入了现代设计,结合了中国人偏瘦小的身型。韩版女装是中长版型的裙衫装,领口多是低V领、大开口圆领,它既可搭配七分裤、彩色袜套,也可当短裙装;另外,吊带韩版裙配针织镂空的小坎肩也是今年春夏炙手可热的装扮,泡泡袖、蝴蝶结、褶皱、花边等细节上的处理会让韩版裙的特点更显柔情与可爱。面料上主要是纯棉、纱质材料并配以蕾丝、真丝、针织等辅料,色彩以纯白、淡黄、粉红、粉青、湖蓝、紫色为主。款式多,颜色丰富,集休闲时尚一体的韩版女装,伴随着韩流,韩剧的风行,韩版女装几乎统治了近些年的淘宝女装市场.。(2)街头混搭风格。它的特点是跳出传统、崇尚混搭的休闲时尚,引导潮流。年轻不造作,柔美不浓艳;时尚但很个性;时髦却不盲从;注重细节;充满梦想,热爱都市生活,是因为可爱而美丽的人气女性。街头混搭风满足了女性追求个性化的需求,女性们可以通过混搭表达另一个独一无二的自己。(3)浪漫淑女风格。淑女风格:端庄而不老套,典雅而不庸俗,给 人一种清纯甜美,温柔贤惠的感觉,整体简单大方素雅!Ol通勤风 格就是上班族,白领制式化的加以装饰不再呆板约束的风格!个人认为,白领上班族等对服装的质量要求比较高,她们大多会选择商场的品牌购买,因此,淘宝市场上销售空间就小了。

2015年淘宝京东店铺月度运营总结与分析报告

2015年1月份淘宝京东店铺 运营总结与分析报告 一、运营简报 1、店铺流量 PC端: 浏览量 2,500 访客数 711 平均访问深度 2.56 手机端: 浏览量 567 访客数 220 平均访问深度 2.41 2、成单量 PC端: 支付宝成交件数 26 成交用户数 19 支付宝成交笔数 25 成交转化率均值 3.15% 支付宝成交金额 2,618.50 客单价均值 113.72 手机端:

支付宝成交件数 2 成交用户数 2 支付宝成交笔数 2 成交转化率均值 0.67% 支付宝成交金额 190.42 客单价均值 95.21 3、服务情况对比 描述相符: 5.0 - 高于 4.80563 服务质量: 5.0 - 高于 4.84935 发货速度: 5.0 - 高于 4.83103 遇到一个追评差评,一个退货的状况,处理结果如下: 追评差评:这个客户因为没有享受到我们活动优惠而在追评里给予差评,我们及时给予回评,尽量让影响降到最低。 退货:退货原因是产品不是自己想要的,最后沟通结果,以42元价格(成交价85)买给客户。 运营总结 产品与同行差异性不高,我们在定价策略上,价格都偏高。由于是新店,信用低,所以本月我们重点是提高销量,因此,部分产品都是找身边朋友购买,价格方面都是在原价基础上打4折以上,购买价格都是原价购买事后返还差价的方式。 在流量方面,我们发现手机端访客也是挺多的,所以我们及时开通手机淘宝,并调整产品图片尺寸,达到手机端流量最佳效果。 在流量整体来源方面,我们制定六四原则(后期三成收费流量,七成免费流量),就是免费流量占四成,收费流量占六成,但是结果是收费流量只占16%,说明我们提升空间还是很大。 二、经营现状分析 由于先前我们做了大量品牌口碑推广,所以在产品正面信息还是很给力的,有几个订单都是客户直接搜索“依立特斯保温杯”产生的,所以后期我们还会加大品牌口碑宣传。目前遇到问题主要如下几个方面: 1、流量构成方面: 由于是新店,自然流量方面很少这是事实,付费推广效果一直都不理想,我们也不断找原因,如果没有访问,就无法积累原始数据分析店铺运营情况。 2、产品多元化 在产品构成方面不够多元化,客户在选择面上不够多,这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以,后期产品外观尽量大众化、容量至少2个、颜色至少三种。 3、团队建设 岗位没有细分、每个人工作内容都比较粗放,主动工作、思维工作等不够强。 万事开头难,我们现在已经有了零的突破,现在要做的就是如何让店铺走上轨道。 三、五月份重点工作分析 鉴于一个月运营情况,五月份工作重点如下: 1、完善团队分工明细及培训 2、各岗位采取KPI考核机制(详细参考附件)

如何进行淘宝店铺数据分析

1.网站流量来源和分析 现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%丶直接点击流量 15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给

淘宝上交 10000,与每天上交1000的比,相同出价情况下,你会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌)

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