一、五大关键数据分析指标
1.1活跃用户量
活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；
1.2转化
转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类 / SKU 的转化率；
1.3留存
留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；
1.4复购
复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；
1.5GMV
GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV *转化率*客单价。
二、三条重要思路
2.1商品运营
在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类 / SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。
商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV 。
典型的漏斗：首页——活动页——商品详情页——支付完成。
我们更需要基于三个关键转化“UV-点击”、“点击-加入购物车”、“购物车-支付成功”
电商网站的运营节奏非常快，尤其是活动专区的“秒杀”、“抢购”等活动，需要实时监测 SKU 的更新变化。
2.2 用户运营
随着互联网用户增长速度的放缓，用户体验愈发重要，之前无目的的短信推送、APP 通知有可能使用户厌烦，破坏用户的体验；甚至可能导致用户退订、卸载。精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：一是找到用户留存的关键点；二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式。
1. 找到用户增长的“魔法数字”
留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，它关系着一个平台能否持续健康发展。
留存曲线分成三个周期，开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下来，就会进入一个相对平稳期。 在硅谷流向的 growth hacking 中，经常提到 magic number（魔法数字）。
以某电商平台为例，在该网站上 7 天内完成 3 次购买的用户的留存度（红色）是一般用户（绿色）的 4 倍左右，因此在一周内让用户完成 3 次购买就是他的魔法数字。
2. 差异化的运营策略
不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，我们需要采取差异化的运营策略。差异化的运营策略主要从3个角度出发：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。
基于用户的活跃程度，我们可以将用户大致分成“流失用户”、“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。一般情况下，一个用户 30 天甚至更久没有登录你的平台，我们基本可以认为该用户流失了。对于流失客户，是否要考虑采取召回策略。30 天内活跃 10 天以上的高度活跃用户，我们是否可以向其推荐更多精准的商品。
其次基于用户对不同商品的偏好，我们采用用户分群，将用户区分成“美妆类”、“鞋帽类”、“数码类”、“书籍类”等不同群体，然后精准推送新品。
最后，基于用户购买决策的不同阶段。一个标准的购买流程，先后经历“首页浏览/搜索——浏览商品详情页——商品对比——加入购物车——支付成功”等几个环节，用户在每一个节点都处于不同的决策阶段。我们从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户，采取精准的推送。我们从 GrowingIO 提供的 API 导出这些用户的 ID 和属性，然后对接企业内容的 CRM 或者 EDM 进行精准的推送和提醒，刺激用户的转化。
2.3 产品运营
目前电商产品的设计总体成熟、界面布局类似，我们主要结合用户的使用情况去优化产品。我们的思路主要是：优化产品不同路径的转化率，注重用户点评的管理。
1. 优化产品，从转化做起
一个购买行为可能有多种转化路径：
1）首页——商品——订单转化
2）首页——商品列表——详情页——订单转化
3）首页——搜索——商品列表——详情页——订单转化
4）首页——单坑位Banner——活动页——详情页——订单转化
上面列举就是漏斗分析模型
如果我们发现“加入购物车”到“支付成功”的转化率不到 1/3，偏低，需要排查具体的问题出在哪里。
一旦觉察到问题可能存在，我们就需要层层下钻，直接抵达问题的核心。我们通过用户分群，将“提交订单，但是未支付完成”的用户全部筛选出来。然后抽出 3-5 个符合条件的用户，借助“用户细查”仔细观看每个用户的操作流程，一般就能发现问题了。
2. 用户评价的重要性
越注重用户体验的商品，用户评价的管理就越重要，例如旅游类商品、生鲜类商品、鞋服类商品等。