【干货】运营岗位常见的数据分析表头以及考核指标（一）

互联网运营，在日常的工作中离不开各种的绩效考核，流量，转化率等数据指标，同时数据分析也成为了互联网运营岗位的一种必 备技能，因此在运营中我们会碰到各种各样的数据表格，针对不同的岗位这当然要涉及到不同的数据表头，今天就给大家安利科普一下 各种运营位置的表头设计 以及分析方法论。

 

 

一，站内搜索列表运营以及SEM运营的相关表头

站内搜索一般涉及到较大电商公司 有专门的搜索研发团队，同时有BI的数据支撑的一种专项运营岗位，在考核站内搜索内容上，归结的一点就是让用户能够用最省心的方式，搜索到自己想要的商 品，依据这个目的维度，将用户的行为目的拆分到各个行为目的上，就成了站内搜索运营的考核指标，表格的表头设计主要有：关键词，搜索次数，搜索人数，商品 陈列区点击次数/率，第一屏点击率，高级筛选项点击次数，搜索无结果次数，到达详情页uv占比，搜索加入购物车数，有效订单数，有效订单转化率，搜索换词 数/率 。这些数据维度都是反映用户在搜索过程中的行为节点，依据采集这些节点的数据可以反映出在搜索的过程中，是哪个环节出了问题。

 

这里简要的说明一下逻辑，举个例子：针对一个关键词，每天可能有n个客户进行搜索，搜索的次数越多代表热度越高，为了防止人为的搜索作弊，加上搜索 人数（以uv计数） ，搜索输入完成后 会出现搜索结果页，结果页里面包含商品展示区以及高级筛选项的区域，帮助顾客快速筛选自己想要的产品维度，这样加入高级筛选项的点击率和点击数就能有效的 衡量 高级筛选项是否对顾客的选择有帮助，或者是否是顾客想要的商品维度，如果点击量低，则说明高级筛选项并不能如实反映消费者诉求，需要优化高级筛选项（如何 优化呢？这里不展开，下回分解），商品展示区 是通过自动排序因子算出来得到的 商品排序，一般在第一屏的商品是点击集中区，因此在衡量点击量的时候 加入了第一屏的点击率，用以考核第一屏的展现质量，点击率越高，说明产品排序越合理越吸引人（并不是完全都这样，有时候点击率高也有可能是其他原因比如作 弊）。

 

用户搜索后会通过点击页面商品陈列区进行点击  进入商品详情页，理论上用户只有进入过商品详情页才回产生购买行为（当然也有土豪二傻子直接看也不看就买了）因此在此埋点 记录数据 可以衡量有多少uv通过搜索进入到了详情页，也是对搜索整体质量的一个考核标准。当然如果顾客输入一个关键词，之后出现了一个无结果的页面（表示并没有用 户想要的商品描述）这时候就要核实该关键词的搜索次数的多少，如果次数较多 频率较高，核实是否有同类的产品进行铺排，如果没有，可以记录需求并  给到相关采购以及招商去引进该产品，同时在这个空缺阶段 给无结果关键词做同类产品推荐或者关联页面推荐。用户通过搜索进入商品详情页并产生加入购物车和产生购买行为，则有购物车数 和有效订单数 有效订单转化率来衡量。

 

酱紫一个完整的 过程指标表头就完成啦，相信大家也知道怎么去分析了吧。SEM的考核指标和站内搜索也是类似的指标，不过由于sem是需要进行竞价，所以会产生一个 ROI（投资回报率）的问题，通过竞价的关键词带来的收益产出是衡量sem的最终标准，比之站内搜索，sem的考核指标延伸到了站外。主要的表头包含：推 广账户，推广计划 推广单元，推广关键词  展现量  点击次数 点击率  产生有效订单数 ； ROI=有效订单毛收/竞价费用。 sem的详细运营规范和后台竞价操作  可以百度科普一下 ，这里不做展开。

 

二，流量，活动以及页面运营相关表头

常规运营的岗位均要涉及到此类表头，万变不离其宗，话不多说  流量转化的相关表头包含：流量来源，uv  pv   到达商品详情页uv  加入购物车数，提交订单数   有效订单数 （已付款）， 有效订单金额，（在旅游行业还要涉及到一个签约的问题，有效订单在旅游领域表示 还没付钱的订单，这里需要注意）。这个表头就包含了 所有流量漏斗的相关维度。如果还有的话 就是一步步的细分了，哪个环节有异常 通过这个表格 也可以看出来，同时也可以通过这些表格来盘点一下 流量来源的占比和各个渠道来源的运营质量。线上活动和页面运营的数据分析表头包含：页面流量来源，页面uv   跳出率   二跳率   点击率 页面停留时间  进入详情页uv数， 有效订单数。

 

就页面运营而言，页面的点击率和二跳是衡量一个页面的核心标准，产生的销售则是最终的考核指标，那我也来说一下分析逻辑，流量通过各种途径进入到页面，在 页面会产生点击行为，也可能直接跳出了该页面 ，页面停留的时间越长，说明越能吸引用户浏览。 产生点击行为后，页面会朝向 另外一个页面进行跳转（可能是详情页 也可能是其他频道的互链等）这个时候没有直接叉掉该页面而是通过该页面点击到另外的页面上的数据 叫做二跳率。进入到详情页后  会产生是否购买行为，这样一个完整的行为逻辑。很多方面和搜索都是类似的规则。你看是不是万变不离其宗。

 

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