电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：
第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;
第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数*100%，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；
第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；
第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其独立行走。
过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，追踪成熟品牌与新品牌重合客户的差异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，假设成熟品牌是A，新品牌是B：
(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?
(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?
(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?
(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?
这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现差池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。

电商企业来说，大家会咨询口味、包装质量等等问题，可能售前客服接待数量会比较高，这类客户有高频率、接待量大、单次接待时间较短的特点，那么在客服质检的时候，就要偏重于关注客服人员的平均会话数、响应时间以及排队情况。对于科技软件企业来说，可能会遇到需要售后技术支持的问题较多，这类客户的特点是低频率、单次接待时间长、咨询内容负责、可能需要工单支持的特点，那么在企业进行客服质检时，则应该重点考察客户满意度、工单解决情况、放弃会话原因等。