经营数据分析需要分析哪些数据,数据运营需要分析哪些数据的最新相关信息
来源:整理 编辑:尖叫部落 2023-02-28 05:59:13
1,数据运营需要分析哪些数据的最新相关信息
可以去大讲台看看,站内有大数据Hadoop教程、Spark教程等等,希望可以帮助到你。
2,怎么分析产品的运营数据那些数据是从哪来的
我也是运营,分享下我们是怎么处理的~1、关于数据怎么来:用网站统计网站(如百度统计、CNZZ,APP用友盟统计),有一些特定的数据,如活动什么的,还需要配合后台数据库的埋点和开发;2、怎么分析:将上面几个平台的数据一起接到BDP个人版,然后第一次分不同仪表盘做好分析,以后让数据自动更新就行了,就不用一直做分析。数据统计和分析的工具。有通用的免费工具,如百度统计;如果有特定需求,还需要开发。
3,作为一名运营人员应该分析哪些数据和指标
一、 流量数据来源,集中时间、UV、PV;停留时长、浏览记录、操作行为、何处流失 、跳出率、到访率、停留时长、访问深度访客属性:性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统二、 用户数据:APP产品:启动次数、使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问、人均浏览量、操作路径等;1、拉新:激活用户量、新增用户量、注册转化、下载量、下载或注册渠道2、活跃(登录):DAU、MAU、活跃比例(如何定义高活&高活其他数据&高活新增、高活流失)经过一个长生命周期(3个月-半年),用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%,则是一个非常好的表现3、留存率:(1)次日留存:因为都是新用户,所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因,通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。(2)周留存:会经历一个完整的体验周期,如在这个阶段能够留下来,有可能成为忠诚度较高的用户。(3)月留存:通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本,一个版本的更新,总是会或多或少的影响用户的体验,所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。(4)渠道留存——挽回流失:流失(次日、周&月)、流失前行为、流失预警?何处流失、流失原因用户挽回:通知用户(通知渠道、效果评估)、告诉用户新功能新改进等、挽回的用户更需要关怀;需要关注用户流失的速度、分析流失的原因,对依然留存与活跃的用户给予重点的关注。4、生命周期(较难)图表支持:BDP个人版
4,数据分析需要哪些知识
取决你是做一般分析还是深度分析,也取决于你的角色。目前国内各类数据类sass工具发展迅猛,如果只需要做一般分析,压根不需要专门去学sql等语言,找一款性入手快的工具就能够满足现在的需求了。比如ptengine、growingio、诸葛等。cpda数据分析师师兄告诉你,数据分析师需要掌握的知识,可以划分如下1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分,承担了数据工作中大多数最基础的工作,通常初级分析师的人员比例不应超过20%。初级分析师的定位是数据整理、数据统计和基本数据输出工作,服务的对象包括中、高级分析师和业务方等,对其素质的要求侧重于基本数据技能和业务常识。?数据工具要求。基本的excel操作能力和sql取数能力、与工作相关工具的使用技能,顺利完成数据抽取和整理等工作;基本数据输出能力,包括ppt、邮件、word等使用能力。?数据知识要求。理解日常数据体系内涉及的维度、指标、模型,辅助中、高级分析师进行专项工作并承担其中的部分工作。?业务知识要求。理解基本业务知识,能把业务场景和业务需求分别用数据转换和表达出来。2.中级分析师中级分析师是数据人员架构中的主干。中级分析师承担着公司的专项数据分析工作,如各业务节点的项目类分析、专题报告等。通常中级分析师的人员比例在40%~60%之间。中级分析师的定位是数据价值挖掘、提炼和数据沟通落地,服务的对象主要是业务方,除此之外还可能参与高级分析师的大型项目并独立承担其中的某个环节。因此要求中级分析师对专项数据技能、业务理解及推动能力的要求较高。 ?数据工具要求。熟练使用数据挖掘工具、网站分析工具。 ?数据知识要求。了解不同算法和模型的差异点及最佳实践场景,根据工作需求应用最佳的实践方案。?业务知识要求。深度理解业务知识,具有较强的数据解读和应用推动能力。3.高级分析师高级分析师职位通常是数据职能架构中的火车头,承担了企业数据方向的领导职能。高级分析师的人员比例在20%~40%之间。高级分析师的定位是企业数据工作方向规则体系建设、流程建设、制度建设等,服务对象通常是业务及企业领导层。因此要求其除了要具备中级分析师的基本能力外,还需要具备宏观规划、时间把控、风险管理、效果管理、成本管理等项目管理能力。?高级分析师需要能搭建企业数据体系,并根据企业发展阶段提出适合当前需求的数据职能和技术架构方案。 ?高级分析师需要规划出所负责领域内数据工作方向、内容、排期、投入、产出等,并根据实际工作进行投入与产出分析,同时做好数据风险管理。?高级分析师需要实时跟进项目的进度,监督数据项目落地执行,并通过会议、汇报、总结、阶段性目标、kpi等形式做好过程控制和结果控制。低、中、高级不同职位层次数据分析师的能力要求如图所示。注意,图像越向外代表对其相应能力的要求越高,反之则要求越低。
5,数据运营经验什么是数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。
到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具spss/sas/r/matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,俗话说:字不如表,表不如图。。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6、撰写报告
最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。
一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容; 图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。
另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,不仅仅是找出问题,后者是更重要的,否则称不上好的分析,同时也失去了报告的意义,数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析,不能舍本求末。
6,如何科学分析店铺日常数据
定期进行科学的数据分析,是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。 门店经营指标数据分析 销售指标分析:主要分析本月销售情况、指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 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。 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。 坪效:主要是本月坪效情况、与去年同期对比。日均坪效,是指日均单位面积销售额,即:日均销售金额÷门店营业面积。 人均劳效: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÷本月工资人数。 盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。 门店商品库存分析:主要是本月平均商品库存、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门店库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。 商品经营数据分析 便利店经营商品目录执行情况总结分析:主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。便利营运管理分中心每月1 日会将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店邮箱,门店根据相关货号查询出经营情况,特别是主力商品、新引进商品经营情况,以及淘汰商品门店有没有及时清退。通过这组数据的分析可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 商品动销率分析:主要是本月商品动销品种统计、动销率分析、与上月对比情况。月经营总品种数查询方法:进入百年系统进销存分析查询出本月进销存数据,在查询出门店经营的总品种数后,同样在该模块可以将动销品种数过滤出来,商品动销率计算公式为:动销品种数÷门店经营总品种数×100。滞销品种数:门店经营总品种数-动销品种数,即可得出。通过此组数据及具体单品的分析,可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 商品品类(3级)分析:主要是门店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况,门店本月各品类毛利比重及与去年同期对比情况。门店需对本月所有(3级)品类销售及毛利情况,特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析,并通过分析找出差距,同时提出改进方案。 本月商品引进分析:主要是引进商品产生销售、毛利的分析。这里的引进商品需要门店日常对新引进商品建档,并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利状况,同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献、是否有引进不对路的商品存在,并在以后的工作中不断优化调整。 特价商品业绩评估:主要是特价商品品种数执行情况,特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。特价商品与前期销售对比分析即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析(特价档期的执行天数为14 天或21 天)。通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。
7,运营数据监测具体分析哪些数据才是有价值的
网站收录——通过site命令查询,谷歌百度通用。收录情况可以在每次网站收录发生较大变化时监测录入,稳定增加属于正常情况,如果经常出现网站页面短期收录后,又取消收录的状况,就需要仔细观察一下网站是否存在一些优化不到位或者优化过度的情况,发布的文章数量是否足够,质量是否足够。网页快照——跟踪当前网页快照更新时间。权重极高的网站的网页快照一般是当天更新,权重较高的网站是隔天更新,权重一般的网站是3天内更新,而如果网页快照更新大于3天,网站就存在一定的问题了,网页快照可以作为网站的预警系统,如有问题可以从site和外链中找答案。收录率——收录的文章数量与站内发布的文章数量的比值。站内文章发布一般而言,收录率高于80%以上才算正常,而且收录必须是秒收,如果站内收录率低于这个值就是有问题了。网站目标关键词排名——网站首页的几个主要关键词的排名情况。排名前500名就可以考虑开始记录了。百度搜索结果的url中增加&rn=100就可以一页查询100条搜索结果,快速找到自己的关键词排名。一、网站运营数据分析之内容指标网站转换率 take rates (conversions rates)计算公式:网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量...网站收录——通过site命令查询,谷歌百度通用。收录情况可以在每次网站收录发生较大变化时监测录入,稳定增加属于正常情况,如果经常出现网站页面短期收录后,又取消收录的状况,就需要仔细观察一下网站是否存在一些优化不到位或者优化过度的情况,发布的文章数量是否足够,质量是否足够。网页快照——跟踪当前网页快照更新时间。权重极高的网站的网页快照一般是当天更新,权重较高的网站是隔天更新,权重一般的网站是3天内更新,而如果网页快照更新大于3天,网站就存在一定的问题了,网页快照可以作为网站的预警系统,如有问题可以从site和外链中找答案。收录率——收录的文章数量与站内发布的文章数量的比值。站内文章发布一般而言,收录率高于80%以上才算正常,而且收录必须是秒收,如果站内收录率低于这个值就是有问题了。网站目标关键词排名——网站首页的几个主要关键词的排名情况。排名前500名就可以考虑开始记录了。百度搜索结果的url中增加&rn=100就可以一页查询100条搜索结果,快速找到自己的关键词排名。一、网站运营数据分析之内容指标网站转换率 take rates (conversions rates)计算公式:网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法:当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员,你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(ppc)等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之,则是减弱。回访者比率 repeat visitor share计算公式:回访者比率=回访者数/独立访问者数指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性,你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段,这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高,如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是,一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。积极访问者比率 heavy user share计算公式:积极用户比率=访问超过n页的用户/总的访问数指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣指标用法:根据你网站的内容和大小,去衡量n的大小,比如内容类的网站通常定义在11~15页左右,如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。忠实访问者比率 committed visitor share计算公式:访问时间在n分钟以上的用户数/总用户数指标意义:和上一个指标的意义相同,只是使用停留的时间取代浏览页数,取决于网站的目标,你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法:其中的n也通过网站的类型和大小来定义,比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用,应该结合其它网站运营的数据指标一起使用,例如转换率,但总体来说,较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。忠实访问者指数 committed visitor index计算公式:忠实访问者指数=大于n分钟的访问页数/大于n分钟的访问者数指标意义:指的是每个长时间访问者的平均访问页数,这是一个重要的指标,它结合了页数和时间。指标用法:这个指数通过页面和时间对网站进行了一个更细的区分,也许访问者正好离开吃饭去了。如果这个指数较低,那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面。通常都希望看到这个指数有较高的值,如果你修改了网站,增加了网站的功能和资料,吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容,这个指数就会上升。忠实访问者量 committed visitor volume计算公式:忠实访问者量=大于n分钟的访问页数/总的访问页数指标意义:长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量指标用法:网站通常都是靠宣传和推广吸引用户,这个指标的意义就显得尤为重要了,因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有10000的访问页数却仅有1%的忠实访问者率,这意味着你可能吸引了错误的访问者,这些访问者没有啥价值,他们仅仅看一眼你的网页就离开了。这是你应该考虑你的推广方式和宣传方式是不是有什么问题了。访问者参与指数 visitor engagement index计算公式:访问者参与指数=总访问数/独立访问者数指标意义:这个指标是每个访问者的平均会话(session),代表着部分访问者的多次访问的趋势。指标用法:与回访者比率不同,这个指标代表着回访者的强烈度,如果有一个非常正确的目标受众不断的回访网站,这个指数将大大高于1;如果没有回访者,指数将趋近于1,意味着每一个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标,大部分的内容型和商业性的网站都希望每个访问者在每周/每月有多个会话(session);但是如客户服务尤其是投诉之类的页面或网站则希望这个指数尽可能地接近于1。回弹率(所有页面)reject rate/bounce rate计算公式:回弹率(所有页面)=单页面访问数/总访问数指标意义:代表着访问者看到的仅有的一页的比率指标意义:这个指标对于最高的进入页面有很重要的意义,因为流量就是从这些页面产生的,那么在网站策划和网站规划时,你需要对网站的导航或布局设计进行架构设计时,尤其要注意到这个参数。总而你是希望这个比率不断地下降。回弹率(首页)reject rate/bounce rate计算公式:回弹率(首页)=仅仅访问首页的访问数/所有从首页开始的访问数指标意义:这个指标代表所有从首页开始的访问者中仅仅看了首页的访问者比率指标意义:这个指标是所有内容型指标中最重要的一个,通常我们认为首页是最高的进入页面(当然,如果你的网站有其他更高的进入页面,那么也应该把它加入到追踪的目标中,如推广广告等)。对任意一个网站,我们可以想象,如果访问者对首页或最常见的进入页面都是一掠而过,说明网站策划时在某一方面有问题。如果针对的目标市场是正确的,说明是访问者不能找到他想要的东西,或者是网页的设计上有问题(包括页面布局、网速、链接的文字等等);如果网站设计是可行易用的,网站的内容可以很容易地找到,那么问题可能出在访问者的质量上,即市场问题。浏览用户比率 scanning visitor share计算公式:浏览用户比率=少于1分钟的访问者数/总访问数指标意义:这个指标一定程度上衡量网页的吸引程度。指标用法:大部分的网站都希望访问者停留超过一分钟,如果这个指标的值太高,那么就应该考虑一下网页的内容是否过于简单,网站的导航菜单是否需要改进。浏览用户指数 scanning visitor index计算公式:浏览用户指数=少于1分钟的访问页面数/少于1分钟的访问者数指标意义:一分钟内的访问者平均访问页数指标用法:这个指数也接近于1,说明访问者对网站越没兴趣,他们仅仅是瞄一眼就离开了。这也许是导航的问题,如果你对导航系统进行了显著的改进,应该可以看到这个指数在上升;如果指数还是下降,应该是网站的目标市场及使用功能有问题,应该着手解决。将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用,可以看出用户是在浏览有用的信息还是厌烦而离开。浏览用户量 scanning visitor volume计算公式:浏览用户量=少于1分钟的浏览页数/所有浏览页数指标意义:在一分钟内完成的访问页面数的比率指标用法:根据网站的目标的不同,这个指标的高低有不同的要求,大部分的网站希望这个指标降低。如果是搞广告驱动的网站,这个指标太高对于长期的目标是不利的,因为这意味着尽管你通过广告吸引了许多的访问者,产生很高的访问页数,但是访问者的质量却是不高的,所能带来的收益也就会受到影响。二、网站分析的商业指标平均订货额 average order amount (aoa)计算公式:平均订货额=总销售额/总订货数指标意义:用来衡量网站销售状况的好坏指标用法:将网站的访问者转化为买家当然是很重要的,同样重要的是激励买家在每次访问是购买更多的产品。跟踪这个指标可以找到更好的改进方法。订单转化率 conversion rate (cr)计算公式:订单转化率=总订货数/总访问量指标意义:这是一个比较重要的指标,衡量网站的对每个访问者的销售情况指标用法:通过这个指标你可以看到即使一些微小的变化都可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你还能够区分出新、旧访问者所产生的订单,那么就可以细化这个指标,对新旧客户进行分别的统计。每访问者销售额 sales per visit (spv)计算公式:每访问者销售额=总销售额/总访问数指标意义:这个指标也是用来衡量网站的市场效率指标用法:这个指标和转化率差不多,只是表现形式不同。单笔订单成本 cost per order (cpo)计算公式:单笔订单成本=总的市场营销开支/总订货数指标意义:衡量平均的订货成本指标用法:每笔订单的营销成本对于网站的盈利和现金流都是非常关键的。营销成本的计算各人有不同的标准,有些把全年的网站营运费用摊入到每月的成本中,有些则不这么做,关键要看那种最适合自己的情况。如果能够在不增加市场营销成本的情况下提高转化率,这个指标就应该会下降。再订货率 repeat order rate (ror)计算公式:再订货率=现有客户订单数/总订单数指标意义:用来衡量网站对客户的吸引力指标用法:这个指标的高低和客户服务有很大关系,只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。单个访问者成本 cost per visit (cpv)计算公式:单个访问者成本=市场营销费用/总访问数指标意义:用来衡量网站的流量成本指标用法:这个指标衡量的是你的市场效率,目标是要降低这个指标而提高spv,为此要将无效的市场营销费用削减,增加有效的市场投入。订单获取差额 order acquisition gap (oag)计算公式:订单获取差额=单个访问者成本(cpv)-单笔订单成本(cpo)指标意义:这是一个衡量市场效率的指标,代表着网站所带来的访问者和转化的访问者之间的差异指标用法:指标的值应是一个负值,这是一个测量从非访问者中获得客户的成本。有两种方法来降低这个差额,当你增强了网站的销售能力,cpo就会下降,这个差额就会缩小,说明网站转化现有流量的能力得到了加强;同样的,cpv可能升高而cpo保持不变或降低,这个差额也会缩小,表明网站所吸引的流量都具有较高的转化率,这种情形通常发生在启用了ppc(pay per click)的计划。订单获取率 order acquisition ratio (oar)计算公式:订单获取率=单笔订单成本(cpo)/单个访问者成本(cpv)指标意义:用另一种形式来体现市场效率指标用法:用比率的形式往往比较容易为管理阶层所理解,尤其是财务人员。每笔产出 contribution per order (con)计算公式:每笔产出=(平均订货数x平均边际收益)-每笔订单成本指标意义:每笔订单给你带来的现金增加净值指标用法:公司的财务总监总是对这个指标感兴趣的,代表了你花了多少钱来赚多少钱。投资回报率 return on investment (roi)计算公式: 投资回报率=每笔产出(con) /每笔订单成本 (cpo)指标意义: 用来衡量你的广告的投资回报指标用法:比较你的广告的回报率,应该把钱分配给有最高回报率的广告,但是这个回报率应当要有时间段的限制,比如“25% rio/每周”和“25% rio/每年”是有很大差别的如果是整个呼叫中心营运数据的话,包括的内容 很多很多,所以只能给出大概的一些方面:1. 总呼叫量分析2. 呼叫总量与被放弃率3. 呼叫覆盖率与放弃比率4. ACD每日呼叫量分析5. 周同比呼叫量模型对比6. 线路分配模型对比7. 被放弃数据分析8. 平均通话时间9. 服务水平合格率10. 平均应答速度11. 效率与速度矩阵12. 品质/速度矩阵13. 效率14. 成本分析15. 员工流失率16. 当前员工状况17. 员工绩效评估18. CSR业绩分布19. 员工客户满意度20. 订单质量分析21. 成单率22. 成货率23. 退换货率24. 一次通过率25. 投诉率唉,我回答的很辛苦诶。。。。建议你多学习一些统计数理知识和呼叫中心营运知识....推荐《统计学基础》《呼叫中心专家文集》等等 ...相关内容的都可以看,只有熟悉呼叫中心业务才知道要哪些数据该怎么分析!
文章TAG:
经营数据分析需要分析哪些数据经营 数据 数据分析