电商研究dau是什么

一、电商平台应该分析哪些数据？
在数据分析领域，“总注册人数”和“新注册人数”这两个指标是虚荣心指标，随着活动的强度和形式呈现出短期的爆发。他们可以告诉你这些活动已经传播和影响了多少“新用户” 。这些新用户知道你在做什么，但不代表你的产品一定对他们有价值。显然，需要综合考虑新用户的留存和转化。科学的数据分析可以无限逼近客户的真实意愿，数据分析可以引导运营者发现问题和可能的弊病原因，从而优化列表页面的体验，提高首页流量分配、购买决策路径等效率，最终提高用户转化率。针对A策划的新活动，针对前面提到的新活动存在的问题，活动评价差，围绕新活动、留存、转化采取了相应的措施。

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二、电商常说的gmv是什么意思
Gmv是毛商品量，主要指网站的交易额，这里的交易额包括：已付金额和未付金额。Gmv=销售取消订单金额拒绝订单金额退货订单金额Gmv不是实际成交数据，但也可以作为参考，因为只有客户点击购买，不管实际购买多少，都算在gmv里。我们可以用gmv来研究客户的购买意向，客户购买后的退单率，gmv与实际成交的比例等等。扩展数据电商常用术语：BEP:盈亏平衡点，又称零利润点、盈亏平衡点、盈亏平衡点、收入拐点。通常指总销售收入等于总成本(销售收入线和总成本线的交点)时的产量。在盈亏平衡点，当销售收入高于盈亏平衡点时，企业就会盈利；否则，企业就会亏损。B2B:指的是企业对企业的电子商务。除了网上交易和产品展示，B2B业务更重要的意义在于通过B2B网站将内网与客户紧密结合，通过网络的快速反应为客户提供更好的服务，从而促进企业的业务发展。B2C:商家直接向消费者销售产品和服务。这种电子商务形式一般以网上零售为主，借助互联网开展网上销售活动。C2C:是用户对用户的商业模式。C2C商务平台就是为买卖双方提供一个网上交易平台，让卖家主动提供商品的网上拍卖，买家可以选择自己的商品进行竞价。B2M:(企业对经理)企业对经理指的是企业的客户群或产品的销售者或工人，而不是最终消费者。也就是说，B2M相当于通过网络找到了中介代理和分销渠道。M2C:(经理对消费者)中间经理对消费者，M2C是针对B2M电子商务模式的延伸概念。职业经理人通过网络获取企业的产品或服务信息，为企业提供产品销售或企业服务。来源：百度百科-GNV
三、互联网流量的本质是什么？
【电商研究dau是什么】如果我们深入研究，DAU(日活跃用户)不仅仅是每天访问该应用的用户数量，而是相反。这是企业每天能接触到的用户水平。DAU越高，应用每天能接触到的用户就越多，通过服务和广告转化的用户就越多。另一方面，应用的形式深刻影响着这些与用户接触的变现能力。我们将产品抽象成一个黑盒。每天，进入这个黑盒子的是DAU，它产生收入。这些黑盒可以嵌套。比如对于苹果来说，APPstore就是这样一个应用，每天都有无数的UV入口。这些点击转化为浏览、下载和购买。购买量与点击量和这个盒子的结构直接相关。从更大的层面来说，ios也是一个大黑箱，每天启动很多次，产生无数的转化和购买，但这是一个生态，利益是生态中所有玩家获得的。对于一个特定的APP来说，APP本身的每日启动次数就代表了每天有多少潜在消费者光顾商店。这个启动次数与it部门的每项业务都有关系。每项业务可以分解为每日DAU和每日收入，从而获得整体收入。基于此，我们将讨论什么是更好的产品形态。从效率角度来看，收入/DAU越高，产品形态越好。关键是如何找到这样的产品形态。当然，找到这样的产品，市场也会面临更加激烈的竞争，从而增加流量获取的成本。总的来说，从营收/DAU来看，排名如下：金融游戏电商社区。当然也有例外。今日头条信息流对用户的单位时间进行划分，让用户在短时间内适应获得不同刺激的习惯，有利于广告主的投放和转化。我们可以看到，产品形态正在影响用户的注意力和流量的价值。互联网的本质是人们注意力的买卖。通过为用户解决线上实际问题获得客户，购买用户的注意力，让用户留下来，然后通过广告和产品进行销售。

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四、数据分析有什么思路？
1.明确思路明确数据分析的目的和思路是保证数据分析过程有效的首要条件。其职能是为数据收集、处理和分析提供明确的方向。可以说，思维是整个分析过程的起点。首先，目的不明确，会导致方向性错误。在目的明确的情况下，需要构建一个分析框架，将分析目的分解成几个不同的分析点，即如何具体进行数据分析，从哪些角度分析，使用哪些分析指标。2.收集数据收集数据是指根据确定的数据分析框架收集相关数据。
据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。3、处理数据处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。4、分析数据分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。5、可视化一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。6、撰写报告撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。
五、ASO优化是什么？和SEO有区别吗ASO（App store Optimization）关键词优化主要就是帮助app产品在应用商店得到更多的曝光，通过提升产品关键词覆盖量和搜索后的排名，提升产品的流量和下载转化，这种方式可以获取更多的自然用户，通过关键词搜索后下载产品的用户自然是对产品有需求的用户，俗称产品的目标用户群。我主要说一下App store的ASO优化：苹果App store上的app权重很重要，权重越高的产品下载量越高，排名越靠前，权重就代表一个产品的下载量和这个产品的天花顶。app权重的影响因素分外部因素和我们自己产品内的优化两块；针对外部因素，我们抓住产品新上线和定期的版本更新阶段，这两个阶段如果优化得当可以事半功倍的效果。而影响内部的因素有三个方面：1.文本：标题，副标题，关键词，应用描述。（这部分内容直接影响我们产品覆盖的关键词是否精准，覆盖量的多少）2.数据方面：下载量，激活量，好评量，DAU，用户留存，使用时长，付费转化，搜索量，搜索结果点击率等。（数据方面就是我们常见的积分墙策略，可以通过积分墙提高这些数据来影响app权重）3.其他方面：历史推荐次数，开发商质量，应用更新周期，是否有过违规行为，内容雷同（比如马甲号），品牌度，icon质量，详情页图片/视频是否有亮点等。总体来看，影响app权重的因素很多，不仅仅就是简单的刷榜，免费的基础优化也很重要，基础优化得当再配合数据方面支持才能带到最好的效果。安卓应用商店ASO也有一些心得，有时间再和大家讨论一下。

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六、如何看待拼多多已超越阿里成为国内用户规模最大的电商平台？截至2020年底，拼多多年度活跃买家达7.884亿，超过阿里巴巴的7.79亿。拼多多成立只有5年，但已成为阿里巴巴和京东在中国线上消费市场地位的挑战者。拼多多是一款将折扣购物变成在线游戏的电商应用，目前已经超越阿里巴巴，成为中国最受欢迎的在线购物平台。《华尔街日报》3月22日报导，拼多多率先在中国采用了社交电商的形式，将购物与社交媒体相结合，其定位是Costco和迪士尼的在线混合体，将购物变成了一种游戏。在拼多多平台上，用户就像在线上逛商场，通常是随机地浏览，没有特定的购物计划。拼多多可以让朋友和陌生人聚在一起，以折扣价单独或拼单购物。先社交，再购物，朋友们聚在拼多多上一边玩内置游戏，一边看直播、分享实惠、一起购物。其中一款热门游戏是“多多果园”，玩家可通过培育虚拟果树来领取购物券、芒果等真实奖品，还会赢得朋友的点赞。来自平顶山的19岁女孩李雯珺痴对数字果园很着迷，她说，“主要是因为能跟朋友一起做一些事情，这就很有意思。”拼多多首席执行官（CEO）陈磊说，拼多多抓住了从搜索到浏览的转变，赢得了商机。陈磊曾是拼多多的首席财务官，去年接替黄铮出任CEO 。上周三（3月17日），黄铮将董事长的职位交给陈磊，其离职的消息传出后，拼多多股价上周五（3月12日）前市一度下跌11%左右。过去一年，拼多多在纳斯达克上市的股票大幅上涨，市值已超过竞争对手京东，2月份时最高曾达到2,500亿美元左右。根据上海研究机构胡润百富的数据，现年41岁的黄峥个人财富达到690亿美元，排名中国富豪榜第三位，在阿里巴巴创始人马云之前。陈磊说，拼多多的计划是继续将收入用于补贴，直到取代阿里巴巴，成为可能是10亿中国消费者的首选购物平台。不过，拼多多借助补贴占领市场的策略最近受到了批评，监管部门称这种做法扰乱市场秩序、损害消费者利益。此外，拼多多以游戏为主导的路线还有一个弊端，大多数消费者的消费额不高。例如，李雯珺主要用拼多多购买便宜的零食和包装纸巾。2020年，拼多多用户平均消费额为324美元。这个数字已经在增加，但仍不到阿里巴巴用户平均消费额的四分之一。为了缩小差距，拼多多正着力发展生鲜食品业务，这项业务目前对拼多多总收入的贡献率为15% 。来自安庆的拼多多用户Cathy Shen表示，拼多多打破了中国电商市场原本的格局，带动了竞争对手也纷纷以补贴和优惠换市场。她说，“现在是科技巨头的大混战。”