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其中前三部分內(nèi)容是由《流量的秘密》中摘錄的，加上了自己的理解。
一、電子商務(wù)參數(shù)參考
此部分內(nèi)容更多是考察電子商務(wù)公司的整體業(yè)務(wù)情況和做業(yè)務(wù)記錄所需的數(shù)據(jù)（以下格式按照“交易變量 描述”來羅列）。
Order-id 內(nèi)部唯一訂單ID
alliliation 聯(lián)署計(jì)劃名
Total 交易總價(jià)值（也叫Transaction）
tax 交易稅
Shipping 交易送貨數(shù)量
city 購買者城市
state 購買者省份
國家 購買者國家
Sku-code 存貨號(hào)
Product-name 產(chǎn)品名
category 產(chǎn)品種類
price 產(chǎn)品單價(jià)
quantity 訂單數(shù)量（也叫Order，如果是訂單總額可以是Amount of Order）
二、6+1種最常用的過濾（書中是6種）
僅包含網(wǎng)站訪問量——至少應(yīng)該采用這種過濾方式
剔除某些已知訪客——這可能包括內(nèi)部雇員、網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)等
區(qū)分新訪客和回放客——通常這兩類訪客會(huì)有不同的行為
以地理位置細(xì)分訪客——地區(qū)經(jīng)理通過創(chuàng)建與其他地區(qū)相關(guān)的訪客配置文件便可很容易做到這一過濾
以營銷活動(dòng)、媒介、引用來源來細(xì)分訪客——不同來源的訪客可能有不同的目的
以內(nèi)容細(xì)分訪客——瀏覽特定部分的訪客可能呈現(xiàn)出不同的行為，比如說，購買部分與支持的不同
那天和S.A.M.哥聊，S.A.M.提到了按用戶購物/瀏覽時(shí)間來細(xì)分訪客，比如深夜里購買的人可能更多是熬夜族、IT行業(yè)等等。這種細(xì)分/過濾方法應(yīng)該是按用戶行為來做：
*以用戶購買時(shí)間——不同時(shí)間來的用戶可能暗含著用戶的職業(yè)與生活習(xí)慣不同，以及可能需要的產(chǎn)品不同。比較經(jīng)典例子是上下班的時(shí)候7-11等便利店都會(huì)放絲襪給那些絲襪臨時(shí)破了的職業(yè)女性；還有沃爾瑪把奶粉和啤酒放在一起，因?yàn)樵谥芪寤蛘咧芰鶃碣I奶粉的多半是男主人。再比如友盟統(tǒng)計(jì)工具得出的一個(gè)結(jié)論：從用戶行為的分析來證明移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)移動(dòng)的影響，在iPhone和iPAD用戶使用時(shí)間的品種，用戶晚上是iPAD，白天是手機(jī)。周一周五和周末休息，大家周一周五用手機(jī)比較頻繁，到了周末iPAD的使用會(huì)大幅上升，成為用戶接入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)方式。這些都是新的細(xì)化數(shù)據(jù)的角度。
三、OKR到KPI轉(zhuǎn)化表格
（以下格式按照“合作伙伴OKR-建議KPI”來羅列，加粗是我覺得比較重要的，加*是我自己加的認(rèn)為可以用作分析的）
從搜索引擎帶來更多訪客
-1. 來自搜索引擎訪客百分比
-2. 搜索引擎訪客轉(zhuǎn)化率
銷售更多新產(chǎn)品
-1. 加入購物車的訪客百分比
-2. 完成購物車添加訪客百分比
-3. 離開購物車訪客百分比
訪客與網(wǎng)站進(jìn)行更多交互
-1. 留下博客評(píng)論訪客百分比（用戶在博客行為與論壇行為和新興的SNS社區(qū)行為都是不同的）
-2. 完成“聯(lián)系我們”表單用戶百分比
-3. 點(diǎn)擊mailto鏈接訪客百分比
-4. 網(wǎng)站平均停留時(shí)間
-5. 網(wǎng)站平均訪問深度
更多的交叉銷售
-1. 平均訂單價(jià)格
-2. 每次交易平均物品銷售
*3. 在不同訂單中被購買最多的單品/在同一訂單中被購買最多的單品
改善顧客體驗(yàn)
-1. 離開訪客百分比
-2. 站內(nèi)搜索0搜索結(jié)果頁面百分比
（以下部分是我單獨(dú)對(duì)購物車產(chǎn)品設(shè)計(jì)上的關(guān)注點(diǎn)總結(jié)，對(duì)數(shù)據(jù)分析用處一般）
四、購物車的設(shè)計(jì)
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