這個社會已經步入快魚吃慢魚的時代，所以做生意一定要把控先機，看數據一定要及時，按照實時的變化得出應對的策略。此時，生意參謀強大的實時直播完完全全滿足了我們的需求。 我們可以根據數據來為我們店鋪運營做時時策略
實時直播主要有實時支付金額、實時訪客數、實時買家數及對應的排名和行業平均值，還提供小時粒度的實時趨勢圖，并提供與歷史數據對比功能，所有數據都分所有終端、PC端、無線端三種模式查看，其中還有實時數據大屏功能。這么多功能，對應的名詞解釋你全了解嗎？
下面給大家詳細的介紹一下：
1、支付金額：買家拍下后通過支付寶支付給您的金額，未剔除事后退款金額，預售階段付款在付清當天才計入內。所有終端的支付金額為PC端支付金額和無線端 支付金額之和。特別說明，支付渠道不論是電腦上還是手機上，拍下為電腦上，就將后續的支付金額計入PC端；拍下為手機或Pad上，就將后續的支付金額計入 無線端。
9、支付筆單價：統計時間內，支付金額/支付子訂單數。
10、支付客單價：統計時間內，支付金額/支付買家數。
11、交易指數：統計時間內，支付金額擬合出的指數類指標，交易指數越高，表示支付金額越多。
12、流量指數：統計時間內，訪客數擬合出的指數類指標，流量指數越高，表示訪客數越多。
13、未發貨訂單數：歷史截至統計時間內，店鋪訂單處于未發貨狀態的訂單數。
14、待攬收包裹數：歷史截至統計時間內，店鋪訂單物流狀態處于已發貨待攬收（未顯示物流信息）狀態的物流包裹數。
15、在途包裹數：歷史截至統計時間內，店鋪訂單物流狀態處于運輸中未簽收狀態的物流包裹數。
16、平均支付-發貨時長：統計時間內，店鋪訂單攬收時間減去發貨時間的平均值，如果存在某個包裹攬收時間小于發貨時間，這個包裹的發貨-攬收時長則為0小時。
17、12小時發貨-攬收率：統計時間內，物流攬收時間減去發貨時間小于等于12小時的包裹數/統計時間內的發貨包裹數，如果存在某個包裹攬收時間小于發貨時間，這個包裹的發貨-攬收時長則為0小時。
18、24小時妥投率：統計時間內，物流包裹簽收時間 - 物流包裹發貨時間小于等于24小時的物流包裹/統計時間內發貨且簽收包裹數，如果包裹簽收時間為空，則用確認收貨時間來計算。
19、48小時妥投率：統計時間內，物流包裹簽收時間 - 物流包裹發貨時間小于等于48小時的物流包裹/統計時間內發貨且簽收包裹數，如果包裹簽收時間為空，則用確認收貨時間來計算。
20、72小時妥投率：統計時間內，物流包裹簽收時間 - 物流包裹發貨時間小于等于72小時的物流包裹/統計時間內發貨且簽收包裹數，如果包裹簽收時間為空，則用確認收貨時間來計算。
21、支付件數：統計時間內，買家完成付款的商品件數。同一件商品被付款N次，記為N件。
22、新增加購件數：統計時間內，新增加的商品被加入購物車的件數，不考慮刪除、加購件數修改和下單轉化減少的情況。
23、商品新增收藏次數：統計時間內，新增加的店鋪商品被點擊收藏次數，不考慮取消收藏的情況。
24、商品訪客數：訪問您店鋪寶貝詳情頁的去重人數，一個人在統計時間范圍內訪問多次只記為一個。所有終端訪客數為PC端訪客數和無線端訪客數去重，如果通過瀏覽器和通過APP訪問的是同一人，無線端訪客數記為一個。
25、收藏人數：統計時間內，新增加的店鋪或者商品被點擊收藏次數，不考慮取消收藏的情況。
26、收藏次數：統計時間內，新增加的店鋪或者商品被點擊收藏買家去重數，不考慮取消收藏的情況。
27、加購人數：統計時間內，新增加的商品被加入購物車的買家數去重數，不考慮刪除、加購件數修改和下單轉化減少的情況。
28、新訪客占比：統計時間內，新訪客數/訪客數，其中新訪客定義為統計時間內，本次訪問前6天內曾經來訪過店鋪，記為老訪客，否則為新訪客。
29、預熱加購轉化人數：統計時間內，活動預熱期中加入購物車的買家在活動中下單轉化買家數去重數。
30、預熱加購轉化率：統計時間內，預熱加購轉化人數/活動預熱期加入購物車的買家去重數。
31、加購指數：統計時間內，加購件數擬合出的指數類指標，加購指數越高，表示加購件數越多。
數據分析對于每一個店鋪運營來說都是極為重要的，做好數據分析可以很好的幫助我們挖掘出店鋪寶貝優勢，找出自己寶貝的劣勢或者是店鋪存在的問題，尋找出適 合自己店鋪運營發展的道路等等。很多東西都是可以通過數據分析來實現的，生意參謀特有的實時直播更有利于時時刻刻觀測數據，可以隨時根據數據的反饋來調整 策略。
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本文來源： 用好生意參謀 時時調整策略
