一、数据概况

1.数据概况：

帮助讲师能够整体看出课程在整个过程中的所有相关数据，包括独立访客、售出课程、新增学员、总付费学员、总学员、新增收入和总收入。

时间上分为【今日】和【昨日】数据，还有一个【今日比昨日】增长对比，让讲师一眼就可以看出今日和昨日的数据相差，有效数据追踪。

2.趋势图：

趋势图可以帮助讲师看出整个数据趋向和走势，让讲师快速了解课程的整体效果。查看时间分为最近7天、最近15天和最近30天，在每个时间跨度上都保障了课程转化数据的细化。

二、数据分析

1.交易概况数据：

主要组成部分分别是访客、下单和支付，如下图。

讲师可以选择自然日或自然月查看交易数据，选择好时间之后可以看出访客人数，帮助讲师记录课程访客人数，同时可以对比昨日访问人数，分析访问涨幅度。

人数访问的过程中就会产生课程下单环节，帮助讲师统计下单人数、下单笔数和下单金额。

到实付课程环节时，帮助讲师记录了付款人数、付款订单数、付款金额和客单价。并和昨日数据对比，分析出课程数据下单转化率、付费转化率、全店转化率，让老师了解到整体数据转化。

2.总收入来源数据：

帮助讲师分析总收入来源分布，各类课程的收入占比，让讲师把握好课程类型的产出，更精准更细致的收入数据分析出哪个类型的课程能给讲师带来最大收益，及时帮助讲师提供决策数据。

3.付费学员构成数据：

分为新学员和老学员，该数据主要帮助讲师分析新学员和老学员的付费效果，分析两类学员的付费占比，统计新老学员的总人数覆盖率。

4.全部内容排行榜数据：

该数据主要分析每个课程属性的排榜，分别为独立访客、参与人数、转化率和收入的排行榜数据分析，根据时间塞选，就可以查看相应数据的课程排行榜。

如果讲师有授课需求就离不开数据分析，尤其是整个授课过程中所产生的渠道分流，想知道某个时段是参与高峰期，流水在哪个时点开始爆发，什么时候增加了多少学员，这些都是可以通过数据信息流统计下来。

用分析的角度、 严格、 系统地记录所有课程的行动轨迹， 通过数据分析展现课程效果。大数据在带来极大知识价值的同时，也面临着需要优质课程产出，如果想看到漂亮的数据，那就要以优质内容作为基础。