电商系统中的数据分析方法研究
电商系统中的数据分析方法研究
- 课题研究意义
随着Internet 技术的不断发展与成熟，电子商务这一现代商业模式以其高效率、低成本和不受时空限制的特点成为企业商务活动发展的大势所趋。电子商务的迅速发展导致诸多问题也随之出现。如今所有企业面临的一个共同问题就是尽管电子商务系统收集了相当大量的数据，然而能够得到的、真正有价值的信息却非常少。如何对这些信息进行有效的组织与利用，从海量的数据中获得有利于商业运作、提高竞争力的信息是企业亟待解决的焦点问题。
本文旨在通过对电子商务中数据挖掘技术的研究，针对不同的挖掘目的，发现并选择适当的数据挖掘算法或模型。将研究数据挖掘技术在电子商务各个方面的应用，其数据挖掘技术是分别针对不同的挖掘任务设计的，需要根据具体的应用选择适当的挖掘技术，以使面向电子商务的数据挖掘研究更加具体。多种挖掘技术与电子商务系统有机的融合，可以为电子商务活动争取最大的收益提供源源不断的动力。
- 国内外研究现状评述(恰当地标明参考文献)
数据挖掘是用于大规模数据处理的一种思维方法和技术手段，是在各种数据成指数级增长和以数据库技术为核心的信息技术逐渐成熟的背景下产生的。随着数据挖掘在各领域的广泛应用，数据挖掘技术所要解决的问题主要包括算法效率亟待提高；适应多数据类型、容噪的挖掘技术；动态数据和知识的挖掘技术，以解决大量的、异质数据集的以及网络与分布式环境下的数据挖掘问题等。数据挖掘是面向应用的，也只有将数据挖掘技术应用到大量的、复杂的数据中去，对数据挖掘技术研究的价值才能得到最佳体现。
电子商务的发展使得越来越多的企业开始网上交易，电子商务网站的服务器日志、后台数据库中客户相关的数据以及大量的交易记录等数据资源中所蕴涵的大量的有益信息有待于充分地挖掘和利用。无疑电子商务是数据挖掘应用的最佳对象，面向电子商务的数据挖掘是Web 挖掘的典型应用。与国外相比，国内对数据挖掘技术应用的研究稍晚，从事研究工作的人员主要集中在大学或研究所，研究领域一般集中于算法以及有关数据挖掘理论方面的研究。
目前，数据挖掘技术在电子商务网站设计中的应用研究集中在优化网站链接结构、页面实时推荐以及个性化站点设计等方面。由于用户在网站上的访问行为被Web 服务器以日志形式保存，对Web 日志进行挖掘以发现用户访问模式来优化网站设计自然成了这一领域的主流。Mobasher 等人提出基于关联规则和聚类分析的页面推荐算法(参考文献：（Mobasher B, Dai H, Luo T, et al. Effective personalization based on association rule discovery from web usage data[A]. Mobasher Bed. 3rd Int Workshop on Web Information and Data Management (WIDM 2001)[C]. New York: ACM Press, 2001. 9-15）和（Mobsher B. WebPersonalizer: a server2side recommender system based on web usage mining [EB/OL]. http:∥www. cs. depaul. edu/ research/ technical. asp, 2001))，可用于建立个性化推荐网站。Bose等人在文献(ose P, Kranakis E, Krizanc D, et al Strategies for Hotlink As signments[C]. In: Proc 11 th Symp. on algorithms and computation (ISAAC 2000), 2000: 23-34)中首先提出通过增加hotlink 优化站
点结构的方法。在此基础上, Fuhrmann 等人在文献(Fuhrmann S, Krumke S O, Wirth H C. Multiple Hotlink Assignment[C]. In: Proceedings of the Twenty-Seventh International Workshop on Graph-Theoretic Concepts in Computer Science, Rostock, Germany, 2001)中使用该方法优化站点链接结构,即通过有限的hotlink 的增加最小化权重较高的节点与根节点之间的路径距离。文献(Cooley R, Tan P N, Srivastava J. Discovery of Interesting Usage Patterns from Web Data[C]. In: Web Usage Analysis and User Profiling Workshop (WEBKDD.99), Berlin: Springer, Verlag, 2000:163-182.)中Cooley 等人基于用户访问频繁路径定义频繁项集的兴趣度,将有较高兴趣度的路径作为改进站点结构的参考。文献(Wu E H C, NgM K, Huang Z X. On Improving Website Connectivity by Using Web-Log Data Streams[C]. The 9th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DAS-FAA), Jeju, Korea, 2004.)中Edmond 等人则将兴趣度指标引入基于会话的序列模式中,但并非用来修改网站结构，而是以此提出能够降低搜索这些指标的超链接的算法。
国内许多学者也提出了在Web 日志挖掘中引入聚类分析、关联规则、序列模式等挖掘算法对Web 站点进行改进的优化方法，如文献(井福荣,谢辅雯.关联规则在网站结构优化中的改进算法[J].计算机系统应用,2007(1): 44-46, 50.)探讨了关联规则的改进算法在网站结构优化中的引用，文献(程舒通,徐从富,但红卫.基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化[J].计算机工程与应用,2007. 43(30): 133-135.)应用的是基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化方法，而文献(夏敏捷,张锦歌.在Web 日志挖掘中应用聚类改进网站结构的研究[J].中原工学院学报,2005,16(6):39-41)中则是基于Web 日志挖掘的聚类分析算法在改进网站结构的分析研究。还有一些学者提出了应用Web 日志挖掘的其它方法。文献(邵峰晶,于忠清.数据挖掘原理与算法[M].北京:中国水利水电出版社,2003)也提出了利用Web 日志挖掘发现不符合用户期望位置的页面的算法,并应用该方法对站点链接结构进行调整。文献(郭新涛,梁敏,阮备军.挖掘Web 日志降低信息搜寻的时间费用[J].计算机研究与发展, 2004 (10):1737-1747)则提出了一种通过查找用户历史路径，统计找到目标页面的时间，从而寻找一组最优路径使搜寻目标页面时间最短的方法，同样也是通过挖掘Web 日志增加必要的超链接。文献(Zhu J H, Hong J, Hughes J G. PageCluster: Mining Conceptual Link Hierarchies from Web Log Files for Adaptive Web Site Navigation[J]. ACM Transactions on Internet Technology, 2004, 4(2):185-208)还提出了一种基于Web 日志挖掘的自适应站点导航方法，其目的也是为了缩短用户搜索资源的时间。
CRM 经历若干年的发展，在电子商务兴起之后，两者便结合在了一起。近几年来专门的CRM 系统在欧美国家的很多企业都已经得到使用，国内许多企业也开始重视现代的营销理念和商业运作方式走向了CRM 的使用，也使得国内外对于数据挖掘在的CRM 中的研究具有非常广泛的价值，对于CRM 的客户识别、客户细分及客户保持等几个主要方面应用数据挖掘算法及模型的研究极大地推动了该数据挖掘在领域应用的进展。在国际学术界的学者们主要利用数据挖掘技术的相关算法建立基于市场的客户细分模型。
当然对其他方法在网络营销数据应用的研究文献也有很多，如对关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析及其相关算法的应用，但多与客户关系管理中对客户的群体聚类、客户细分以及客户的保持策略相结合。结合对客户相关数据分析，有效地识别客户偏好及购买模式，形成对客户以往行为的认知和未来行为的预测，有的放矢的实施营销策略或对营销策略进行组合，将是数据挖掘技术在客户关系管理和网络营销领域有待进一步探索的方向。电子商务中的客户关系管理和营销管理涉及大量且复杂的客户信息以及与交易相关的各种数据信息，直接应用挖掘技术不仅难以对数据进行有效地处理，其结果也将难以理解甚至造成不堪的后果。
数据仓库解决方案以及与OLAP 技术的结合也是目前数据挖掘领域的研究热点，经过
提取、转换、清洗等处理后的数据能被数据挖掘算法更好的识别，而OLAP 能够针对数据仓库中的某个主题进行联机数据访问、处理和分析，从多个角度对信息进行快速、一致交互的存取、满足决策者在多维环境下特定的查询和报表需求(参考文献：王丽珍,周丽华,陈红梅.数据仓库与数据挖掘原理及应用[M].北京:科学出版社, 2005:64-68)。
随着数据挖掘在电子商务中重要作用的凸现，该领域的研究前景依然非常广阔。但电子商务中的数据挖掘存在的诸多问题依然会随着信息技术的不断出现而涌现，例如对多媒体数据的挖掘，目前依然是数据挖掘领域的难点之一。如何将服务器数据的日志数据转换成一定的数据格式以适合数据挖掘，如何解决对分布性、异构性数据源的挖掘以及控制整个Web 上知识的发现过程等等都将伴随着电子商务应用需要进一步研究。
- 采用的主要研究方法、模型、技术
.1关联规则中的标准Apriori 算法
关联规则采用支持度和置信度来评价事务项之间的关系。文献(余波,朱东华,刘卓君,加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用[J].计算机工程与应用,2008.44(17):128-130)提出了一种新的加权关联挖掘算法应用于电子商务中证明了其有效性。
.2 CRM
CRM 经历若干年的发展，在电子商务兴起之后，两者便结合在了一起。近几年来专门的CRM 系统在欧美国家的很多企业都已经得到使用，国内许多企业也开始重视现代的营销理念和商业运作方式走向了CRM 的使用，也使得国内外对于数据挖掘在的CRM 中的研究具有非常广泛的价值，对于CRM 的客户识别、客户细分及客户保持等几个主要方面应用数据挖掘算法及模型的研究极大地推动了该数据挖掘在领域应用的进展。在国际学术界的学者们主要利用数据挖掘技术的相关算法建立基于市场的客户细分模型。如Morwitz 在文献(费贤举,王文琴,庄燕滨.基于关联规则的数据挖掘技术在CRM 中的应用研究[J].常州工学院院报,2005.18(4):1-6)中研究使用CART 算法、K 均值聚类方法以及判别分析方法进行客户市场的细分，分析比较了三种算法的效率及有效性。Jaesoo Kim 等人在文献(Jaesoo Kim et al, Segmenting the market of West Australian senior tour fists basing an artificial neural network, Tourism Management, 2003, 24(1):25-34)中研究了神经网络算法在旅游业客户细分中的应用，探讨了神经网络应用在客户细分中的优势。如文献(Guo Yunhua, Zu Qiaohong, Chen Dingfang, Customer-Classified Algorithm Based on Fuzzy Clustering Analysis,Journal of Shanghai University (English Edition), 2004, 8(Suppl): 100-105)提出了基于模糊聚类分析的算法对客户进行分类。文献(陈伯成,梁冰,周越博等.自组织映射神经网络(SOM)在客户分类中的一种应用[J].系统工程理论与实践,2004.3: 9-14)提出了自组织映射神经网络(SOM)的算法模型，并研究了其在客户细分中的应用。在CRM 的其他方面文献(董宁.数据挖掘技术在CRM 中的应用[J].计算机工程与设计,2007.28(6):1429-1431)总结提出了数据挖掘技术在CRM 的客户识别、获取新客户、提升客户价值和客户保持4方面的应用，分析了CRM 中数据挖掘的实施过程。文献(张国政,高杰.客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究[J].市场营销导刊, 2005(5):24-25)以CRM 中客户细分的特点为出发点,探索基于数据挖掘的客户细分模型,为企业决策提供参考。文献(阎文星,梁庆霞,辛爱莉.利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户保持[J].商业研究, 2006.7(472):81-82)利用关联规则中的Apriori 算法对客户信息数据库进行关联分析,研究其在客户获取中的应用，阐述了数据挖掘在CRM 系统中的重要性。文献(Morwitz G V, Schmittlein D,Using segmentation to improve sales forecasts based on purchase intent: which "indenders" actually buy?, Journal of Marketing Research, 1992,29:391-405)通过对粗糙集算法的分析，探讨了该算法在实现客户保持中的应用，进一
步明确了数据挖掘在电子商务环境下的客户关系管理中的重要性。
.3神经网络分类算法
网络营销与客户关系管理有着密切的联系，对于数据挖掘应用的研究并无严格区分，其主要原因是客户关系管理中包括了对何种群体的客户开展何种营销活动的研究，而各类营销策略也只有面向一定类别的客户需求时才具意义。相关的数据挖掘算法在这两个领域中也具有一定的通用性，拿近年来十分流行的神经网络分类算法，文献(刘明明,曾旗,徐君.企业市场营销策略组合的BP 神经网络研究[J].现代管理科学,2006.8(18-20))就通过量化各营销策略权重，采用神经网络的BP 算法, 模拟顾客忠诚度的量化值，研究不同营销策略组合的营销效果。还有一些学者注重研究神经网络收敛速度及学习效率的改进，文献(汪克亮, 杨力, 查甫更. 基于RBF 神经网络的精细化营销研究[J]. 商业研究. 2008.03:64-67)结合了k-means 聚类和最近邻聚类算法对RBF 网络中心的确定进行调整，建立了客户细分模型，为企业施行基于客户行为的精细化营销提供了科学的量化依据。文献(周颖,吕巍,井淼.改进BP 神经网络在企业网络营销绩效评价中的应用[J].工业工程与管理,2006(6):64-68)则通过采用LM 算法和自适应调整的学习速率，对BP 神经网络进行调整,克服了传统神经网络BP 算法收敛速度较慢且容易陷入局部极小的缺点,在生成训练样本时，还利用模糊综合评价法消除确定权重的主观性因素的干扰。
.4数据仓库OLAP 技术
数据仓库解决方案以及与OLAP 技术的结合也是目前数据挖掘领域的研究热点，经过提取、转换、清洗等处理后的数据能被数据挖掘算法更好的识别，而OLAP 能够针对数据仓库中的某个主题进行联机数据访问、处理和分析，从多个角度对信息进行快速、一致交互的存取、满足决策者在多维环境下特定的查询和报表需求(王丽珍,周丽华,陈红梅.数据仓库与数据挖掘原理及应用[M].北京:科学出版社, 2005:64-68)。
国内外许多学者对面向电子商务的数据挖掘中数据仓库的建立以及利用OLAP对可视化挖掘结果的研究也层出不穷，虽然目前国内外都没有非常成熟的将电子商务与OLAP 结合在一起产品出现,但各种数据挖掘工具的出现也为电子商务领域的数据挖掘问题提供了解决方案，如KDI 主要面向零售业的数据挖掘，UnicaModell 主要针对市场营销数据的挖掘，还有HNC 可以用来侦测电子商务网上交易的欺诈行为等等。另外市场上目前通用的数据挖掘工具有SAS 的Enterprise Miner, SPSS 的Clementine，IBM Intelligent Miner，Oracle Darwin 等。
- 提出课题研究目标
电子商务如何进行运营数据分析
电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三
甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了
电商网站数据分析常用指标
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：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RepeatVisitor 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HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１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：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。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９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：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，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CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９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：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（也许访问者正好离开吃饭去了）。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CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９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：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，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
电子商务数据分析试卷及答案3
《电子商务数据分析》试卷 班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发 展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价
电商运营大数据分析
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
电商数据分析基础知识.doc
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
《电子商务数据分析》教学大纲
《电子商务数据分析》课程教学大纲 课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职） 开课单位：经济与贸易学院电子商务专业 一、课程的地位与任务 本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求 本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。 本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题 在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。 本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。
三、课程的内容与要求 第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型 第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系 教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字 第3章表的操作 教学要求： 1.掌握表结构的修改操作
数据分析系统
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
电商平台的数据分析
一、主要路径分析 一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活 不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。 然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册 注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存 用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如： 对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户； 对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收 我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。 如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播 由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。 二、行为数据分析 分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。 做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。 下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。 用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号
电子商务数据分析指标
电子商务数据分析指标 一、市场类 市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。 1.行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。 2.行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量 3.行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。 4.行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额×100% 5.企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额×100% 6.市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额×100% 7.竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。 8.竞争对手客单价:竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数 二、运营类 在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。客户指标： 1.注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数 2.活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数 3.活跃客户比率:活跃客户数占客户总数的比例 4.重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例
5.平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数 6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率 7.客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。 8.客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。 9.消费频率：在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价值越高。 10.收藏人数：统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为的客户去重数 11.加购人数：统计日期内将商品加入购物车的客户去重数 12. 新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数（UV）的比例即新访客占比 13. 回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数（UV）的比例即回访客占比。 14. 浏览量（PV）又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。 客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。 15.平均访问量：又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。 16.停留时间：客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留时间。 17.入站次数：在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。 18.跳失率：在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。 19.关注数：统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。 20.展现量：统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。 21.点击量：某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。 22.转化率：电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。
高手告诉你如何电商数据分析
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
电子商务数据分析
用数字来看B2C网站的发展、 数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。 其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。 我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹 截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。 中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”，发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27
电商数据分析案例
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类 了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类：
1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买； 4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
中国电商行业大数据分析报告
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点
女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
电子商务数据分析指标体系
电子商务数据分析指标体系 一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标
网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1 网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。 1.2 商品类目指标 商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。 1.3 供应链指标（这个划分在这里稍有不合理~这个属于偏线下运营的指标） 这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 2.经营环境指标 EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，
电子商务网站数据分析指标
电子商务网站数据分析指标 一、网站分析的内容指标 转换率Taｋe Rateｓ（Cｏｎvｅrsions Ratｅs) 计算公式: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RｅｐeaｔＶisｉtoｒShare 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11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：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。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Comｍittｅｄ Visiｔor Share 计算公式：访问时间在1９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：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，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 ViｓiｔoｒＩｎdex 计算公式:忠实访问者指数=大于1９分钟的访问页数/大于1９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。
一个电商数据分析师的经验总结
一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型
模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析 关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的
电子商务数据分析
电子商务数据分析职业技能等级标准
目次 前言....................................................................... II 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 面向院校专业 (2) 5 面向工作岗位（群） (2) 6 职业技能要求 (3) 参考文献 (10)
前言 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 本标准起草单位：北京博导前程信息技术股份有限公司、上海宝尊电子商务有限公司、网易考拉战略研究院、杭州有赞科技有限公司、深圳职业技术学院、江苏经贸职业技术学院、苏州经贸职业技术学院、杭州职业技术学院、武汉职业技术学院、天津轻工职业技术学院、兰州石化职业技术学院、北京市商业学校、南宁市第六职业技术学校。 本标准主要起草人：段建、徐珺、游忠明、闫冬、唐克胜、吴洪贵、许应楠、陈加明、席波、白洁、周任慧、侯光、温丽容、杨东飞、叶靖。 声明：本标准的知识产权归属于北京博导前程信息技术股份有限公司，未经北京博导前程信息技术股份有限公司同意，不得印刷、销售。
1 范围 本标准规定了电子商务数据分析职业技能的等级、工作要求及职业技能要求。 本标准适用于电子商务数据分析职业技能等级的培训、考核与评价，电子商务数据分析从业人员的聘用、教育和职业培训可参照使用。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本文件。 GB/T 36311 电子商务管理体系要求 GB/T 35408 电子商务质量管理术语 GB/T 31232.1 电子商务统计指标体系第1部分：总体 GB/T 31232.2 电子商务统计指标体系第2部分：在线营销 3 术语和定义 3.1 电子商务 E-commerce 通过信息网络进行产品和服务交易的经营活动。 [GB/T 35408-2017，定义2.1.1] 3.2 运营 operation 与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称，包括对其过程的计划、组织、实施和控制。 3.3 电子商务运营 E-commerce operation 为完成经营目标，通过信息网络围绕产品和服务交易开展的各项经营和管理工作的总称。 3.4 数据分析 data analysis
2017年互联网+电商用户大数据分析报告
说明 报告介绍分析： ?分析店铺的整体运营状况； ?分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异； ?客户属性特征分析 ?客户消费行为分析 目的： ?为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状； ?了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据； ?提供个性化的实施建议； 数据来源 ?订单数据 ?客户数据 ?外部数据 ?行业数据 订单样本 ?XXX专卖店 ?自：2012-8-10 到 2015-4-30，状态为交 易成功的订单 极值处理 ?剔除客单价＞2000元的订 单 ?剔除客单价＜10元的订单 ?剔除批发商：购买次数大于 50次 订单处理方式 ?同一客户一天内多比订单默 认合并为一笔订单 备注信息：
3.如何实施？ 2.客户特征表现？ 1.整体现状？ ?购物体验 ? 深入客户关系管理 ?客户属性特征 ?消费行为特征 ?个性化实施方案
?1.1 购物体验 DSR评分 ?1.2 深入客户关系管理 1.2.1 年滚动趋势 1.2.2 月滚动趋势 一、购物体验现状
1.1 DSR动态评分 ?DSR评分不错，尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。 ?提升DSR的其他方案： ?客服专业性服务及客户信息收集； ?批量进行（利用订单中心）：个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等； ?个性化进行：物流跟进、退款跟进、评价跟进等 ?但是整体的退款率非常大！！！
1.2.1 年滚动趋势：活跃客户0%1%2%3%4%5%6%7%0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃销售额与回头客概览 年滚动销售额回头客销售额占比0% 1%2%3%4%5% 2 4 68101214201308201309201310201311201312201401201402201403201404x 万店铺年活跃客户数与回头客概览 年滚动活跃客户数 年滚动回头客比例**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308?整体销售额呈现一定的稳定增长趋势；?回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势，目前占到6%，低于行业均值，需后续加强老客户的维护。?整体客户数同销售额类似，呈现一定的稳定增长态势； ?相比而言，老客户的客单价高于新客户。 ?但是目前的整体现状仍需改进。