# 電商數據分析和電商資料處理 - 連結：https://cloudsea35.com/dian-shang-shu-ju-fen-xi-he-dian-shang-zi-liao/ - 發佈時間：2015-11-28T23:48:44+08:00 - 作者：David # 電商數據分析和電商資料處理 ### 1、電子商務資料分析需要商業敏感 今天電子商務公司的資料分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的資料中解開市場密碼 的本事。比如，具有商業意識的資料分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他 基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品 是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的 位置是不一樣的。 一個商業敏感的資料分析師，是懂得用什麼樣的資料實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶 競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為 此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老 賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。 再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。 前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。 當下的資料分析師多是學統計學出身的，一堆資料放在那裏，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼 畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些資料對業務意味著什麼，看不見 一堆資料中彼此的關係，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。 ### 2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標 電子商務B2B網站平臺的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易 成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性—— ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的 獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得 利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。 ``` 其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100% ``` 投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設 期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性 較差，無法直接利用淨現金流量資訊。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的 投資專案才具有財務可行性。 投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。 ### 3、電子商務資料分析衡量指標的設定 指標是讓我們更好的從資料量化的層面來瞭解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督 的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以 有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量 訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。 電子商務的資料可分為兩類：前端行為資料和後端商業資料。前端行為資料指訪問量、流覽 量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的資料;而後端資料更側重商業資料，比如交易量、投資 回報率，以及全生命週期管理等。 有些人關心前端行為資料，也有些人關心後端商業資料，但是沒有幾家網站把前端行為資料 和後端商業資料連起來看。大家只單純看某一端資料。但是看資料看得“走火入魔”的人會明白， 每個資料，就像散佈在黑夜裏的星星，它們之間佈滿了關係網，只要輕輕按一下其中一個資料， 就會驅動另外一個資料的變化。 ### 4、某些指標異常變化的原因分析 網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的資料分析人員一定要積極 注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來 的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。 例如2011年的上半年，曾出現阿裏巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界 工廠網的會員註冊量批量上升，每天超過千個以上的註冊 量。當然這只是一部分的猜測，在 兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平臺，這是符合常理推斷的。不過就此以後， 世界工廠的註冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費“新大陸”的口碑宣傳嗎? 事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞， 註冊量猛 然提升的。對於一些資料的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機， 這對平臺以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。 有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究 原因。第二天，雷曼兄弟就宣佈倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。穀 歌宣佈退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理線上， 這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些資料，是不是很有商業價值? ### 5、利用資料分析用戶的行為習慣 再次說，得到資料來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要 什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用資料整合分析也是必然的，然後 做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。 裝備製造負責人認為，網站資料分析應該兩個層次： 第一，**網站資料分析**，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出 產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美。 第二、**研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求**。如果是以交易為導向的電子商務網站， 就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單! ### 6、客戶的購買行為分析 當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務 網站一般都會將用戶的交易資訊，包括購買時間、購買商品、購買 數量、支付金額等資訊保存 在自己的資料庫裏面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營資料對他們的交易行文 進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展行銷的可能性。 客戶的購買行為分析，如傳統的**RFM模型，會員聚類，會員的生命週期分析，活躍度分析**， 這些都精准的運營都是非常重要的。 ### 7、電子商務資料分析需注重實戰經驗 以上所談到的電子商務資料分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的 資料分析更多的是實戰，網站分析的本質是在瞭解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好 的功能與服務，制定擴展行銷的策略及附加功能的推廣服務等等。 來源：http://www.933.com.tw/shuju/2015-11-27/15460.html ### 請按讚： 喜歡 正在載入... ### _相關_