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。
明确了分层的标准，下面就该优化每个层次内部的宝贝了，我们应该选择表现更好的宝贝激发用户的兴趣。用自定义分析工具选择同一个分层里的宝贝，比较每个宝贝之间的表现情况，将环比增长率低于平均值的宝贝从首页中撤下了，放上环比增长率更高的宝贝，由此优化了首页。
所谓细节决定成败，一个宝贝的摆放也许无法左右或者判断这个首页是否足够吸引人，但是每一个宝贝积累下来就不一样了，尤其是对于大店来说，在首页上多一个吸引人的宝贝，就是多了一个让用户进入二次点击的入口。
以上是我个人对于首页精益优化的一些简单总结。
数据分析之转化率的四个模块六个层次（附案例）
先说个比较有意思的事情，最近我的小女朋友一直觉得我的身材过于油腻，于是我光荣的进入了减肥期。终于在昨天，我遇见的所有人中有66.7%的人都说我惨瘦都脱人形了。我非常开心的回家称重，秤告诉我，我依然是个胖子。
想了很久。我觉得是那66.7%的人骗了我：那2个人太坏了。（是的那天我一共遇见了3个人）
这个故事告诉我们：数据基数过小会影响数据分析
很多人讨论过转化率的问题，但都是针对某一个值进行研究，仔细想来，解决问题的方式或许不止一个。
用户到底经过几层筛选最后才形成了最终的有效客户？
哪些变量决定了客户自愿将自己划分在某个细分类目下？
以下是对于不同层面转化率的简单概括，四个模块，六个层面
提升任何一层的转化率都将使最终销售量有所提升，所以当一条路走到头了，可以看看其他路。每一层都优化一下，将会有意想不到的结果。
流量是王道，但我们最应该做的事情是提升自己店铺本身的品质，让走进店铺的人更多的留在店里成为有效用户。
这让我想到了有些万恶的瘦子（允许我在这里神吐槽一下），他们天天吃进去的乱七八糟的各种能量物质，最后竟然还是个瘦子！！每天在你面前说：哎呀我各种吃就是吃不胖啊什么的。我真心觉得他们没有什么好傲娇的！！他们的转化率那么低浪费了多少国家粮食！！
还是说说该怎么看转化率的问题吧。
很多时候就是，如果你能比别人更早发现用户感兴趣的东西，你就是赚钱最多的那个人。
所以你应该知道一周后卖的最好的宝贝会是什么？
判断一个宝贝是否有可能是爆款的条件：
有派友曾经很困惑，这么多数据软件，为什么给出的最后结论不一样？
那是因为他们的数据模型是基于不同维度的，所以我们要了解他们的判断依据是什么
选一款潜力宝贝的步骤可以概括为：
第一步：寻找各个类目下的比较有潜力的宝贝
第二步：比较不同类目的潜力宝贝的最终潜力值，选出一款或几款潜力宝贝进行相关的优化
这两张图分别是在打底裤类目下转化率排在前五位的宝贝的流量图和销量图
然后我们会发现很多事情很有意思。
（人工忽略掉那些不是新品的宝贝，因为我们要寻找的是未来几周的潜力宝贝。）
第一款宝贝停留时间有557.28秒，跳失率只有12.85%，一周成交62件。但是环比增长率为零！不过仔细研究发现，他是5月5日刚刚更新的产品，无法计算环比增长率。这款宝贝值得关注
第四款宝贝，各项数据的表现都非常出色，上周刚刚上新，需要提升进入宝贝的流量，就可以有非常可观的销量了。
我们看看这两个宝贝的趋势图
第四款宝贝数据基数小，分析结果容易有偏差，所以调出这款宝贝进行观察。这款宝贝在2月份的时候曾经上架过，销量可以，但是有2个差评，所以对之后再次上架有了一定的影响。
第一款宝贝看似是呈现微微下降的趋势，但是对比销量和流量，转化率是越来越好的。所以推测其以后表现也还会有一个回升，而不是始终下降。
可以推断，第一款宝贝是在打底裤类目里面的潜力宝贝。
下一步就是重复上面的内容，对店内所有类目进行分析对比。
总结：
1、数据基数过小会影响数据分析，对于新品选择潜力宝贝时，不要全部依赖数据软件。
2、要在不同类目下进行精确化的分析，不然会影响最终的决策。
3、先把注意力放在提升自己店内的转化率，再去考虑吸引更多的流量。那些吃不胖的瘦子们绝对是身体不够好的。
4、一个结果会有很多的决策变量影响，要均衡所有的数据，权衡各个数据之间的影响比重。
5、数据可视化非常重要可观，有助于我们做出更明朗的决策。
淘宝数据分析之数据分析工具的三个需求层次前一阵和一个朋友聊到现在的各种数据分析软件，发现很多人都不太清楚看数据的目的。数据分析能带给我们什么？
我们希望通过数据分析做什么决策？
除了维持基本的店铺运营，数据还能帮我们做什么？
如何从现在的数据看到未来的发展趋势？
如何利用数据进行预测？
那下面我们来好好分析一下，我们手中的软件都可以为我们带来什么。
以下是对于目前数据市场大致分析工具所能达到的功能结构图。
我们在用数据之前，要先问自己几个“为什么”。因为有方向的发现，才是真正有价值的发现，才会真的有所发现。那么，你找到你的店铺到底需要什么功能了吗？
我们来看一个店铺的数据。
这是一家童装店，由于最近正是入夏好时节，各种上新，所以这家店决定将首页推出一个专区，每天轮番更新不同宝贝。
目的在于：
1、测试店铺新品表现情况，发现黑马宝贝，打造爆款。
2、首页的不停变化，吸引新客户流量以及老客户二次消费。
3、保持店铺宝贝均衡销售，提升整体质量。
我们可以先用热力图看一下首页流量和销量的数据情况：导航栏流量
我们发现按照我们的分类来说，非常热门的类目有：新品区，连衣裙，男童区，亲子装。
而且第一幕，第二幕，第三幕的表现非常好，流量主要集中在这一部分。所以我们初步将前三幕定为专区
区域。
我们按照热力值的范围选择相对热门的宝贝进行详细分析
下面我们分别分析一下“连衣裙，男童区，亲子装”这三个类目下的“黑马宝贝”
我们要寻找的不是目前销量最好的宝贝，而是未来一周有可能销量最好的宝贝。
第一款第二款都是流量很高的，可以重点观察一下后面三款的情况，而且从目前的数据来看，这三款都有黑马宝贝的特征。
亲子类目不如连衣裙类目火爆，可以选择转化率比较高的几款宝贝进行测试。
套装区的第三款宝贝转化率很高，就是访客数不是很高，观察其在首页的位置，发现这款宝贝非常符合“黑马”特征。
综合以上，将以上三个类目中的黑马宝贝放在前三幕进行重点推广。
以下是四天后的测试数据
环比增长率和专区贡献度都有很大提升，仅仅7件宝贝就为店铺带来的48914.48的销量业绩。表现非常好。
总结：
1、不要基于不停的打造爆款，爆款只是引入流量的手段，在店铺整体情况非常好前提下，打造爆款会带来非常大的收益。但不要只是依赖于爆款。
2、数据是诚实的，我们应该学会如何利用目前的数据指标挖掘新的潜在的业务机会。
3、可以找个外在美谈谈恋爱烧烧钱，但最终还是要找个内在美娶回家当老婆。
4、每个行业的数据都是不一样的。当店铺运营到一定规模，就要关注自己在本行业的比重，本行业的销售趋势，要不停的顺应行业内的趋势环境才能有更好的增长。
5、数据分析最核心价值是人对于数据的分析，要多维度思考。
淘宝数据分析案例：三层转化率之数据眼光透视店铺运营
越来越多的人注重精细化数据化的运营模式。如果你是店长，哪些数据对于你来说是有用的呢？数据能带来什么价值？可以参照下面的脑图给自己的店铺诊断一下。
全国2010年4月高等教育自学考试 电子商务案例分析试题及答案 一、单项选择题(本大题共20小题，每小题1分，共20分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1．电子商务案例分析中，经营风险分析属于（ B ） A．电子商务网站背景分析B．电子商务网站效益分析 C．电子商务网站经营指标分析D．电子商务网站建设与维护方法分析 2．根据美国学者的观点，电子商务作为现代商业方法，以满足企业、商人和顾客的需要为目的，其所采用的手段不．包．括．（ A ） A．增加交易时间B．改善服务质量 C．增加服务传递速度D．降低交易费用 3．将平面文件转变成EDI标准格式的软件是（ C ） A．转换软件B．通信软件 C．翻译软件D．编辑软件 4．与传统广播电视教学手段相比，网络教学所具备的特点是（ C ） A．远程B．异地 C．交互式D．电子化 5．电子商务网站建设的核心是（ A ） A．服务器B．网络 C．交换机D．存贮设备 6．微软IIS ( Internet Information Server)软件属于（ D ） A．浏览器B．操作系统 C．数据库D．Web服务器 7．网上拍卖与传统拍卖最主要的区别是（ D ） A．拍卖主体和客体的不同B．拍卖环境和主体的不同 C．拍卖手段和客体的不同D．拍卖环境和手段的不同 8．EDI网络传输的数据是（ C ） A．平面文件B．映射软件 C．标准化的EDI报文D．商品检验报验单 9．到目前为止，电子支付仍旧存在的问题是（ B ） A．速度B．安全 C．方便D．额度 10．保证数字证书难以仿造的方法是（ A ） A．CA的数字签名B．CA的承诺
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。
《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
大数据营销在电商领域的应用案例 在电商产业如火如荼的今天，电商已成为互联网经济的主要力量，并不断发展升级。618年中大促、双十一、双十二等一系列的购物狂欢节引爆了一个又一个的互联网经济热点。随着互联网新技术的出现，尤其是互联网大数据在电商领域的应用将给电商企业带来诸多利益，跟不上时代的企业将会处于弱势并最终被淘汰。 大数据正在给互联网带来翻天覆地的变化，尤其是在大数据营销运用方面。以大数据为基础的互联网广告改变了传统的以媒体为主广告形式，将互联网广告转变为针对精准受众的广告推送形式。随着数据碎片化时代来临，大量的数据散布在互联网上的各个平台角落，如果将这些数据整合并挖掘其中的价值，那么大数据精准分析技术的必要性就凸显出来。这里分享一则大数据大数据营销在电商领域的应用案例。 方案背景 这是一家经营法国某品牌进口化妆品的电商平台。该平台想在互联网上推广一款当时新出的产品，将高端化妆品兴趣人群引流至官网，提高产品曝光量和市场占有率，实现销售转化。该电商采用小蜜蜂大数据营销平台的DSP广告投放功能进行实时竞价推广，广告形式采用banner广告、信息流广告和视频贴片形式。 投放方案 一、精准投放媒体 精选高度符合品牌形象和广告环境的媒体名单，作为白名单进行投放，并在实施过程中根据多维数据排除表现差的媒体，将投放重心向效果表现较好的媒体。
二、大数据圈定用户兴趣属性 根据历史投放数据，从亿万网民的网络行为轨迹中总结出行为特征，为本次推广匹配的兴趣人群有：个体美妆、时尚潮流、休闲娱乐、品质生活。 三、重定向人群 若用户点击过品牌广告，则说明用户对此品牌感兴趣，且点击次数越频繁，浏览时间越长，说明兴趣度越高。我们只对这类高兴群人群进行广告追踪投放，并提高广告溢价，当用户再次访问可竞价媒体时，争取将品牌广告第一时间展示给他们，吸引用户重回品牌活动页面，促进成交转化。 投放效果 此次投放结束后对投放数据结果统计，优化推广后该电商网站的点击率比优化前提升48%，优化后的投资回报率比优化前提升60%。 通过数据整合，电商就能知道将预算投入到哪个互联网媒体平台，通过数据了解消费者的兴趣和需求并从中筛选出精准受众。基于大数据的DSP广告投放平台将成为电商主流的广告投放渠道，给电商行业注入新的增长动力，实现效益最大化。
《电子商务数据分析》 配套教学教案第1章 了解电子商务的功能、模式和特点。 了解电商运营的核心目标和分类。 了解分析电商数据的原因和意义。 熟悉电商数据分析的常用方法。 熟悉电商数据分析的常用指标。 了解电商数据分析的步骤。 — 如何做好电子商务数据分析。 了解电商运营的核心目标和分类。 熟悉电商数据分析的常用指标。 熟悉电商数据分析的常用方法。 如何做好电子商务数据分析 了解电商数据分析的步骤。
// 了解电商数据分析 分析电子商务数据的原因 不同电商岗位的数据分析意义: 电商数据分析的常用方法 电商数据分析的常用指标 分析电商数据的步 // 如何做好电子商务数据分析// 本章实训 // 课后思考 小结1、了解电子商务数据分析基础知识。 2、（ 3、学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析 思考及作业想一想： 1.自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务想一想为什么电子商务会发 展得这么快这么普及 2.B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思它们各具代表性的电商企业有哪些 3.为什么要对电子商务数据进行分析 4.简述3种电子商务数据分析的方法。 5.… 6.电子商务数据分析有哪些常用指标 练一练： 如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况，尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。
第2章 了解Alexa工具的基本使用方法 掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据 熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像 掌握生意参谋的基本功能和使用方法 : 熟悉CRM客户关系管理系统的操作 了解Alexa工具的基本使用方法 掌握如何使用阿里指数查看区域和行业数据 熟悉如何使用百度指数查看趋势、需求和人群画像 掌握生意参谋的基本功能和使用方法 熟悉CRM客户关系管理系统的操作
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
电商数据分析师考试大纲 第一部说明 一、本大纲是电商数据分析师考试的依据。 二、本大纲按照考试科目的体例编排，要求考生了解相关基础知识，掌握相关技能操作。 第二部理论知识 一、数据处理 （一）数据采集 1、店铺排名数据采集 2、商品类目销售数据采集 3、商品品牌销售数据采集 （二）数据预处理 1、商品类目数据预处理 2、商品品牌数据预处理 （三）数据汇总 1、商品类目数据汇总 2、商品品牌数据汇总 3、平台数据汇总 二、数据分析与展现 （一）数据分组
1、统计分组概念 2、利用“数据透视表”分组 （二）描述性统计 1、总量指标和平均指标 2、中位数 3、众数 4、极差 5、方差 6、标准差 7、标准差系数 （三）动态数列的信息与预测 1、动态数列的速度指标 2、同期平均法预测 3、移动平均趋势剔除法预测 （四）数据展现 1、统计表 2、统计图 第三部操作技能一、客户画像 （一）理论教学内容 1、客户画像的概念和目的 （1）客户画像的概念
（2）客户画像的目的 2、客户标签的概念和意义 （1）客户标签的概念 （2）为客户打标签的意义 （二）技能实训内容 1、为店铺买家绘制客户画像 （1）明确营销需求 （2）确定客户画像的维度和度量指标（3）对客户进行画像和营销分析 2、为店铺买家打上客户标签 （1）客户属性及属性值设定 （2）设计客户标签 （3）利用客户标签精准引流 二、客户分类 （一）理论教学内容 1、客户细分 （1）客户细分的概念 （2）客户细分的理论依据 （3）客户分类的常用方法 （4）客户价值矩阵模型 2、RFM模型认知 （1）最近一次消费（Recency）
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
某大型国有银行大数据营销案例项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型 对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式
的个性化推荐模型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。（3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。 通过分析引擎，以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告；向行内运营后台、店铺后台进行数据
一个电商数据分析师的经验总结 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。
用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私(作者：perplexing) B2C行业人士强烈建议你看！物有所值 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
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
《电子商务数据分析》课程标准 【所属系部】 【适用专业】 【课程代码】 【计划学时】36 【学分】2 1.课程概述 电子商务的数据化运营已经显示出极大的威力，许多公司都出现了数据分析师的岗位。《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师。从事数据分析的首要条件是获得数据，因此课程设计遵循收集数据、分析数据、撰写数据分析报告的思路，环环展开，按照难度递进。 1.1课程定位 《电子商务数据分析》课程定位于电子商务数据分析师，通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础，为将来进入电商企业从事数据分析打下基础。 1.1.1课程性质和类型 《电子商务数据分析》是电子商务专业开设的专业拓展课，是必修课，是B类课程。课程瞄准电子商务数据分析师相关岗位，训练数据收集和数据分析能力。授课对象为高职3年级学生。前序课程C语言、电子商务运营。 1.1.2课程作用 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.2课程设计思路 在课程设计上根据数据分析就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为三个步骤，数据收集、数据分析、撰
《电子商务数据分析》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：电子商务数据分析 课程类别： 课程性质： 计划学时： 计划学分： 先修课程： 选用教材： 适用专业： 课程负责人： 二、课程简介 近年来，随着移动网络的兴起和人们消费方式的改变，电子商务的快速发展以及消费者在线购物的普及，使得越来越多的企业开始进入电子商务市场，电子商务这一现代交易形式也受到了更多人的关注。对于电子商务运营人员而言，数据分析是电子商务交易中不可缺少的一项重要工作，电子商务要想顺利发展，就必须要有科学、有效的数据分析作为引导和支撑。 本书旨在帮助读者了解电子商务中数据分析能力的重要性，熟悉常用的数据分析工具，掌握阅读和分析电子商务数据的各种方法。全书划分为12个章节，全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍。 三、课程教学要求
注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容
五、考核要求及成绩评定 注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议 （一）学习方法建议 1. 理论配合实战训练进行学习，提高学生的实战动手能力； 2. 可以联系一家网店或借助某电商平台的数据，通过各项数据采集，进行数据分析； 3. 提高学生的电子商务数据分析能力。 （二）学生课外阅读参考资料 七、课程改革与建设 该课程为电子商务培训规划丛书，教学形式为基础知识讲解+数据及案例列举+边学边练。相对于过去以基础知识为主的方式，改革后更注重实际操作的学习，通过更多案列，让学员学习到更实用的知识。 平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。
用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私（作者：perplexing） 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，能够拿岀来和大家一起商酌，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 某电子商务公司2002-2007注册用户发展变化 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0.5 6俪已。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27万左右，因为网民总1亿，365天每天都有人可能过生日，所以这个27万的正确率绝对80%以上。 2,A公司的年度交易量发展变化图
跨境电商数据化选品案例 UR全球快时尚品牌，是UR集团旗下的服装连锁零售品牌。自2006年在中国广州开出第一家店铺，经过10年的发展，现于上海、北京、广州、成都、大连等重点城市开设有近百家店铺。2013年看好阿里巴巴旗下网购零售平台B2B 销售模式，注册了天猫旗舰店，如图1所示。UR天猫旗舰店每周每店两次货品更新、每年推出万款新品，致力于让消费者的每一次入店都有眼前一亮的新鲜感。 近两年跨境电商外贸的兴起，UR也看好国际外贸市场，想迈进跨境电商的行业。对于有着四年天猫运营经验的UR公司来说，进入跨境电商有着绝对的优势。那么该如何进行数据化分析选择市场？如何选品？ 图1 UR天猫旗舰店 一、执行过程 （一）了解选品的重要性 选品的重要性对卖家来说不言而喻。对于UR公司来说也非常重要。而选品
侧路作为店铺运营策略的一部分，也被视为整个运营策略的基石。选对产品对本身的销售和店铺后期的成长至关重要。 选品的好处归纳为三个时期，依次为运营前期、运营中期、运营后期。每个时期做好选品给店铺整体运营带来的好处都有不同的特点。 店铺运营前期，产品快速的获得买家的青睐；获得速卖通平台的推荐；提高买家下单的几率。店铺运营中期，产品可以快速积累销量；获得买家的好评；从平台获得更多的自然流量；降低推广和采购成本。店铺运营后期，定期上传优质产品为店铺增加新的销量入口；为后期店铺营销打好基础；提高店铺产品的竞争力，如图2所示。 图2 选品的好处 从市场角色关系看，选品即选品人员从供应市场中选择适合目标市场需求的产品。从这个角度看，选品人员必须一方面把握用户需求，另一方面，要从众多供应市场中选出质量、价格和外观最符合目标市场需求的产品。成功的选品，最终实现供应商、客户、选品人员三者共赢的结果。此为选品价值之所在。 从用户需求的角度看，选品要满足用户对某种效用的需求，比如带来生活方便、满足虚荣心、消除痛苦等方面的心理或生理需求。从产品的角度看，选出的产品，即在外观、质量和价格等方面符合目标用户需求的产品。由于需求和供应都处于不断变化之中，选品也是一个无休止的过程。 （二）数据化选品 速卖通后台“选品专家”模块，也为新手卖家提供了选品数据支持。具体操作如下，在“数据纵横”界面，点击“选品专家”，可以看到“热卖”和“热搜”数据情报,如图3所示。再其可以通过行业、国家、时间3个维度来筛选数据，
课后习题模块一电商数据分析概述
（课后习题）模块一电商数据分析概述 16. 简答题（分值：5分） 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中 参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率； 推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量； 销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率； 供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题（分值：10分） 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 （1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？ 参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题（分值：10分）
（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）； （3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？ 参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是 221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 （3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。 （课后习题）模块二基础数据采集 16. 简答题（分值：25分） 下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
https://www.doczj.com/doc/6e12899778.html, 一位电商数据分析师的经验总结光环大数据 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