电商数据分析基础
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第7章运营指标与营销分析电商数据分析目录CONTENTS7.1转化率指标分析7.2客单价指标分析7.3投入产出比指标分析7.4爆款打造与关联营销7.5实战训练——分析单品流量渠道数据7.1.1转化率及相关指标解读1.转化率÷访客数×100%。
对于店铺而言,支付转化率直接决定着店铺的销售额。
在生意参谋“首页”中的“整体看板”区域可以查看店铺的支付转化率数据,如图所示。
2.点击率点击率是衡量商品是否受消费者欢迎的一个指标,其计算公式为:点击率=(点击量÷展现量)×100%。
要想提高点击率,就需要提高点击量。
商品的标题、单价、销量、主图等都能影响点击量。
收藏率指的是收藏人数与访客数之比,加购率指的是将商品加入购物车的人数与访客数之比。
收藏率/加购率高,说明店铺中商品的款式、质量等都非常好,消费者满意度较高。
此时就可以放大其流量优势,适当进行一些促销活动,从而提高成交转化率。
另外,消费者若是收藏或加购了商品,那么在下次购买同类商品时,就可以通过宝贝收藏或购物车自主访问,无形之中又增加了店铺的免费流量。
3.收藏率/加购率转化漏斗模型可以展现从访问店铺访客到最终成交的各个环节的转化人数,因此可以被用来分析各个环节的转化情况,其模型如图所示。
1.有效入店率有效入店率的计算公式为:有效入店率=有效入店人数÷店铺访客数。
其中,有效入店人数指的是访问店铺至少两个页面才离开的访客的数量,也包括访客访问店铺后直接收藏店铺或商品、向客服咨询、将商品加入购物车或直接购买的访客的数量。
要提高有效入店率,就要想办法降低出店率,出店率=出店人数÷出店页面浏览量。
其中,出店页面指的是访客访问店铺浏览的最后一个页面。
1.有效入店率下面以收集并整理到Excel中的页面数据为例,介绍出店率的计算与分析方法,其具体操作如下。
1计算出店率2创建条形图1.有效入店率通过图表对比分析可知,店铺的商品详情页出店率最低,说明商品详情页能够留住消费者,能引起消费者的兴趣。
淘宝电商六⼤基础流量数据分析⼤家做淘宝电商的,肯定离不开销售额这个利润指标,我们可以从销售额=访客数*转化率*客单价这个公式看出来,访客数也是⼀个影响到销售额的重要指标。
转化率,客单价,跳失率,停留时间,加购收藏等等运营数据都是在流量的基础上才有意义的,没有⼀个庞⼤的流量数据,这些指标也就没有了分析的意义所以,在对这些数据分析之前,更应该分析的是流量指标。
既然⼤家想抓住流量,分析流量,那么⼤家肯定就需要对流量的来源渠道有⼀个⽐较清晰的认识和了解。
所以接下来就为⼤家介绍⼀下流量的主要来源渠道。
⼤家所知的流量看板,其实就是对流量的⼀个很棒的总结和归纳,在这上⾯分为⼀级流量⾛向和⼆级流量来源。
⼀级流量⾛向指的就是流量的渠道归类,⼆级流量来源也就是指的流量渠道的明细来源。
说⼀级流量⼤家可能有些陌⽣,但是六⼤基础流量相信⼤家还是有所⽿闻,⽽⼀级流量就是六⼤基础流量了。
淘内免费流量是这六个基础流量中最主要的流量渠道之⼀,就像⼤家经常接触到的⼿淘搜索流量,其实就是淘内免费流量的⼀个明细去打。
像淘宝搜索、淘宝活动、淘宝⾸页、淘宝论坛、淘宝频道页⾯等所带来的流量都是指的淘内免费流量。
这⼀类流量为什么重要呢?就是因为这是可以免费抓住的,这是可以通过平台⼤家⼀起获得的公平流量,⽽且这类流量的准确度是很⾼的。
付费流量:付费流量顾名思义肯定就是要钱的流量,像直通车、钻展、淘宝客、聚划算等等,也是各⼤店铺喜欢做的⼀个⼤流量⽅向,因为这种流量来的容易,只要投⼊了⼀定的资⾦,那么就可以很快的获得。
⾃主访问:⾃主访问是什么呢?就是指的客户主动进⼊店铺的⽅式,⽐如说收藏夹、地址栏输⼊、我的淘宝等。
这类流量主要是产⽣在之前已经在你的店铺发⽣过购买⾏为的客户,这种流量可想⽽知是⽐较稳定的,⽽且转化率也⼗分⾼,⼤家在分析这部分的流量时候就要看它的占⽐多少。
如果店铺的⾃主访问流量远远低于同⾏的话,那就说明⼆次购买的⼈数远远少于其他店铺,这个时候就要去分析是不是⾃⼰的产品出现了问题,或者是服务做的不够好。
一、单项选择题1.数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平。
其中()是一组数据中出现频率最高的数据值。
A.平均值B.中位数C.众数D.和2.趋势线是一种直观的预测分析工具,通过这个工具可以方便地从图表中获取预测数据信息。
其中()适用于增长或降低的波动较大的数据集合,它可用于分析大量数据的偏差,如居民消费价格指数波动情况。
A.线性趋势线B.多项式趋势线C.指数趋势线D.乘幂趋势线3.指数平滑法指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础,引入一个简化的加权因子,即平滑系数,以求得平均数的一种指数平滑预测法。
平滑系数必须()。
A.小于0B.大于0且小于1C.大于1且小于10D.大于10且小于1004.为加强数据信息的安全管理,需对数据存储介质进行管理,以下描述错误的是()。
A.包含重要、敏感或关键数据信息的移动式存储介质必须有专人值守B.数据存储介质需要保证数据信息的可用性、完整性及机密性C.在使用存储介质上的机密及绝密数据时,为了方便使用,可以多人、多存储介质复制、保存使用D.任何存储媒介入库或出库都需经过授权,并保存相应记录,以方便审计跟踪5.频数分析时常用到条形图、饼状图、直方图三种统计图类型,其中()是用矩形的面积来表示频数分布情况的图形。
A.饼状图B.折线图C.条形图D.直方图二、多项选择题1.在统计分析中,通常要假设样本的分布属于正态分布,因此需要用()两个指标来检查样本是否符合正态分布。
A.偏度B.偏角C.峰度D.峰角解析:在统计分析中,通常要假设样本的分布属于正态分布,因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。
2.线性趋势线适用于(),数据点构成趋势近乎直线的预测,如某企业产量与用电量数据。
A.增长或降低的速度比较平稳B.增长或降低持续增加C.关系稳定D.增加幅度比较恒定解析:BD是乘幂趋势线特征。
3.时间序列预测法的基本特点是()。
A.假设事物发展趋势会延伸到未来B.收集整理历史资料建立预测模型C.预测所依据的数据具有不规则性D.不考虑事物发展中的因果关系解析:收集整理历史资料建立预测模型属于时间序列预测法的一般步骤4.在进行对比分析时,要选择具有可比性的多个指标。
职业技能训练一、单项选择题1.下列说法错误的是()。
A.市场数据包括两个部分,行业数据和竞争数据B.运营数据是企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、服务数据、供应链数据C.产品数据是围绕企业产品产生的相关数据,包括行业产品数据和企业产品数据两部分D.企业产品数据是产品在整个市场中的数据2.制定《电子商务法》为了保障()的合法权益,规范电子商务市场,促进电子商务持续健康的发展。
A.电子商务各方主体B.消费者C.网络用户D.人民群众3.下列数据指标中属于市场类指标的是()。
A.行业销售量B.竞争对手销售额C.市场增长率D.店铺销售额4.数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。
针对数据分析报告的撰写,下列说法错误的是()。
A.数据分析报告需图文并茂,让数据更加生动活泼B.数据分析报告需要结构清晰、主次分明,能使读者正确理解报告内容C.数据分析报告需要注重科学性和严谨性D.数据展示内容一般在结论部分进行5下列数据指标中不属于供应链指标的是()。
A.订单满足率B.平均配送成本C.库存周转率D.下单转化率二、多项选择题1.下列关于电子商务数据表述正确的是()。
A.市场数据包括两个部分,行业数据和竞争数据B.运营数据是企业在运营过程中产生的客户数据、推广数据、服务数据、供应链数据C.产品数据包括行业产品数据和企业产品数据两部分D.电子商务数据包括市场数据、运营数据、产品数据2.数据分析报告的正文部分包括()。
A.具体分析过程B.原始数据C.附录D.数据分析结果3.下列关于电子商务数据分析在企业中的作用,表述正确的是()。
A.企业通过对站内流量进行即时统计、整理、分析,能够随时掌握企业网站日常运营情况,及时发现运营异常并进行调整或处理B.借助电子商务数据,企业可以对行业及市场的发展现状、发展趋势等进行分析C.电子商务数据分析在企业的应用可分为流量分析、客户分析、产品分析和市场分析四类D.借助电子商务数据分析,可以对产品进行分析,判断产品的受欢迎程度、受欢迎类型、客户购买情况、产品利润情况等4.下列关于撰写数据分析报告的要点中,表述正确的是()。
电商平台销售数据分析随着互联网的发展,电商平台的兴起和蓬勃发展已经成为当今社会的一大趋势。
电商平台销售数据的分析对于电商企业来说是非常重要的,它能够为企业提供详尽的市场信息,帮助企业制定科学的营销策略和决策。
本文将从销售数据的收集、分析方法、重点指标等多个方面展开分析,解读电商平台销售数据分析的重要意义。
1. 数据收集电商平台销售数据的收集是分析的基础。
企业可以通过搭建自己的电商平台来自主收集销售数据,也可以通过与第三方电商平台合作来获取数据。
除了单纯的销售数据,还可以收集用户的浏览记录、购买记录、评价等多维度数据来分析用户行为和购买习惯。
2. 分析方法电商平台销售数据的分析方法有多种,常用的方法包括描述性分析、预测分析和关联分析等。
描述性分析主要通过统计分析来对数据进行整理和描述,比如销售额、销售量、利润率等指标的计算和对比分析。
预测分析则是通过历史数据来预测未来的销售趋势,可以帮助企业制定有效的销售计划和目标。
关联分析则是挖掘数据之间的关联关系,比如用户购买了商品A后更有可能购买商品B,从而为企业提供交叉销售的推荐策略。
3. 重点指标为了更好地了解销售情况和市场趋势,电商平台销售数据分析的关键是选择合适的重点指标。
常用的重点指标包括销售额、销售量、订单数量、转化率、客单价等。
销售额是企业的核心指标,可以反映出企业的销售能力和市场份额;销售量则是衡量产品受欢迎程度的指标;订单数量可以帮助企业了解销售周期和季节性需求;转化率则是衡量广告投放效果的指标;客单价可以评估每个顾客的价值,从而制定不同顾客的个性化营销策略。
4. 数据挖掘电商平台销售数据的价值不仅仅在于站在企业的角度进行分析,还可以通过数据挖掘等手段发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据挖掘可以帮助企业发现新的销售机会、提高用户体验和精准推荐等。
比如通过用户的购买记录和行为数据,可以根据用户的喜好和兴趣进行个性化推荐,提高用户购买的积极性和满意度。
电商运营如何做数据分析?一、电商数据分析需围绕“成交”核心目标,“人、货、场”三个概念电商的本质是零售,我们在做数据分析时,始终都要围绕“成交”这个核心目标。
这其中就涉及到人、货、场,这三个概念:•人:流量、用户或会员;•货:商品;•场:每个人的理解不同,我个人认为,凡是能将人与货匹配,最终完成转化的都可以称之为场。
如:搜索,推荐,推送,导航栏,活动,视频,图片,文本,直播等都属于场的范围。
这三个概念组合起来,就是电商需要核心关注的问题,也是我们数据分析的重点:1. 不同商品需要放置在什么场中卖给用户?举个例子,口红在搜索、短视频、直播场哪个渠道卖最好?不同商品适合的场是不同的,有巨大区别。
比如很多女孩会通过观看短视频购买化妆品,在图片展示区买衣服,如果用错了场,商品的转化率会有明显差异。
各位电商从业者是否知道不同的商品在哪些“场”好卖,哪些难卖吗?如果知道,你会和现在采取不同的方法吗?2. 不同场应该卖什么商品给用户?导航栏、搜索推荐分别适合卖什么产品、卖什么特征的商品,打折券的ROI 如何衡量,这些对于成交非常关键的洞察,是可以通过数据分析来判断的。
3. 不同用户需要的商品和场有何不同?对不同用户画像,需要呈现哪类商品和相匹配的场。
不同生命周期、不同级别的用户,应该采取什么样的运营手段?你们是否了解新用户首次购买路径?在哪些路径下最高?新用户倾向买什么产品?二,电商增长需要关注的 10 大关键指标了解完三个大的场景后,接下来就细分到各个场景的具体数据指标。
这些指标是制定电商优化策略的基础、是店铺正确发展的指明灯,对我们的整体增长至关重要。
1. 总销售额(总收入)总销售额以金额的形式呈现,是衡量我们线上店铺经营状况最佳的“整体主要指标”(OMM)之一,可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。
该指标几乎反映了所有电商运营环节的效果——像市场营销、流量积累、商品优化、产品迭代等。
只要我们的销售额实现逐月增加,就基本可以确定我们的策略是正确的。
电商运营数据怎么分析?电商运营数据六大指标在当今数字化时代,电商已经成为了商业领域的重要组成部分。
电商运营数据的分析和应用,对于电商企业的进展至关重要。
电商运营数据是指电商企业在运营过程中所产生的各种数据,包括销售数据、用户数据、流量数据等等。
这些数据可以关心企业了解自身的运营状况,优化运营策略,提高销售效率和用户满足度。
那么,电商运营数据六大指标是什么呢?下面我们就来一一解答。
1、订单量订单量是指电商企业在肯定时间内所完成的订单数量。
订单量是电商运营数据中最基础的指标之一,它可以反映出电商企业的销售状况。
通过对订单量的分析,电商企业可以了解自身的销售趋势,准时调整销售策略,提高销售效率。
2、客单价客单价是指电商企业每个订单的平均销售额。
客单价是电商运营数据中特别重要的一个指标,它可以反映出电商企业的销售水平和用户购买力。
通过对客单价的分析,电商企业可以了解自身的用户消费习惯,准时调整产品定价策略,提高用户购买意愿。
3、转化率转化率是指电商企业的访客中,最终成为购买者的比例。
转化率是电商运营数据中特别重要的一个指标,它可以反映出电商企业的营销效果和用户购买意愿。
通过对转化率的分析,电商企业可以了解自身的营销策略是否有效,准时调整营销策略,提高转化率。
4、流量来源流量来源是指电商企业的访客来源。
流量来源是电商运营数据中特别重要的一个指标,它可以反映出电商企业的营销渠道和用户来源。
通过对流量来源的分析,电商企业可以了解自身的营销渠道是否有效,准时调整营销策略,提高流量来源。
5、用户留存率用户留存率是指电商企业的用户在肯定时间内连续使用电商平台的比例。
用户留存率是电商运营数据中特别重要的一个指标,它可以反映出电商企业的用户忠诚度和用户满足度。
通过对用户留存率的分析,电商企业可以了解自身的用户满足度是否高,准时调整用户服务策略,提高用户留存率。
6、退货率退货率是指电商企业在肯定时间内所发生的退货数量占总销售数量的比例。
1.现计划对某款冲锋衣及其竞品从防水、防风、透气、保暖、耐磨5个维度进行比较,选用()较为合适。
A.柱形图B.散点图C.雷达图D.折线图2.关于电子商务数据监控,下列说法错误的是()。
A.在电子商务企业发展的不同阶段,监控的数据指标可灵活调整B.监控的跳失率属于流量质量类指标C.在进行电子商务数据监控时,仅可借助电子商务平台自有的数据分析工具D.RFM价值模型可用来衡量客户价值和客户转化能力3.现计划在图表中展现某店铺第四季度的销售额在全年销售额中的占比情况,适合选用()。
A.热力图B.雷达图C.折线图D.饼状图4.报表是用表格的形式呈现电子商务运营过程中特定时间段的各项数据,关于报表制作,下列说法错误的是()。
A.报表根据展现形式的不同可分为列表式和矩阵式B.报表的目标用户对报表中数据指标的选择没有影响C.数据报表的制作根据围绕电子商务日常数据汇报需求展开D.通过报表有助于运营人员了解电子商务经营动态,进行整体评估5.下列行为不符合数据分析人员职业道德的是()。
A.依法合规采集所需的各类数据B.不经允许不私自泄露企业的任何非公开数据C.在制作图表时,改变呈现方式,人为缩小数据间的巨大差异D.实事求是,对企业统计数据不瞒报,不谎报1.在规范的数据图表中,应包含的图表元素有()。
A.标题B.图例C.单位D.资料来源2.在进行电子商务数据监控前,需要做好的准备有()。
A.确定是采用人工监控还是工具自动监控B.确定监控的数据指标正常波动的范围C.确定预警方式,如钉钉群通知、E-mail通知D.根据不同指标的重要程度,确定预警频次3.下列属于图表中非数据元素的是()。
A.曲线B.填充色C.扇形D.坐标轴4.运营人员通过监控发现店铺跳失率过高,造成跳失率过高的原因是()。
A.商品价格设置过高,导致店铺有流量引入但跳失率高B.店铺访客数增加C.商品详情页信息不完整,没有凸显商品卖点D.客服回复不及时,没有有效解决客户疑问5.下列属于数据报表制作流程的是()。
电商数据分析基础知识一、电商数据分析的作用1、熟悉运营现状(1)常以周期来开展数据分析,如日报、周报、月报形式进行系统性分析(2)比如店铺累计客户数上升/下降;营销活动效果是有是无;店铺是盈利/亏损(3)场景举例根据店铺近3月销售额、访客数量、成交转化率、支付订单数、新老客户占比以及付费推广额等多维度的数据来分析①与同期相比店铺运营状态是否良好,若各方面指标均呈现负增长,则说明店铺运营出翔问题,须整改优化②与同行相比店铺各项数据是否达到同行平均值,若没有,需从多方面分析原因,制定解决方案2、深入分析原因比如,通过数据发现商品搜索量增幅较大,须清楚背后的原因,是优化了关键词?还是新访客数量增加?3、预测店铺未来的运营(1)做好科学数据管理,能掌握店铺运营的发展趋势,提前布局,抢占市场先机(2)场景举例通过优化某商品标题关键词,为店铺带来大量流量,短期内提升了商品的转化率,需找出哪些是主力引流词,能提升静默转化率充分积累的相关数据后,需对关键词优化带来的成交转化做预测,比如预测主力关键词未来一周能带来度多少流量......4、及时发现店铺的问题追查一场背后的原因,制定对策5、店铺决策的依据决策需要以客观数据来支撑二、与电商数据分析相关的术语1、流量类术语流量:一定时间段内,访问网店的用户数量。
(1)免费流量①意义不需要支付任何推广费用即产生的流量大多是客户主动访问,具有很强的目的性,且这类流量转化率很高主要源自:客户自主访问、购物车、已购买的商品业绩分享链接等渠道健康的店铺免费流量至少占60%,成本低,可为盈利争取最大空间②独立访问数( Unique Visitor, UV)一定时间内独立访问王安的用户数以用户的访问IP为基准,同一IP视为一个独立访问数。
③页面访问数( Page View, PV)同一用户对页面的访问次数,即页面浏览量同一用户对页面多次访问,说明对该页面内容较关注,转化可能性更高④页面访问深度用户一次连续访问的店铺页面数,页面访问数÷独立访问数直观反映网店对用户的吸引力和用户黏性(2)付费流量①意义通常店铺付费流量约占40%②淘宝直通车专为天猫和淘宝商家打造商家设置商品关键词和出价当客户搜索时,推广商品优先展示商家按搜索点击次数付费③钻石展位包括图片、移动广告、视频和明星电偶等多种形式竞价付费的形式,支持按展示付费(Cost Per Mille ,CPM)和按点击量付费(Cost Per Click ,CPC)为商家提供创意投放,数据跟踪、效果监测等推广方案④淘宝客商家创建并公开商品的营销活动,淘宝客对商家的营销活动进行推广和宣传若通过淘宝客成交,商家按一定比例佣金返给淘宝客⑤如意投淘宝系统根据商家设置的佣金比例和商品综合情况,用大数据智能算法,自动推到爱淘宝的搜索结果页和中小网站橱窗展示页面⑥品销宝按千次展示计费,当客户通过受过款输入特定的品牌关键词,只要店铺出价是第一名,即可出现在搜索结果页最上方位置2、转化类术语(1)静默转化率客户不向客服询问的情况,仅通过搜索和比较直接产生成交和转化的行为静默成交用户数/访客数量=静默成交率静默转化率越高,代表客户越信任,减轻客服工足量,降低流量导入成本,利于培养回头客淘宝为商家提供提升静默转化率的主要营销工具支付宝红包优酷会员卡流量钱包淘金币淘话费(2)询单转化率客服的接待商品的详情文案店铺的售后服务(3)免费流量的转化率①商品主图的优化客户搜索关键词,首先看到的是商品主图,比如“促销型主图”要和同行竞品店铺形成强烈视觉对比效果,吸引客户②商品价格的优化过高,客户望而却步;过低,客户不信任③商品详情页的优化需按客户浏览习惯,引导成交(4)付费流量的转化率商品关键词的优化关键词决定索索的流量、排名、权重,所以是提升付费流量转化率的第一步主图与商品的契合度的优化提升主图与商品契合度能降低客户的跳失率营销活动创意的优化如买一送一、全场3折起、小视频、网红直播、粉丝社群等3、运营类术语新访客数:访问店铺的新客户总数老访客数:访问店铺的老客户总数页面停留时间:用户在店铺页面停留的时长商品浏览日均量:用户平均每天查看商品的次数商品详情页浏览量:访问商品详情页的客户总数商品加购物车率:加入购物车总数占访客总数的比重跳失率:客户通过相应入口进入,脂肪为了一个叶念就离开的访问次数占该入口访问次数的比重平均访问深度:用户平均每次连续反问浏览的店铺页面数下单总数:拍下的订单总数下单转化率:店铺下单人数占访客总数的比重支付宝成交件数:用户通过支付宝下单的总数无线端浏览量:无线端访客总数PC 端浏览量:PC端访客总数店铺 DSR( Detail Seller Rating,即商家服务评级系统):商品描述相符度、服务态度、物流等综合评分商品收藏数:收藏商品的总访客数已发货订单数申请退换货数客单价:统计期内,每位下单客户的平均交易金额商品销量排行榜人均成交件数当日拍下付款件数4、财务类术语采购额库存量物流成本人力成本办公成本销售额退换货成本活动营销成本付费推广成本5、会员类术语老访客占比回头客回头成交率复购率回头客客单价回头客支付率回头客存留率店铺会员会员等级会员活动福利日三、分类了解电商数据1、行业数据(1)意义以行业为依据,从采集到的数据分析和预测行业趋势,制定和调整运营策略(2)分析方向①市场整体趋势(红蓝海)分析市占率、市场潜在拓展率、市场饱和度②综合排名掌握店铺和商品排名,能有效的开展推广,向同行学习,达到让自己店铺排名和销量提升2、商品数据(1)意义围绕商品本身展开包括商品数量、商品存量、商品上下架的时间(2)内容①商品数量通常以SKU来显示SKU:(Stock Keeping Unit)最小存货单位,每款商品都有自己的SKU 例如:某款商品有5个尺寸,该商品就有5个SKU ②商品存量包括商品品牌数和商品库存量。
《电商数据分析与决策》课程教学大纲
课程目标
本课程旨在帮助学生了解电子商务领域中的数据分析方法和技术,并培养他们在电商决策中运用数据分析的能力和技巧。
课程大纲
1. 电商数据分析基础
- 电商数据分析概述
- 数据分析在电商决策中的作用
- 常用电商数据指标介绍
2. 数据收集和整理
- 数据收集方法和工具
- 数据清洗和处理技术
- 数据整理和准备
3. 数据可视化
- 数据可视化的重要性和作用
- 常用数据可视化工具介绍
- 数据可视化技巧和最佳实践
4. 数据分析方法
- 常用的数据分析方法和技术
- 数据挖掘和机器研究在电商领域的应用
- 数据分析案例分析
5. 数据驱动的决策
- 数据驱动决策的特点和优势
- 数据驱动的决策流程
- 数据驱动的决策案例分析
教学方法
本课程采用理论讲授和实践案例分析相结合的方式进行教学。
学生将通过课堂讲解、示范演示和小组项目等形式来研究和应用所学的数据分析方法和技术。
评估方式
- 平时表现和课堂参与:30%
- 个人项目:40%
- 期末考试:30%
参考教材
- 《电子商务数据分析与决策》王小川,清华大学出版社
- 《数据可视化实战》赵鹏,电子工业出版社
- 《Python数据分析实战》李笑来,机械工业出版社
以上是《电商数据分析与决策》课程的教学大纲,本课程旨在培养学生的数据分析能力和数据驱动的决策思维。
希望学生们通过研究和实践,能够在日后的电商行业中运用数据分析来解决实际问题。
电商数据分析基础知识电商数据分析的基础指标体系,涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标,这些指标都需要系统化的进行统计和监控。
以下是由店铺整理关于电商数据分析基础知识的内容,希望大家喜欢!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。
电商数据分析基础
电商数据分析的基础包括:(1)数据收集和数据清洗,先收集来自各种渠道的电商数据,然后进行清洗,使其可以用于数据分析;(2)数据可视化,可视化是一种将数据可视化以便进行分析的技术,常用的可视化方法有图标、折线图、直方图等;(3)数据分析和建模,分析及建模技术可用来挖掘数据中的有价值信息,并建立预测和分类模型;(4)数据产品的开发,将分析结果可视化,开发为可交互的数据产品,以支持业务决策。
以上就是电商数据分析的基础。
在实际应用中,还需要一些定制的数据处理管道、对不同渠道的数据进行综合分析以及深入的业务建模等,以实现更高效、更精确的数据分析。
电商数据分析基础方法-分拆对于很多没有数学基础和数据敏感度的人而言,面对庞杂的数据常常感到头痛。
为了得到更深入的信息,我们需要用到很多的分析工具,比如GA、SiteFlow、百度统计等,在收集客观的数据后,我们需要对数据进行分析,这里我们介绍最常用和基础的分析方法:拆分。
一、看数据分布最简单的拆分方法就是不看平均值,看数据分布。
因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。
例如李嘉诚来我们公司参观,这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。
如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客,这自然是荒谬的。
可实际上,我们每天都在做着类似的判断,比如当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒,就可能根据这个时间来进行业务决策,例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”,或者设置系统,在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。
我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”,在我们的想象里,我们的每个顾客都有着“平均的”表现,停留时间大致都是3分34秒,可实际上真正的顾客访问时间有长有短,差别巨大:图数据拆分从上图我们可以看到绝大部分访问时间非常短暂,而少数人访问了大量时间,综合起来平均停留时间3分多,用3分34秒来做为一个关键判定点是不合适的。
再举一个例子,比如我们看到上个月平均订单金额500元/单,这个月也是500元/单,可能会觉得数字没有变化。
可是实际上有可能上个月5万单都是400~600元,而这个月5万单则是2万单300元,2万单400元,5千单500元,5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化,一方面可能是客户订单在变小(可能是因为产品单价下降,采购数量减少,或者客户选择了比较便宜的替代品),另一方面出现了一些相对较大的订单(可能是中小企业采购,或者是扩充产品线见效了)。