电子商务数据分析的电子商务数据分析的七个重要因素

1. 电子商务数据分析的电子商务数据分析的七个重要因素

1、电子商务数据分析需要商业敏感今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是 为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。　　一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都 增长，也还是有问题。　　再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。　　当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。2、电商网站转化率是关键，ROI是最终的目标电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。　　其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%　　投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响， 分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。　　投资回报率(ROI)往往具有时效性–回报通常是基于某些特定年份。3、电子商务数据分析衡量指标的设定指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况，PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是 指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。　　电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。　　有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。4、某些指标异常变化的原因分析网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。　　例如2011年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站–世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册 量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升 的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目–全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛 然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。　　有一天，linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这 也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?5、利用数据分析用户的行为习惯再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。　　装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美 。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!6、客户的购买行为分析当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买 数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。　　客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。7、电子商务数据分析需注重实战经验以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素，笔者个人感觉倒是有点套路，电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。

2. 电子商务数据分析的电子商务数据分析

电子商务数据分析的流程，数据分析的流程ppt，电子商务数据分析的一般流程，明确数据分析目标，数据采集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写数据分析报告。

3. 如何对电子商务数据进行分析？

构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。

3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。

5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。

6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。

7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。

4. 数据分析对电子商务以及传统商务的影响

数据分析对电子商务以及传统商务的影响【提问】
您好，数据分析对电子商务以及传统商务的影响，大数据驱动移动商务发展在谈到未来的在线业务时，智能手机的力量不能被忽视。2016年，移动互联网用户数量首次超过台式机。这种趋势预计将会持续下去，而在不久的将来，台式电脑可能成为过去。　　如果没有大数据，这些都不可能实施。由于企业可以汇集来自多个来源的数据，因此他们已经开始利用移动技术来了解更多关于客户的信息。　　对于在线业务的企业如何在移动网络市场上保持竞争力，他们将需要重新思考他们设计网站的方式以及如何提供服务。这是一个挑战，目前仍处于初步的阶段。【回答】
第一：大数据能全面体现企业的运营情况。相对于传统的信息系统来说，大数据能从各个角度全方位的呈现出企业的运营情况，在数据驱动企业运营的大趋势下，大数据将全面参与到产品设计、生产、推广、服务等环节。　　第二：大数据全面参与企业决策。大数据的核心在于实现企业运营数据的价值化，数据价值化包括数据分析和决策两个重要的环节，数据分析的目的之一就是辅助各种决策的制定。决策的制定者通常有两个角色，其一是企业内部的智能化系统，其二是具体的岗位角色。【回答】
您可以购买我的图文咨询，我会从公司的财务状况、具体业务情况、口碑等各维度为您介绍这个公司的详情，让您更全面的了解这个公司，帮助您做选择。😊【回答】
在电子商务中，比如淘宝平台上，从数据分析的角度，可以从哪些方面优化网店的关键词【提问】
访客数：统计时间内访问您店铺页面或宝贝详情页的人数，一个人在统计时间范围内访问多次也只计为一所有终端访客数为pc端访客数和无线端访客数相加去重。 　　提示：访客数量意味着店铺好坏，访客的下滑并非是受当天影响，更多是受下滑数据影响，这就像很多店铺刚开始卖的挺好的，可不知道怎么地慢慢下滑。其实，卖的越多问题也就越多，若没有提前做好优化准备，等反应过基本上已经晚了，所以掌柜们，店铺真正危险的时候，其实是店铺数据最好时，一旦下滑有可能是不可逆的局面。【回答】

5. 电子商务数据分析的数据分析的重要性

首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。 事实上，全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏 书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。　　电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专 业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。　　从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。

6. 电子商务数据分析

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7. 为什么要对电子商务数据进行分析?

亲您好，为什么要对电子商务数据进行分析? 为您解答：电子商务数据分析是为了估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。【摘要】
为什么要对电子商务数据进行分析?【提问】
亲您好，为什么要对电子商务数据进行分析? 为您解答：电子商务数据分析是为了估计每位客户的价值，及针对每位客户的扩展营销的可能性。【回答】
相关延展：电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析显得尤为重要。【回答】

8. 电子商务数据分析的介绍

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