2016空气净化器电商销售数据报告

2016空气净化器电商销售数据报告
2016空气净化器电商销售数据报告

2016空气净化器电商销售数据报告

如今,空气净化器已经从默默无闻的搜索状态发展到爆发式的产品增长,尤其近两年,随着电商的兴起,空气净化器线下市场也开始向电商逐步迈进,线上线下联合发展,展现了前所未有的强劲势头。

中怡康数据显示,2016上半年,空气净化器线上零售份额占比达到55.2%,同比提高了20个百分点,预计下半年,空气净化器线上增长仍将持续提高,有望达到60%。

国际品牌仍占据主要市场份额

通过综合销售数据显示,目前空气净化器市场仍以国际品牌为主,其中,艾吉森、贝克艾尔均为德国品牌,市场份额远超国内品牌产品,可见消费者对国外品牌的接受度更高。整体来看,国产品牌的市场份额仍然大幅落后于国际品牌,这也对国产品牌空气净化器提出了更高的要求,要获得消费者认可还需要更加强自身产品技术的提高。

主流技术变化不大

过滤技术为空气净化器产品的重要指标,技术决定产品成本及价格水平。目前空气净化器市场中以HEPA、活性炭和离子过滤系统为主,其次是触媒、水洗、静电过滤。

HEPA、活性炭过滤网型空气净化器凭借技术成熟、安全可靠、研发成本低等特性,占据大部分市场份额。HEPA滤网技术已经进行过多次更新换代,在空气净化方面的使用效果比较理想,它还可以组合活性炭、负离子等过滤技术形成复合过滤层,对空气进行深层的彻底净化。

各大品牌技术重心也各不相同,艾吉森综合HEPA、活性炭和离子三大技术,飞利浦主攻活性炭市场,松下偏重活性炭+离子+水洗产品,夏普全力投入离子过滤技术。

购买主力年轻化趋势明显

空气净化器的线上增长得益于电商的崛起,而当前电商市场的消费主力军多为80、90后,年轻人热衷网络购物,对新事物接受度高,面对主打健康的空气净化器,更容易产生消费。据调查显示,52.2%的消费者更愿意选择线上购买空气净化器,这也是直接拉动线上空净市场零售增长的原因。随着95后进入职场,空气净化器线上购买群体年轻化趋势将越来越明显。

在消费份额上,80后占比更高,这与其社会经济实力有一定关系。而且,80后多数已步入家庭,购买动机也以家庭使用为主,对空气净化器的产品性能和功能要求更高。

发力移动端布局抢占先机

从大数据来看,电商移动端数据已经逐渐覆盖PC端,加上智能手机的普及,移动端的消费份额将会越来越大。另一方面,人们更加重视生活品质和健康生活,

对产品的舒适度、时尚化要求不断增强,这也为空气净化器未来的发展提出了新的课题。

现在已经有一些空气净化器品牌如艾吉森开始在产品上增加微信APP操控功能,将手机与空气净化器进行绑定使用。通过WIFI信号与手机端APP连通,接收室内传感器的数据,查看室内空气质量,并且通过手机直接遥控调节风量、各种模式、加湿等。上班族、经常外出人士可以随时掌握和操控家居环境,这一功能的实现极大便捷人们的生活。目前来看这一举动已经成功吸引了一批消费者,至于下一步该如何继续开拓移动端市场,还需要空气净化器品牌商们投入更大的精力去开发。相信随着技术的不断升级,空气净化器也将变得越来越智能化。

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

电子商务网站核心数据分析

电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析 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是很重要的一门功课。 一般来说,数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 我们先来说说流量来源分析。 电子商务就是贩卖流量的生意,低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的,那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的,那些是虚假等。 流量分析一般一奥分析以下内容: 网站流量来源排名:那些网站贡献的流量多,那些贡献的少 搜索引擎关键词分析:根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品,可以进行适当调整。 网站流量趋势分析:网站的流量是否均衡稳定,是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站,如非发生突发事件,购买的广告位作弊的嫌疑比较大。 网站流量核对:查看是否有莫名流量来源,流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话,有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了,将您的广告链接分包给了点击联盟。 推介网站与直接访问的比例:推介网站可以理解为外部广告,直接访问就是用户直接输入网址。一般来说,直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。 其次是流量效率分析 流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量,主要分析指标如下: 到达率:到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说,达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关,综合来分析一下。

电商营销数据分析

)1-4电商营销数据分析( ) (6分。一共15题,每题一、单项选择题1 试题) 分(6 】【218316?归因模,中哪个不是yoGogleAnaltics型支持的因下面归模型)( 性.A 线次B.首互动.C 回归型模减衰.D 时间 C 。标准答案为:C2 试题) 分(6 218320】【间为多少超时时个月?tng,认默情况下GooleAalyics列告的广系)( A.月1个 .3个月B个 C.6月个2.D 4月 C。标准答案为:C 试题3 (6分) 【218321】?围值范范面那个围不属于中nGoogleAalytics自定义维度中的下)( HIT.A.话会B.户用C渠道.D D D。标准答案为:4 试题) (6分 218335】【评用来估数据的集中程度?()不哪下列个度量能均值.A 众数B. 准差C.标位D.中数 C C。标准答案为:5 试题) (6分 218336】【)。的表查据询,其中示去重(函数是:数进q用果如使sl行 cte A.Sel B. Sum xaM .C. ctnD. disti D D。标准答案为:6 试题) (6分 218337】【 '能段值?()下够匹配到面哪个字 Ce的LSQ语句中lik'AB% A. ABCD DB. AE Z C.XY AD. N A A。标准答案为:7 试题) 分(6 【218338】)(式以S中SQL的DEC表示何种方进?行排序 A随机. 由大到小B.到由小大.C 序排.D 权重

B。标准答案为:B 试题8 (6分) 218340】【录QSL中实现数据记数的统计,使用)?哪个函数( ANTCOU. B. DITCTINS C. SUM SD. A A A。标准答案为:9 试题) 分(6 【218342】算法?(于法不属时间序列)算下列哪种 MSA. V IB. ARMA.C 指数平滑滑平指数.D A 。标准答案为:A10 试题) (6分 【218510】?的M是种哪形式不百度SE所支持()列下蹊.A 径区牌 B.品盟网 C.销营件邮.D. D 。标准答案为:D11 试题) 分(6 【218292】)技哪下面些技术不是算法术或算法型类?( 型回A.归模.决策树B滤.协同过C aeclD. Or D 。标准答案为:D12 试题) 分(6 218319】【?分时时间为多少钟超ialG情默认况下,oogeAnlytcs会的话)(分1A. 0钟 B.钟0 2分钟分3.C 0 D钟分6. 0 C。标准答案为:C 试题13 (6分) 218322】【)(D常见的收费周列下哪个不是期? CP.天A.月B周C. 击每次点D. D D。标准答案为:14 试题) (6分 】【218325)是个正确的?(U以下关于V的定义,哪系没有他关任何行为都时.A UV定义只跟间有关,跟其页少个面用户浏览了UB. V反映了多 V仅仅发U生在页登C.陆高低喜了用户好的VD. U 高低代表 A A。标准答案为:15 试题) 分(6

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

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。

全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析

全国电商平台的消费数据及分析,全国电商平台发展状况详情分析随着互联网的发展,我国的电商平台消费数据发生了很大的变化,各类产品销售额不断上升是趋势。电子商务破除了时空的壁垒、提供了丰富的信息资源、为各种社会经济要素的重新组合提供了更多的可能,这将影响到社会的经济布局和结构。下面小编为大家详细介绍一下全国电商平台的消费数据及分析。 一、电商平台现如今发展状况 电子商务有很高的互动性,它通过互联网使得商家之间可以直接交流、谈判、签合同,消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站,而企业或者商家可以根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质,做到良性互动。所以很多企业或是商家都会选择入驻电商平台。 二、电商平台的创新之处在哪里 如今电商平台也有很大的创新,我们以誉风购物为例为大家分析一下新型电商平台的蜕变在哪里。 1、通过“人”参与的模式,可以让一个人在平台中身份任意转化。如:誉风购物通过“用

户链”的收益捆绑,使商家、消费者、创业者都能够得到相应的终身收益。商家是提供货源的供应商,也可以是一位消费者、也可以是一位创业者;消费者也可以是商家,也可以是创业者;创业者也可以是商家,也可以的消费者。 2、通过“智”参与的模式,无论是商家、消费者还是创业者,只要邀请其他商家或者用户加入誉风购物,当该用户产生交易后,就可以获得该笔订单服务费的10%作为奖励。通过资源共享在平台中实现价值收益,并且任何有能力、有时间的人都能参与共享,得到相应的终身收益。 3、通过“力”参与的模式,在誉风购物,各种团队可以紧密合作,让团队的资源超大化发挥,也通过收益捆绑在一起,目标、利益一致,用合作代替雇佣,更有利于创业的发展。和股权众筹相比,力的参与门槛更低,任何团队有能力、有时间的人都能参与共享。 4、通过“财”参与的模式,誉风购物的参与模式可以加强市场化的紧密合作,引进各种资本方,个人资金或机构资金均可,让资方的利益超大化,同时资方也有终身收益! 誉风购物应电商发展潮流,改变创业的模式,只需分享就可以获得收益,并且收益伴随终生,电商平台当然要选誉风购物!

电子商务平台的数据库设计实现分析

数据库设计 设计题目:电子商务平台的 设计与实现 学生姓名: 学生学号: 专业班级: 学院名称:信息科学与工程学院指导老师: 2015年1月日

目录 1.引言 ......................................................... - 3 - 1.1开发背景................................................. - 3 - 1.2需求分析................................................. - 4 - 2.主要项目内容 ................................................ - 5 - 2.1系统功能结构............................................. - 5 - 2.2系统功能的描述........................................... - 5 - 3.业务流程描述 ................................................. - 7 - 3.1流程图................................................... - 7 - 3.2数据流图................................................. - 8 - 3.3活动图................................................... - 8 - 3.4时序图................................................... - 9 - 3.5用例图.................................................. - 11 - 4.数据库逻辑模型 ............................................. - 13 - 4.1概念数据模型............................................ - 13 - 4.2物理数据模型............................................ - 14 - 4.3所有数据项目表.......................................... - 14 - 5.主要数据库表的说明 .......................................... - 18 - 5.1所有表.................................................. - 18 - 5.2各个表的详细说明........................................ - 23 - 6.结束语 ...................................................... - 26 - 7.致谢 ........................................................ - 26 -

2016年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14.9%,网购用户渗透率达到64.0%。 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62.29%vs37.71%)。 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48.6%,18-28岁消费者占比24.7%,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

电子商务数据分析报告实例

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

浅析电商平台数据指标分析

浅析电商数据分析 整体运营分析 电商网站总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析,着重了解用户购买各环节的体验,结合购买者的人口统计学属性、购买行为等,给出提升用户体验的优化策略,提升订单销售业绩。 分析指标包括:访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据,新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。 访客分析 分析网站总访客数、产生商品浏览的访客数、创建订单访客、平均客单价等数据。 ●新老访客价值分析:访客数、商品访客数、营销费用、访客获得成本、创建订单访客、订单金额、平均客 单价、访客转化率等; ●访客购买矩阵分析:每年注册的用户最后一次下单的时间分布,比如,我们以2008年册的用户来说明, 这个报表就是提供了在后续的2008、2009、2010、2011以及2012这五年最后下订单的时间段分布,了解用户的活跃度; ●访客购买次数分析:人数、百分比、人均贡献、总计贡献、累计贡献; ●访客首次购买分析:了解访客首次访问到首次下单的时间段分布,可以了解用户消费习惯; ●访客平均客单价分析:了解访客平均消费金额的区间分布,了解访客消费水平; ●访客转化漏斗:访客数、浏览商品访客、加入购物车访客、提交购物车访客、创建订单访客、支付订单访 客、完成订单访客;

●访客转化率:访客数、浏览商品访客、转化率、加入购物车访客、转化率、提交购物车访客、转化率、创建 订单访客、转化率、支付订单访客、转化率、完成订单访客、转化率; ●访客复购率分析:日期、复购访客数、订单访客、复购率; ●访客活跃度分析:日期、活跃访客数、订单访客、活跃率; 订单溯源分析 分析电商网站人均访问、商品浏览、下单和支付的行为及数据,提供对单品及各个品类访问数据状态的全面分析,帮助电商网站评估订单销售情况及变化趋势。 ●订单明细:订单产生日期、访客省份、订单号、订单金额、状态、来源媒介、来源关键词、来源网站等; ●订单访客:产生订单的访客,订单数、订单金额、订单优惠、订单商品数量、来源媒介等; ●订单趋势:包括24小时订单数据、每日订单趋势、每日订单金额分析等; ●汇总分析:每日支付金额、年度支付金额、每日支付订单、平均每单金额等; ●订单集中度分析:支付方式分析、订单金额区间分析、订单商品数量区间分析、第三方推荐订单分析、购 物车分析等; 分析指标包括:订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。

【精品推荐】2018-2019中国跨境电商市场数据分析报告

中国跨境进出口电商市场现状分析报告

目录 一、进口电商 (3) 1中国跨境进口电商市场现状 (3) 1.1中国跨境进口电商核心数据 (3) 1.2中国跨境进口电商核心观点 (6) 1.3跨境进口电商成立时间 (7) 1.4跨境进口电商产业链图谱 (8) 2中国跨境进口电商物流现状 (10) 2.1海外仓直邮成为主要储物流选择 (10) 2.2各物流模式报关纳税 (13) 2.3中国跨境进口电商主要经营模式 (16) 二、出口电商 (20) 1.中国出口跨境电商产业链图谱 (20) 1.1中国出口跨境电商行业主要模式 (20) 1.2 2011-2016年中国出口电商跨境市场交易规模 (22) 1.3出口B2B与网络零售占比情况 (24) 2.中国出口跨境电商物流模式 (25) 3.中国出口跨境电商结算 (26) 4. 中国出口跨境电商客服与售后 (27) 三、跨境电商发展趋势 (28) 1. 进口跨境电商发展趋势 (28) 2. 出口跨境电商发展趋势 (29) 中国跨境进出口电商市场现状分析报告 《2017-2021年中国跨境电商行业细分市场研究报告》表明,随着国人消费升级的步伐加速、海淘平台的普及,中国跨境电商的市场规模正持续扩大。2016年,中国跨境电商交易规模6.7万亿元,同比增长24%。出口跨境电商交易规模5.5万亿元,进口跨境电商交易规模1.2万亿元。基于政策、资本进入以及增速角度判断,当前,跨境电商正处于行业增长的黄金期。在国内市场红利逐渐见底的情况下,电商的全球化连接和加速向海外布局,将成为2017年的重点。

一、进口电商 1中国跨境进口电商市场现状 1.1中国跨境进口电商核心数据 ●跨境进口电商交易规模:据中国电子商务研究中心(https://www.360docs.net/doc/7f8839408.html,)监测数据显 示,2016年中国跨境进口电商交易规模为12000亿元,同比增长33.3%,预计2017年将达到18543亿元。 ●跨境进口电商平台市场占有率:据中国电子商务研究中心(https://www.360docs.net/doc/7f8839408.html,)监测显 示,2016-2017年,在主流的跨境进口电商平台中,按整体交易额计算,网易考拉海购排名第一,占21.4%份额;天猫国际购名列第二,占据17.7%份额; 唯品国际位于第三,占16.1%份额;排名第四的是京东全球购,市场占比 15.2%;排名第五的是聚美极速免税店,占13.6%的份额;排名第六、第七的 平台是小红书和洋码头,分别占6.4%以及5.3%;其他的跨境进口电商平台,包括宝贝格子、蜜芽、宝宝树等平台占总市场份额的4.3%。

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖,精确分析市场形势、精准把握用户需求,极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时,也带来更严重的信息安全问题,导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代,电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要,因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别,由于依托于网络系统,因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块,以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分,即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中,前三个层级的主要功能是进行安全验证,由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例,网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障,包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击,降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密,以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应,在大数据时代,数据计算能力得到极大的提升,以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下,数据的安全性才能被很好的实现,尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全,配合用户权限管理,对不同权限用户的操作范围进行限制,进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全,防护系统处于完全被动的位置,因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手,通过检验数据是否正确、完整,以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行,如对目标客户年龄数据的限制,仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如,在网上支付的过程中,将整个过程分为支付及确认支付,其中的支付过程属于消费者的预购买行为,此时的交易并没有完全达成,消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实,其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架,分为基础层、架构层和应用层。其中,基础层由虚拟机、Linux等构成,框架层则为HadoopYARN框架,应用层包括数据采集模块、数据存储

电商销售运营分析总结

电商销售运营分析总结 一、大数据(摘录淘宝) 从淘宝旅游类目成交中分析,15年比14年的成交有所下降。并且下降点接近一半,14年成交占比达到类目3%,15年1月仅为类目1.75%,数据下降较为明显,且15年数据仅比13年上升0.27%,13年成交占比1.48%。 从大环境数据当中可以评估,国内游轮1月份的销售在整个旅游大类目下并不太理想,仅仅和13年的水平相当。 二、数据分析 本月总体销售791人,其中自营337人,同程429人,途牛25人。三峡常规航次的销售自营102人,同程41人,途牛16人。 自营数据分析,本月销售量比14年增长240%,14年1月仅收客31人,自营数据增长明显。 整体运营分析,1月份参与淘宝活动4次,其中大型活动1次,并通过网络宣传、官网引流在流量及访客方面获得了极大的支持。平均日浏览量达到3108次,日访客达到

2068人,日均回访率7.01%,日均成交转化率为0.21%,用户平均访问深度为1,人均页面停留时间达到182秒的均值。 三、问题分析 从一月份的整体数据中来看,获得该成绩并不令人惊喜,从整体的运营来看,仍然有较多问题有待解决: 1、优化工作不够 从数据中分析,本月淘宝自然搜索流量仅为24.52,商城自然搜索量15.58,每日自然搜索流量为40次,从正常的量来分析,该数据明显不够支撑店铺的正常发展,在宝贝标题优化、排期优化工作明显做得不到位。 2、引导工作不佳 在导航及抬头的引导工作,以及宝贝详情页的引导工作不够,从数据中分析,每日首页访客量仅为47次,占比2.27%,用户访问深度仅为1,首页作为信息量最为庞大的页面,应当重点引导,宝贝页面的关联营销,活动页面的引导均可以大大提升访问深度及点击次数。 3、吸引度待提升

电子商务做好数据分析

如何做好电子商务数据分析 来源: 电子商务加油站 电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,学习运用数据分析是必然的。 世界工厂分析认为,现在不是缺数据,而是数据太多。据统计,在今天的互联网上,每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司,都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量),但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司,甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司,曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。 一、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。 1、阿里巴巴 2011年5月25日,阿里巴巴宣布推出数据门户,并正式启用新域名 https://www.360docs.net/doc/7f8839408.html,,新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜

索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘,为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。 目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块,由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析,以及实时行业热点资讯等部分构成,并且为免费提供。到2011 年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。 2、各行业巨头 事实上,近年来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。 二、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

2018课程标准---《电子商务数据分析》

《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

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