电子商务数据分析 第9章 电子商务核心——会员数据分析
《电子商务数据分析理论与实践》课程标准
《电商数据分析理论与实务》课程标准一、课程定位1.课程基本信息2.课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业（群）的综合性实训课程。
课程前设电子商务基础、电子商务实务、数据统计与分析等课程，后续课程为电子商务综合实训、电子商务案例分析、毕业实习等。
学生可学习数据挖掘分析并应用到相应商业场景，将理论基础知识与实践应用相结合，课程通过设置开放性课题研究，要求学生能够综合运用大数据知识与原理，自行发现规律与问题，运用创新性思维提出解决问题的思路和方法，并对相应方案进行思辨性说明，最终形成创新设计的思维习惯，获得独立解决问题的能力，培养学生的创新设计思维习惯，使其获得利用创新方法解决实际问题的能力。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，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，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
二、课程设计思路该课程以电商专业学生拓宽知识、提高文化素养为目的来设计本课程的教学思路与理念, 《电商数据分析理论与实务》课程教学坚持以电商数据分析理论为基础，增加大量的实训案例成果，注重学以致用。
强化对于分析方法与理论的实践，培养电商专业数据分析的思维与能力。
以电商专业学生所必须具备的综合职业能力为出发点，按照以学生为核心，以案例分析为载体，以“培养高素质与高技能并存的人才为目标”的总体设计要求，以培养电商运营岗位应具备的职业能力为基本目标，紧紧围绕工作任务完成的需要来选择和组织课程内容，突出工作任务与知识的联系，并根据行业专家对电商专业所涵盖的岗位群进行任务和职业能力分析，充分考虑课程内容的实用性、典型性、可操作性及可拓展性等因素，紧密结合专业能力相关考核要求。
通过“理论+案例+实训”的模式，将大数据分析与可视化技术及电子商务行业进行深度融合，重在提升学生从事电子商务相关工作的综合素质，培养其利用内外部数据进行运营管理、创新优化、分析决策等的综合能力。
电子商务数据分析 第9章 电子商务核心——会员数据分析
9.2.1 会员分布情况
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会员分布情况主要是指会员 级别构成、性别比例、年龄层次、 位置分布等，也就是对会员进行 人群画像分析，主要包含消费者 信息（即名称，一般为昵称）、 会员级别、性别、年龄、地区/ 城市、交易总额、交易笔数、平 均交易金额、上次交易时间等项 目。利用这些数据就能很方便地 查阅任何一位会员的基本情况和 交易情况。
普通消费者：通过新消费者折扣优惠活动来引导他们在平台产生第一次下单交易行为，进而转 化为平台的会员消费者
新会员：有针对性地向他们推广商品和优惠活动，尽量符合他们的购物习惯和偏好。 活跃会员：找出为店铺带来80%价值的核心会员，给予他们更好的服务和资源倾斜。 睡眠会员：通过邮件、电话、短信、微信等渠道推送最新优惠活动，以期唤醒部分睡眠消费者。 流失会员：需要更加有吸引力的营销手段才能将其成功召回，但召回成本较高，效果并不明显。
9.4.1 分析会员年龄和地区分布
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1. 实训目标
①利用客户运营平台采集会员数据。
②计算不同年龄段的会员数量，利用饼图展 现各年龄段占比。 ③利用分类汇总统计会员的地区分布数量， 结合圆环图分析数据。
2. 实训要求
收集并整理会员数据，将年龄段分为25 岁以下，25岁~30岁，31岁~35岁和35岁以 上几个区间，使用COUNTIF函数统计各年龄 段的会员数量，以结果为数据源创建饼图并 分析年龄分布情况。然后按地区排列会员数， 并汇总各地区的会员数量，然后以圆环图的 形式展示地区分布情况。
老消费者已经有过在店铺购物的经历，再次进店购买，说明认可店铺的商品和服务，因此 购买多件商品的概率比新消费者更高，从而能够提高客单价。因此，合理进行会员管理，重视 会员数据，将新消费者变为会员，可以减少店铺销售的成本，提高交易金额。
电子商务客户关系管理 第9章 电子商务客户信息管理
态度 信息
客户的个性信息 客户的生活情况
客户独特的心理特征，通常体现为性格特 会对客户的购买速度、购买决策的制
征，如外向、内向、自信、谨慎等
订造成影响
客生活户态的度健、康度状假况习、惯兴等趣和爱好、饮食习惯、会对客户的购买目标造成影响
信息类型
态度 信息
客户的受教育情况 客户的消费理念
客户的购买动机
行为 信息
客户的购买种类
客户的购买途径
具体内容
信息的价值
受教育程度、所学专业、参加的社团等
会对客户的购买偏好及购买习惯造成 直接影响
是否追求潮流、是否看重商品的品牌、是 否追求个性等
决定了客户对某些品牌或商品的感觉 和态度，并由此影响他们对商品或品 牌的选择
通过挖掘客户某次购买行为的动机，了解 其需求。例如，客户的购买动机或需求是 否具有持续性，客户购买商品时主要的关 注对象是什么，商品满足了客户哪些方面 的需求，等等
能帮助商家了解客户的购买偏好
企业客户信息
信息类型 基本信息
业务情况
交易情况 负责人信息
企业客户信息的主要内容
具体内容
信息的价值
企业客户的名称、地址、创立时间、所属行业、规模、联 会对企业客户的购买行Байду номын сангаас和偏好造成
系方式、经营理念、销售或服务区域、形象、声誉等
较大的影响
企业客户的销售能力、销售业绩、发展趋势和前景、存在 的问题等
4
5 做好记录
准确捕捉信息，及时 3 收集有关资料
访谈法
1 设计访谈提纲
2
恰当地提问
问卷调查法
问卷调查法也称问卷法，是调查者运用统一设计的问卷向被调查者了解情况或征询意见的 调查方法。使用问卷调查法时大多用邮寄、个别分送或集体分发等方式发送问卷。
电子商务数据分析指标
电子商务数据分析指标、市场类市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。
1. 行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。
2. 行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量× 100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量3. 行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。
4. 行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额× 100%5. 企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额× 100%6. 市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额× 100%7. 竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。
8. 竞争对手客单价: 竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数二、运营类在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。
客户指标：1. 注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数2. 活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数3. 活跃客户比率: 活跃客户数占客户总数的比例4. 重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例5. 平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率7. 客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。
8. 客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。
电子商务数据分析
电子商务数据分析什么是电子商务数据分析？电子商务数据分析是指通过对电子商务平台上的数据进行收集、整理和分析，从中提取有价值的信息和见解。
通过电子商务数据分析，企业可以了解消费者行为、产品销售情况、市场趋势等，以便优化业务决策和战略规划。
电子商务数据分析的重要性随着互联网和电子商务的迅速发展，越来越多的企业将业务转移到了线上平台。
电子商务数据分析成为了企业获取有效信息的重要手段。
以下是电子商务数据分析的重要性：1.洞察消费者行为：通过分析电子商务平台上的数据，企业可以了解消费者的购买偏好、浏览习惯、需求变化等。
这些信息有助于企业更好地了解消费者需求，优化产品定位和市场营销策略。
2.优化产品设计：电子商务数据分析能够帮助企业了解产品的用户体验和满意度。
通过分析用户留言、评价和投诉等数据，企业可以发现产品的不足之处，进而改进产品设计和功能。
3.提升销售业绩：通过电子商务数据分析，企业可以了解产品的销售情况、热门品类、销售渠道等。
这些信息有助于企业调整销售策略，增加销售额和市场份额。
4.发现市场趋势：通过对电子商务数据的分析，企业可以洞察市场的动态变化和趋势。
这有助于企业及时调整战略，应对市场竞争和变化。
5.提高客户满意度：通过分析客户的购买记录和行为数据，企业可以了解客户的喜好和需求，并提供更加个性化和有针对性的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
电子商务数据分析的方法和工具实施电子商务数据分析需要使用各种方法和工具来收集、整理和分析数据。
以下是一些常用的方法和工具：1.数据收集和整理：首先需要收集电子商务平台上的数据，包括销售数据、用户行为数据、产品数据等。
常用的数据收集方法包括网站分析工具、数据挖掘技术、调查问卷等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
2.数据分析：在完成数据的整理和清洗后，可以使用各种数据分析方法和工具对数据进行分析。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，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，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
电子商务系统的分析与设计-第9章
电子商务系统的分析与设计
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9.5.1.2 防火墙的应用设计 2. 防火墙的安全要求
（1）防火墙应由多个构件组成 （2）防火墙应能抵抗网络“黑客”的攻 击 （3）防火墙一旦失效、重启动或崩溃， 则应完全阻断内、外部网络站点的连接 （4）防火墙应提供强认证服务 （5）防火墙对内部网络应起到屏蔽作用
电子商务系统的分析与设计
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9.5.1 防火墙与网络安全设计 9.5.1.1 防火墙的基本概念
防火墙是访问控制技术的一种，其目的是 通过控制网络资源的存取权限，保障计算 机网络、计算机主机和数据的合法访问。 国标GB/T 18019国标GB/T 18019-1999 指出：“防火墙的 目的是在内部、外部两个网络之间建立一 个安全控制点，通过允许、拒绝或重新定 向经过防火墙的数据流，实现对进、出内 部网络的服务和访问的审计和控制”。
9.3 ISO的安全体系结构与电子 ISO的安全体系结构与电子 商务系统的安全体系
OSI的安全机制和安全服务 OSI的安全机制和安全服务
电子商务系统的分析与设计
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9.3 ISO的安全体系结构与电子 ISO的安全体系结构与电子 商务系统的安全体系
电子商务应用 交 易 完 整 性 交 易 真 实 性 交 易 保 密 性 不 可 抵 赖 性 交 易 可 用 性 安全电子商务应用
93. 2. 电子商务系统的安全体系
电子商务系统的分析与设计 12
9.3 ISO的安全体系结构与电子 ISO的安全体系结构与电子 商务系统的安全体系 OSI规定了5 OSI规定了5种标准的安全服务
课程教学大纲：电子商务数据分析与应用
《电子商务数据分析与应用》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标课程目标1：能够掌握电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标，具备信息处理和数据分析能力；课程目标2：通过学习电子商务数据分析与应用，具备应用定性定量、相关技术分析和解决流量导入和流量变现的能力；课程目标3：能够掌握市场行情分析和行业数据挖掘知识，了解竞争对手，并分析竞争对手数据，掌握商品定价的策略和方法，掌握网站、店铺流量分析等相关的知识，掌握店铺运营和客单价等知识，了解电商库存、会员数据、利润和利润率，熟悉商品成本、推广成本和固定成本，掌握利润预测的常用方法等，具备电子商务运营与管理能力；课程目标4：能够掌握国际市场营销方面的理论知识：如用Alexa工具的基本使用方法获取网站流量，用波士顿矩阵的建立和分析方法进行行业数据的挖掘，用SWOT分析法、波特竞争力分析模型收集竞争对手信息，用RFM模型分析方法实现对客户的分层等。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系四、教学学时分配《电子商务数据分析与应用》课程教学学时分配表五、教学内容和教学要求第一章电商运营与数据分析【教学基本要求】通过本章内容的学习，了解电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标。
【教学重点和难点】教学重点：电子商务的模式，电商运营的核心目标。
教学难点：电商数据分析的常用指标。
【教学内容】第一节电子商务运营与数据基础（一）电子商务的功能、模式与特点（二）电子商务运营概述（三）认识电子商务数据第二节了解电商数据分析（一）分析电子商务数据的原因（二）不同电商岗位的数据分析意义（三）电商数据分析的常用方法（四）电商数据分析的常用指标（五）分析电商数据的步骤第三节如何做好电子商务数据分析（一）流量分析（二）流量效率分析本章习题要点：电商数据分析的常用方法，电商数据分析的常用指标。
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电商核心—— 会员数据分析
电子商务数据分析
目录
CHale Waihona Puke NTENTS9.1 会员数据的作用与获取 9.2 会员数据基本分析方法 9.3 RFM模型分析 9.4 本章实训
9.1.1 数据分析的作用
3
1. 提升店铺交易金额
影响店铺成交金额的要素中，流量、转化率、客单价都与会员数据紧密相关，所以说分析 会员数据对店铺交易金额会有很大影响。善于维护会员关系，将新消费者转化成会员，同时， 老消费者流量带来的转化率是远远大于新消费者的，因此这类流量的质量会非常高。
9.2.2 会员增长与流失
11
每个店铺的会员数量都不会 是固定不变的，根据店铺的营销 效果和消费者的购物喜好，会员 数量都会一直变化。对于店铺而 言，正常情况下每个时期都会流 失会员，但同时也会新增一些会 员。
9.2.2 会员增长与流失
12
有了这些基础数据， 就可以计算相对于11月份 而言，12月份各城市的会 员增长率和流失率。
9.2.3 会员生命周期分析
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利用会员在店铺的最近一次 交易时间，就可以划分出该会员 属于哪个生命周期，进而可以查 看店铺会员生命周期的整体情况， 如图所示。
9.2.4 会员价值挖掘
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每一位会员的忠诚度、购买力和价格接受度都是不同的，将这3个方面划分为6个指标，就 可以挖掘每一位会员的潜力价值。
9.1.2 会员数据的获取途径
5
1. 淘宝客户运营平台
在淘宝商家中心左侧导航栏的“营 销中心”功能中即可找到“客户运营 平台”工具，单击该工具，就可进入 到客户运营平台。其中不仅显示了所 有成交消费者、未成交消费者和询单 消费者的信息，还可以对消费者进行 分群和分析。
9.1.2 会员数据的获取途径
RFM可以识别优质会员，可以指定个性化的 沟通和营销服务，为更多的营销决策提供有力支 持。另外还能够衡量会员价值和会员利润创收能 力。
9.3.2 RFM模型应用
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利用RFM模型分析会员数据，首先需要在客户运营平台或其他CRM软件中获取会员数据， 这里仅介绍RFM模型的应用，因此主要获取会员名称、上次交易时间、交易总额和交易笔数即 可，如图所示。
9.2.1 会员分布情况
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会员分布情况主要是指会员 级别构成、性别比例、年龄层次、 位置分布等，也就是对会员进行 人群画像分析，主要包含消费者 信息（即名称，一般为昵称）、 会员级别、性别、年龄、地区/ 城市、交易总额、交易笔数、平 均交易金额、上次交易时间等项 目。利用这些数据就能很方便地 查阅任何一位会员的基本情况和 交易情况。
9.2.1 会员分布情况
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如果想查看某个项目的整体 分布情况，如性别构成，则可首 先按“性别”项目进行排序，接 着利用Excel的分类汇总功能计算 出男性会员和女性会员以及所有 会员的人数情况。
9.2.1 会员分布情况
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选择“男 计数”单元格和右侧对应的数量单元格，按住【Ctrl】键继续选择“女 计数”单 元格和右侧对应的数量单元格，利用它们为数据源创建饼图
最近一次消费时间
最大单笔消费金额
消费频率
特价商品消费占比
消费金额
最高单价商品消 费占比
目录
CONTENTS
9.1 会员数据的作用与获取 9.2 会员数据基本分析方法 9.3 RFM模型分析 9.4 本章实训
9.3.1 认识RFM模型
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RFM模型通过对距离最近一次消费的时长、 消费频率和消费金额3个维度的分析来描述会员 价值状况，是根据会员活跃程度和交易金额的贡 献进行会员价值细分的一种方法。
老消费者已经有过在店铺购物的经历，再次进店购买，说明认可店铺的商品和服务，因此 购买多件商品的概率比新消费者更高，从而能够提高客单价。因此，合理进行会员管理，重视 会员数据，将新消费者变为会员，可以减少店铺销售的成本，提高交易金额。
9.1.1 数据分析的作用
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2. 精准推广
很多店铺商家会通过收集到的数据向会员发 送优惠等推广信息，有些商家得到的反馈很不错 ，有些商家的推广则石沉大海。二者区别在于， 在发送推广信息之前，有没有对会员数据进行分 析，否则不仅不能起到推广的作用，还会弄巧成 拙。因此，分析会员数据能够做到精准推广，使 会员营销起到事半功倍的效果。
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2. CRM会员管理软件
CRM会员管理软件实际上就是消费者关系管理软件，相比于淘宝的客户运营平台而言，这 类软件的功能更加完善和强大，但需要付费订购才能使用。不同的CRM软件侧重的功能不一样 ，选择适合自己的一种就行。
目录
CONTENTS
9.1 会员数据的作用与获取 9.2 会员数据基本分析方法 9.3 RFM模型分析 9.4 本章实训
9.3.2 RFM模型应用
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由于获取的数据中只有 上次交易时间，因此需要利 用函数将现在的时间减去上 次交易的时间，得到时间间 隔的天数，公式为 “=TODAY()-上次交易时间 ”，如图所示。
9.3.2 RFM模型应用
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计算完成后： 时间间隔对应“最近一次消费的时长”，即R维度； 交易总额对应“消费金额”，即M维度； 交易笔数对应“消费频率”，即F维度。
9.3.2 RFM模型应用
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其中，会员增长率=12 月新进会员数÷11月会员 数；会员流失率=12月流 失会员数÷11月会员数，
9.2.2 会员增长与流失
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以会员所在城市、会员 增长率和会员流失率为数据 源，创建柱形图并适当美化 ，如图所示。
9.2.3 会员生命周期分析
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所谓会员的生命周期，指的是消费者成为会员前后，在不同的时期表现出来的不同的特征。 分析会员的生命周期，就能针对这些不同的特征采取最合适的营销策略。
普通消费者：通过新消费者折扣优惠活动来引导他们在平台产生第一次下单交易行为，进而转 化为平台的会员消费者
新会员：有针对性地向他们推广商品和优惠活动，尽量符合他们的购物习惯和偏好。 活跃会员：找出为店铺带来80%价值的核心会员，给予他们更好的服务和资源倾斜。 睡眠会员：通过邮件、电话、短信、微信等渠道推送最新优惠活动，以期唤醒部分睡眠消费者。 流失会员：需要更加有吸引力的营销手段才能将其成功召回，但召回成本较高，效果并不明显。