电子商务用户分析报告
实习报告电子商务平台的用户行为分析与市场推广策略
实习报告电子商务平台的用户行为分析与市场推广策略实习报告：电子商务平台的用户行为分析与市场推广策略在本次实习中，我有幸参与了一家电子商务平台的用户行为分析与市场推广策略的工作。
通过对该平台的用户行为进行深入研究，并结合市场推广策略的制定，我对电子商务平台的运营与发展有了更全面的认识和了解。
本文将对我所参与的实习工作进行详细的介绍和总结。
一、用户行为分析1. 用户行为数据收集与整理为了了解用户在电子商务平台上的行为习惯和偏好，我参与了用户行为数据的收集和整理工作。
通过大数据分析工具，我们对用户的访问记录、点击行为、购买记录等数据进行了统计和分析，以获得用户的行为规律和趋势。
2. 用户行为分析方法在用户行为分析过程中，我们主要采用了以下几种方法：（1）根据用户行为数据制定用户画像，包括年龄、性别、地域、消费偏好等方面的信息，以更好地了解用户特征；（2）分析用户在平台上的访问路径和浏览行为，以了解用户对不同产品或服务的兴趣和需求；（3）通过购买记录和评价数据，分析用户对不同产品或服务的满意度，进而改善和优化产品或服务的质量。
3. 用户行为分析结果通过对用户行为进行分析，我们得出了以下几点结论：（1）用户群体主要集中在25-35岁之间，且以男性为主；（2）用户在平台上的访问主要以浏览为主，购买转化率较低；（3）用户对优惠活动和品牌口碑比较敏感，对价格和评论的关注度较高。
二、市场推广策略1. 市场定位与目标用户群体在制定市场推广策略时，我们首先明确了平台的定位和目标用户群体。
根据用户行为分析结果，我们将平台定位为面向年轻男性消费者的时尚购物平台，以迎合用户的消费需求。
2. 品牌建设与口碑营销为了提升平台的品牌影响力，我们制定了品牌建设和口碑营销的策略：（1）与知名品牌合作，引入独特、优质的商品，提升平台的品牌形象；（2）通过用户评价和分享活动，促进用户之间的口碑传播，扩大平台的影响力。
3. 优惠策略与奖励机制根据用户行为分析结果，我们注意到用户对优惠活动和价格敏感性较高。
电商数据分析报告
电商数据分析报告随着互联网的快速发展，电子商务已成为现代消费模式的主要形式之一。
电商平台每天都会收集大量的数据，包括用户行为、销售数据、市场趋势等。
对这些数据进行分析，可以为企业提供有价值的信息，帮助它们改进产品、优化市场策略，甚至发现新的商机。
本报告旨在对电商数据进行深入分析，揭示其中的奥秘。
一、用户行为分析1. 用户活跃度分析通过对用户登录、浏览、购买等行为进行统计，可以了解用户在电商平台上的活跃度。
根据不同时间段的活跃度变化，可以调整促销活动的时间和持续周期，以吸引更多用户参与。
2. 用户地域分析了解用户所在地区的分布情况，可以帮助企业更好地进行地区性的市场推广。
同时，还可以针对不同地区的用户需求，优化产品品类和供应链管理，提供更具吸引力的服务。
3. 用户购买行为分析通过分析用户的购买记录，可以了解用户的购买偏好和消费能力。
这可以为企业提供更准确的市场定位和产品精细化推荐，提高用户的购买转化率和满意度。
二、销售数据分析1. 销售额分析对销售额进行分类统计和趋势分析，可以帮助企业了解产品销售的状况和变化趋势。
同时，还可以及时发现销售数据的波动原因，采取相应的措施，保持销售的稳定增长。
2. 产品畅销度分析通过销售量和销售额的统计分析，可以评估不同产品的畅销度。
这有助于企业合理分配资源，重点推广畅销产品，提高整体销售效益。
3. 用户购买渠道分析了解用户在不同购买渠道上的消费行为，可以帮助企业确定合适的营销渠道，以及更有效地开展跨渠道的营销活动。
此外，还可以优化供应链管理，提高产品配送的效率和准确性。
三、市场趋势分析1. 产品类别趋势分析通过对不同产品类别的销售数据进行分析，可以发现市场上各类产品的热度和发展趋势。
企业可以根据这些趋势调整产品结构，投资研发新品，以满足市场需求。
2. 消费者心理变化分析通过对用户购买行为和评论的综合分析，可以了解消费者心理变化。
企业可以根据消费者的期望和需求，调整产品设计和营销策略，提供更符合市场需求的产品。
电子商务平台大数据分析报告
电子商务平台大数据分析报告引言近年来，电子商务平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着互联网的普及和技术的进步，越来越多的人开始使用电子商务平台进行购物、交流和娱乐。
这些平台每天都会产生大量的数据，通过对这些数据的分析，可以帮助企业更好地了解消费者需求、优化产品和服务，从而提高市场竞争力。
一、消费者行为分析通过对电子商务平台数据的分析，可以了解消费者的行为和偏好。
首先，可以分析消费者的浏览和购买记录，了解他们关注的产品种类、品牌、价格等信息。
其次，可以分析消费者的评价和评论，了解他们对产品和服务的满意程度，发现问题并及时解决。
最后，可以分析消费者的社交媒体行为，了解他们在社交媒体上的活动和关注度，进一步推动产品的营销和推广。
二、产品推荐和个性化定制通过对消费者行为数据的分析，可以为消费者提供个性化的产品推荐和定制化服务。
首先，可以基于用户的购买和浏览记录，对相似产品进行推荐，提高消费者的购买转化率。
其次，可以通过分析消费者的偏好和需求，为其提供个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
最后，可以通过对用户购买决策的理解，优化产品和服务的设计，进一步满足用户的需求和期望。
三、供应链管理与仓储优化电子商务平台的数据分析还可以用于供应链管理与仓储优化。
首先，可以分析供应商的交付准时率、质量问题等指标，优化供应商的选择和评估体系。
其次，可以通过分析订单和货物流向，优化仓储布局和运输计划，提高交付的速度和准确性。
最后，可以通过对库存和销售数据的分析，提前预测商品的需求量，优化采购和生产计划，防止库存积压和缺货现象。
四、价格和市场竞争分析电子商务平台的大数据还可以用于价格和市场竞争分析。
首先，可以通过分析竞争对手的产品定价和促销活动，制定自己的定价策略和促销计划，提高市场竞争力。
其次，可以通过分析用户对不同价格的反应，确定最佳价格区间，增加销售和利润。
最后，可以通过分析竞争对手的市场份额和用户活动，了解市场趋势和消费者需求的变化，及时调整自己的营销策略。
电子商务数据分析报告
电子商务数据分析报告摘要：本报告旨在以数据为基础，对某电子商务企业的运营情况进行详细分析。
通过对用户行为、销售数据、市场趋势等进行综合评估，为该企业提供战略决策和业务改进的建议。
本报告采用数据分析方法，结合市场调研和竞争对手分析，全面解析电子商务行业的发展趋势和潜在机遇。
1. 引言电子商务已经成为现代经济的重要组成部分，各行各业都在积极转型和拓展在线业务。
通过对电子商务数据的深入分析，我们可以获得有价值的洞察力，帮助企业优化运营、提高利润。
2. 用户行为分析2.1 用户增长趋势通过对企业网站和APP的用户增长情况进行统计和分析，我们发现用户数呈持续增长态势。
特别是在某些重要活动期间，用户增长更为明显。
2.2 用户流失原因在用户流失分析中，我们发现以下原因可能导致用户流失：购物体验差、产品质量问题、售后服务不到位等。
针对这些问题，企业应该加强用户关怀和售后服务，提高用户满意度和忠诚度。
3. 销售数据分析3.1 销售额趋势通过对销售额的长期数据分析，我们可以看到销售额呈现出逐年增长的态势。
其中，某些特定产品和类别的销售额较为突出，具有较大的市场潜力。
3.2 销售渠道分析针对企业多渠道销售的情况，我们进行了销售渠道分析。
通过对不同渠道的销售额和利润进行对比，可以发现某些渠道的销售额较高，但利润较低。
企业应该对各渠道进行综合评估，调整销售策略和资源配置。
4. 市场趋势分析4.1 行业发展趋势电子商务行业呈现出高速发展的态势。
尤其是在移动互联网和社交媒体的推动下，线上购物已成为主流消费方式之一。
企业应抓住这一机遇，不断创新和拓展业务。
4.2 竞争对手分析竞争对手分析是电子商务企业战略决策的重要环节。
我们通过调研、数据分析和对竞争对手的SWOT分析，发现某些竞争对手的市场份额在增长，并具有一定的竞争优势。
企业应该加强自身差异化竞争，提高品牌影响力和市场地位。
5. 结论与建议综合以上分析结果，我们提出以下建议：5.1 提升用户体验。
电商平台用户画像分析报告
电商平台用户画像分析报告一、引言随着互联网技术的快速发展，电子商务在国内外得到了日益普及和发展。
电商平台作为电子商务的重要载体，已经成为现代人们购物的重要渠道之一。
为了更好地了解电商平台用户，为商家提供个性化的服务，本报告将对电商平台用户的画像进行分析。
二、用户性别比例数据显示，电商平台用户的性别比例大致平衡，男性用户占51%，女性用户占49%。
这表明电商平台已经成为了男性和女性用户购物的重要渠道，商家可以针对不同性别的用户提供个性化的产品和服务。
三、用户年龄分布根据统计数据，电商平台用户主要分布在18-35岁的年轻人中，占比达到70%以上。
这些年轻用户逐渐接受了电子商务的便捷性和高效性，成为了电商平台的主力军。
此外，35-50岁的中年人和50岁以上的老年人也有一定比例的用户，说明电商平台已经逐渐渗透到不同年龄段的人群中。
四、用户地域分布电商平台用户的地域分布呈现出明显的差异。
一线城市和发达地区的用户占比最高，达到50%以上。
二线城市和三线城市的用户占比也较大，分别达到30%和15%左右。
而四线城市及以下地区的用户占比相对较低，仅占不到5%。
这说明电商平台在大城市和发达地区的普及率更高，而在农村和相对落后地区的普及率相对较低。
五、用户消费能力据调查显示，电商平台用户的消费能力相对较强。
超过60%的用户每月购物金额在500-1000元之间，15%的用户每月购物金额超过1000元。
这说明电商平台已经成为了用户满足各类消费需求的重要渠道之一。
商家可以根据用户的消费能力划分不同的会员等级，提供个性化的价格和折扣。
六、用户购物偏好电商平台用户的购物偏好主要表现为以下几个方面：1. 用户喜爱通过电商平台购买服装、食品和化妆品等日常消费品。
2. 用户对产品的价格、品质和售后服务非常关注，他们更倾向于选择性价比较高的产品。
3. 用户喜欢购买具有个性化定制功能的产品，这样可以更好地满足他们的个性化需求。
4. 用户更倾向于在电商平台上购买热销和口碑好的产品，他们更相信其他用户的评价和推荐。
电子商务平台用户行为分析报告范文
电子商务平台用户行为分析报告范文【引言】随着网络技术的发展和普及，电子商务平台逐渐成为人们进行线上交易的重要工具。
电子商务平台用户行为分析对于平台的运营和决策具有重要意义。
本文将从用户行为、购买行为、满意度等方面对电子商务平台用户行为进行分析。
【概述】电子商务平台用户行为分析是通过数据收集和分析，揭示用户在电子商务平台上的行为特征和规律。
这些数据不仅反映了用户的需求和购买行为，还可以为平台提供改进产品和服务的参考。
【用户行为特征】用户行为特征是用户在电子商务平台上展现出的行为模式和方式。
通过数据分析，我们可以得出以下结论：1. 用户活跃度高：用户在电子商务平台上进行搜索、浏览、购物等活动较为频繁，呈现出较高的活跃度。
2. 用户偏好多样：不同用户对商品、品牌、价格等因素的偏好各异，需要电子商务平台提供丰富多样的商品和服务。
3. 用户参与度强：用户通过评论、评价、分享等方式积极参与平台的互动活动，为其他用户提供决策依据。
【购买行为分析】购买行为分析是对用户在电子商务平台上的购买行为进行的定量和定性分析。
以下是购买行为的一些特征和解读：1. 购买力与消费习惯：通过收集用户购买金额和频率的数据，可以了解到用户的购买力和消费习惯，为平台进行用户分类和推荐商品提供依据。
2. 用户购买渠道：了解用户购买渠道的偏好，是提供更精准的产品推荐、确定销售渠道的重要参考。
3. 购买决策因素：通过用户评论和评价的分析，了解用户购买决策的因素，为平台改进商品和服务提供指导。
【用户满意度分析】用户满意度是衡量用户对平台的满意程度和忠诚度的重要指标。
以下是用户满意度分析的一些关键点：1. 商品质量与客服服务：用户在购买后对商品质量和客服服务的评价，直接影响用户的满意度和再次购买意愿。
2. 物流时效和售后服务：用户对物流时效和售后服务的满意度，决定了用户对平台的整体体验和口碑。
【改进建议】基于对电子商务平台用户行为的分析，我们可以提出以下改进建议：1. 提供个性化推荐：根据用户购买行为和偏好，实现个性化推荐，提高用户的购买体验和满意度。
电子商务平台数据分析报告
电子商务平台数据分析报告1. 引言电子商务平台作为现代商业发展的重要组成部分，承载着大量的商业交易和用户行为数据。
本报告旨在通过对电子商务平台数据的分析，揭示其中的商业价值和趋势，为企业决策提供参考。
2. 数据概述2.1 数据来源本次数据分析报告的数据来源于某电子商务平台的用户行为数据、销售数据、商品数据等。
2.2 数据规模数据样本包含了从2019年1月至2020年12月的数据，共计XX万用户、XX万笔订单、XX万件商品。
3. 用户行为分析3.1 用户注册与活跃度在所分析的时间段内，平台累计注册用户数持续增长，其中以年中和年末的注册量最为突出。
然而，活跃用户占比相对较低，仅约为注册用户数的30%。
这提示我们需要进一步提升用户的黏性和活跃度。
3.2 用户消费行为用户的消费行为呈现出明显的季节性特征，其中春节、双十一等促销节点是用户购买高峰期。
同时，用户的消费偏好也呈现多样化，不同类目商品的销售额分布差异较大，其中电子产品、服装鞋包、家居用品等类目销售额较高。
4. 销售数据分析4.1 销售额趋势平台的销售额在所分析的时间段内持续增长，年度增长率约为XX%。
其中，双十一期间的销售额占比最高，其次是618、双十二等促销活动。
这表明促销活动对销售额的推动效果显著。
4.2 地域销售分布平台的销售额在全国范围内分布较为均衡，不同省份的销售额差距不大。
然而，一线城市的销售额占比较高，且用户的客单价相对较高，这为平台的市场拓展和用户群体定位提供了参考。
5. 商品数据分析5.1 商品热销排行通过对销售额和销售量的分析，我们可以得出一份商品热销排行榜。
其中，排名靠前的商品主要集中在电子产品、美妆护肤、食品饮料等领域，这为平台的商品运营和推广提供了重要的参考依据。
5.2 商品评价与销售关联通过对商品评价数据的分析，我们可以发现商品评价与销售额之间存在一定的相关性。
评价较高的商品往往能够获得更高的销售额，这提示我们在商品质量和用户体验上的重要性。
电子商务平台用户粘性分析与提升策略报告
电子商务平台用户粘性分析与提升策略报告一、背景介绍随着互联网发展的迅猛，电子商务平台已经成为人们购物的主要渠道之一。
然而，用户的粘性对于电子商务平台的稳定运营和发展至关重要。
本文将分析电子商务平台用户粘性的现状，并提出相应的提升策略。
二、用户粘性的定义和重要性用户粘性指的是用户对电子商务平台的黏性程度，包括用户在平台上花费的时间、使用频率以及忠诚度等。
用户粘性直接影响平台的用户留存率和消费转化率，对于提升平台的用户体验和盈利能力具有重要作用。
三、用户粘性的现状分析当前，电子商务平台用户粘性存在以下问题：一是用户流失率较高，很多用户在初始注册后不再使用平台；二是用户活跃度不高，很多用户只是简单浏览而不参与交互活动；三是用户忠诚度较低，很多用户同时在多个平台购物。
四、提升用户粘性的策略1. 提供个性化的用户体验：通过数据分析，了解用户的需求和偏好，为用户提供个性化的推荐和服务，增加用户对平台的依赖性和粘性。
2. 增加用户参与度：发起用户互动活动，如抽奖、积分兑换等，激发用户参与的热情，增加用户在平台上的活跃度。
3. 加强社交化功能：提供用户之间的社交互动功能，如评论、分享等，增加用户在平台上的粘性和归属感。
4. 优化用户体验：提升平台的界面设计、加载速度和搜索功能等，提高用户在平台上的体验感，增加用户的黏性和满意度。
5. 强化售后服务：提供便捷的退换货服务、售后保障等，增加用户在购物过程中的信任感和忠诚度。
五、用户数据分析方法为了更好地了解用户的行为和需求，可以使用以下数据分析方法：1. 用户行为分析：通过用户的浏览记录、购买记录等，了解用户的偏好和行为路径，进而提供个性化推荐和服务。
2. 用户调研：通过问卷调查、深度访谈等方式，收集用户的反馈和意见，为改进用户体验和提升用户粘性提供参考。
3. 竞争对手分析：了解竞争对手的用户粘性策略和成功经验，借鉴其做法，优化平台的用户粘性。
六、用户粘性的措施评估与改进通过对用户粘性的措施进行评估，可以及时发现不足之处并做出改进。
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电子商务用户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为进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销（Lead Generation）的可能性。
评价用户价值的指标对于评价指标的选择这里遵循3个原则：1、指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提；2、尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价；3、线性独立：即指标间尽量保持不相关。
比如如果选择用户的购买次数和总消费额，那么一定是购买次数越多的用户总消费额越高，也就是导致了评价维度上的重合，而选择购买次数和平均每次交易额可以避免这种相关性产生的弊端。
根据以上几个原则选取了以下几个指标（同样根据网站的特征选取合适的统计时间段）：1、最近购买时间：用户最近一次购买距当前的天数；2、购买频率：用户在这段时间内购买的次数；3、平均每次交易额：用户在这段时间内的消费总额/购买的次数；4、单次最高交易额：用户在这段时间内购买的单词最高支付金额；5、购买商品种类：用户在这段时间内购买的商品种类或商品大类。
用户评价模型的展示一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。
下面是一个雷达图的示例：通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。
图中的上面3个指标——最近购买时间、购买频率和购买商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标——平均每次交易额和单词最高交易额可以用来衡量用户的消费能力。
如上图，用户1虽然购买频率和购买的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁购买用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。
所以图形的上半部分面积较大的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较大的用户具有更高的消费能力。
这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不同，在营销策略上可以分开对待。
用户交易行为分析的意义1、发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持；2、发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销；3、及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施；4、根据用户交易行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。
从两部好莱坞电影《雨人》和《决胜21点》中我们见识过这样的奇迹——一帮精于计算的天才可以通过算牌在拉斯维加斯赌场成为常胜将军，这也是为什么赌场都严格禁止数学家进入的原因。
天才们在赌局中稳赢的核心就在于能够看透一般赌徒们看不到的内在赌局规律，当一切都看透明了，赢就是必然的了。
在远比赌场更为复杂的商场上，是否也存在这种精于计算的天才呢？刘勇明在电子商务领域的探索之路带给我的震撼不亚于第一次看到雨人惊人的赌技时震撼。
NALASHOP的一组数据淘宝化妆品店的平均毛利率基本上在30%左右，但是NALASHOP的毛利率>60%；3万元起家，用一年的时间完成1200万销售，纯利550万，月度成本低于20万；一年内几乎没有做广告，开始做广告后，广告投入和销售比达到1:8；60%销售额来自回头客；第二天回访IP比率高达29%（大部分优秀店家最多10%）以上这些数据并不是在一个蓝海市场创造的，而是在淘宝最早最大的化妆品领域创造的，并且是在2009年淘宝C店已经进入白热化竞争的时候才开始做的。
“其实我是一个科学家”刘勇明对我说，他做电子商务起初的目的并不纯洁，只是因为包括伯克利分校和麻省理工的博士要读5年，他只是想在读博士之前回国做点小生意赚点小钱好让5年的博士生活能够过得稍微宽松一些，他那个时候的目标就是二三十万。
刘勇明是个科学家，研究的是地球化学。
他说，虽然现在自己的电子商务做得还不错，但是他个人的兴趣和志向还是在于科学研究。
只是，这个研究的领域从地球化学延伸到了更广泛的领域。
科学家的思维方式最大的特点就是严谨，其实从NALASHOP的销售曲线可以明显看出，头6个月基本上是非常缓慢的，从6个月后开始高速增长。
前6个月是在研究，后6个月乃至到现在才是在“实验”，谋定而动，他完全用一种做科学研究的方法在做淘宝店。
产品的用户需求特性的把握是根本事实上，刘勇明的第一笔生意不是在淘宝上卖的，而是在新浪博客和社区，当时他太太在韩国留学，就带回来一些韩国的正品化妆品，直接从商场买回来，然后再快递回国内，那篇博客非常长，可以看作是一篇游记，因为从她起床到去商场采购到打包快递都全程拍照说明。
这并不是一次偶然的冲动的个人秀，而是基于对于韩国化妆品消费者的需求有了深入的把握后做出的精心策划。
刘勇明研究了所有化妆品的销售和用户反馈记录，得出了这样一个需求金字塔。
用户对化妆品最在意的是安全、正品；其次是功能性需求；最后才是品牌和价格。
当掌握了这个特性后，刘勇明就明确了他的产品定位：商品单价50~150元；客单价在200~300元，注重正品和信任的建立；强化交流与沟通来传达功能性。
可以说，从一开始，刘勇明就从淘宝化妆品的低价竞争中脱离了出来，所以他从来没有受到过任何低价竞争的冲击。
事实上，在我接触过的几乎90%以上成功的淘宝卖家中，都是在某个核心层面吻合了商品的需求特性才取得成功，但是真正把这些需求特性完整地提炼出来的还不多。
业务结构木桶准确的定位并不足以支撑整个业务的健康快速发展，6个月的时间，刘勇明再次用科学家的研究方法将化妆品电子商务的业务结构模型研究了出来。
影响电子商务成功需要哪些系统和环节。
上面这只是一张总图，每一个分支都是一个子系统，每个子系统又有多个孙系统，每个系统的内在规律他都进行了总结。
并且每个单独系统直接是如何关联的，如何相互影响的他都时刻在做监控和测试，总结出内在规律。
像做科学实验一样精细化运作我问刘勇明，这些系统规律是怎么分析出来的。
他说，这并不难，看、学、试、析。
看别人怎么做的，找到别人的方法学习尝试，监控过程，不断总结调整，知道达到最优化效果，确定下指标和规律。
事实上，我看过很多淘宝店的成功都是赢在细节，但是和刘勇明最大的差别在于系统化和目标性，我认真看过他的其中一两个子系统，每个系统从如何发现问题，到研究找到对策，到确定执行方案（实验方案），到监控数据，反馈优化，一整套流程都形成了流水线的生产，这是非常惊人的。
在这条生产线上，目前刘勇明已经生产出上百个子系统了，并且这些子系统还是不断地自动优化过程中。
比如客服手册，6个月，客服典型问题和话术就已经变成一部字典那么厚的手册了；比如，我上了他们的OA系统，可以随时看到每个部门每个人几分钟前在做什么，完成得怎么样，主管的批示，而这些只不过是用一个简单的开源的WEBOA系统就实现了。
为什么我要故意降低销售额“最近我撤销了广告，甚至故意降低了外部的曝光，目的只有一个，把销售量降下来”刘勇明的这个举动很难让人理解。
“为什么？”“因为我要保障各项指标的健康度，快速增加流量和销售额，会导致我们整个体系一些指标不健康。
”“你说的指标的健康度是指的哪些呢？”“比如说客服的订单转化率，比如说IP的二次访问率，比如说货品的及时到达率，甚至员工的学习计划和学习交流会的质量下降等等”这里面有两个观点非常有启发，一个观点是，刘勇明认为，整体电子商务运作是一个体系，这个体系的各个环节必须协同配合良性运转，任何一个环节的发展和节奏必须和整体配合，不能出现“异常”，只有这样，才能够保证系统的可持续性发展。
另外一个观点，他认为现在还是在做“实验”阶段，而这个“实验”是必须让公司所有部门和员工亲自去演练，去试错，然后他们才能够真正掌握规律，单纯通过CEO的传教已经不管用了，所以他要把销售额控制下来。
本就无淘，何谓“出淘”在谈到当初为什么选择淘宝作为生意的平台时候，他的回答和所有人都不一样。
为什么不选择B2C而要选择淘宝，其实包括我、上海伟雅，以及淘宝官方都给出过一个我们认为的标准答案——因为淘宝上聚合的最大的目标消费群体，营销必须在最大消费群体聚集的地方去营销，并且它的成本是最低的。
但是刘勇明的回答却完全不同，他说“很简单，电子商务能够成功，主要取决于人才，淘宝是巨大的人才库和知识库”，这的确又是一个典型的科学家的思维方式给出的答案。
事实上，他的确是这么想的也是这么做的，他的成功就在于他把淘宝这个在他看来透明的大知识库人才库充分的挖掘了，这让我想起了“吸星大法”，任何淘宝成功的经验和方法，他都会第一时间关注，学习，筛选，演练，总结，归纳，优化，提升，创新。
这就相当于，整个淘宝的草根商业历史都在为他供给能量。
在谈到是否会自己做B2C和“出淘”的话题的时候，他觉得自己做B2C是必然的，但是B2C也是整体系统里的一个子系统而已，他认为，所有这些外在的形式都不重要，电子商务生意的本质都是不变的，每个子系统都有其功效。
本来“心中就无淘，又何谓出淘呢？”电子商务的DNA刘勇明的案例带给我的震撼不在于他的高速发展的成绩，也不在于他的五花八门的营销绝技，而在于他做电子商务的思维方式。
商业是存在规律的，而在电子商务这个领域，这个规律的发现、产生、反馈、优化过程是可以非常快速的。
最近的研究报告表明，去年中国互联网的投资有50%以上在电子商务领域，这还没有算大量传统企业开始涉水电子商务的投入，然而大量的电子商务投入都没有真正去深入研究所在商品领域的内在规律，大量的无用功，重复建设每天在发生。
刘勇明的“电子商务科学实验”给出了一种全新的电子商务实践方法，它既有高效科学的方法，又有灵活和极具创新的草根做法，既有全程基于实战的实用主义，又强调严谨和协调的系统性。
事实上，我和刘勇明正在一起分析，他的这套方法在其他商品领域，以及不同企业背景下的普适性和应用条件的边界。
我们试图找到电子商务内在的DNA密码，也许这张完整的图要经历很长时间才能够完善，但是最重要的是找到一套正确有效的研究方法。
刘勇明说，随着NALASHOP的影响力逐步提升，也有同样做化妆品的“竞争对手”甚至派人渗透到公司里试图打探机密，他说，其实大可不必，我没有什么秘密，你想知道我都可以讲，因为我讲的都是已经研究出来的实验结果了，已经是过去的东西了，不怕学去，学得越多越好，因为我相信我学习和总结创新的能力要比别人强很多。