电商数据分析案例

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电商数据分析案例:首页优化分析

很多人都讨论过关于首页优化的问题,在讨论这个问题之前,我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁?

他们在进入首页之前的上一个页面是哪里?

他们进入首页的目的是什么?

首页的哪部分点击率最高?

首页要完成的任务是什么?

通常,我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类

了解了进入首页的用户来源,我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类:

1 对某宝贝感兴趣,希望了解店铺其他宝贝,希望了解本店相关活动,比如包邮,打折等,希望了解本店信誉,整体情况。

2 属于老客户,对店铺大题情况已经了解并且信任,希望了解店内最新上架商品

3 寻找客服,寻找店铺导航栏

4 没有具体目的

下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。

1、相关打折,团购,包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣;

2、导航栏,客服--------引导第三类用户进行转化;

3、店铺新品---------吸引第二类用户,让老客户进行二次购买;

4、爆款推广--------吸引所有用户;

5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层;

下面就要进入到具体的首页优化环节了,我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯,来确定这个店铺的首页结构(由于这部分内容涉及的问题比较多,我会用其他时间和大家探讨)

首焦图设计,导航位置,客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点,我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。

宝贝分层的方法,选择更吸引客户的宝贝

我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的,但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌,宝贝功能类别,宝贝热度等进行分层。

您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢?

您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢?

首页大图的点击率很高,那质量如何呢?是不是转化率也很高呢?

首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢?

我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类,然后再按照店中功能进行分类,分别比较这两种分类的环比增长率,你会发现都是一样的宝贝,只是分类不同,引发的二次点击量相差就很多,如此结果一目了然。

明确了分层的标准,下面就该优化每个层次内部的宝贝了,我们应该选择表现更好的宝贝激发用户的兴趣。用自定义分析工具选择同一个分层里的宝贝,比较每个宝贝之间的表现情况,将环比增长率低于平均值的宝贝从首页中撤下了,放上环比增长率更高的宝贝,由此优化了首页。

所谓细节决定成败,一个宝贝的摆放也许无法左右或者判断这个首页是否足够吸引人,但是每一个宝贝积累下来就不一样了,尤其是对于大店来说,在首页上多一个吸引人的宝贝,就是多了一个让用户进入二次点击的入口。

以上是我个人对于首页精益优化的一些简单总结。

数据分析之转化率的四个模块六个层次(附案例)

先说个比较有意思的事情,最近我的小女朋友一直觉得我的身材过于油腻,于是我光荣的进入了减肥期。终于在昨天,我遇见的所有人中有66.7%的人都说我惨瘦都脱人形了。我非常开心的回家称重,秤告诉我,我依然是个胖子。

想了很久。我觉得是那66.7%的人骗了我:那2个人太坏了。(是的那天我一共遇见了3个人)

这个故事告诉我们:数据基数过小会影响数据分析

很多人讨论过转化率的问题,但都是针对某一个值进行研究,仔细想来,解决问题的方式或许不止一个。

用户到底经过几层筛选最后才形成了最终的有效客户?

哪些变量决定了客户自愿将自己划分在某个细分类目下?

以下是对于不同层面转化率的简单概括,四个模块,六个层面

提升任何一层的转化率都将使最终销售量有所提升,所以当一条路走到头了,可以看看其他路。每一层都优化一下,将会有意想不到的结果。

流量是王道,但我们最应该做的事情是提升自己店铺本身的品质,让走进店铺的人更多的留在店里成为有效用户。

这让我想到了有些万恶的瘦子(允许我在这里神吐槽一下),他们天天吃进去的乱七八糟的各种能量物质,最后竟然还是个瘦子!!每天在你面前说:哎呀我各种吃就是吃不胖啊什么的。我真心觉得他们没有什么好傲娇的!!他们的转化率那么低浪费了多少国家粮食!!

还是说说该怎么看转化率的问题吧。

很多时候就是,如果你能比别人更早发现用户感兴趣的东西,你就是赚钱最多的那个人。

所以你应该知道一周后卖的最好的宝贝会是什么?

判断一个宝贝是否有可能是爆款的条件:

有派友曾经很困惑,这么多数据软件,为什么给出的最后结论不一样?

那是因为他们的数据模型是基于不同维度的,所以我们要了解他们的判断依据是什么

选一款潜力宝贝的步骤可以概括为:

第一步:寻找各个类目下的比较有潜力的宝贝

第二步:比较不同类目的潜力宝贝的最终潜力值,选出一款或几款潜力宝贝进行相关的优化

这两张图分别是在打底裤类目下转化率排在前五位的宝贝的流量图和销量图

然后我们会发现很多事情很有意思。

(人工忽略掉那些不是新品的宝贝,因为我们要寻找的是未来几周的潜力宝贝。)

第一款宝贝停留时间有557.28秒,跳失率只有12.85%,一周成交62件。但是环比增长率为零!不过仔细研究发现,他是5月5日刚刚更新的产品,无法计算环比增长率。这款宝贝值得关注

第四款宝贝,各项数据的表现都非常出色,上周刚刚上新,需要提升进入宝贝的流量,就可以有非常可观的销量了。

我们看看这两个宝贝的趋势图

第四款宝贝数据基数小,分析结果容易有偏差,所以调出这款宝贝进行观察。这款宝贝在2月份的时候曾经上架过,销量可以,但是有2个差评,所以对之后再次上架有了一定的影响。

第一款宝贝看似是呈现微微下降的趋势,但是对比销量和流量,转化率是越来越好的。所以推测其以后表现也还会有一个回升,而不是始终下降。

可以推断,第一款宝贝是在打底裤类目里面的潜力宝贝。

下一步就是重复上面的内容,对店内所有类目进行分析对比。

总结:

1、数据基数过小会影响数据分析,对于新品选择潜力宝贝时,不要全部依赖数据软件。

2、要在不同类目下进行精确化的分析,不然会影响最终的决策。

3、先把注意力放在提升自己店内的转化率,再去考虑吸引更多的流量。那些吃不胖的瘦子们绝对是身体不够好的。

4、一个结果会有很多的决策变量影响,要均衡所有的数据,权衡各个数据之间的影响比重。

5、数据可视化非常重要可观,有助于我们做出更明朗的决策。

淘宝数据分析之数据分析工具的三个需求层次前一阵和一个朋友聊到现在的各种数据分析软件,发现很多人都不太清楚看数据的目的。数据分析能带给我们什么?

我们希望通过数据分析做什么决策?

除了维持基本的店铺运营,数据还能帮我们做什么?

如何从现在的数据看到未来的发展趋势?

如何利用数据进行预测?

那下面我们来好好分析一下,我们手中的软件都可以为我们带来什么。

以下是对于目前数据市场大致分析工具所能达到的功能结构图。

我们在用数据之前,要先问自己几个“为什么”。因为有方向的发现,才是真正有价值的发现,才会真的有所发现。那么,你找到你的店铺到底需要什么功能了吗?

我们来看一个店铺的数据。

这是一家童装店,由于最近正是入夏好时节,各种上新,所以这家店决定将首页推出一个专区,每天轮番更新不同宝贝。

目的在于:

1、测试店铺新品表现情况,发现黑马宝贝,打造爆款。

2、首页的不停变化,吸引新客户流量以及老客户二次消费。

3、保持店铺宝贝均衡销售,提升整体质量。

我们可以先用热力图看一下首页流量和销量的数据情况:导航栏流量

我们发现按照我们的分类来说,非常热门的类目有:新品区,连衣裙,男童区,亲子装。

而且第一幕,第二幕,第三幕的表现非常好,流量主要集中在这一部分。所以我们初步将前三幕定为专区

区域。

我们按照热力值的范围选择相对热门的宝贝进行详细分析

下面我们分别分析一下“连衣裙,男童区,亲子装”这三个类目下的“黑马宝贝”

我们要寻找的不是目前销量最好的宝贝,而是未来一周有可能销量最好的宝贝。

第一款第二款都是流量很高的,可以重点观察一下后面三款的情况,而且从目前的数据来看,这三款都有黑马宝贝的特征。

亲子类目不如连衣裙类目火爆,可以选择转化率比较高的几款宝贝进行测试。

套装区的第三款宝贝转化率很高,就是访客数不是很高,观察其在首页的位置,发现这款宝贝非常符合“黑马”特征。

综合以上,将以上三个类目中的黑马宝贝放在前三幕进行重点推广。

以下是四天后的测试数据

环比增长率和专区贡献度都有很大提升,仅仅7件宝贝就为店铺带来的48914.48的销量业绩。表现非常好。

总结:

1、不要基于不停的打造爆款,爆款只是引入流量的手段,在店铺整体情况非常好前提下,打造爆款会带来非常大的收益。但不要只是依赖于爆款。

2、数据是诚实的,我们应该学会如何利用目前的数据指标挖掘新的潜在的业务机会。

3、可以找个外在美谈谈恋爱烧烧钱,但最终还是要找个内在美娶回家当老婆。

4、每个行业的数据都是不一样的。当店铺运营到一定规模,就要关注自己在本行业的比重,本行业的销售趋势,要不停的顺应行业内的趋势环境才能有更好的增长。

5、数据分析最核心价值是人对于数据的分析,要多维度思考。

淘宝数据分析案例:三层转化率之数据眼光透视店铺运营

越来越多的人注重精细化数据化的运营模式。如果你是店长,哪些数据对于你来说是有用的呢?数据能带来什么价值?可以参照下面的脑图给自己的店铺诊断一下。

对于运营一个店铺来说「吸引访问者」和「诱导访客转化」是息息相关的,吸引访问者就是引流,诱导访客转化就是转化率。

为了促使转化的完成,常规的办法是同时提升两者的力度。

店铺转化率方程式:“转化率=吸引力×转化诱导力” 。

无论是站内还是站外的推广费用都越来越高,有一些钱的人愿意烧直通车烧钻石展位,然而大家都心知肚明,依靠直通车或者钻石展位靠降低毛利润带来的销售量增加,只是给别人看的,真正要提升的还是转化率。

店铺成交转化率:UV转化率,是指成交用户数占所有访客数的百分比。即店铺成交转化率=成交用户数(购买UV)/总访客数UV

不同类目转化率不一样,同一类目不同阶段商家转化率是不一样的,同一类目相同阶段转化率也不是一个固定值,会受到商品价位等因素影响。如何能提高店铺转化率?就要从下面三个层面分别提升转化率Call in转化率:从浏览——咨询的转化,例如有2000人进店,400人发起旺旺咨询,那call in转化率

=400/2000=20%。所以咨询的人数越多,这个数值也会随之增加。

一个用户从走进店铺到主动咨询,说明用户对宝贝有一定兴趣,在这个过程里我们能够控制的变量主要有

1、首页页面里影响买家购买意愿:页面设计、商品展示、商品陈列、促销活动、产品及品牌、销量口碑等。

2、宝贝详情页面里面根据买家需求,对商品卖点进行包装。当买家对商品本身有一定兴趣之后,促销政策、品质保障、销量评价等等才会有效促进买家决策。

3、整体页面设计必须体现店铺、商品、品牌的定位,第一眼告诉买家店铺是卖什么的。优化浏览路径的目的是让让买家能更方便快捷的找到想要的商品。

询单转化率:从咨询——付款成交的转化。例如有200人咨询旺旺,最终有20人拍下并付款,则询单转化率=20/200=10%。

这一部分的转化主要依靠客服的本事了。

客服的整个流程包括平时和特殊时期客服的安排、催付的流程。对客服定期的技巧、服务意识、产品等培训则是批量化提高客服的单兵作战能力的最好方法。(上图最右面介绍了客服考核的一些可以控制的因素)

催付流程里一定要设置催付客户分层和催付效果分析这两个环节,这样在选择催付工具和时机时才有依可循。催付从时间上区分主要分实时催付和事后催付,实时催付比较适合类似聚划算、大促等有时间限制的大型活动,例如聚划算订单拍下后15分钟左右就可以准备催付了。平时的订单建议事后催付,一般建议下午发货前或者以24小时为周期催付,卖家可以自己测试一下,找出适合自己产品和店铺的催付时机。

静默成交转化率:从浏览不需要经过咨询,直接付款成交的客户占总客户比例。

用户没有任何疑问就下单完成交易,这样的情况比较适合在大促、硬广等特殊时期。平实还是应该以客服销售为主,增加客户粘性,培养老客户。

教你如何分析数据开好淘宝店

有时,外面下着雨,心却晴着;又有时,外面晴着,心却下着雨。世界上许多东西在对比中让你品味。心晴的时候,雨也是晴;心雨的时候,晴也是雨。在小雨中漫步,更有一番难得的惬意。听着雨轻轻叩击大叶杨或梧桐树那阔大的叶片时沙沙的声响,那种滋润到心底的美妙。

任何事不是凭自己的想法跟感觉,都要经过认真分析相关数据来作出决定的。

经营好一家淘宝店铺真的不是很容易,没有人抱着玩着心态来开淘宝,都是想通过自己的努力来得到回报,任何淘宝商家都想要自己的宝贝大卖。现在主要是分析数据就是让店主最头痛的问题,遇到这样的问题,我该怎么办?我这么做对吗?面对如果多的数据,不知从何下手,也不知自己的判断是对是错,今天欧阳就教大家如果来做数据分析去优化店铺。

一量子数据分析

1.安排最优上下架时间(关于流量最直观的一个用法,莫过于安排上下架时间)

a.通过流量查看和流量对比,找出属于自己流量的高峰期,找出量子统计的流量高峰规律。

b.每天在自己店铺的高峰期去发布要推的宝贝,这样经过七天一个周期后,这些宝贝离下架时间很近就可以使得排名会比较靠前。

c. 在高峰期时注意一定要安排客服在线,及时响应讯单用户,避免流量白白流失而未达成成交。

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

电商数据分析案例

电商数据分析案例:首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题,在讨论这个问题之前,我们应该先要问自己。 点击进入首页的用户都是谁? 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里? 他们进入首页的目的是什么? 首页的哪部分点击率最高? 首页要完成的任务是什么? 通常,我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类

了解了进入首页的用户来源,我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类: 1 对某宝贝感兴趣,希望了解店铺其他宝贝,希望了解本店相关活动,比如包邮,打折等,希望了解本店信誉,整体情况。 2 属于老客户,对店铺大题情况已经了解并且信任,希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服,寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折,团购,包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣; 2、导航栏,客服--------引导第三类用户进行转化; 3、店铺新品---------吸引第二类用户,让老客户进行二次购买;

4、爆款推广--------吸引所有用户; 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层; 下面就要进入到具体的首页优化环节了,我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯,来确定这个店铺的首页结构(由于这部分内容涉及的问题比较多,我会用其他时间和大家探讨) 首焦图设计,导航位置,客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点,我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法,选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的,但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌,宝贝功能类别,宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢? 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢? 首页大图的点击率很高,那质量如何呢?是不是转化率也很高呢? 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢? 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类,然后再按照店中功能进行分类,分别比较这两种分类的环比增长率,你会发现都是一样的宝贝,只是分类不同,引发的二次点击量相差就很多,如此结果一目了然。

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

电商渠道 2019 年数据分析及总结

电商渠道2019 年数据分析及总结

目录 一、行业增长平稳,洗衣机表现略超预期 (3) (一)行业整体表现良好,洗衣机板块表现最优 (3) (二)客单价:产品结构升级,行业价格整体上调 (4) (三)品牌表现:整体增速表现分化,华帝美的延续高速增长.. 6 二、行业风向标:洗衣机提振明显,小家电持续升级 (7) (一)小家电:行业增速放缓,产品持续升级 (9) (二)空调:行业线上增速回落,美的格力表现亮眼 (11) (三)洗衣机:行业加速明显,龙头品牌增长稳健 (12) (四)冰箱:行业维持平稳增长,线上表现量价双增 (14) (五)电视机:增长继续加速,小米一枝独秀 (16) (六)吸尘器:7 月行业实现小幅增长 (17) 三、品牌表现:品牌增速有所分化,美的高增趋势不变 (21) (一)美的综合表现最优,华帝持续高速增长 (21) (二)浙江美大:行业竞争格局日益加剧,产品高端化定位逐渐凸显 (22) (三)科沃斯:7 月增速持续回暖 (23) (四)飞科电器:7 月线上收入稳定增长 (24) 四、成本分析:原材料价格环比下降 (24) 五、风险提示 (26)

一、行业增长平稳,洗衣机表现略超预期 (一)行业整体表现良好,洗衣机板块表现最优 2019 年7 月家电板块各子行业线上表现良好,收入增长稳健。白电行业中洗衣机(+44%)增速提振最为明显表现最优,其中美的系和海尔表现均优于行业,冰箱(+17%)维持双位数平稳增长,空调(+8%)线上增速有所回落;小家电销量下滑拖累销售额(+13%)增速小幅放缓,但依旧增长稳健;电视机(+18%)政策促进更新换代需求释放,销量提升拉动销售额增长加速;吸尘器(+6%)、美发产品(+3%)、按摩器材(+1%)7 月小个位数增长;新兴品类电动牙刷(+69%)享受行业扩容及线上渗透率的持续提升,线上收入依旧呈现高增态势。空调行业:增速有所回落,美的格力占比提升。7 月空调线上收入同比增长8%,相比上半年的高歌猛进,同比增速有所放缓。我们认为主要有三个原因:前期线上活动频繁销量提前释放、去年同期基数较高以及今夏南方多雨气温普遍较低,多重因素扰动致空调旺季表现平淡。客单价方面,7 月空调行业表现为量价同增,线上销量、客单价分别小幅增长5%、3%。品牌方面,美的从年初开始施行的降价政策抢占市场效果明显,7 月在同行业竞争者中保持增速最快,收入(+50%)实现高速增长;格力相较一季度增长加速,7 月收入同比增长21%,表现亮眼,空调线上CR2(美的+格力)集中度提升至47%,去年同期为37%;海尔、科龙空调收入下滑幅度持续扩大至-28%、-28%;奥克斯受被举报事件影响市占率下降明显,收入增速由上半年的25%转为负增长(-4%)。小家电行业:

高手告诉你如何电商数据分析

高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去,马云又创造了新的成绩,912亿。从去年的571亿到今年的912亿,马云怎么就敢说今年可以做900亿呢?在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交,首先按照过往的类目占比,拆分到各个类目,每个类目承担多少销售指标,类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家,每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量,各类目再结合平台能提供的流量,就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算,就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标,通过这样的拆分,就变得明确可执行了。 无论做什么事情,想做成,都离不开对目标的拆解,任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决,把事情数据化会让事情更简单可执行,也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训,第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额,要么提升买家数,要么提升客单价。我们可以盘点一下,我们见过这么多的促销手段,有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一,这是为了提升客单价的手段;秒杀,团购,这是为了提升买家数的手段(秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售)。 不仅仅如此,这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

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。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识 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。 人均页面访问数,即页面访问数(PV)/独立访客数,该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率,即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

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 -

电子商务数据分析

用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私(作者:perplexing) B2C行业人士强烈建议你看!物有所值 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,能够拿出来和大家一起商酌,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 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0.56%而已。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

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

一个电商数据分析师的经验总结

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商品一般都是同类商品或者同品牌的商品,像“啤酒与尿布”这种,很少能够有。 使用方法:组套销售或者相关陈列等。 3、聚类分析 零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分,以支持精细化的营销 活动,带来更大的营销效果,节省成本。Spss里面的聚类分析主要有两种K-means聚类和系统聚类。也可以在数据仓库中根据顾客购买的商品属性进行会员的聚类分析,这里就不需要算法的支持,只需要根据系统的已经有的商品分类,把购买过相同商品类别的顾客划分到一起。这种方法可能与公司的业务更加贴近。聚类分析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,做好聚类分析,对企业将有很大的益处。 使用方法:对顾客细分,精准化营销。 4、“之”字分析法 该种方法主要是有一种很明确的会员群体,然后通过分析这些会员群体的购买行为,提取这些购物行为的相似点,然后再通过这些相似点返回到整个数据里面,从中抽取更大的会员群体,以制定精准的营销。

电商2015年运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家,其中,天猫平台聚集了大约400家运营服务商,主要来源于上海、浙江和广东,而福建、北京次之,为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额,按照店铺数量平均,约为天猫店铺整体平均值的2倍;按照服务商数量平均的交易额均值,约为9.6倍。目前,从业人员大约3万人,20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求,运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来,专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家,厦门12家 其他57家 三、代运营商创始人背景和团队现状

服务商深度调研中,服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准: ①大卖家背景:包括经营过卖家店铺(或独立B2C网站),或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括:包括线下贸易背景,以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景(简称IT互):包括IT技术背景,广告公司从业(含网络推广),以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同,服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异: 具备整体托管能力的运营服务商,以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而,自建系统(技术和仓储人员占30%以上)推动了运营服务商的服务规模扩大,立足于平台的精细化运营,从数据的视角,运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人,运营人员占20%。

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

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。

每个电商企业都应该分析的8种数据

每个电商企业都应该分析的8种数据 要想在如今的电商大战中存活下来,每个创业者都需要做好每一件事情,从最基本的搜索引擎优化(SEO)到移动广告。而一些分析工具能够帮助你更好的了解企业的运营情况。如:GA,99click的siteflow 等;那么哪些数据是最值的我们留意的,又是最有作用的呢,下面总结了以下几点供大家参考。 1. 用户获取成本 如果你经营着一个电商企业,但是却不知道每天有多少用户登陆你的网站,登陆用户和完成购买用户之间的比例是多少,以及吸引用户的成本是多少,那么你在这个行业不会存活太长时间。搜索引擎优化是获取用户的一个好方法,但是仅仅做好搜索引擎优化还不够。有的时候为了吸引更多用户,你必须在金钱上有所付出,而且你必须清楚的知道哪种方法最能吸引用户。即使在你不得不拒绝用户的时候,你也要清楚的知道拒绝用户的成本。在电商领域有这么一句话:“如果你不能分析数据,你就不能控制流量。” 2. 未完成付款的订单 通过努力的工作,你将用户吸引到了你的网站上。你开始更辛苦的工作,为用户提供他们想要购买的产品。用户们点下了“现在购买”的按钮,然后被重新定向到付款页面。然后用户突然放弃了购买,到底发生了什么?通过分析未完成付款的订单,能够让你了解到用户为何最终放弃购买。前一阵,我们发现有一个用户在很短的一段时间内,放弃购买了5件产品,我们对此十分奇怪。通过调查我们发现,原来是我们的页面不接受来自加拿大的订单。因此,作为一个电商企业,未完成付款或是用户放弃购买的订单,是你应该进行追踪和分析的数据。 - 3. 访客价值 平均每个访客为你带来多少营收?如果你知道这个确切的数字,你就能够将吸引网页流量的成本设定在一个合理的水平上。并且,你还能够通过增加购买转换率和消费者价值来提供这个数字。 4. 终身价值 在一段时间内,每个消费者的终身价值以及他们的流量源是一个重要的数据。你能够很轻松的为一个产品设计出推广计划,并将它卖给一个消费者。但是当消费者数量众多的时候,你又将如何设计出一个优秀的市场营销计划呢?而且你还要同时顾及到新增消费者和旧有消费者,让他们对现在和未来有可能出现的产品产生兴趣。 5. 流量 很显然你希望那些正在寻找你的网站的消费者能够来到你的网站购物,为你的网站增加流量。但是那些并不是在可以寻找你的用户,同样不可忽视。他们也许正在网上寻找某一种商品,而你恰好正在销售这种商品,这时你要做的就是将这部分用户吸引过来。用户流量是最能为你带来收入的因素。

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

中国电商行业大数据分析报告

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%)。

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