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数学中国总编辑
TA的每日心情 | 衰 2016-11-18 10:46 |
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签到天数: 206 天 [LV.7]常住居民III 超级版主
 群组: 2011年第一期数学建模 群组: 第一期sas基础实训课堂 群组: 第二届数模基础实训 群组: 2012第二期MCM/ICM优秀 群组: MCM优秀论文解析专题 |
引用: 在电子商务行业也有一年的时间了。说长不长,说短不短。一个偶然的机会接触了电子商务行当的数据统计,以前认为数据挖掘是那么神圣,其实更重要的是对数据的敏感。那些数据有用?那些数据没用?那些数据有什么用?那些数据对什么有用?下面说说我的一些看法。一个电子商务网站应该统计那些数据。' M. C4 v+ y: n: ^7 L% g# H9 _
1、流量数据:
: s. h5 H/ x! d- o# U a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。
/ z" o) T' Y$ g6 [ b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。
2 Q4 l, I8 B2 u: t- e1 H: y c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。
! V5 I [1 O/ _' e4 I, J d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。
8 t# B4 r4 U, R6 Q- C: d e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。7 X7 a2 y, {) U: q; B
f)访客的收藏。顾客比较关心的东西,至少当时客户曾经想购买来着。2 F$ @9 V' t* }2 v
g)等等。9 I/ W$ w& f( k, J8 u# A
2、销售数据:" i1 |. g( S0 L: }6 P8 }
a)收货人信息。订单的分布区域。说明目前产品在那个区域比较受欢迎。7 E; Z5 Z' O0 l/ A& K
b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。1 o- j; S; i; w4 t+ e
c)订单支付率。对这些不付款的人进行一些技巧性的跟踪,可以让我们更有针对性的设计页面,排除顾客的疑虑。4 _# R8 h2 U G. y [$ p- U
d)客单价。每个购买者的平均出价。+ q/ M- g% q# \6 q v
e)件单价。每件销售产品的平均售价。
0 a* A9 F; l. [* ~% Y0 ^. f& o f)流量价值。看每个流量是否带来怎么的价值。与引流的支出成什么样的比例。
H+ Z# v& w9 n+ T g)单品的销售数量。店铺内的热销产品、店铺内最不畅销的产品。& b3 H. [" q/ }7 S4 }! a. @
h)等等。
% H; G" X: C* b- }4 ] 3、客户数据:& a( U3 Z. A& b
a)客户的年龄段分布。
1 p0 D& D- A& j5 ?4 F b)客户的地域分布。
. B& F/ k* ?, j ^ c)可以的收入状况分布。
7 N2 [1 e- ~3 C7 |- N0 ^ d)客户的购买次数。 B- B i9 B& k/ ~
e)客户的忠诚度。
% c) ^) _6 k, C" i f)客户的详细购买记录。
, d/ z& [; L, g5 j* z' V g)客户感兴趣的产品。& d, H# x5 X& s
h)客户需要的产品。: i! {) V$ v1 r
i)客户的兴趣爱好。
, V( k1 Z) c5 j" Y% Q j)等等。: v* b" l1 I. N5 K0 F. P
4、产品数据:
( Z* @# K$ o1 q y/ b. F a)单个产品的销量。
9 T; u1 W! d! E& {( K b)单个产品的运营成本。7 g2 e/ C9 X! U! O7 C X% R
c)最畅销的产品。
0 M- M+ O3 {8 O% D d)最不畅销的产品。$ T: b. h# Y: O9 g1 f9 v
e)活动产品的销售状况。
- e$ t6 V9 x) Q% F5 M! g" ] f)同类产品的网上的销售价格。4 N: O* ]1 ^" y2 [/ ^1 B- H
g)关注度。, z }. z. e0 N4 S% b4 ]
h)收藏量。* v2 X* p2 O4 m4 s/ B
i)销量。) M+ \( q+ ^: `) q: h; h5 z
j)评论数量。" @1 A/ s: W% V: l% V1 h
k)跳失率。
' |9 a [6 T" e l)点击数。
- p7 y" o% I% V. T$ x; i$ e# i m)单品的转化率。( c9 W. d5 T4 p4 |* t, \: w
n)等等。! x, w- d& s8 G: U2 K
5、网店页面:
- V. F7 s1 I5 G* r4 }/ T$ z& ]/ H a)点击数据。* n. j( j+ j( U6 L( V
b)链接数量。
/ Y$ q) w% u( l* y, X0 a1 y c)分类列表数量。! U; Z+ ?8 P# K
d)各个链接的详细点击数量。9 o8 e- O7 k5 D0 F
e)等等。
: ]; A1 Q3 e" I. E/ o4 B 6、仓库数据:
3 x& y* Z6 `5 V9 s a) 每天出库产品7 s6 S/ p& }- p5 ]$ e
b) 每天出库产品数量
+ |% @; O9 ? S/ i c)每天出库货位
4 ^- @3 W; ]2 B* {& O1 n# P4 B0 c+ F d) 货位的调整状况
' L/ v2 L3 X7 S \- U) M J
2 m- m5 T$ |* V! [ 不过我认为做数据分析的人,不应该停留在数据分析,而应该对数据分析进行建模,一个人对数据分析的数量的能力应该停留在千这个数量级吧,再多了,应该就分析不过来了。但是现在我们依赖于计算机,对数据建模。相信在建立了合适的模型后,不用说几千条数据,就是几个T的数据,分析起来都得心应手了吧。, ]% p9 j, k& m
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1 u. b* z ~7 e& L! Y | # c4 g; [; m) V' K4 I
) ~$ B5 V9 p, z
上面的帖子是我在网上看到的一个帖子,其大致描述了电子商务中数据分析内容,数据分析指标要素等。7 f+ Q, a: A7 _* g5 Y8 d# w6 N
在此,大家可以跟帖提出自己的数据模型,目标是将这些指标形成一个系统,从而出现一个或者少量几个综合指标,对于完成出色的同学,会给予30个体力的奖励!4 r% P- h3 c* ?' j
! Y5 `; [& ?$ n* i; p
寄言:当进入社会,从事这些工作的时候,就会觉得现在的分析是多么有帮助了,欢迎大家加入本次活动!
2 B& N/ G+ A5 x* W( F# D" }
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zan
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