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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。7 i2 V5 t( e( X n
1、流量数据:
! Y! p2 d# }2 R4 ^* \& A* I a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。
# G: ]8 }& Q$ T* Y5 F) W1 q* D b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。/ F1 @8 h! k9 l6 j
c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。; j/ D$ \) _3 x5 D8 q" P: C# K
d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。6 T- @5 @# j5 ]5 ?9 F/ r
e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。
/ o X- P6 d& N1 r' Y5 S; h 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。
7 e5 {) }/ [' E# V+ m D- G g)等等。/ M% r# s/ C3 w- E' P
2、销售数据:
, K; T) G. }7 A 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。
+ ^: F% }4 l, h) j* {# X$ R8 j; Y% t b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。
7 F6 ~1 D& J# j4 z 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。0 N% v7 a( R9 |1 `, \
d)客单价。每个购买者的平均出价。
7 v6 H: Q' ^5 G! d e)件单价。每件销售产品的平均售价。
+ y& Q! `$ ]5 k" [! d 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。
% q" S/ J, Z1 |. M' |8 h! Y& E5 _0 F 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。
9 m9 g/ Y8 {" ? h)等等。2 K' I4 N" v3 ~) _) v+ z o. n, J
3、客户数据:% C$ l' {: r- I
a)客户的年龄段分布。4 A' r+ u- r/ o# J
b)客户的地域分布。
5 O' X0 ?; d; v7 W- u5 }6 S# y+ B c)可以的收入状况分布。' ?8 S" E0 L/ O+ l5 X' g) P* s: t
d)客户的购买次数。
! x0 y- l$ j5 S6 h3 _9 L e)客户的忠诚度。
1 |7 s+ o$ Z( c4 k9 u f)客户的详细购买记录。- y- m; }/ |! e4 L. j: D
g)客户感兴趣的产品。" `+ ~. s4 n" Z, \
h)客户需要的产品。' x0 K6 |6 g i8 R
i)客户的兴趣爱好。
; |5 U/ f' ?* @ i4 n9 p6 Z j)等等。
6 E1 H7 `4 E8 |7 _ 4、产品数据:
+ z7 h! j1 ?8 M6 X' p& t* C a)单个产品的销量。
) t+ ^8 v3 l" n0 ]8 X5 | b)单个产品的运营成本。
$ o5 i- Y- q/ U5 R v# k0 z# d. Y c)最畅销的产品。$ {' [( k' |* M% e
d)最不畅销的产品。
1 V& P# ^$ m: `. O5 f. z9 Z o e)活动产品的销售状况。4 w3 I% {4 c! c4 m" D
f)同类产品的网上的销售价格。# S( z8 y c" v5 O' h
g)关注度。! D( m9 N) n# g4 O3 ?
h)收藏量。. E# ~: n' V3 d9 ?% J- Q
i)销量。* c! K7 L- C' P- M+ Z& n% Z2 L+ _
j)评论数量。
& A5 C6 L* G1 d k)跳失率。* X5 z% h" s* f2 ]% v
l)点击数。
5 K" T+ b6 c$ H4 ] m)单品的转化率。
) D$ `4 E; V9 O; F' Z: M' O+ B. S n)等等。; d }8 {2 A- t8 X0 }
5、网店页面: I. M- b7 S) H4 Q- W5 ~' h
a)点击数据。2 a+ C; }2 y; K- O# e" n# [- F
b)链接数量。
9 x# F3 n8 x( q! }! } c)分类列表数量。
& b+ c/ ]6 m. m" @. ~- D; c8 x d)各个链接的详细点击数量。6 d, A8 k) J- n$ N0 c# h5 m
e)等等。
- D0 X( p1 n1 t+ P! o) I- }- W& \0 J9 h 6、仓库数据:5 T) z) Q. i* y# L# @1 U- T) f# N9 ?
a) 每天出库产品
3 g1 O6 [- }9 \3 p" ~' F/ o b) 每天出库产品数量
8 h( q7 z( G; F4 }" Z- F- ^9 T( M* x c)每天出库货位
, x* g, z8 l$ u8 S B' H7 {% h5 V d) 货位的调整状况; ~2 t6 L) X+ C; V" r" E6 `
- C# e/ N6 Y' s& X: `, D/ x. F 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。
' M( R3 v4 k' V |
4 h, S( w" O- U( @8 A/ h9 h | 0 w' h) e4 x% n, j6 X. c8 ]
+ b5 a; R- I6 p$ @/ p+ I8 D! o
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。
5 o0 v+ k- e( I% t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!. D% J+ F& s% ?; n5 o% V$ @
+ S* o/ r7 s$ h7 C. j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!
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zan
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