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思考电子商务中的数据统计及建模应用

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    发表于 2011-5-21 14:44 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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!
    ! R7 j2 J; N2 ?1 m7 k' ?9 O& z# C) C$ Q
    zan
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