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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。
    2 K4 ], R: j: o' S' O7 x5 T  1、流量数据:
    0 m' G: O2 R& ?: c* K  a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。" r" W" x! Z( h% A
      b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。
    % `# P8 }+ O# L6 y5 ]  c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。* ]( P' U& p, m
      d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。# S' C: E4 k% ^& }
      e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。- M1 r6 J0 R! D& [$ R" L, M
      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。
    % y7 z3 K7 I+ B9 M: e  g)等等。
    5 {( ^# f: e0 P" U5 V) H4 _  2、销售数据:; P7 J. l; \: G! l+ E2 e+ u7 L
      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。
    % ~4 H$ h- C- _1 p4 q" r  b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。
    2 y# C7 d' @0 e9 \- p  K; H- ^  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。2 S! U! W! V( U1 q
      d)客单价。每个购买者的平均出价。* S# Q* @6 @2 j! E% \
      e)件单价。每件销售产品的平均售价。( `5 l" d  E# H: j
      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。
    - _, y6 A' m' g9 x  g& D4 Q- s# @  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。# _7 G3 T$ x  P3 \1 l) H
      h)等等。
    $ S. y8 T# q2 ^5 A! H1 D1 N  3、客户数据:
    7 W' y  N5 V2 P* B# s: p  a)客户的年龄段分布。
    , w( K! j1 ^% z5 N1 a  b)客户的地域分布。
    8 D  G" @5 H6 I* ^& K5 ]  c)可以的收入状况分布。( z% M/ R3 _7 e- w1 j
      d)客户的购买次数。0 h$ m" z( \1 R3 m, ]! [( ]
      e)客户的忠诚度。
    4 V* `# w. {- L- c, `/ s0 @) Q% R  f)客户的详细购买记录。' e# d; Q& p: ?* a
      g)客户感兴趣的产品。/ f- m( s) g  n( c9 u1 W
      h)客户需要的产品。) o5 Q: R( s* R% J' l
      i)客户的兴趣爱好。2 G+ S6 _0 b- z. O
      j)等等。
      D( @, b$ i: ]$ x1 H  4、产品数据:+ _+ z* K* s' a& |" {
      a)单个产品的销量。
    6 n) a$ ?4 ]' H  b)单个产品的运营成本。5 U1 d0 o4 g) c5 W  [! C/ f1 }) f
      c)最畅销的产品。( _1 @# M8 y6 K* v" `8 Y! [0 q
      d)最不畅销的产品。/ w/ ?% f- h6 P
      e)活动产品的销售状况。  ]5 p- j9 l7 B: O8 T4 r" }% A
      f)同类产品的网上的销售价格。5 h. E* p7 q: ]+ [
      g)关注度。
    9 i/ b& N5 ^, W( H& t+ B0 f: {6 l  h)收藏量。2 [- ?+ c0 f- j7 K; ~
      i)销量。: D& ^; D* d; x3 m
      j)评论数量。$ e: X3 u& d1 n
      k)跳失率。
    ) X- z# N2 s" k7 @4 j( D, J& s  l)点击数。# S# f! ~& s% T4 E- j" k- N
      m)单品的转化率。3 m7 I5 I( Z& s% Q) d' L
      n)等等。
    % Z6 C8 V- @, }* O5 @  5、网店页面:+ O. [. U% o6 g- H$ f* F
      a)点击数据。- Y, D5 D* }5 a+ R3 l" _
      b)链接数量。. ]$ f& S, K8 ^" U) X! |6 r  {2 f
      c)分类列表数量。7 l# q* P$ m, r& d# J9 c3 `' L
      d)各个链接的详细点击数量。' b9 Z" c4 |# V
      e)等等。& F" c' c5 |) n+ ]5 x8 L$ }
      6、仓库数据:8 L) ~) v# n5 r. l
      a) 每天出库产品8 |3 ^: c: z" K7 V! X0 K
      b) 每天出库产品数量9 f5 M: o" ], n5 ]% q% `+ `  X
      c)每天出库货位
    4 U' T0 H" y# Q- Z  d) 货位的调整状况
    8 b9 ^% |5 r; t; \
    & t/ `! Z# `( A# Z. J) F5 J  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。, ]1 A4 l% v, q, D$ Q6 f1 a
    " A: Z" x. s+ U

    # T+ G7 a- B7 e! m% |) p
    : i; K7 n6 P$ `5 s: K
    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。
    8 V5 w. D  i1 d0 ~- _. ]
    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!
    ' z1 E: \  j( ]7 P, F7 A

    " z# V4 o$ G. `+ s. O: B) x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!
    8 N; E$ Z0 c( n1 }
    2 z+ w0 u- P& L4 E0 X
    zan
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