思考电子商务中的数据统计及建模应用

厚积薄发

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。 3 L6 `1 a1 B% V. u　　1、流量数据： 　　a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。 　　b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。 ! e# \( p! C& Y: S) s" u% r  |　　c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。 　　d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 　　e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。 $ D# d# u" u- D0 _4 M- h2 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。 　　g)等等。 　　2、销售数据： & ]! U) u2 c! ]+ P  k　　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。 9 a4 b# c0 S/ s4 }% |; v( d+ |　　b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。 0 |" @& W+ ?3 J% d; I　　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。 ) x" M- F6 [! p- j; ?& p　　d)客单价。每个购买者的平均出价。 ) B2 i4 ]; y( H% @" f/ X/ o& a' t　　e)件单价。每件销售产品的平均售价。 　　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。 　　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。 　　h)等等。 # n6 b; x7 ?" o0 l/ z$ W# _　　3、客户数据： 　　a)客户的年龄段分布。 : S. {2 j; p* \- {! G2 d' G　　b)客户的地域分布。 　　c)可以的收入状况分布。 　　d)客户的购买次数。 　　e)客户的忠诚度。 　　f)客户的详细购买记录。 　　g)客户感兴趣的产品。 7 Y- P- b, H4 L6 b　　h)客户需要的产品。 2 Y  O( D: e: K0 B3 e  `/ I　　i)客户的兴趣爱好。 5 E' B( X1 ^7 u' g　　j)等等。 　　4、产品数据： 　　a)单个产品的销量。 　　b)单个产品的运营成本。 1 {2 _' W# ?) G4 f5 o7 S　　c)最畅销的产品。 　　d)最不畅销的产品。 6 c2 C" s  S2 A( F　　e)活动产品的销售状况。 5 H- ^; |- T! f6 B' Y. b　　f)同类产品的网上的销售价格。 　　g)关注度。 9 d- a4 i6 H7 e7 w8 L7 w　　h)收藏量。 6 b4 W; p" H' V4 ]　　i)销量。 　　j)评论数量。 % ]- e" c# S$ w0 J- R- X　　k)跳失率。 　　l)点击数。 　　m)单品的转化率。 3 z4 m0 Y/ I5 b' Q; @# a　　n)等等。 　　5、网店页面： 　　a)点击数据。 : b8 n0 H+ N6 ], [" ?# k0 }* H# o　　b)链接数量。 # z* D' y! A$ k% _6 M　　c)分类列表数量。 　　d)各个链接的详细点击数量。 8 y* I( r* g% C0 q1 |　　e)等等。 * h$ E) L! b3 S5 h. ]　　6、仓库数据： 2 Q! x( |- w8 B3 g7 z% Z7 D# B* d　　a) 每天出库产品 　　b) 每天出库产品数量 　　c）每天出库货位 1 m5 [( h+ }5 ?　　d) 货位的调整状况 ; }, }+ M3 y0 G' { 7 M" D& u. C0 D2 a1 i& ~; r: c$ t　　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。

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. k4 i5 n6 O+ b* q  b) W4 w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 B% t, z  c! M$ x+ }' X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！
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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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在微博看到 LZ的连接，就匆忙的赶来，谢谢楼主提供的思路及建议···

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赶快解决啊 哈哈

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