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。 　　1、流量数据： 5 x# J6 G9 X. z& O　　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。 　　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。 " K4 T7 r# r# L5 N1 p　　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/ T. J8 |5 w& M* K　　g)等等。 　　2、销售数据： 　　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。 　　b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。 ( m8 T; I0 K( x6 x! b1 j* l　　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。 % H! l. g) d3 T5 M　　d)客单价。每个购买者的平均出价。 　　e)件单价。每件销售产品的平均售价。 ' q% t7 J0 `- W8 M1 u! T! 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。 / V6 _& _8 @3 J  H% r1 K　　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。 ! C( T- f1 W, X" z/ \　　h)等等。 　　3、客户数据： 8 j" A  @; }$ D　　a)客户的年龄段分布。 　　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。 7 D+ X* q9 }& i; K　　e)客户的忠诚度。   r$ M* _# j" u　　f)客户的详细购买记录。 - C0 y/ `% t6 W6 ?# o　　g)客户感兴趣的产品。 ; A9 D7 j1 j% a7 i. ~0 ^' j# X　　h)客户需要的产品。 　　i)客户的兴趣爱好。 ( U+ F+ J) @  K* H) _　　j)等等。   {" O. c6 Q* i6 J8 A　　4、产品数据： 5 h1 _! s! _! v. W" {& `2 N　　a)单个产品的销量。 3 Y8 A" F! e! J, w　　b)单个产品的运营成本。 　　c)最畅销的产品。 　　d)最不畅销的产品。 　　e)活动产品的销售状况。 2 c$ r7 U/ x2 N% c7 A　　f)同类产品的网上的销售价格。 　　g)关注度。 　　h)收藏量。 　　i)销量。 　　j)评论数量。 8 u3 E# p$ T! S+ x! H　　k)跳失率。   ?& Q2 H& d6 O+ Y. F7 c　　l)点击数。 - N) R9 F& v: V+ S　　m)单品的转化率。 　　n)等等。 + P8 G8 h7 k% {8 x' D1 c　　5、网店页面： 　　a)点击数据。 　　b)链接数量。 　　c)分类列表数量。 : h/ G, o7 L- \! r$ k1 W, R) \# k　　d)各个链接的详细点击数量。 　　e)等等。 ( w0 s; U* M8 M: q& ]6 A3 L　　6、仓库数据： 9 b4 p" t+ r+ C7 m; D0 ?　　a) 每天出库产品 # a1 f7 p# @+ ^1 v9 ^' H　　b) 每天出库产品数量 & C3 z& Z% Z9 F　　c）每天出库货位 　　d) 货位的调整状况 　　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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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。
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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嗯,不错,支持一下.

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赶快解决啊 哈哈

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