用户行为分析指导电商精细化运营
作者: 胡雪莲来源: 亿邦动力网 14:56:44
规模和利润，这两个在商业运营中最基本的指标，却在市场中遭遇了不同的待遇。前两年，几乎所有的电商企业都只追求规模，不追求利润，导致自身的运营极其粗放，绝大多数电商公司只有两招：猛打广告和强调低价，这样的运营方式导致大多数电商企业都没有自身的特点、顾客没有忠诚度。2012年，国内电子商务从粗犷化野蛮式的增长转向于精细化的运营。精细化运营，作为电商有效可行的商业模式之一，一定程度上引领了电子商务发展的趋势。但对于电商企业而言，如何做到精细化经营发展，则对不同行业和不同规模的电商提出了新的挑战。
如何处理好错综复杂的海量数据，是电子商务数据挖掘和分析面临的第一个挑战。一号店CTO韩军认为，数据挖掘是“知己”的一个部分，从竞争的格局来看，在精细化管理里面，如果一家电商企业没有能力去理解自己数据背后的逻辑，在竞争中就很难做到“知己”。他表示从技术层面上来说，现在的数据非常大，相互之间的关系也比较复杂。百分点公司首席运营官张韶峰认为：“数据挖掘的核心是分析企业积累的真实数据，从中找到可以指导业务运营的规律，从而实现以最小的投入来实现最大的产出。“
当然，电子商务数据挖掘远没有想想中容易。从用户行为分析的角度来说，不同的用户行为代表着不同的购物意图，因为每一个人的兴趣、爱好、个性、文化、经济状况等不相同，在购买心理上也因人而异，所以就形成了各种各样的购买动机。如果仅是仅靠算法等技术手段去分析，那只能是“拍脑袋”去猜。现实问题是用户行为分析正面临着人才、团队、数据量等一系列挑战。张韶峰表示：现在交叉学科型人才难觅，一个用户行为分析师不仅要懂技术，还应该研究用户心理以及研究社会学。其次时间的挑战，一个推荐系统至少需要半年时间才能够搭建完成且资金不菲；另外，掌握的用户行为越多才能分析出有价值的行为，而绝大部分电商的数据量非常少，分析不出有价值的用户行为规律。
大家都知道利用低价商品来快速吸引用户，但这些低价商品是不赚钱的，真正能赚钱的是毛利很高的商品。北大光华管理学院营销教授苏萌认为：“今天的环境要求电商企业平衡规模与利润，甚至往利润倾斜。对于电商来说要想盈利就需要提高每一个商品的关注概率，从而卖出更多毛利率高的商品。”怎么样让商品被更多的人关注？张韶峰说：“如果想商品被更多的用户关注，就得先了解用户喜欢什么?如何满足他们的需求?这就要首先分析他们的行为和意图。”作为国内最大的跨网站消费偏好平台，百分点拥有一个海量网购消费者偏好数据仓库，目前已经有超过1.4亿网购消费者的消费偏好，超过200亿个消费偏好标签。张韶峰说：“这一数据仓库使得百分点能够全方位的了解用户与购物相关的偏好。同时，借助本平台上汇集的用户全网兴趣偏好，可以为网站新顾客提供个性化推荐服务，并在互不竞争的电商网站间进行精准的交叉推荐。“
电子商务应通过挖掘内部和外部数据形成自己的决策框架，从而用数据形成的智能化管理来指导企业的精细化运营。今年电商企业必须更加重视效果营销、站内转化和重复购买。不管是前端、中端还是后端，实现精细化运营的前提是电商企业必须建立起数据驱动运营的文化以及完善的数据分析与商业智能系统，通过数据分析找出最有效的营销方式、最有潜力的商品、最具价值的顾客群。
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电商平台总体分析主要从网站整体访问及订单销售两个大的维度来进行综合分析，着重了解用户购买各环节的体验，结合购买者的人口统计学属性、购买行为等，给出提升用户体验的优化策略，提升订单销售业绩。分析指标包括：访问人数、订单数、销售总额、客单价、购买频率、销售趋势等数据，新用户比率、老用户比率、新用户注册量、注册转化率、订单量、订单转化率、新老用户重复购买频次、新老会员重复购买订单数、新老会员重复购买金额等。根据ShopNC十年的电商系统构建经验，我们将构建电商数据分析的基本指标体系分为以下8类指标，即：
1. 总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3. 销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。分析指标包括：订单编号、订购时间、商品编号、商品名称、订单价格、订单数量、订单状态比率、支付方式统计、支付方式订单比率、订单数top10排名、订单金额top10排名、取消订单数、新会员订购比率、老会员订购比率、订单各区分布等。
4. 客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。每年注册的用户最后一次下单的时间分布，比如访客购买矩阵分析：我们以2008年册的用户来说明，这个报表就是提供了在后续的、以及2012这五年最后下订单的时间段分布，了解用户的活跃度；
5.商品类指标：分析电商网站商品一级/二级/三级的商品分类、商品品牌、当商品以及商品活动数据分析，帮助电商网站评估商品销售情况及变化趋势。哪些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，从而进行捆绑销售。
6. 市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。同时营销流量订单转化分析能够对细分后的购买及购买率与细分前的总访客数实时分析对比，能够帮您分析了解到从哪个站点进入的客户对销售的贡献高低，以便帮助我们及时调整优化网站布局；系统能够实时对访客的访问路径、搜索产品和购物车等电子商务交易过程中的各个环节进行分析对比得到实时的营销报告。
7. 风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题
8. 市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整
ShopNC是从以上8个方面来阐述如何对电商平台进行数据分析，当然，具体问题具体分析，每个平台的侧重点也有所差异，所以如何分析还需因地制宜。
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电商运营如何做数据分析？
作为电商运营要懂得那些运营数据，如何抓取，使用那些工具(除了excel,还有啥)，如何呈现，需要excel哪些重要功能？一般有哪些数据分析方法？
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我一直在知乎谈运营技术。但是我认为，我最强在于数据跟视觉。我认为，竞争到最后，运营跟运营之间的差距是从数据跟视觉开始区分的。今天我们恰巧有时间来谈谈数据。什么是数据分析思维？数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。我举个例子：你经常来我店铺购买姨妈巾。你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。这就是数据分析的基本思维。学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。那么做数据分析。需要明白几个东西。1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大妈的姨妈巾店铺，要中国女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的差异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。好，你告诉我要做满100减10元。嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。我就谈谈数据分析的框架，我估计这些东西别人懒得讲，所以我讲一下。至于什么工具看什么数据让别人讲吧。码字有些累。谢谢
答案创立者
以企业身份回答&
一、做好日常基础数据整理与收集；二、对常规数据出现变化的敏感度以及探究数据出现变化的原因；三、根据数据表现做出自己的预判，大胆假设，小心求证。并经常做复盘；四、理性思考，尽量减少先入为主的主观臆断，这样容易让自己忽视数据表现；五、数据的纬度太多太杂，应根据具体问题构建数据模型，不应为分析数据而分析数据；六、数据是会骗人的。或者说，数据是任人打扮的hellokitty。
邀请我，你认真的么。昨天刚和老板说了这个问题。我们是粉丝经济，和传统的电数据分析还有有很大去别的。昨晚我说之前，我做运营，一直在优化细节，研究规则，和技术。但是不知道什么时候就自然而然的开始做方向，做策略，做数据分析了。这是你月薪过五位数的门槛要求吧。数据来源抓取这方式就太多了。除了后台工具，各种crm工具，第三方工具大部分都有提供数据报表的功能，至于分析。讲真的会基础的excel就够了。基础是（几个常用的函数，透视，还有常规功能）运营最重要获得的是分析，从数据里面，分析出你需要的东西。或者你发现了问题，从数据中找出这个问题的答案。我们家有一个爆款，我们是粉丝店铺，老板一推一天3000个销量。卖了一周，要双11了我们一合计。这个爆款双11
预定3.5万个库存把。在第八九天的时候，哇销量一下锐减到800.之后600现在每天300。。。。。出现了这个问题。我们不能要臆想原因，要有数据支持。我找了很多数据：1.产品收藏和加购提高了10%。我认为这是双11之前的消费抑制。2.我们做食品的，玩的是老顾客，回购率很重要，这一款回购率低的不正常。我分析第一波是粉丝支持，但是这个宝贝，本身回购价值有问题。其次冲玩销量之后，粉丝消费玩都是普通流量粉丝转化率有5%以上。普通顾客转化率只有1.5%。看到这基本就分析出问题了。3.我们经理根据去年双11的数据分析，今年可以销售xxxx万。所以备货xxxx万。但是11.1预热之后，我说我们会卖空，有2款爆款量多了。有几个潜力股货少了。我们今年的销售应该有突破。经理不太信任我。我拿出xxxx数据然后说服了他。我要搬砖了。。。。。。回头再说。上班逛知乎被发现了。。。。。。。。
那我来推荐几本书吧！1精通网站分析2.0（web analysis2.0）2谁说菜鸟不会数据分析 3数据可视化实战4利用Python进行数据分析（可选）都是非常好的入门书籍，而且很多东西是不会过时的！其中《谁说菜鸟不会数据分析》很适合初学者，深入浅出，如果是从入门开始，很推荐这本。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&更新一发谈到方法，这个就太多了，很难一两句话描述。而且涉及的知识太多了。一些web端工具，Google analysis, webtrends, similarweb这些虽然偏营销些，但是运营也是需要了解的分析方法，有很多方法虽然较浅，但是我依然觉得如果你有心，可以从这里开始理解并把他运用到工作中，而且马上就会有收获。1归因分析，2聚类分析，3回归分析一些比较重要的模型1漏斗模型，2洋葱模型，冰山模型这些理论可以结合以上我所说的工具一起实践。想想很多163的运营还在用百度统计哈哈......是不是瞬间觉得他们弱爆了这些东西虽然看似简单，但是想做好也不是那么容易。其他的如利用技术的方法就更是深坑了从总体上把握，从细节上深入。相信我，能做到做好的运营不过10%运营一定要细分、精细、善于在无序中找到有序！&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&广告更新：其实关于数据分析的内容如果大家感兴趣可以关注我们的公众号[shop123电商]里面有很多阿里、蘑菇的运营同事的专业心得、分享，写的也比我专业详细有趣多了。
电商一般有这些数据指标，差不多就够了，可以参考下：1、网站整体运营情况；2、销售数据（订单数据）；订单模板分享：me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_ece2d90d36f066b892093a3、用户行为数据；用户模板分享：me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_a77fa6b9e48a19e02cc44、商品数据；5、客户咨询数据；咨询模板分享：me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_40f607d5b15157efb5a432ddd29157e66、售后服务数据；7、推广投放数据；投放模板分享：me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_1aca4cbbcad96dcad2be5a18、营销活动数据；9、财务数据：盈利、成本等大概总的就是这么多，具体就多了。
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server is ok大数据分析和电子商务运营
王婵娟[摘 要]电子商务平台每天都在产生数以亿计的数据，这些数据记录了各种电子商务活动，从中总结出的结论对电子商务运营至关重要。本文通过分析淘宝生意参谋的数据阐述大数据分析对电子商务运营的指导意义。[关键词]电子商务、大数据、生意参谋中图分类号：F713.36 文献标识码：A 文章编号：X（8-02一、电子商务的发展状况电子商务经过10几年在中国的发展，已经渗透到商业的各个层面，在中国零售行业占有绝对领导地位，总结下来，有以下几个特点：1.网购覆盖广随着互联网的普及和物流的下沉，全国网民规模和网购用户数逐年提升。截至2016年12月[1]，全国网民人数达到约7.31亿、手机网民数达6.95亿。就网络普及率而言，城镇居民的网民占比达到已72.6%、10-39岁人口中网民占比已达73.7%。目前全国网购用户数达到约4.67亿，网民的网购使用率已达63.8%。2.网购规模大随着网购用户数的快速增长，过去几年全国线上零售销售规模也保持高增速。根据艾瑞咨询[2]的估算，2016年全国网购规模约4.7万亿，同比增长23.9%。2011年至2016年，全国网购规模复合增长率达43%。3.市场主体成熟随着人口红利、互联网红利的逐渐释放，全国网购规模的增速也从起初的高增长逐渐向新常态过渡。预计至2020年[3]，全国网购规模可达8万亿，约占社会消费品零售总额的18%。未来几年，网购增速将向整体零售规模的增速逐渐收敛，预计年网购规模CAGR或在14%左右。4.市场高度集中经过几年的行业整合，目前的电商板块已经形成了稳定的格局：第一梯队，阿里巴巴、京東。阿里巴巴和京东共占据B2C电商81%、整体电商近89%的市场份额。第二梯队，苏宁易购、唯品会、国美在线。分别以家电和服装类起家、向综合品类拓展，目前也已共占据B2C电商9%、整体电商约5%的市场份额。第三梯队，亚马逊中国、当当网、聚美优品及诸多小型电商共同组成电商市场不到10%的份额。在互联网平台的马太效应之下，寡头垄断的格局将很难被打破，后进者需找到准入壁垒较高、较难复制的蓝海市场进行深耕。二、大数据分析在电子商务运营中的作用淘宝[4]有超过800万家卖家，无论是大的品类还是小的品类都有许多经营多年的商家。为了从市场里脱颖而出，提高店铺的销量和利润，商家应做到知己知彼。电子商务活动每天产生TB和PB级的数据，这些数据包含了各类商业活动，主要有：1.卖家的经营数据2.竞争对手的经营数据3.买家的数据4.市场的趋势数据在获得这些数据的前提下，有针对性地运营店铺，推销商品才能提高效率和销量。总的来说，大数据运营就是利用大量的数据来分析和指导淘宝电子商务卖家的生产，销售。企业可以通过数据进行销售走势判断，来分析市场是在走上坡路还是下坡路。数据反映出来的问题是直观的，商家可以通过观察数据，来找到背后的原因是什么，通过有针对性的优化，使得店铺销售额稳步增长。三、淘宝生意参谋生意参谋[5]诞生于2011年，最早是应用在阿里巴巴B2B市场的数据工具。2013年10月，生意参谋正式走进淘系。2014年至2015年，在原有规划基础上，生意参谋分别整合量子恒道、数据魔方，最终升级成为阿里巴巴商家端统一数据产品平台。生意参谋集数据作战室、市场行情、装修分析、来源分析、竞争情报等数据产品于一体，是商家统一数据产品平台，也是大数据时代下赋能商家的重要平台。生意参谋的主要功能包括：1.首页全面展示店铺经营全链路的各项核心数据，包括店铺实时数据、商品实时排行、店铺行业排名、店铺经营概况、流量分析、商品分析、交易分析、服务分析、营销分析和市场行情。图1为德玛潮鞋店生意参谋的首页。从中可以看出，该店铺的流量来源90%以上来自于无线端，访客数4月底5月初时相对同行业平均值有较大提升，之后持续下降，说明该店铺从那时起经营力度没有跟上去，比如直通车，没做或少做均有可能导致访客流量直线下降，这离同行业优秀水平还是有较大差距。对该店访客数据进行进一步分析，得到图2、图3所示图表。从图2图表中可以看出，流量集中在早上8点至次日凌晨，凌晨之后睡觉时间流量很少，而且在晚上8点至凌晨12点是一个小高峰，从此可得出该店铺选在晚8点上架产品和做直通车对促进流量会有帮助。从图3图表中，可以得出广东省和云南省、浙江省这三个地方的访客能带来较好的下单转化率，该店铺可以针对这三个地方的访客特点进行优化。2.实时直播提供店铺实时流量交易数据、实时地域分布、流量来源分布、实时热门商品排行榜、实时催付榜单、实时客户访问等功能，还有超炫的实时数据大屏模式。洞悉实时数据，抢占生意先机。如图4所示。3.经营分析流量分析展现全店流量概况、流量来源及去向、访客分析及装修分析；商品分析提供店铺所有商品的详细效果数据，目前包括五大功能模块，即商品概况、商品效果、异常商品、分类分析、采购进货；交易分析包括交易概况和交易构成两大功能，可从店铺整体到不同粒度细分店铺交易情况，方便商家及时掌控店铺交易情况，同时提供资金回流行动点。营销推广包括营销工具、营销效果两大功能，可帮助商家精准营销，提升销量。图5为德玛潮鞋店昨日与前日商品经营数据比较。该店铺总共上架商品19件，而异常商品就有19件，说明每件商品都存在异常。4.市场行情市场行情专业版目前包括三大功能，即行业洞察、搜索词分析、人群画像。endprint行业洞察具备行业直播、行业大盘分析、品牌分析、产品分析、属性分析、商品店铺多维度排行等多个功能；搜索词分析可以查看行业热词榜，还能直接搜索某个关键词，获取其近期表现。人群画像直接监控三大人群，包括买家人群、卖家人群、搜索人群。此外，市场行情的大部分指标可自由选择时间段，包括1天、7天、自然日、自然周、自然月或自定义时间；可选择的平台包括淘宝、天猫和全网，终端则包括PC端、无线端和全部终端。目前，市场行情提供了全网最全面的无线行业数据。如图6所示，即为与“男鞋”相关的关键词的市场行情。这几个关键词搜索流量逐个下降，但有很多关键词商城占比很重，这直接降低了淘宝店铺的竞争力，相反“新百伦男鞋”商城占比一般，搜索热度虽不是很高，也不错，而且点击率高，说明搜索该关键词的客户要求是明确的，这些信息在选品阶段是很有用的，另外该关键词目前的直通车价格相对较低，是可做的品类之一。5.自助取数自助取数是可供商家自由提取数据的工具，可提供不同时段（如自然天、自然周、自然月）、不同维度（如店铺或商品）的数据查询服务。6.专题工具目前提供竞争情报、选词助手、行业排行、单品分析、商品温度计、销量预测等专项功能。竞争情报是一款提供给淘宝和天猫商家使用的用于分析竞争对手的工具，可精准定位竞争群体、分析竞争差距，并提供经营优化建议。如图7所示，从该工具中可以看出德玛潮流店在过去的一天里流失了10个客户，导致客户流失的竞争店铺最大可能是“有间鞋店哎”这个店铺。不过该工具需要进行额外购买才能使用。选词助手从PC端和无线端出发，主要呈现店铺引流搜索词和行业相关搜索词的搜索情况及转化情况。该工具可以帮助卖家分析所选关键词是否有为店铺带来收益。行业排行主要展示六大排行榜，分别是热销商品榜、流量商品榜、热销店铺榜单、流量店铺榜、热门搜索词、飙升搜索词，所有终端、PC端、无线端可分开查看。单品分析主要从来源去向、销售分析、访客分析、促销分析四个角度出发，对单品进行分析，商家可从中多角度了解商品表现情况，掌握商品实际效果。商品温度计提供商品转化效果的数据分析，同时可对影响商品转化的因素进行检测，检测指标包括页面性能、标题、价格、属性、促销导购、描述、评价等。销量预测可通过大数据分析，为商家推荐店内最具销售潜力的商品，并监控库存；同时，支持商家自定义监控规则，预估商品未来7天销量等。此外，可为商家提供商品定价参考。7.帮助中心主要包括功能介绍、视频课程、指标注释、来源注释、常见问题等五大版块。内容丰富，形式多样，可帮助商家快速提升数据化运营能力。四、小结数据化运营是从知己知彼的角度，将店铺按不同的维度剖析，用数據说话，用数据指导运营的策略。在淘宝店铺竞争越发激烈时，将经验系统化是数据化运营的关键所在。参考文献[1] 第39次《中国互联网络发展状况统计报告》，2017年1月，http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/.[2] 《2016中国电商报告》，2017年1月，艾瑞咨询.[3] 2017年中国电商行业市场现状及发展前景预测：http：//www.chyxx.com/industry/822.html.[4] 淘宝网_百度百科，http：//baike.baidu.com/link？url=3V0SRGmYHfsQbCbXSHwMvfvNk7p1U9cNxVXt059AxLJGUUAAYkik1Y22WVG3BUlf8dfFBBCJYBA5lShZs85oI_.[5] 生意参谋百度百科http：//baike.baidu.com/link？url=OCoMYiWZY6RKaVrDcQC4ycpyPYRw2UPz3s6j-VRLE9JqbtxxG0pSB3mz3LTdvQVk-4cuSvVTGW-oMCQ4S3sYuKm6jIB7hDAk--A-eB-K4nDMHmziN2dvA8hkmmZ5jTXG.endprint
中国科技博览
2017年48期
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