電商運(yùn)營(yíng)與推廣第11章課件

1、第11章 數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化目錄第11章 數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化11.1 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析11.2 店鋪數(shù)據(jù)分析2018年京東“618”促銷期間，累計(jì)下單金額突破1 592億元，6月17日，京東“618”累計(jì)下單金額突破1 199億元，超過2017年“618”整體18天業(yè)績(jī)。6月13日，天貓線上成交額超2017年“618”整體18天業(yè)績(jī)。在2018年“618”促銷期間，生鮮產(chǎn)品總銷量近30 000噸，約為2017年同期的3倍，其中女性消費(fèi)者占比為60%。無界零售聯(lián)手350多萬的線下店。新零售方面，有10萬家智慧門店參與，“618”當(dāng)天約7 000萬人涌入其中。2018年“618”全景洞察通過分析2018年“6

2、18”營(yíng)銷談?wù)勀銓?duì)數(shù)據(jù)分析的看法。認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析11.111.1.1 數(shù)據(jù)分析的重要性1數(shù)據(jù)分析的概念數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析2數(shù)據(jù)分析的重要性（1）現(xiàn)狀分析（2）原因分析（3）預(yù)測(cè)分析11.1.2 數(shù)據(jù)分析的方法1關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析是指如果兩個(gè)或多個(gè)事物之間存在一定的關(guān)聯(lián)，那么其中一個(gè)事物就能通過其他事物進(jìn)行預(yù)測(cè)，目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系?！捌【婆c尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市，超市管理人員分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)“啤酒”與“尿布”

3、兩件看上去毫無關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃中，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃的現(xiàn)象。如果這個(gè)年輕的父親在賣場(chǎng)只能買到兩件商品之一，則他很有可能會(huì)放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時(shí)買到啤酒與尿布為止。啤酒與尿布2分類分析分類分析是用于識(shí)別什么樣的事物屬于哪一類的分析方法。主要有決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸等方法。3時(shí)間序列分析時(shí)間序列分析強(qiáng)調(diào)的是通過對(duì)一個(gè)區(qū)域進(jìn)行一定時(shí)間段

4、內(nèi)的連續(xù)遙感觀測(cè)，提取圖像有關(guān)特征，并分析其變化過程與發(fā)展規(guī)模。4個(gè)要素組成：趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)。4漏斗圖分析法漏斗圖是用于衡量轉(zhuǎn)化效率的工具，適合業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范、周期較長(zhǎng)，且各流程環(huán)節(jié)涉及復(fù)雜業(yè)務(wù)的情況。11.1.3 數(shù)據(jù)分析的工具1基礎(chǔ)工具數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)展示描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類。2平臺(tái)類工具（1）生意參謀（1）生意參謀（2）京東商智3第三方工具（1）生意參謀（1）谷歌分析（2）百度統(tǒng)計(jì)流量分析來源分析網(wǎng)站分析轉(zhuǎn)化分析店鋪數(shù)據(jù)分析11.211.2

5、.1 店鋪實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析1店鋪實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)2店鋪關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)UV價(jià)值=支付金額/訪客數(shù)轉(zhuǎn)化率=下單買家數(shù)/訪客數(shù)連帶率=下單件數(shù)/買家數(shù)人均訪問量=瀏覽數(shù)/訪客數(shù)11.2.2 店鋪流量數(shù)據(jù)分析1店鋪流量指標(biāo)（1）瀏覽量和訪客數(shù)瀏覽量（Page View，PV）是指網(wǎng)店被瀏覽的總頁面數(shù)。訪客數(shù)（Unique Vistor，UV）是指全店各頁面的訪問人數(shù)，一個(gè)用戶在一天內(nèi)多次訪問一個(gè)店鋪被記為一個(gè)訪客數(shù)。（2）跳失率跳失率（Bounce Rate，BR）就是顧客通過相應(yīng)入口進(jìn)入，只瀏覽一個(gè)頁面就離開的訪問次數(shù)占該入口總訪問次數(shù)的比例。（3）人均瀏覽量和平均停留時(shí)長(zhǎng)人均瀏覽量（訪問深度）=統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)的瀏覽

6、量/訪客數(shù)。平均停留時(shí)長(zhǎng)=所有終端訪客在該商品詳情頁面上停留的總時(shí)長(zhǎng)/所有終端訪客訪問商品詳情的次數(shù)。2流量來源分析淘寶免費(fèi)流量圖淘寶免費(fèi)流量自主訪問流量付費(fèi)流量 直通車推廣 淘寶客推廣 鉆石展位11.2.3 店鋪訪客數(shù)據(jù)分析整體訪客時(shí)段訪客特征分析11.2.4 店鋪商品數(shù)據(jù)分析1. 整體商品的效果分析2. 商品引流效果分析3. 單品數(shù)據(jù)總覽效果分析4單品服務(wù)指標(biāo)分析5單品促銷分析11.2.5 店鋪交易數(shù)據(jù)分析1. 交易概況2. 交易趨勢(shì)11.2.6 店鋪服務(wù)數(shù)據(jù)分析1. 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析最近7天評(píng)價(jià)指標(biāo)及趨勢(shì)2. 店鋪維權(quán)數(shù)據(jù)分析3店鋪退換貨數(shù)據(jù)分析單品服務(wù)分析11.2.7 店鋪物流數(shù)據(jù)分析1. 物流評(píng)價(jià)物流分布物流監(jiān)控2. 物流管家（1）包裹中心（2）異常包裹（3）買家投訴（4）退貨包裹作 業(yè) 任 務(wù)請(qǐng)以各組網(wǎng)店為例，利用生意參謀進(jìn)行流量分析。（1）進(jìn)入淘寶賣家中心，單擊“營(yíng)銷中心”中的“生意參謀”按鈕。（2）進(jìn)入