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數據掘金：電商數據運營(yíng)入門(mén)篇
如何投放廣告以尋找合適的客戶(hù)人群。
如何組織安排網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)內容，以符合訪(fǎng)客的個(gè)性化需求。
如何找出同一類(lèi)訪(fǎng)客的特征并預測其未來(lái)的購買(mǎi)行為。
如何調整商品頁(yè)面的安排以提高商品被購買(mǎi)的比例。
如何自動(dòng)地把商品分類(lèi)，把同時(shí)可能購買(mǎi)的貨物放在同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上，以增加單次購買(mǎi)的商品總值。 如何吸引老客戶(hù)多次回訪(fǎng)網(wǎng)站，并做反復購買(mǎi)。
如何估計購物車(chē)被放棄的可能性以及如何降低這一數字。
所有這一切都建立在尋找不同的顯性或者隱含的數據模式之上。
1 網(wǎng)站流量分析
要解答客戶(hù)什么時(shí)候來(lái)丶從哪里來(lái)的問(wèn)題要訴諸于電子商務(wù)領(lǐng)域最常聽(tīng)到的一個(gè)詞了：流量。通常說(shuō)的流量( Traffic)是指網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量，是用來(lái)描述訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)站或是網(wǎng)店的用戶(hù)數量以及用戶(hù)所瀏覽的網(wǎng)頁(yè)數量等一系列指標，這些指標主要包括：獨立訪(fǎng)客數量( Unique Visitors)丶頁(yè)面瀏覽數( Page Views)丶每個(gè)訪(fǎng)客的頁(yè)面瀏覽數(Page Views Per User)。
查看流量數據可以采用的工具有 Google分析( Google Analysis)丶百度統計丶我要啦丶淘寶量子恒道丶 CNZZ等。利用這些工具，我們可以從多維度來(lái)分析流量，例如從時(shí)間維度來(lái)分析流量，可以得出在什么時(shí)間段訪(fǎng)問(wèn)某類(lèi)商家的客戶(hù)最多，也就是客戶(hù)最喜歡在什么時(shí)候來(lái)到我們的電子商務(wù)網(wǎng)站，這對中小型的電子商務(wù)網(wǎng)站的幫助是最大的。
在做流量分析和訪(fǎng)客來(lái)源分析中，我們最常使用的數據挖掘方法是時(shí)間序列。時(shí)間序列是數據挖掘領(lǐng)域中用來(lái)分析一段時(shí)間里各項指標的變化情況最常用的方法，通過(guò)時(shí)間序列我們不光可以從趨勢圖中看出網(wǎng)站(店)流量的大體變化情況，更重要的是我們能夠預測未來(lái)一段時(shí)間的網(wǎng)站(店)流量情況。
網(wǎng)站流量分析，是指在獲得網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)量基本數據的情況下對有關(guān)數據進(jìn)行的統計和分析，其常用手段就是 Web挖掘。Web挖掘可以通過(guò)對流量的分析，幫助我們了解 Web上的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)模式。那么了解用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)模式有哪些好處呢?
在技術(shù)架構上，我們可以合理修改網(wǎng)站結構及適度分配資源，構建后臺服務(wù)器群組，比如輔助改進(jìn)網(wǎng)絡(luò )的拓撲設計，提高性能，在有高度相關(guān)性的節點(diǎn)之間安排快速有效的訪(fǎng)問(wèn)路徑等。
幫助企業(yè)更好地設計網(wǎng)站主頁(yè)和安排網(wǎng)頁(yè)內容。 幫助企業(yè)改善市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)決策，如把廣告放在適當的 Web頁(yè)面上。 幫助企業(yè)更好地根據客戶(hù)的興趣來(lái)安排內容。 幫助企業(yè)對客戶(hù)群進(jìn)行細分，針對不同客戶(hù)制定個(gè)性化的促銷(xiāo)策略等。
一般的互聯(lián)網(wǎng)數據分析工具中都有網(wǎng)站訪(fǎng)客流量來(lái)源分析功能，可以直接得出一定結果。而本案例中的網(wǎng)上商城是構筑在淘寶天貓商城之上的，所以我們只能采用淘寶本身提供的和淘寶開(kāi)放平臺上的工具來(lái)做數據分析。我們可以從店鋪的淘寶量子恒道工具中直接獲取流量來(lái)源和訪(fǎng)客地理位置分布。
圖 1和圖 2中的流量來(lái)源和訪(fǎng)客地理位置分布就是從店鋪的淘寶量子恒道工具中直接獲取到的。
圖 1 最近 7天訪(fǎng)客來(lái)源分布示意圖
圖 1基本闡明了最近 7天網(wǎng)店的客戶(hù)通常采用何種方式進(jìn)入網(wǎng)店。這里我們可以看到，因為這家網(wǎng)店的店鋪優(yōu)化做得還可以，來(lái)自淘寶的免費流量占到了 36.67%。同時(shí)因為做了一定時(shí)間，有一定的知名度，所以自主訪(fǎng)問(wèn)的比例超過(guò)了 20%，占到了 22.41%。通常來(lái)說(shuō)，如果商品的品質(zhì)和價(jià)格吸引人，網(wǎng)站呈良性發(fā)展，那么淘寶免費流量和自主訪(fǎng)問(wèn)的所占比例就會(huì )穩步提高。
因為這個(gè)網(wǎng)店是在天貓站內，所以來(lái)自站外的訪(fǎng)問(wèn)量不是特別多。而對于獨立的網(wǎng)上電子商城，基于搜索引擎的流量會(huì )占到相對較高的比例。來(lái)自搜索的流量同樣也要分成自然搜索流量和搜索關(guān)鍵詞廣告流量。
對于獨立的網(wǎng)上商城，也就是說(shuō)它們不在天貓這類(lèi)綜合電子商城內的，我們可以分析出用戶(hù)是點(diǎn)擊了什么鏈接進(jìn)入到商城的;如果是來(lái)自于搜索引擎的，我們還可以分析出用戶(hù)是通過(guò)搜索什么關(guān)鍵詞進(jìn)入到商城的。
圖 2 最近 7天訪(fǎng)客來(lái)源地理位置分布示意圖
圖 2 的數據顯示了最近 7天網(wǎng)店的客戶(hù)分別來(lái)自哪個(gè)省份。在圖 2中我們看到，訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)上商城最多的訪(fǎng)客來(lái)自廣東，約占 19%，而其次來(lái)自北京和江蘇，分別占 11.25%和 8.85%。值得注意的是，來(lái)自該品牌的一個(gè)重點(diǎn)目標城市上海的流量并不太多，只占 3.66%。
發(fā)現來(lái)自上海的流量占比不高的時(shí)候，我們可以做兩種假設：
是否上海的受眾不喜歡我們推出的產(chǎn)品?
是否對于上海的推廣力度不夠?
為了驗證第一種假設，我們可以做客戶(hù)調研，看是否增加某些關(guān)鍵詞的商品描述和圖片可以提升客戶(hù)留存。而對于第二種假設，我們可以針對上海地區投放廣告，并監測廣告的轉化率和效果。
對于單個(gè)訪(fǎng)客在互聯(lián)網(wǎng)上的來(lái)源分析，可能是沒(méi)有太大意義的。但是綜合一段時(shí)間內所有訪(fǎng)客的來(lái)源信息，我們可以做趨勢分析，從而決定在互聯(lián)網(wǎng)上投放廣告和資源的力度及方向。
2 商品銷(xiāo)售分析
在電子商務(wù)網(wǎng)站上對商品銷(xiāo)售進(jìn)行分析是定時(shí)定期需要做的事情。我們可以做的商品銷(xiāo)售分析種類(lèi)很多，比如各個(gè)不同商品的訪(fǎng)問(wèn)量丶熱點(diǎn)分析丶性能數據等。我們在做分析時(shí)，也要考慮到行業(yè)丶時(shí)間和地域等各種方面的因素，并和平均及基準的數據做對比。
做商品銷(xiāo)售分析，需要從時(shí)間和空間的維度以及商品的類(lèi)別丶價(jià)格等多個(gè)維度來(lái)做分析，這里可以做的報表類(lèi)型非常多。
我們單純從時(shí)間維度上來(lái)看，常用的報表是同比和環(huán)比的報表，而時(shí)間區間的選擇可以是年丶季度和月，而當一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站在剛剛開(kāi)始的時(shí)候，周數據的報表也是偶爾會(huì )用的。
除了分析商品的銷(xiāo)售之外，我們還需要做的分析是潛在的銷(xiāo)售，也就是客戶(hù)到網(wǎng)站來(lái)，瀏覽了哪些商品和分類(lèi)，搜索了哪些商品，從而了解客戶(hù)的興趣點(diǎn)和將來(lái)可能購買(mǎi)的商品。
我們來(lái)看一家電子商務(wù)網(wǎng)站熱銷(xiāo)商品銷(xiāo)售的月報表(見(jiàn)表 1)。
表 1 商品銷(xiāo)售月報表
表 1 中的平均客單價(jià)指的是在購買(mǎi)相應商品時(shí)平均訂單的價(jià)格。在整個(gè)網(wǎng)站上所有商品的平均單價(jià)為27.63，平均客單價(jià)為49.48。從熱銷(xiāo)商品的排名來(lái)看，平均客單價(jià)偏低，在前五名的商品中，只有兩件商品的平均客單價(jià)高于平均值。從表 1 中的數據來(lái)看，銷(xiāo)售是有提升空間的。我們看表 1 中貨品單價(jià)最高的兩個(gè)產(chǎn)品 B和 D，其對應的平均客單價(jià)也是最高的，而且從商品單價(jià)和平均客單價(jià)的比對來(lái)看，購買(mǎi)商品 B和 D的用戶(hù)，同時(shí)也購買(mǎi)了多個(gè)其他商品。如果我們可以提升商品 B和 D的銷(xiāo)售，網(wǎng)站的整體收入也會(huì )隨之提升。
3 定期數據分析
要想做好電子商務(wù)網(wǎng)站的運營(yíng)，需要做各種分析和報表，定期展示丶對比網(wǎng)站數據和運營(yíng)數據。而對于大部分 CEO來(lái)說(shuō)，周期的銷(xiāo)量增長(cháng)量可能是他們最為關(guān)心的數據分析。
以增長(cháng)量為例，下面列出的這些數據是電子商務(wù)公司的董事長(cháng)丶總經(jīng)理和各級銷(xiāo)售管理人員經(jīng)常需要查看的與業(yè)務(wù)相關(guān)的增長(cháng)量數據。這些數據都可以是負數。
增長(cháng)量：所分析的業(yè)務(wù)在一定時(shí)期內增長(cháng)的數量，是分析期與對比期的差額。
同比增長(cháng)量：當前值與去年同期值之間的差值，用同比增長(cháng)量來(lái)統計消除了周期變動(dòng)和季節變動(dòng)的影響，所用時(shí)間期間通常是月或者季度。
環(huán)比增長(cháng)量：是指當前值與上一期數值之間的差值，所用時(shí)間期間一般是季度丶月或者星期。
增長(cháng)速度是用來(lái)反映業(yè)務(wù)成長(cháng)性的相對指標，用以查看當期增長(cháng)量和對比期的數據對比。
同比增長(cháng)速度是當期增長(cháng)量與去年同期值之比，說(shuō)明當期業(yè)務(wù)水平對去年同期業(yè)務(wù)水平增長(cháng)的相對程度。
環(huán)比增長(cháng)速度是當期增長(cháng)量與前一期水平之比，說(shuō)明業(yè)務(wù)分析期與相鄰前期業(yè)務(wù)水平的相對增長(cháng)程度。 項目增收貢獻率：某項目增長(cháng)量和所有項目總的增長(cháng)量的比例。
4 內容分析
我們所述的電子商務(wù)網(wǎng)站上的內容分析和其他分析一樣，也都是需要從數據出發(fā)的。
商品分析和頁(yè)面分析從一定的角度來(lái)說(shuō)，也都屬于內容分析。這里所說(shuō)的內容分析的對象是在商品頁(yè)面之外的內容。
我們通過(guò)分析流量和客戶(hù)興趣點(diǎn)匹配相應的內容。通過(guò)數據，我們可以看到不同的內容所吸引的點(diǎn)擊關(guān)注，從而對內容做出相應的調整。
在做內容分析之后，網(wǎng)站的內容需要從下面三個(gè)方面做優(yōu)化： 內容專(zhuān)業(yè)化;內容差異化;內容質(zhì)量化。
本段文字節選自《數據掘金：電子商務(wù)運營(yíng)突圍》
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