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電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識(shí)
2017-10-28
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電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識(shí)

就數(shù)據(jù)分析職業(yè)來說，個(gè)人感覺這對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司來說是非常重要的，也是確實(shí)能夠帶來實(shí)際效果的東西。比如說利用數(shù)據(jù)分析做會(huì)員的細(xì)分以進(jìn)行精準(zhǔn)化營(yíng)銷；利用 數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的不足，以作改進(jìn)，讓顧客有更好的購(gòu)物體驗(yàn)；利用CRM系統(tǒng)來管理會(huì)員的生命周期，提高會(huì)員的忠誠(chéng)度，避免會(huì)員流失；利用會(huì)員的購(gòu)買數(shù) 據(jù)，挖掘會(huì)員的潛在需求，提供銷售，擴(kuò)大影響力等等。

最開始進(jìn)公司的時(shí)候是在運(yùn)營(yíng)部，主要是負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)報(bào)表的數(shù)據(jù)，當(dāng)時(shí)的系統(tǒng)還很差，提取數(shù)據(jù)很困難，做報(bào)表也很難，都是東拼西湊一些數(shù)據(jù)，然后做成PPT，記 得當(dāng)時(shí)主要的數(shù)據(jù)就是銷售額、訂單量、毛利額、客單價(jià)、每單價(jià)、庫存等一些特別基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，然后用這些數(shù)據(jù)作出一些圖表來。在這個(gè)階段基本上就是做一些數(shù) 據(jù)的提取工作，Excel的技巧倒是學(xué)到了不少，算是數(shù)據(jù)分析入門了吧。

后來公司上了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫，里面就有了大量的原始數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)非常方便了，而且維度也多，可以按照自己的想法隨意的組合分析，那個(gè)階段主要就是針對(duì)會(huì)員購(gòu)物 行為的分析，開始接觸數(shù)據(jù)建模，算法等一些比較難的東西，也是學(xué)到東西最多的時(shí)候。記得當(dāng)時(shí)做了很多分析報(bào)告，每周還要給總裁辦匯報(bào)這些報(bào)告，下面詳細(xì)說 一下當(dāng)時(shí)使用的一些主要的模型及算法：

1、  RFM模型
模型定義：在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機(jī)械模型通過一個(gè) 客戶的近期購(gòu)買行為、購(gòu)買的總體頻率以及花了多少錢三項(xiàng)指標(biāo)來描述該客戶的價(jià)值狀況。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶最近一次購(gòu)買的時(shí)間有 多遠(yuǎn)，F(xiàn)(Frequency)表示客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的金額。一般的分析型CRM著重在對(duì)于客戶貢獻(xiàn)度的分析，RFM則強(qiáng)調(diào)以客戶的行為來區(qū)分客戶。利用 RFM分析，我們可以做以下幾件事情：
⑴ 建立會(huì)員金字塔，區(qū)分各個(gè)級(jí)別的會(huì)員，如高級(jí)會(huì)員、中級(jí)會(huì)員、低級(jí)會(huì)員，然后針對(duì)不同級(jí)別的會(huì)員施行不同的營(yíng)銷策略，制定不同的營(yíng)銷活動(dòng)。
⑵ 發(fā)現(xiàn)流失及休眠會(huì)員，通過對(duì)流失及休眠會(huì)員的及時(shí)發(fā)現(xiàn)，采取營(yíng)銷活動(dòng)，激活這些會(huì)員。
⑶ 在短信、EDM促銷中，可以利用模型，選取最優(yōu)會(huì)員。
⑷ 維系老客戶，提高會(huì)員的忠誠(chéng)度。
使用方法：可以給三個(gè)變量不同的權(quán)重或按一定的規(guī)則進(jìn)行分組，然后組合使用，即可分出很多不同級(jí)別的會(huì)員。

2、  關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析最原始的案例來自于沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”。通俗意義上講，就是只買了A商品的人，又有很多人買了B商品，那么我們就可以認(rèn)為A、B兩個(gè)商品的關(guān) 聯(lián)性比較高。很多數(shù)據(jù)挖掘工具都有關(guān)聯(lián)挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在計(jì)算的過程中會(huì)主要考察項(xiàng)集、置信度、相關(guān)性這三個(gè)結(jié)果數(shù)據(jù)，以最終 確定商品之間的相關(guān)性。除了Apriori算法外，還有許多其他的關(guān)聯(lián)分析的算法，基本上也都是從Apriori發(fā)展而來，比如FPgrowth。本人從 幾年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)感覺，關(guān)聯(lián)分析在零售業(yè)中并不太實(shí)用，挖掘出來的關(guān)聯(lián)度比較高的商品一般都是同類商品或者同品牌的商品，像“啤酒與尿布”這種，很少能 夠有。
使用方法：組套銷售或者相關(guān)陳列等。

3、  聚類分析

零售行業(yè)的聚類分析主要是指將具有相似購(gòu)物行為的顧客進(jìn)行群體的細(xì)分，以支持精細(xì)化的營(yíng)銷活動(dòng)，帶來更大的營(yíng)銷效果，節(jié)省成本。Spss里面的聚類分析主 要有兩種K-means聚類和系統(tǒng)聚類。也可以在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫中根據(jù)顧客購(gòu)買的商品屬性進(jìn)行會(huì)員的聚類分析，這里就不需要算法的支持，只需要根據(jù)系統(tǒng)的已經(jīng)有 的商品分類，把購(gòu)買過相同商品類別的顧客劃分到一起。這種方法可能與公司的業(yè)務(wù)更加貼近。聚類分析是進(jìn)行會(huì)員精細(xì)化管理，精細(xì)化營(yíng)銷的基礎(chǔ)，做好聚類分 析，對(duì)企業(yè)將有很大的益處。
使用方法：對(duì)顧客細(xì)分，精準(zhǔn)化營(yíng)銷。

4、“之”字分析法

該種方法主要是有一種很明確的會(huì)員群體，然后通過分析這些會(huì)員群體的購(gòu)買行為，提取這些購(gòu)物行為的相似點(diǎn)，然后再通過這些相似點(diǎn)返回到整個(gè)數(shù)據(jù)里面，從中抽取更大的會(huì)員群體，以制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷。
再后來，公司又上了SAP，又去BW組去做報(bào)表開發(fā)，做報(bào)表開發(fā)這一塊能夠接觸到更多的業(yè)務(wù)方面的知識(shí)，雖然做數(shù)據(jù)挖掘比較少了，但是數(shù)據(jù)最終是要指導(dǎo)業(yè)務(wù)的，所以這對(duì)我的成長(zhǎng)也算是非常有利的。業(yè)務(wù)方面主要了解到了幾大塊：
1、庫存管理-庫存管理這塊主要有正品庫存的管理，滯銷庫存，高庫存商品等各種不同類型的庫存該怎么定義以及該如何去管理。比如去管理供應(yīng)商的庫存的時(shí)候會(huì)根據(jù)正品庫存及滯銷庫存和庫存正常的周轉(zhuǎn)天數(shù)來計(jì)算該供應(yīng)商的庫存是否在合理的水平，是否該進(jìn)貨還是要減少庫存。
2、促銷管理-促銷管理是以提高銷售額為目的，吸引、刺激消費(fèi)者消費(fèi)的一系列計(jì)劃、組織、領(lǐng)導(dǎo)、控制和協(xié)調(diào)管理的工作。數(shù)據(jù)方面來說主要是針對(duì)不同的促銷 方式來計(jì)算不同的方式收益情況，不同的促銷方式可以帶來不同的效果，因此在使用促銷的時(shí)候要審慎的選擇，以達(dá)到理想的效果。
另外，還有財(cái)務(wù)報(bào)表、采購(gòu)流程等很多方面的東西，這些接觸的比較少就不寫啦。
在BW項(xiàng)目組的時(shí)候，也經(jīng)常會(huì)幫網(wǎng)站做一些分析工作，自己也自學(xué)了兩本關(guān)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方面的書，感覺學(xué)到了一些皮毛，下面說一下吧：
1、  網(wǎng)站流量分析
網(wǎng)站流量的比較重要的KPI指標(biāo)有瀏覽量、訪問量、獨(dú)立訪客數(shù)、跳失率、轉(zhuǎn)化率、頁面停留時(shí)間、訪問頁面數(shù)、流量來源、流量來源ROI等等。通過這些數(shù)據(jù) 可以全面的反映網(wǎng)站的整體情況。其中跳失率可以用來衡量頁面的質(zhì)量，流量來源及轉(zhuǎn)化率可以衡量市場(chǎng)及營(yíng)銷的工作情況。進(jìn)行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，需要牢牢的 把握轉(zhuǎn)化率這一指標(biāo)，然后由這一指標(biāo)的變化來尋找其他相關(guān)數(shù)據(jù)的變化，最終找出原因，做相對(duì)應(yīng)的策略，改進(jìn)我們的工作。
2、  網(wǎng)站分析細(xì)分
數(shù)據(jù)分析行業(yè)有句話-無細(xì)分，毋寧死，足矣看出細(xì)分對(duì)數(shù)據(jù)分析意義。對(duì)于網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析尤其是如此。網(wǎng)站的流量數(shù)據(jù)量非常大，從整體上看根本都看不出那里 會(huì)出現(xiàn)問題，所以必須要細(xì)分。比如說營(yíng)銷人員需要看的轉(zhuǎn)化率，必須就要細(xì)分到每個(gè)渠道里面，然后再看到這些渠道來的會(huì)員的點(diǎn)擊情況，他們都看過那些網(wǎng)頁， 對(duì)什么感興趣，跳失率是多少，瀏覽時(shí)間多長(zhǎng)，最終轉(zhuǎn)化的是多少等等，這樣才能看出問題。
3、  網(wǎng)站的短信促銷及EDM
在這個(gè)電子商務(wù)普遍燒錢的時(shí)代，花出去的錢到底能有多少能夠帶來實(shí)際的收益呢？在搶占市場(chǎng)的同時(shí)，怎么才能做到ROI最大化這個(gè)問題急需要解決。公司每天 幾乎都要發(fā)幾萬條甚至幾十萬條的促銷的短信，短信的反饋率基本上都在2%一下，怎么才能提高轉(zhuǎn)化率，這就需要更精準(zhǔn)的用戶定位，把錢花到最有可能帶來收益 的地方。因此網(wǎng)站的短息促銷及EDM促銷，必須要依據(jù)會(huì)員的精細(xì)化細(xì)分，不但要滿足客戶的需求，更要挖掘出他們的需求。
寫到這里基本上寫的差不多，通過總結(jié)才發(fā)覺自己原來很是知道的很少，還有很多需要學(xué)習(xí)的地方，比如說數(shù)學(xué)建模方面的知識(shí)不夠，統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件使用不夠好，業(yè)務(wù)了解的不夠深入，對(duì)整個(gè)電子商務(wù)行業(yè)的發(fā)展把握不清晰，這些都是需要以后加強(qiáng)的地方。最近在一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的前輩的博客上看到他對(duì)數(shù)據(jù)分析師的要求只有一點(diǎn)，就是要熱愛數(shù)據(jù)。感覺自己還不夠，平時(shí)工作的時(shí)候還不夠投入，總覺得是在為公司工作，不是在為自己的興趣工作，其實(shí)一個(gè)人每天做的事，一定要都當(dāng)做是為自己做才行，就算真的不是為自己做，也要從中學(xué)到一些東西來變成自己的東西，為自己服務(wù)。


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