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数据分析系列篇:电商中数据分析应用
2015-12-09
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数据分析系列篇:电商中数据分析应用


谈到零售,以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司,与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。而他们的数据分析应用都有哪些呢?


1.网站分析(流量分析)

记得很久之前蓝鲸写过新手如何学习网站分析,现在也回顾下。

Web分析人员应该具备的5个基本素质 1. 需要了解互联网。2. 你需要知道一些网页技术的基本概念。3. 你需要会用一些最基本的工具。4. 你需要学习最基本的WA概念和定义。5. 你要有商业意识(Business Sense)。

进行网站分析当然要使用网站分析工具。所以你得至少知道Google Analytics,或者更好能知道Omniture,WebTrends之类。除了知道,你最好还要能会用其中的某一个。我建议新手从Google Analytics开始,免费工具,实施简单,而且界面也简单,非常适合入门级用户。

WA的基本概念包括什么是visit,什么是PV,什么是bounce rate,什么是time on site……。想要知道这些,可以看英文的Avinash的博客,具体内容零散在他的博客的很多文章中(你可以直接点击他博客的site map,不过他的site map更新比较慢,新文章可能还没有被列入)。如果你想知道一些国际通用的WA概念和定义,你可以去WAA(WA联合会,Web Analytics Association)这个民间协会组织看看,IAB(互动广告协会)也有相关内容。当然,多阅读是很重要的,Avinash有一些他推荐的博客,大家没事儿随便挑几个阅读,会有收获。

有没有好书推荐?中文的书籍其实还没有太好的。Avinash的”Web Analytics One Hour A Day”是为数不多(也是我唯一知道)的翻译为汉语的书籍。因此我建议大家在互联网上寻找一些英文的书籍,比较推荐Google Analytics Short Cut(感谢Kurt的推荐),以及Web Analtyics Dumb Book。

围绕流量分析这块,有网站流量分析日、周、月报告,也有很多网站流量监控报告。GA、百度统计都是这一类的。

2.用户分析(用户画像&用户行为)

用户分析已经讲了很多次,就不多说了。

3.产品分析
产品分析主要结合应用画像,应用的场景为购物篮、橱窗推荐等,挖掘一个品类的潜在用户,首先要找出此品类已有的用户,然后通过这些用户的行为、偏好、画像等信息对用户细分,挖掘其独有的特征,最后通过这些特征建立模型定位出该品类的潜在用户。

4.运营分析(活动分析)

运营分析主要针对的是运营活动前、活动中、活动后的分析,包括活动前的预期分析、用户分析、市场策划等,活动中的效果监控、A/B test,活动后的专题活动分析等。比如像量子恒利、淘宝魔方这些数据产品。
5.竞对分析(市场分析)
常见的有了解易观、艾瑞、派代网等行业分析数据,以及监控电商竞对的行业数据。

6.物流分析
电商中的物流供应链是最重要的环节之一,所以能够做好像双十一这样的提前备货,优化配送站的方案以及物流配送环节的数据监控,退货原因等分析是至关重要。

7.KPI分析

包括业务每季度、年度的经营分析情况。

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