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数据分析&大数据分析如何应用于电商行业?
作者:admin 来源:未知 点击: 发布日期: 2021-02-19 08:38
信息摘要:
对于电商行业来说,数据分析工作是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的。比如说利用数据分析做用户画像以进行精准化营销;利用数据分析来改进现有产品的结构,让用户有更好的购物...
 
这几年想做电商和进入电商行业的人越来越多了,不管是自己开的淘宝店还是微店,你会发现自己朋友圈里面,总会有那么几个已经在做电商的。电商这么火,那对于做电商而言什么是最重要的呢?答案毫无疑问是数据·大数据。今天我们就来好好聊聊数据分析·大数据分析在电商行业中的应用。
 
电商行业相对于传统零售业来说,最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。当用户在电商网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了价值客户。我们一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里,所以对于这些客户我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位客户的价值,及针对每位客户扩展营销的可能性。
 
对于电商行业来说,数据分析工作是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的。比如说利用数据分析做用户画像以进行精准化营销;利用数据分析来改进现有产品的结构,让用户有更好的购物体验;利用数据分析来管理用户的生命周期,提高用户的忠诚度,减少用户流失;根据用户的购买数据,挖掘用户的潜在需求,提供精准化服务,扩大影响力等等。
 
在这到处弥漫着电商气息的社会里,人们依靠电商让生活变得简单而便捷。那么作为电商数据分析师,我们需要在海量电商数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息和规律,这也要求我们具备数据洞察和汇总能力,运用数据挖掘模型和算法,结合电商业务经验,进行市场定位、卖点挖掘和营销推广。以下是CDA数据分析研究院总结的三个电商行业常用的数据挖掘模型及算法:
 
RFM模型:RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要方法。通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况。R(Recency)表示客户最近一次购买的时间,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。在电商数据分析中RFM模型被广泛运用,一般的CRM分析着重对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来进行客户细分。
 
给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组,然后组合使用,即可分出很多不同级别的会员。利用 RFM分析,我们可以建立会员金字塔,区分各个级别的会员,如高级会员、中级会员、低级会员,然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略,制定不同的营销活动;发现流失及休眠会员,通过对流失及休眠会员的及时发现,采取营销活动,激活这些会员;在短信、EDM促销中,依据会员的精细化细分,更精准定位用户和挖掘用户需求;维系老客户,提高会员的忠诚度。
 
关联分析:关联分析最经典的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。它的基本思想就是买了A商品的很多用户又买了B商品,那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高,通过这种分析进行捆绑销售或相关陈列。
 
聚类分析:电商行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的用户进行群体的细分,以支持精细化的营销活动,带来更大的营销效果,从而节省成本。聚类分析是进行会员精细化管理,精细化营销的基础,可以构建用户画像实现精准化营销。
在这个电商普遍烧钱的时代,花出去的钱到底能有多少能够带来实际的收益呢?在抢占市场的同时,怎么才能做到ROI最大化,提高转化率呢?这就需要我们运用数据分析模型进行更精准的用户定位,不但要满足用户的现有需求,更要挖掘出他们的潜在需求,才能在电商行业发展中不断推陈出新、持续盈利。
 

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