电子商务数据分析 第9章 电子商务核心——会员数据分析
《电子商务数据分析理论与实践》课程标准
《电商数据分析理论与实务》课程标准一、课程定位1.课程基本信息2.课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业（群）的综合性实训课程。
课程前设电子商务基础、电子商务实务、数据统计与分析等课程，后续课程为电子商务综合实训、电子商务案例分析、毕业实习等。
学生可学习数据挖掘分析并应用到相应商业场景，将理论基础知识与实践应用相结合，课程通过设置开放性课题研究，要求学生能够综合运用大数据知识与原理，自行发现规律与问题，运用创新性思维提出解决问题的思路和方法，并对相应方案进行思辨性说明，最终形成创新设计的思维习惯，获得独立解决问题的能力，培养学生的创新设计思维习惯，使其获得利用创新方法解决实际问题的能力。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
二、课程设计思路该课程以电商专业学生拓宽知识、提高文化素养为目的来设计本课程的教学思路与理念, 《电商数据分析理论与实务》课程教学坚持以电商数据分析理论为基础，增加大量的实训案例成果，注重学以致用。
强化对于分析方法与理论的实践，培养电商专业数据分析的思维与能力。
以电商专业学生所必须具备的综合职业能力为出发点，按照以学生为核心，以案例分析为载体，以“培养高素质与高技能并存的人才为目标”的总体设计要求，以培养电商运营岗位应具备的职业能力为基本目标，紧紧围绕工作任务完成的需要来选择和组织课程内容，突出工作任务与知识的联系，并根据行业专家对电商专业所涵盖的岗位群进行任务和职业能力分析，充分考虑课程内容的实用性、典型性、可操作性及可拓展性等因素，紧密结合专业能力相关考核要求。
通过“理论+案例+实训”的模式，将大数据分析与可视化技术及电子商务行业进行深度融合，重在提升学生从事电子商务相关工作的综合素质，培养其利用内外部数据进行运营管理、创新优化、分析决策等的综合能力。
电子商务数据分析 第9章 电子商务核心——会员数据分析
9.2.1 会员分布情况
8
会员分布情况主要是指会员 级别构成、性别比例、年龄层次、 位置分布等，也就是对会员进行 人群画像分析，主要包含消费者 信息（即名称，一般为昵称）、 会员级别、性别、年龄、地区/ 城市、交易总额、交易笔数、平 均交易金额、上次交易时间等项 目。利用这些数据就能很方便地 查阅任何一位会员的基本情况和 交易情况。
普通消费者：通过新消费者折扣优惠活动来引导他们在平台产生第一次下单交易行为，进而转 化为平台的会员消费者
新会员：有针对性地向他们推广商品和优惠活动，尽量符合他们的购物习惯和偏好。 活跃会员：找出为店铺带来80%价值的核心会员，给予他们更好的服务和资源倾斜。 睡眠会员：通过邮件、电话、短信、微信等渠道推送最新优惠活动，以期唤醒部分睡眠消费者。 流失会员：需要更加有吸引力的营销手段才能将其成功召回，但召回成本较高，效果并不明显。
9.4.1 分析会员年龄和地区分布
26
1. 实训目标
①利用客户运营平台采集会员数据。
②计算不同年龄段的会员数量，利用饼图展 现各年龄段占比。 ③利用分类汇总统计会员的地区分布数量， 结合圆环图分析数据。
2. 实训要求
收集并整理会员数据，将年龄段分为25 岁以下，25岁~30岁，31岁~35岁和35岁以 上几个区间，使用COUNTIF函数统计各年龄 段的会员数量，以结果为数据源创建饼图并 分析年龄分布情况。然后按地区排列会员数， 并汇总各地区的会员数量，然后以圆环图的 形式展示地区分布情况。
老消费者已经有过在店铺购物的经历，再次进店购买，说明认可店铺的商品和服务，因此 购买多件商品的概率比新消费者更高，从而能够提高客单价。因此，合理进行会员管理，重视 会员数据，将新消费者变为会员，可以减少店铺销售的成本，提高交易金额。
电子商务客户关系管理 第9章 电子商务客户信息管理
态度 信息
客户的个性信息 客户的生活情况
客户独特的心理特征，通常体现为性格特 会对客户的购买速度、购买决策的制
征，如外向、内向、自信、谨慎等
订造成影响
客生活户态的度健、康度状假况习、惯兴等趣和爱好、饮食习惯、会对客户的购买目标造成影响
信息类型
态度 信息
客户的受教育情况 客户的消费理念
客户的购买动机
行为 信息
客户的购买种类
客户的购买途径
具体内容
信息的价值
受教育程度、所学专业、参加的社团等
会对客户的购买偏好及购买习惯造成 直接影响
是否追求潮流、是否看重商品的品牌、是 否追求个性等
决定了客户对某些品牌或商品的感觉 和态度，并由此影响他们对商品或品 牌的选择
通过挖掘客户某次购买行为的动机，了解 其需求。例如，客户的购买动机或需求是 否具有持续性，客户购买商品时主要的关 注对象是什么，商品满足了客户哪些方面 的需求，等等
能帮助商家了解客户的购买偏好
企业客户信息
信息类型 基本信息
业务情况
交易情况 负责人信息
企业客户信息的主要内容
具体内容
信息的价值
企业客户的名称、地址、创立时间、所属行业、规模、联 会对企业客户的购买行Байду номын сангаас和偏好造成
系方式、经营理念、销售或服务区域、形象、声誉等
较大的影响
企业客户的销售能力、销售业绩、发展趋势和前景、存在 的问题等
4
5 做好记录
准确捕捉信息，及时 3 收集有关资料
访谈法
1 设计访谈提纲
2
恰当地提问
问卷调查法
问卷调查法也称问卷法，是调查者运用统一设计的问卷向被调查者了解情况或征询意见的 调查方法。使用问卷调查法时大多用邮寄、个别分送或集体分发等方式发送问卷。
电子商务数据分析指标
电子商务数据分析指标、市场类市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。
1. 行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。
2. 行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量× 100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量3. 行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。
4. 行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额× 100%5. 企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额× 100%6. 市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额× 100%7. 竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。
8. 竞争对手客单价: 竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数二、运营类在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。
客户指标：1. 注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数2. 活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数3. 活跃客户比率: 活跃客户数占客户总数的比例4. 重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例5. 平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率7. 客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。
8. 客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。
电子商务数据分析
电子商务数据分析什么是电子商务数据分析？电子商务数据分析是指通过对电子商务平台上的数据进行收集、整理和分析，从中提取有价值的信息和见解。
通过电子商务数据分析，企业可以了解消费者行为、产品销售情况、市场趋势等，以便优化业务决策和战略规划。
电子商务数据分析的重要性随着互联网和电子商务的迅速发展，越来越多的企业将业务转移到了线上平台。
电子商务数据分析成为了企业获取有效信息的重要手段。
以下是电子商务数据分析的重要性：1.洞察消费者行为：通过分析电子商务平台上的数据，企业可以了解消费者的购买偏好、浏览习惯、需求变化等。
这些信息有助于企业更好地了解消费者需求，优化产品定位和市场营销策略。
2.优化产品设计：电子商务数据分析能够帮助企业了解产品的用户体验和满意度。
通过分析用户留言、评价和投诉等数据，企业可以发现产品的不足之处，进而改进产品设计和功能。
3.提升销售业绩：通过电子商务数据分析，企业可以了解产品的销售情况、热门品类、销售渠道等。
这些信息有助于企业调整销售策略，增加销售额和市场份额。
4.发现市场趋势：通过对电子商务数据的分析，企业可以洞察市场的动态变化和趋势。
这有助于企业及时调整战略，应对市场竞争和变化。
5.提高客户满意度：通过分析客户的购买记录和行为数据，企业可以了解客户的喜好和需求，并提供更加个性化和有针对性的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
电子商务数据分析的方法和工具实施电子商务数据分析需要使用各种方法和工具来收集、整理和分析数据。
以下是一些常用的方法和工具：1.数据收集和整理：首先需要收集电子商务平台上的数据，包括销售数据、用户行为数据、产品数据等。
常用的数据收集方法包括网站分析工具、数据挖掘技术、调查问卷等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
2.数据分析：在完成数据的整理和清洗后，可以使用各种数据分析方法和工具对数据进行分析。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
《电子商务数据分析(第2版)》课程标准
《电子商务数据分析（第2版）》课程标准一、课程性质该课程是电子商务专业核心课程，同时是电子商务专业的一门面向职业岗位（群）的综合性实训课程。
通过本课程的讲解、演练与实践，使学生掌握数据资料的收集、整理、分析，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。
该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生将来从事数据分析相关工作打下基础。
该课程的先修课程有《电子商务基础》《电子商务实务》《数据统计与分析》等，后续课程有《电子商务综合实训》《毕业实习》等课程。
二、设计思路课程内容全面且系统地对电子商务数据分析进行了介绍，采用理实一体的授课方法，通过操作+报告的考试方法，全面考核学生实际分析电子商务数据的能力。
1.遵循职业性。
高职教育就是就业教育，是一种适应市场需求、培养高等技术应用人才的职业教育。
所以高职电子商务专业的《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》就应该达到直接为提高学生专业操作技能服务，并最终为学生就业服务的教学效果。
本课程的设计突出职业性，着力营造职业氛围，逐渐培养学生电子商务数据分析的能力。
2.坚持实践性。
以就业为导向、以能力为本位的职业教育，必须突破传统的“教材导向”的书本型教学模式，建立适应时代需要“以就业导向”的技能型教学模式。
“以就业导向”的技能型教学模式要求对电子商务数据分析课程进行技能定位，将理论与实际案例结合在一起，让学生在学习电子商务数据分析的方法后通过实训来巩固并应用相关理论知识，提高专业知识与技能紧密结合的力度。
3.奉行开放性。
在项目选择、教学观念、教材内容、学习方式、作业练习、绩效评价和教师心态等方面，融入企业机制，给师生提供更多选择的机会和更大创新的空间，努力打造《电子商务数据分析：大数据营销数据化运营流量转化（第2版）》精品课程资源。
4.注重能力性。
在对高职高专的课程体系重构的基础上，打破原有的建立在学科体系基础上的以“终结性”考试为主的教学评价模式，建立以能力考核为中心、以过程考核为基础的考核评价体系。
电子商务系统的分析与设计-第9章
电子商务系统的分析与设计
33
9.5.1.2 防火墙的应用设计 2. 防火墙的安全要求
（1）防火墙应由多个构件组成 （2）防火墙应能抵抗网络“黑客”的攻 击 （3）防火墙一旦失效、重启动或崩溃， 则应完全阻断内、外部网络站点的连接 （4）防火墙应提供强认证服务 （5）防火墙对内部网络应起到屏蔽作用
电子商务系统的分析与设计
26
9.5.1 防火墙与网络安全设计 9.5.1.1 防火墙的基本概念
防火墙是访问控制技术的一种，其目的是 通过控制网络资源的存取权限，保障计算 机网络、计算机主机和数据的合法访问。 国标GB/T 18019国标GB/T 18019-1999 指出：“防火墙的 目的是在内部、外部两个网络之间建立一 个安全控制点，通过允许、拒绝或重新定 向经过防火墙的数据流，实现对进、出内 部网络的服务和访问的审计和控制”。
9.3 ISO的安全体系结构与电子 ISO的安全体系结构与电子 商务系统的安全体系
OSI的安全机制和安全服务 OSI的安全机制和安全服务
电子商务系统的分析与设计
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9.3 ISO的安全体系结构与电子 ISO的安全体系结构与电子 商务系统的安全体系
电子商务应用 交 易 完 整 性 交 易 真 实 性 交 易 保 密 性 不 可 抵 赖 性 交 易 可 用 性 安全电子商务应用
93. 2. 电子商务系统的安全体系
电子商务系统的分析与设计 12
9.3 ISO的安全体系结构与电子 ISO的安全体系结构与电子 商务系统的安全体系 OSI规定了5 OSI规定了5种标准的安全服务
课程教学大纲：电子商务数据分析与应用
《电子商务数据分析与应用》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标课程目标1：能够掌握电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标，具备信息处理和数据分析能力；课程目标2：通过学习电子商务数据分析与应用，具备应用定性定量、相关技术分析和解决流量导入和流量变现的能力；课程目标3：能够掌握市场行情分析和行业数据挖掘知识，了解竞争对手，并分析竞争对手数据，掌握商品定价的策略和方法，掌握网站、店铺流量分析等相关的知识，掌握店铺运营和客单价等知识，了解电商库存、会员数据、利润和利润率，熟悉商品成本、推广成本和固定成本，掌握利润预测的常用方法等，具备电子商务运营与管理能力；课程目标4：能够掌握国际市场营销方面的理论知识：如用Alexa工具的基本使用方法获取网站流量，用波士顿矩阵的建立和分析方法进行行业数据的挖掘，用SWOT分析法、波特竞争力分析模型收集竞争对手信息，用RFM模型分析方法实现对客户的分层等。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系四、教学学时分配《电子商务数据分析与应用》课程教学学时分配表五、教学内容和教学要求第一章电商运营与数据分析【教学基本要求】通过本章内容的学习，了解电子商务的功能、模式和特点，电商运营的核心目标和分类，电商数据分析的步骤，理解电商数据分析的常用方法、电商数据分析的常用指标。
【教学重点和难点】教学重点：电子商务的模式，电商运营的核心目标。
教学难点：电商数据分析的常用指标。
【教学内容】第一节电子商务运营与数据基础（一）电子商务的功能、模式与特点（二）电子商务运营概述（三）认识电子商务数据第二节了解电商数据分析（一）分析电子商务数据的原因（二）不同电商岗位的数据分析意义（三）电商数据分析的常用方法（四）电商数据分析的常用指标（五）分析电商数据的步骤第三节如何做好电子商务数据分析（一）流量分析（二）流量效率分析本章习题要点：电商数据分析的常用方法，电商数据分析的常用指标。
电子商务数据分析介绍课件
求，优化产品策略
电子商务数据分析方法
数据收集
网站日志数据： 记录用户访问 网站的行为和 信息
01
用户行为数据： 记录用户在网 站上的行为和 信息
03
02
交易数据：记 录用户在网站 上的交易行为 和信息
04
外部数据：从其 他来源获取的数 据，如市场调查、 社交媒体等
数据清洗
缺失值处理：删除、填充 或忽略缺失值
数据分析实践步骤
数据采集：从各种来 源收集数据，如网站、 社交媒体、调查等
数据清洗：处理缺失 值、异常值、重复值 等，保证数据质量
数据分析：运用各种 统计分析方法，如描 述性统计分析、关联 分析、回归分析等， 挖掘数据背后的信息
数据可视化：将分析 结果以图表、图形等 形式展示，便于理解 和传播
数据预处理：对数据 进行标准化、归一化 等处理，便于后续分 库存管理是电商 企业运营的重要 环节
02
库存分析可以帮 助企业了解库存 状况，优化库存 管理策略
03
案例：某电商企 业通过数据分析， 发现库存积压严 重，及时调整库 存策略，降低库 存成本
04
通过数据分析， 企业可以及时发 现库存问题，提 高库存管理效率
电子商务数据分析实践
电子商务数据分析介绍 课件
演讲人
目录
01 电子商务数据分析概述 02 电子商务数据分析方法 03 电子商务数据分析案例 04 电子商务数据分析实践
电子商务数据分析概述
数据分析的定义
01
数据分析是指从大量数据中提取 有价值的信息，以指导决策的过 程。
03
数据分析的方法包括描述性统计 分析、探索性数据分析、预测性 数据分析等。
结论与建议：根据分 析结果提出建议，指 导业务决策和改进
《电子商务数据分析理论与实践》教案
《电子商务数据分析理论与实践》第一章至第五章教案一、第一章：电子商务数据分析概述1. 教学目标（1）了解电子商务数据分析的定义和意义。
（2）掌握电子商务数据分析的主要内容和流程。
（3）了解电子商务数据分析的发展趋势。
2. 教学内容（1）电子商务数据分析的定义和意义。
（2）电子商务数据分析的主要内容：用户行为分析、商品分析、营销效果分析等。
（3）电子商务数据分析的流程：数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。
（4）电子商务数据分析的发展趋势：大数据、、云计算等。
3. 教学方法（1）讲授：讲解电子商务数据分析的基本概念和原理。
（2）案例分析：分析典型的电子商务数据分析案例。
（3）小组讨论：分组讨论电子商务数据分析的实际应用。
4. 教学资源（1）教材：《电子商务数据分析理论与实践》。
（2）案例资料：电子商务数据分析的实际案例。
（3）网络资源：相关电子商务数据分析的网站和文章。
二、第二章：电子商务数据收集与清洗1. 教学目标（1）了解电子商务数据收集的方法和工具。
（2）掌握电子商务数据清洗的基本方法和技巧。
（3）学会使用数据分析软件进行数据清洗。
2. 教学内容（1）电子商务数据收集的方法：线上数据收集、线下数据收集等。
（2）电子商务数据清洗的目的和意义。
（3）电子商务数据清洗的方法：去除重复数据、填补缺失数据、转换数据格式等。
（4）数据分析软件的使用：Excel、Python等。
3. 教学方法（1）讲授：讲解数据收集和清洗的基本概念和方法。
（2）操作演示：使用数据分析软件进行数据清洗的演示。
（3）上机实践：学生自行操作进行数据清洗。
4. 教学资源（1）教材：《电子商务数据分析理论与实践》。
（2）数据分析软件：Excel、Python等。
（3）实践数据：电子商务数据清洗的实际数据。
三、第三章：电子商务数据分析方法与应用1. 教学目标（1）掌握电子商务数据分析的主要方法：描述性统计分析、关联规则分析、聚类分析等。
电子商务数据分析
电子商务数据分析随着电子商务的快速发展，在互联网时代，数据分析已经成为了企业经营和决策中的重要环节。
通过对电子商务数据进行深入的分析，企业能够深刻了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率，并实现可持续发展。
本文将着重探讨电子商务数据分析的重要性、常用的数据分析方法以及应用案例。
一、电子商务数据分析的重要性1. 了解市场需求通过电子商务数据分析，企业能够深入了解市场需求的变化趋势，包括消费者的购买行为、偏好、兴趣等。
通过对大量的数据进行挖掘和分析，企业可以精确把握市场需求的变化，及时调整产品和服务的策略，使企业在市场竞争中立于不败之地。
2. 优化产品和服务电子商务数据分析可以帮助企业对产品和服务进行优化。
通过对用户的行为数据、偏好数据等进行分析，企业可以了解用户对产品和服务的评价和反馈，从而找到改进之处。
同时，通过数据分析，企业还可以挖掘出用户的潜在需求，为其创新和开发新的产品和服务，提升用户满意度和忠诚度。
3. 提高运营效率电子商务数据分析可以帮助企业提高运营效率，包括库存管理、物流配送、市场营销等方面。
通过对数据的分析，企业可以实现精准的库存管理，在合适的时间和地点提供适量的产品，避免库存积压和脱销的问题。
此外，企业还可以利用数据分析来精确投放广告和促销活动，提高市场营销的效果。
二、常用的电子商务数据分析方法1. 数据挖掘数据挖掘是通过对大量数据进行探索，发现其中隐藏的有价值信息的过程。
在电子商务中，企业可以通过数据挖掘技术，从海量的用户数据中找到有用的信息，如用户行为模式、购买偏好等。
这些信息可以帮助企业了解用户需求，预测市场趋势，制定精准的营销策略。
2. 关联规则分析关联规则分析是挖掘数据集中各项之间相互关联关系的方法。
在电子商务中，企业可以通过关联规则分析发现用户的购买习惯和偏好，根据关联规则来推荐相关商品，提高用户购买转化率。
3. 预测分析预测分析是通过对历史数据进行建模和分析，预测未来的发展趋势和情况。
电子商务数据分析
电子商务数据分析随着互联网和移动互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业领域中不可忽视的一部分。
众多企业逐渐意识到，通过对电子商务数据的分析，他们可以获取有关消费者行为，产品销售情况以及市场趋势等重要信息，从而制定更有效的商业策略。
本文将重点探讨电子商务数据分析对企业决策的重要性和如何运用数据分析来提升电子商务业务的竞争力。
1. 数据采集和处理在电子商务领域，数据的采集和处理是数据分析的首要步骤。
企业需要通过各种渠道收集大量的数据，如消费者的在线行为、订单数据、社交媒体数据和市场调研数据等。
随后，这些数据需要进行清洗和整理，以便后续的分析处理。
数据采集和处理的高效性对于确保数据分析的质量和准确性至关重要。
2. 市场分析电子商务数据分析可以帮助企业进行市场分析，洞察市场趋势和竞争对手的动态。
通过对大量消费者数据的分析，企业可以了解消费者的购买偏好、需求变化以及消费者群体的特征等信息。
这些信息对于企业制定产品定位、推广策略以及市场扩张计划都至关重要。
3. 销售和预测电子商务数据分析对于销售和预测也起到了至关重要的作用。
通过对历史销售数据的分析，企业可以了解产品的销售情况和影响销售的因素。
同时，借助预测模型和算法，可以根据过去的销售数据预测未来的销售情况，从而做出相应的生产和库存安排，减少滞销和缺货的风险。
4. 用户行为分析通过电子商务数据分析，企业可以深入洞察用户的在线行为，如浏览、搜索和购买等。
这些行为数据可以帮助企业了解用户的兴趣和需求，进而提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。
用户行为分析还可以帮助企业发现和解决用户体验中的问题，提升网站和应用的易用性。
5. 营销效果评估电子商务数据分析为企业提供了评估营销效果的有效方法。
通过对广告、促销和市场活动的数据分析，企业可以了解这些营销手段对销售和用户参与度的影响。
基于这些分析结果，企业可以调整营销策略，提高投资回报率，并实现更好的销售业绩。
6. 客户关系管理电子商务数据分析对于客户关系管理也有着不可替代的作用。
电商运营数据分析教学教案
电商运营数据分析教学教案电子商务数据分析》配套教学教案第1章电商运营与数据课时：90分钟分析内容：课时2：1.了解电子商务的功能、模式和特点。
2.了解电商运营的核心目标和分类。
3.了解分析电商数据的原因和意义。
教学目标：1.熟悉电商数据分析的常用方法。
2.熟悉电商数据分析的常用指标。
3.了解电商数据分析的步骤。
4.如何做好电子商务数据分析。
教学重点：1.了解电商运营的核心目标和分类。
2.熟悉电商数据分析的常用指标。
3.熟悉电商数据分析的常用方法。
4.如何做好电子商务数据分析。
教学难点：1.教学思路：介绍电子商务的基本概念、产生背景以及功能特点，使读者对电子商务有一个初步的认识；介绍电子商务数据分析构成、分析原因以及不同岗位所适用的分析模式；讲解电子商务数据分析的常用指标，使读者了解如何进行有效分析；简要介绍如何做好电子商务数据分析，以便读者建立分析体系。
2.教学手段：由浅入深，以案例引入理论知识，并在讲解过程中配合实际操作方法及界面演示；分小点讲解理论知识，并用大量案例进行说明；安排练、思考与提高。
3.教学资料及要求：除教材中讲解的知识，学员可以多查阅相关资料，对电子商务数据分析有初步方向。
教学内容：1.讨论问题：1）电子商务数据分析对电商行业有什么作用？2）不同产品行业在进行数据分析时需要考虑哪些内容？2.案例导入：电子商务运营与数据基础；电子商务的功能、模式与特点；电子商务运营概述；认识电子商务数据。
3.了解电商数据分析：分析电子商务数据的原因；不同电商岗位的数据分析意义；电商数据分析的常用方法；电商数据分析的常用指标；分析电商数据的步骤；如何做好电子商务数据分析。
4.本章实训。
5.课后思考：1）了解电子商务数据分析基础知识；2）学会用不同方法指标对电子商务数据进行分析；想一想：自己在实际工作和生活中有没有接触过电子商务，想一想为什么电子商务会发展得这么快这么普及；思考及作业：B2B、B2C、C2C、O2O各代表什么意思，它们各具代表性的电商企业有哪些；为什么要对电子商务数据进行分析；简述3种电子商务数据分析的方法；电子商务数据分析有哪些常用指标。
电子商务网站核心数据分析
电子商务网站核心数据分析第一篇：电子商务网站核心数据分析电子商务网站核心数据分析电子商务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。
基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。
一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。
我们先来说说流量来源分析。
电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。
流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。
流量分析一般一奥分析以下内容：网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。
如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。
网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。
一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。
网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。
如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。
推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。
一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。
其次是流量效率分析流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。
一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。
这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。
二跳率：这个也是为了分析流量的有效性。
如果是有效流量的话，一般会有合理的二跳。
如果是虚假点击的话，一般是没有二跳的。
电子商务数据分析
电子商务数据分析随着互联网的不断发展和普及，电子商务已经成为了现代商业运营的重要组成部分。
而在电子商务中，数据分析扮演着至关重要的角色，通过对电子商务数据进行分析，企业可以了解消费者行为、优化产品和服务、提升运营效率，并通过更有效的商业决策实现业务增长。
电子商务数据分析是指通过收集、整理和分析电子商务平台上产生的各类数据，以获得信息和洞察，从而支持商业目标的实现。
电子商务平台产生的数据非常丰富多样，包括消费者行为数据、销售数据、库存数据、广告数据等等。
这些数据可以通过各种数据分析工具和技术进行深入挖掘和分析，为企业提供宝贵的商业智能和战略指导。
首先，电子商务数据分析可以帮助企业了解消费者行为。
通过分析消费者在电子商务平台上的浏览、搜索、点击、购买等行为数据，企业可以了解消费者的兴趣、偏好和购物习惯，以及他们对产品和服务的满意程度。
这些信息对于企业来说非常重要，可以帮助企业精准定位目标消费者群体，并提供个性化的产品和服务，提高销售转化率和客户满意度。
其次，电子商务数据分析可以帮助企业优化产品和服务。
通过分析销售数据、产品评价和客户反馈等数据，企业可以了解产品的销售情况、用户体验以及潜在问题。
通过这些数据分析，企业可以及时发现和解决产品的问题，改进产品功能和设计，提升产品质量和用户体验，从而增强产品竞争力，并赢得用户的忠诚和口碑。
另外，电子商务数据分析还可以帮助企业提升运营效率。
通过分析电子商务平台上的订单数据、库存数据、物流数据等，企业可以实时了解库存情况、订单处理状况以及物流运输效率，从而优化供应链管理和物流配送，提高订单处理速度和交付准确率，降低运营成本和风险，并提升企业的竞争优势。
最后，电子商务数据分析也可以支持企业的商业决策。
通过对电子商务数据的分析，企业可以获取市场趋势、竞争对手情报以及产品销售和运营的综合信息，为企业的战略规划、市场定位和营销策略提供决策依据。
通过科学而准确的数据分析，企业可以降低决策风险，提高决策质量，从而实现更好的商业效益和长期发展。
电子商务数据分析
电子商务数据分析1. 引言电子商务作为互联网时代的重要经济形态之一，积累了大量的数据。
利用这些数据进行分析，可以帮助企业了解消费者行为、优化运营策略，从而达到提升业绩的目的。
本文将介绍电子商务数据分析的概念、重要性及常用的分析方法。
2. 电子商务数据分析的概念电子商务数据分析指利用电子商务平台产生的数据，运用统计学、数据挖掘和机器学习等方法，找出数据中隐藏的规律和价值信息，为企业提供决策支持和业务优化的方法。
通过对电子商务数据的深入分析，企业可以了解用户的购买偏好、消费习惯、网站流量等重要信息，为市场营销、供应链管理、用户个性化推荐等方面提供有力的支持。
电子商务数据分析可以包括多个方面的内容，例如用户行为分析、销售数据分析、市场竞争分析等。
在实际应用中，可以根据企业的需求，选择相应的数据分析方法和工具。
3. 电子商务数据分析的重要性电子商务数据分析的重要性不可忽视。
首先，电子商务数据是企业运营过程中产生的重要资源，可以作为企业制定发展战略和决策的依据。
其次，通过对电子商务数据进行分析，企业可以更好地了解用户需求，优化产品设计和服务体验，提高用户满意度和忠诚度。
此外，电子商务数据分析还可以帮助企业了解市场动态，把握市场趋势，做出准确的市场预测。
4. 电子商务数据分析的常用方法4.1 用户行为分析用户行为分析是电子商务数据分析的重要内容之一，通过对用户在平台上的行为数据进行分析，可以了解用户的购买偏好、浏览习惯、点击路径等信息。
主要的用户行为分析方法包括：•RFM分析：通过分析用户的购买频率、购买金额和最近一次购买时间，将用户划分为不同的等级，为企业提供精准的用户细分和个性化营销策略。
•漏斗分析：通过分析用户在购买过程中的转化率，找出用户流失的环节，优化用户转化率和购买路径，提高销售业绩。
•关联分析：通过分析用户购买的商品组合或浏览的商品之间的关联性，为企业提供交叉销售和用户推荐的策略。
4.2 销售数据分析销售数据分析是电子商务数据分析的核心内容之一，通过对销售数据的分析，可以了解产品销售情况、销售趋势、销售渠道等信息。
电子商务数据分析
电子商务数据分析电子商务数据分析是现代商业领域中一个至关重要的环节，它涉及到收集、处理、分析和解释电子商务活动中产生的大量数据，以帮助企业做出更加明智的决策。
随着互联网技术的发展和消费者行为的数字化，电子商务数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键工具。
首先，电子商务数据分析的基础是数据的收集。
企业需要从多个渠道获取数据，包括但不限于网站访问量、用户行为、交易记录、社交媒体互动等。
这些数据通常存储在数据库中，以便于后续的分析和处理。
其次，数据的清洗和预处理是数据分析过程中不可或缺的步骤。
由于数据来源的多样性，收集到的数据往往包含错误、重复或不完整的信息。
因此，数据清洗工作包括去除重复数据、纠正错误、填补缺失值等，以确保数据的质量和准确性。
接下来，数据分析的关键在于选择合适的分析方法和工具。
数据分析的方法多种多样，包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等。
企业可以根据自身的需求和目标选择合适的分析方法。
同时，现代数据分析工具，如数据挖掘软件、统计分析软件和机器学习平台，为数据分析提供了强大的技术支持。
在分析过程中，企业需要关注几个关键指标，如转化率、客户留存率、平均订单价值等。
这些指标可以帮助企业了解用户行为、评估营销活动的效果，并预测未来的业务趋势。
此外，电子商务数据分析还涉及到数据可视化，即将分析结果以图表、图形或其他视觉形式呈现，以便于理解和沟通。
数据可视化不仅有助于内部团队理解分析结果，也可以帮助企业向外部利益相关者展示其业务表现。
最后，电子商务数据分析的最终目的是支持决策制定。
企业需要将分析结果转化为实际的业务策略，如优化产品推荐算法、调整定价策略、改进客户服务等。
通过持续的数据分析和迭代优化，企业可以在激烈的市场竞争中保持领先地位。
总之，电子商务数据分析是一个复杂而系统的过程，它要求企业具备强大的数据处理能力、深入的业务理解以及创新的决策能力。
随着数据量的不断增长和分析技术的进步，电子商务数据分析将在未来的商业世界中扮演越来越重要的角色。
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电商核心—— 会员数据分析
电子商务数据分析
目录
CHale Waihona Puke NTENTS9.1 会员数据的作用与获取 9.2 会员数据基本分析方法 9.3 RFM模型分析 9.4 本章实训
9.1.1 数据分析的作用
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1. 提升店铺交易金额
影响店铺成交金额的要素中，流量、转化率、客单价都与会员数据紧密相关，所以说分析 会员数据对店铺交易金额会有很大影响。善于维护会员关系，将新消费者转化成会员，同时， 老消费者流量带来的转化率是远远大于新消费者的，因此这类流量的质量会非常高。
9.2.2 会员增长与流失
11
每个店铺的会员数量都不会 是固定不变的，根据店铺的营销 效果和消费者的购物喜好，会员 数量都会一直变化。对于店铺而 言，正常情况下每个时期都会流 失会员，但同时也会新增一些会 员。
9.2.2 会员增长与流失
12
有了这些基础数据， 就可以计算相对于11月份 而言，12月份各城市的会 员增长率和流失率。
9.2.3 会员生命周期分析
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利用会员在店铺的最近一次 交易时间，就可以划分出该会员 属于哪个生命周期，进而可以查 看店铺会员生命周期的整体情况， 如图所示。
9.2.4 会员价值挖掘
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每一位会员的忠诚度、购买力和价格接受度都是不同的，将这3个方面划分为6个指标，就 可以挖掘每一位会员的潜力价值。
9.1.2 会员数据的获取途径
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1. 淘宝客户运营平台
在淘宝商家中心左侧导航栏的“营 销中心”功能中即可找到“客户运营 平台”工具，单击该工具，就可进入 到客户运营平台。其中不仅显示了所 有成交消费者、未成交消费者和询单 消费者的信息，还可以对消费者进行 分群和分析。
9.1.2 会员数据的获取途径
RFM可以识别优质会员，可以指定个性化的 沟通和营销服务，为更多的营销决策提供有力支 持。另外还能够衡量会员价值和会员利润创收能 力。
9.3.2 RFM模型应用
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利用RFM模型分析会员数据，首先需要在客户运营平台或其他CRM软件中获取会员数据， 这里仅介绍RFM模型的应用，因此主要获取会员名称、上次交易时间、交易总额和交易笔数即 可，如图所示。
9.2.1 会员分布情况
8
会员分布情况主要是指会员 级别构成、性别比例、年龄层次、 位置分布等，也就是对会员进行 人群画像分析，主要包含消费者 信息（即名称，一般为昵称）、 会员级别、性别、年龄、地区/ 城市、交易总额、交易笔数、平 均交易金额、上次交易时间等项 目。利用这些数据就能很方便地 查阅任何一位会员的基本情况和 交易情况。
9.2.1 会员分布情况
9
如果想查看某个项目的整体 分布情况，如性别构成，则可首 先按“性别”项目进行排序，接 着利用Excel的分类汇总功能计算 出男性会员和女性会员以及所有 会员的人数情况。
9.2.1 会员分布情况
10
选择“男 计数”单元格和右侧对应的数量单元格，按住【Ctrl】键继续选择“女 计数”单 元格和右侧对应的数量单元格，利用它们为数据源创建饼图
最近一次消费时间
最大单笔消费金额
消费频率
特价商品消费占比
消费金额
最高单价商品消 费占比
目录
CONTENTS
9.1 会员数据的作用与获取 9.2 会员数据基本分析方法 9.3 RFM模型分析 9.4 本章实训
9.3.1 认识RFM模型
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RFM模型通过对距离最近一次消费的时长、 消费频率和消费金额3个维度的分析来描述会员 价值状况，是根据会员活跃程度和交易金额的贡 献进行会员价值细分的一种方法。
老消费者已经有过在店铺购物的经历，再次进店购买，说明认可店铺的商品和服务，因此 购买多件商品的概率比新消费者更高，从而能够提高客单价。因此，合理进行会员管理，重视 会员数据，将新消费者变为会员，可以减少店铺销售的成本，提高交易金额。
9.1.1 数据分析的作用
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2. 精准推广
很多店铺商家会通过收集到的数据向会员发 送优惠等推广信息，有些商家得到的反馈很不错 ，有些商家的推广则石沉大海。二者区别在于， 在发送推广信息之前，有没有对会员数据进行分 析，否则不仅不能起到推广的作用，还会弄巧成 拙。因此，分析会员数据能够做到精准推广，使 会员营销起到事半功倍的效果。
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2. CRM会员管理软件
CRM会员管理软件实际上就是消费者关系管理软件，相比于淘宝的客户运营平台而言，这 类软件的功能更加完善和强大，但需要付费订购才能使用。不同的CRM软件侧重的功能不一样 ，选择适合自己的一种就行。
目录
CONTENTS
9.1 会员数据的作用与获取 9.2 会员数据基本分析方法 9.3 RFM模型分析 9.4 本章实训
9.3.2 RFM模型应用
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由于获取的数据中只有 上次交易时间，因此需要利 用函数将现在的时间减去上 次交易的时间，得到时间间 隔的天数，公式为 “=TODAY()-上次交易时间 ”，如图所示。
9.3.2 RFM模型应用
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计算完成后： 时间间隔对应“最近一次消费的时长”，即R维度； 交易总额对应“消费金额”，即M维度； 交易笔数对应“消费频率”，即F维度。
9.3.2 RFM模型应用
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其中，会员增长率=12 月新进会员数÷11月会员 数；会员流失率=12月流 失会员数÷11月会员数，
9.2.2 会员增长与流失
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以会员所在城市、会员 增长率和会员流失率为数据 源，创建柱形图并适当美化 ，如图所示。
9.2.3 会员生命周期分析
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所谓会员的生命周期，指的是消费者成为会员前后，在不同的时期表现出来的不同的特征。 分析会员的生命周期，就能针对这些不同的特征采取最合适的营销策略。
普通消费者：通过新消费者折扣优惠活动来引导他们在平台产生第一次下单交易行为，进而转 化为平台的会员消费者
新会员：有针对性地向他们推广商品和优惠活动，尽量符合他们的购物习惯和偏好。 活跃会员：找出为店铺带来80%价值的核心会员，给予他们更好的服务和资源倾斜。 睡眠会员：通过邮件、电话、短信、微信等渠道推送最新优惠活动，以期唤醒部分睡眠消费者。 流失会员：需要更加有吸引力的营销手段才能将其成功召回，但召回成本较高，效果并不明显。