电子商务之数据化运营
电子商务的数据分析与运营决策
物流与供应链管理
01
02
03
物流网络
建立高效、可靠的物流网 络，确保商品快速、准确 地送达消费者手中。
库存管理
合理控制库存，避免积压 和浪费。
供应商管理
与供应商建立良好的合作 关系，确保货源的稳定性 和质量。
04
电子商务数据驱动的决策优化
数据驱动的营销策略
总结词
通过收集和分析用户数据，制定精准的 营销策略，提高营销效果和用户转化率 。
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据。
数据分析
运用统计学和预测模型等方法，挖掘 数据中的规律和趋势。
数据可视化
通过图表、仪表板等方式，将数据分 析结果呈现出来。
数据挖掘
运用机器学习算法，发现数据中的关 联、聚类和预测。
数据分析在电子商务中的应用
01
用户画像
通过数据分析，了解用户的需求和 偏好，形成用户画像。
通过用户在网站或应用上的操作记录收集， 包括浏览、搜索、购买、评论等。
营销活动数据
记录营销活动的效果，包括广告点击、促销 活动参与度等。
交易数据
记录每一笔订单的详细信息，包括订单号、 商品信息、购买数量、价格等。
外部数据
包括市场趋势、竞争对手数据等，可以通过 第三方数据提供商获取。
数据处理与分析上的用户数据，分析用 户行为、兴趣和偏好，识别潜在客户群体 ，制定个性化的营销策略，如定向广告、 邮件营销、短信推送等，提高营销效果和 用户转化率。
个性化推荐系统
总结词
通过分析用户历史行为和偏好，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购物体验和满意度。
详细描述
利用电子商务平台上的用户行为数据，构建个性化推荐系统，根据用户的购物历史、浏览记录和偏好，为用户推 荐相关商品和服务，提高用户满意度和购物体验。
电子商务数据分析 项目6 分析运营数据
环比分析法常使用环比增长率来判断数据变化情况，该指标的计算公式如下。 环比增长率 =（本期数 - 上期数）/ 上期数 ×100%
（2）活动说明
本次活动需要分别对比店铺近一年各月开展活动期间的点击数和成交量，分析并查看这 两个指标在一年当中的变化情况。
活动一 分析引流效果
4
（3）活动实施 下面在 Excel 中分析店铺推广活动期间各月点击数和成交量的数据，其具体操作如下。
计算点击数环比数据
创建并设置柱形图
分析成交量的环比数据
季节波动法又称季节周期法、季节指数法等，是分析季节波动的时间序列的方法。其中 ，季节波动是指某些社会经济现象由于受自然因素、消费习惯、风俗习惯等社会因素的影响 ，在一年内随着季节的更换而引起的有规律性的变动。季节波动法主要是根据历史数据计算 季节比率，也叫季节系数，然后将目标数据乘以各季节比率，得到季节的相关数据。
yt=（xt-1+xt-2+xt-3+…+xt-n）/n
（2）活动说明 本次活动将直接在 Excel 中利用移动平均分析工具预测店铺优惠券的需求量。
活动三 预测优惠券需求量
9
（3）活动实施 本次活动需要先采集男装套装行业若干品牌的交易数据，然后按照赫芬达尔指数的计算
方法分析行业集中度，其具体操作如下。
活动一 分析店铺销量
12
（2）活动说明 本次活动将主要针对访客数和销量这两个指标，利用 Excel 的相关系数分析工具分
析二者之间的关系。 （3）活动实施 下面在 Excel 中完成对销量数据的分析，其具体操作如下。
电子商务数据分析概论单元二 电子商务数据化运营认知
14.29%
614.94 87.82
10
11,510
9.01%
1,151.00 103.69
15
13,610
12.50%
907.33 113.42
如表1-1所示，来自一家B2C电子商务网站产品两周
8
7月16日
147
9
7月17日
175
17
11,187
11.56%
658.11
76.1
16
11,990
9.14%
11.57%
733.57 84.88
付买家数、交易金额、支付转化率、客单价以及UV价值。 13 7月21日 149
14
13,180
9.40%
941.43 88.46
14 7月22日
117
11
20,364
9.40%
1,851.31 174.05
引导案例
[案例思考] 结合案例，思考并回答以下问题：
（1）请根据该网站的销售数据，思考 该产品在14天里做了多少单量，平均转化 率是多少，平均客单价和uv价值？
请根据本章所学，思考企业如何根据不 同的运营目标，来搭建有效的数据指标 体系？你还能想到生活中哪些关于数据 宏观预测的例子？
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
思政目标
熟悉电子商务企业在运营中应该遵循的相关法律法规； 能够在电子商务数据化运营过程中坚持科学的价值观和
道德观。
知识导图
引导案例
所谓运营，其实就是精细化做数据分析，掌握了数
表1-1 网站产品14天销售数据情况
序号
日期
访客数 支付买家数 交易金额 支付转化率 客单价 UV价值
电子商务平台的数据化运营
电子商务平台的数据化运营在这个数据时代，如何利用和处理大量的数据已经成为了各个领域关注的焦点。
而对于电子商务平台来说，数据化运营是十分重要的一环。
这不仅可以提升运营效率，还可以更好地了解用户需求并进行个性化营销。
下面，我们就来具体探讨一下电子商务平台的数据化运营。
一、数据的采集首先，前期的数据采集工作非常重要。
我们需要对用户、商品、订单等多个维度进行数据采集和整理。
其中涉及到的具体任务包括：1. 用户数据采集对用户的数据进行采集可以帮助我们更好地了解他们的行为和需求，从而更准确地进行个性化推荐和营销。
具体而言，我们需要采集和整理用户的以下数据：- 姓名、性别、年龄等基本信息- 注册时间、登录时间等行为数据- 搜索关键词、查看商品、下单记录等购物行为数据- 购物来源、购买意向等需求数据2. 商品数据采集对商品的数据采集可以帮助我们更好地了解产品质量、热度等，从而更好地进行库存和销售管理。
具体而言，我们需要采集和整理商品的以下数据：- 商品名称、规格、价格等基本信息- 产品描述、图片、视频等展示数据- 浏览记录、收藏记录等购物行为数据- 销售情况、评价情况等商品状态数据3. 订单数据采集对订单的数据进行采集可以帮助我们更好地了解用户购物行为、订单状态等，从而更好地进行交易管理。
具体而言，我们需要采集和整理订单的以下数据：- 用户ID、商品ID、下单时间、订单状态等基本信息- 订单金额、支付方式、快递费用等交易数据- 订单评价、退货率等订单状态数据二、数据的分析接下来，我们需要对采集来的数据进行分析，从而获取更多有用的信息和结果。
具体而言，我们需要进行以下几个方面的数据分析：1. 用户画像分析通过用户数据的分析，我们可以了解到用户的性别、年龄、购买力、购物偏好等信息，从而进行用户画像分析。
通过用户画像分析，我们可以为不同类型的用户进行更准确的推荐和个性化营销。
2. 商品热度分析通过商品数据的分析，我们可以了解到商品的浏览量、收藏量、销售量等信息，从而进行商品热度分析。
电子商务数据化运营
电子商务数据化运营随着电子商务的快速发展和普及，越来越多的企业开始重视电子商务数据化运营。
数据化运营是指依托电子商务平台，通过对用户行为数据、销售数据等进行收集、分析和利用，以实现电子商务运营的科学化、精细化和个性化。
本文将探讨电子商务数据化运营的重要性、应用场景以及数据驱动的运营策略。
一、电子商务数据化运营的重要性1. 了解用户需求电子商务数据化运营通过收集用户的浏览、搜索、购买等行为数据，可以深入了解用户的需求、兴趣以及购买意向。
通过对数据的分析和挖掘，企业可以为用户提供更加精准的商品推荐和个性化的购物体验，从而促进销售增长。
2. 提升运营效率通过数据化运营，企业可以对销售数据进行实时监控和分析，及时发现销售瓶颈和潜在问题，迅速调整运营策略。
此外，数据化运营还可以帮助企业进行库存管理、订单处理等运营流程的优化，提高运营效率，降低成本。
3. 支持决策制定企业的重要决策往往需要基于可靠的数据支撑。
电子商务数据化运营可以为企业提供大量的数据，包括用户行为数据、市场趋势数据等，为决策者提供参考和支持。
通过对数据的分析和挖掘，企业可以更加准确地评估市场需求、竞争态势等，制定合理的战略和策略。
二、电子商务数据化运营的应用场景1. 用户画像通过对用户行为数据的收集和分析，可以构建用户画像。
用户画像可以全面了解用户的基本信息、购买行为、喜好偏好等，为企业提供个性化的推荐、定制服务等，提高用户粘性和转化率。
2. 库存管理通过对销售数据和库存数据的实时监控和分析，可以进行合理的库存管理。
避免库存积压或者销售断货的情况发生，降低企业的运营风险。
3. 营销精准投放数据化运营可以通过对用户行为和购买记录的分析，为企业提供精准的营销投放策略。
例如，对喜欢某一类商品的用户进行定向广告推送，提高广告的转化率和投资回报率。
三、数据驱动的运营策略1. 数据收集和分析企业需要通过数据采集技术和工具，对用户行为、销售数据等进行收集和整理。
数字经济背景下电子商务企业运营数据分析
险评估结果设置风险管理部门或岗位。
根据风险评估结果来制定内部控制的政策和程序，将企业内部控制执行过程中的关键环节分离出来，分别设置不同部门或岗位进行控制。
最后，建立绩效评价体系。
评价指标应与内控目标相一致。
同时将评价结果与员工收入相挂钩，加大奖惩力度。
（五）建起良好的风险控制系统。
物流企业经营范围广泛，业务涉及各个领域，在做好基础管理工作的同时，也要注重风险管控。
在企业内部，应设立专门的风险管理部门，按照职责分工建立起完善的内部控制体系。
在业务开展过程中要认真落实好“三重一大”、合同管理、公章管理等制度。
对重要的业务环节，应设立风险管理岗位和相应的监督、审核和制衡机制，同时建立风险信息收集分析系统，随时掌握本企业运营过程中所发生的异常情况，及时发现和规避经营风险。
一是对每一项业务开展前都要进行充分的调研和论证，明确开展该业务对本企业来说是否有意义、有收益空间。
二是要科学制定经营计划和费用预算。
在制定经营计划时，应与本企业发展战略、经营计划相结合，与本企业的资源状况、市场情况相结合，与本企业的现有管理水平相结合，使各项预算目标更具科学性、合理性。
结束语内部控制作为企业管理的重要内容，其核心是内部的相互制约，这种制约主要包括企业自身对资源配置的制约和对员工行为的制约。
因此，企业在经营过程中应建立内部控制制度，通过完善内部控制机制，做到制度有据、执行有力、监督有力，才能促进企业健康发展。
同时，企业还应重视利用互联网技术和信息化手段，进行有效的信息化控制，通过信息系统监控企业经济活动、防范经营风险。
此外，还应加强对员工的教育和培训工作，提升员工的职业素养和风险防范意识；同时还应完善风险评估机制、建立业务流程设计机制、加大监督检查力度、落实责任追究机制等。
通过这些措施，物流企业可以在激烈的市场竞争中占据一席之地。
但由于物流企业是新兴行业，发展时间较短，所以还有很多问题需要不断解决。
相信随着我国市场经济的不断完善和发展，物流行业将会得到快速发展。
电商数据化运营实训内容及过程
电商数据化运营实训内容及过程随着互联网的快速发展，电子商务在全球范围内呈现出蓬勃的发展势头。
作为电商行业从业者，对于数据化运营的实训内容和过程的全面评估是至关重要的。
在本文中，我将按照深度和广度的要求，从简到繁、由浅入深地探讨电商数据化运营的实训内容及过程，让您更加深入地理解这一主题。
1. 实训内容电商数据化运营实训内容主要包括以下几个方面：- 数据分析技能培训：数据分析是电商数据化运营的核心能力之一。
实训内容应包括数据分析工具的使用，数据清洗和整合，数据可视化方法等。
- 运营工具实战：掌握电商运营常用的工具和软件，如SEO优化工具、数据分析工具、邮件营销工具等。
- 电商评台操作实践：通过模拟真实的电商评台操作，熟悉商品上架、订单管理、售后服务等操作流程。
- 数据化营销实操：学习基于数据的精细化运营策略，包括人群定位、内容营销、精准广告投放等方面的实操。
2. 实训过程电商数据化运营实训的过程通常包括以下几个阶段：- 前期准备：明确实训目标，确定实训内容和方法，准备实训所需的工具和素材。
- 学习阶段：学习基础知识，掌握相关工具和技能，了解电商运营的基本流程和方法。
- 实操阶段：进行模拟操作和实际操作，熟悉各种工具和评台的操作流程，通过实操提升操作技能。
- 综合实训：将所学知识和技能综合运用到实际项目中，通过实际项目的操作和实践，加深对电商数据化运营的理解和运用能力。
总结回顾通过本次实训，我深刻地认识到电商数据化运营实训的重要性。
在实训过程中，我不仅掌握了数据分析技能，熟悉了电商运营工具的操作，还通过实操加深了对电商评台操作和数据化营销的理解。
在将来的工作中，我将充分运用所学知识和技能，结合个人观点和理解，更好地服务于电商行业的发展。
以上是我对电商数据化运营实训内容及过程的个人观点和理解。
希望本文对您有所帮助，如果您还有其他问题，欢迎随时向我沟通。
电商数据化运营实训在电子商务行业中起着至关重要的作用。
电子商务数据分析概论(中级)单元一 电子商务运营认知
某企业以生产传统工艺品为主，伴随着我国对外开放政策的深化，逐渐发展壮大起来。销售 额和出口额近十年来平均增长15%以上。员工也由原来的不足200人增加到了2000多人。企业还是 采用过去的类似直线型的组织结构，企业一把手王厂长既管销售，又管生产，是一个多面全能型 的管理者。
电子商务数据分析概论
模块一 电子商务数据化运营认知
目录
CONTENT
单元一 电子商务运营认知
单元二 电子商务数据化运营认知
学习目标
知识目标
了解电子商务运营的概念及基本内容； 了解电子商务数据化运营的含义； 熟悉电子商务企业组织架构及各部门职责。
能力目标
能够理解电子商务运营的业务流程； 能够掌握电子商务数据化运营的工作流程。
电子商务企业
组织架 构形式
中央集权制
分权制
直线式
矩阵式
传统企业
二、电子商务企业部门构成与职责
直线式组织架构
直线型组织结构是最简单、最基础 的组织形式。 优点 结构简单，统一指挥，部门 之间分工明确。 缺点 若组织规模较大，一人承担 所有管理职能会执行困难，并且不 同部门之间协调性较比较差。
深圳某淘宝电商品牌行组业织架趋构势
二、电子商务企业部门构成与职责
矩阵式管理结构
优点 灵活性和适应性较强，并且
部门之间的协调性较好，可相互支 持。
缺点 双重领导，若发生意见不一
致可能使工作难以展开；资源分配 与项目优先的问题产生冲突，管理 成本增加；难以监测和控制。
跨境电子商务数据化运营 项目1 任务二 数据分析的基本步骤
识别需求
流量问题
国际站的 所有流量
分类
自然流量 付费流量 活动流量
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
分析买家端口的常用热门搜索词，通过覆盖更全面的 买家搜索词，提升产品被买家查看的概率，从而提升 平台流量。
平台粉丝通引入流量 直接访问流量
提升买家核心搜索词的自然排名，使得高热度高搜索 量的词排名更靠前，从而提升产品被看到的概率以及 搜索页面上的流量引入。
分析数据
旺铺数据分析
第一类：店铺流量分析店铺的访问人数以及访问次数的数据可以看出整体店铺的流量引入情况，当这两项数据出现下降 或者偏低时，需要注意的是店铺是否需要做更多的流量引入工作，添加更多的超链接，做更多的店铺营销；
第二类：店铺询盘及TM咨询人数及店铺转化率，当询盘以及咨询人数偏低时，导致的原因可能是旺铺流量引入偏低或 者流量正常但是转化率偏低；当出现转化率偏低时，需要考虑旺铺中展示的内容是否完整，是否足够吸引买家，是否体 现出了企业的优势点等问题；
国际站转化端口
产品转化率 店铺转化率
通过对产品的分析以及店铺数据的分析了解，重点关注当前两项转化率是否存在问题。当前影响产 品转化率的因素主要包含产品展示信息以及产品详情页等，店铺转化率则会受到更多的产品甚至旺 铺装修等因素的影响。
收集数据
经营数据记录
国际站平台经营数据会在每周二更新上一周的数据，经营总数据中需要统计的数据包含新发产品数，有 效果产品数，产品总数，有效果产品占比，单周搜索曝光次数，搜索点击次数，询盘人数，询盘个数， TM咨询人数等相关内容。
得出结论与改进
通过分析发现平台近3个月有效产品数量随着产品 数量增加反而出现了下滑，导致整体平台曝光量出现 下降。曝光量出现下滑的主要原因在付费流量上，所 以需要在直通车的引流工作上做一定的调整，整体点 击量上升主要增长点在自然流量的点击量上。通过以 上这些数据分析发现，发布的新品覆盖的关键词得到 了有效的自然流量的曝光及展示，而在付费产品上未 得到推广。
电子商务平台优化运营及数据分析方案
电子商务平台优化运营及数据分析方案第一章：电子商务平台运营概述 (3)1.1 平台发展历程 (3)1.2 运营目标与策略 (3)第二章：用户研究与市场分析 (4)2.1 用户画像构建 (4)2.2 市场竞争分析 (4)2.3 市场趋势预测 (5)第三章：商品管理优化 (5)3.1 商品分类与展示 (5)3.1.1 商品分类优化策略 (5)3.1.2 商品展示优化策略 (6)3.2 商品信息优化 (6)3.2.1 商品信息完整性 (6)3.2.2 商品信息准确性 (6)3.3 商品推荐策略 (6)第四章：促销活动策划与执行 (7)4.1 促销活动类型 (7)4.2 促销活动策划 (7)4.3 促销活动效果评估 (8)第五章：物流与售后服务优化 (8)5.1 物流合作伙伴选择 (8)5.1.1 合作伙伴评估标准 (8)5.1.2 合作伙伴筛选流程 (8)5.1.3 合作伙伴合作关系维护 (8)5.2 售后服务流程优化 (9)5.2.1 售后服务流程梳理 (9)5.2.2 优化售后服务流程 (9)5.2.3 售后服务流程监控与改进 (9)5.3 售后服务评价体系 (9)5.3.1 评价体系构建 (9)5.3.2 评价体系应用 (9)5.3.3 评价体系持续改进 (9)第六章：支付与结算优化 (10)6.1 支付方式多样化 (10)6.1.1 增加支付渠道 (10)6.1.2 支持多种支付组合 (10)6.1.3 优化支付界面 (10)6.2 结算流程优化 (10)6.2.1 简化结算流程 (10)6.2.2 提供多种结算方式 (10)6.2.3 优化结算数据传输 (10)6.3.1 加强支付安全 (11)6.3.2 完善风险监测 (11)6.3.3 增强风险应对能力 (11)第七章：平台安全与合规 (11)7.1 数据安全保护 (11)7.1.1 数据安全概述 (11)7.1.2 数据加密技术 (11)7.1.3 数据备份与恢复 (11)7.1.4 数据访问控制 (12)7.1.5 数据安全监测与预警 (12)7.2 法律法规遵守 (12)7.2.1 法律法规概述 (12)7.2.2 平台合规要求 (12)7.2.3 合规风险防控 (12)7.2.4 法律法规培训与宣传 (12)7.3 用户隐私保护 (12)7.3.1 用户隐私概述 (12)7.3.2 用户隐私政策制定 (12)7.3.3 用户隐私保护措施 (12)7.3.4 用户隐私保护宣传与培训 (13)第八章：数据分析与挖掘 (13)8.1 数据采集与清洗 (13)8.1.1 数据采集 (13)8.1.2 数据清洗 (13)8.2 数据可视化 (13)8.2.1 柱状图 (14)8.2.2 饼图 (14)8.2.3 折线图 (14)8.2.4 散点图 (14)8.3 数据挖掘与应用 (14)8.3.1 关联规则挖掘 (14)8.3.2 聚类分析 (14)8.3.3 时序分析 (14)8.3.4 文本挖掘 (14)8.3.5 机器学习 (14)第九章：用户体验优化 (15)9.1 界面设计与优化 (15)9.1.1 界面设计原则 (15)9.1.2 界面优化策略 (15)9.2 交互体验优化 (15)9.2.1 交互设计原则 (15)9.2.2 交互体验优化策略 (15)9.3 个性化推荐 (15)9.3.2 个性化推荐优化策略 (16)第十章：电子商务平台发展趋势与展望 (16)10.1 行业发展趋势 (16)10.2 技术创新与应用 (16)10.3 市场竞争格局预测 (17)第一章：电子商务平台运营概述1.1 平台发展历程电子商务平台作为现代商业的重要组成部分，其发展历程可追溯至上世纪90年代。
跨境电子商务数据化运营 项目4 任务一 数据优化与点击率
THANKS
例
从dog bed产品来看，首先产品与标题都是匹配的。 第一个点，第一个产品会比第二个便宜，价格的差异直接影响采购商的购买欲望； 第二个点，第一个产品及时回复率是96.2%，近6个月成单量是27个，第二个产品没有及时回复率和成单量的展示。 采购商会选择点击第一个产品，公司有实力且价格上也相对便宜。
优化影响点击率的因素
使用拍摄清晰美观的产品图片，上传产品视频吸引买家点击进入观看； 产品尽可能体现其优势，比如有何特殊材质，用途等等，符合买家偏好； 产品的参数尽可能完善，价格标相对竞争力大的，最小起定量可以设定比较适合大多数买家的需求的； 开通信用保障服务彰显信用，提升成单量，提升及时回复率等； 工作时间TradeManager在线，同时最小起定量可以设定比较适合大多数买家的需求。
影响点击率的因素
产品图片的美观度和附加功能视频展示
logo固定左上角 尺寸建议640✖640以上，比例为1：1正方形 背景建议浅色或纯色底，多以白色为主，不建议彩色底及杂乱的场景背景 主体展示产品的正面、居中、大小合适，不宜过大、过小、不完整、多图拼接，能够突出产品主体
为宜
影响点击率的因素
跨境电商 数据化运营
数据优化与提高点击率和转化率
CONTENTS
目录
任务一 数据优化与点击率 任务二 数据优化与转化率
任务一
数据优化与点击率
如何优化 点击率
？
本节要点
01 认识点击率 02 影响点击率的因素 03 优化影响点击率的因素
认识点击率
点击率是指在指定时间内，产品信息在搜索结 果和按照类目浏览的列表页中获得的点击量与 曝光量的比值。
图片数量展示建议3张以上，可展示正面、背面、侧面、细节（产品或标签细节） 产品图片和产品名称要图文一致。 附加功能视频展示在主图视频位置，建议展示商品相关内容，如商品评测，商品功能，操作指导
电子商务中的数据化运营
电子商务中的数据化运营摘要：随着互联网时代的到来，电子商务呈现出速度快、交易量大、渠道多等特点，为企业打造了广阔的发展空间。
数据化运营是电商企业的核心业务，通过对用户行为、市场趋势等数据进行深度挖掘和分析，有助于企业持续优化产品、服务和营销策略，提升用户体验，提高销售额。
本文探讨了电商企业数据化运营的内涵和意义，并从用户画像、营销决策、运营监控等多个方面进行了深入分析，旨在为电商企业提供有效的数据化运营策略和思路，实现持续发展和商业价值的提升。
关键词：电商、数据化运营、用户画像、营销决策、运营监控正文：一、电商企业数据化运营的内涵和意义数据化运营是指通过数据挖掘和分析，对企业运营、市场趋势、用户行为等方面的数据进行深度解读和应用，从而为企业决策和运营提供有效的指导和支持。
在电商行业，由于商品种类繁多，交易量大、用户分布广泛，数据化运营成为电商企业获取商业价值和竞争优势的重要手段。
数据化运营的意义体现在两个方面。
一方面，它可以帮助电商企业更好地了解用户需求和行为，优化产品、服务和营销策略，提升用户体验，从而增加用户粘性和购买力；另一方面，它可以帮助电商企业把握市场趋势、制定策略决策，优化运营效率和成本，促进企业发展和商业价值的提升。
二、用户画像的建立用户画像是指通过对用户数据进行挖掘和分析，形成用户的全面、细致、精准的特征描述，从而有针对性地开展产品设计、市场推广及服务优化等工作。
用户画像的建立需要从以下几个维度考虑：1.基本属性：用户的性别、年龄、职业、地区等基本信息。
2.消费行为：用户的购买偏好、消费能力、购物频率、购买渠道、购买意向等。
3.行为路径：用户在商城里的访问路径、活跃时间、浏览商品种类、点击率等。
通过对用户画像进行全面的分析和研究，电商企业可以更精准地分析用户需求，定制更符合用户需求的产品和服务，提高用户满意度和购买力。
三、营销决策的制定营销决策是指基于已有的数据分析，从市场营销方案、用户推广等角度制定具体的营销策略，用来吸引用户、增加销售和提高销售效率。
跨境电子商务数据化运营 项目1 任务二 数据分析的基本步骤
分析数据
经营数据分析
近3个月发布的产品500个左右，新发产品有所增加，但有效产品数量并没有提升，同理可发现整体曝光次数没有太多 明显的变化。3月份与1月份相比曝光的下降的情况出现，而点击量上升，需要分析平台在这段时间里面是否做了信息 调整。点击量逐步上升，整体平台的访问，询盘，咨询人数才会有明显的提升。通过对询盘人数，个数，TM咨询人数 分析发现，近三个月询盘方面没有太多的数据变化，TM咨询人数有了明显的上升，预计接下来的4月还会继续保持， 接下来重视TM回复率，在线时长等，抓住这部分的客户资源。
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
平台粉丝通引入流量
直接访问流量
需要做更多的站外引流，做独立官网，facebook等 营销渠道时，通过添加网站首页链接，产品爆款链接 的方式，将平台以及产品更多的展示在买家面前，从 而提升产品或者网站被查看以及关注的概率。
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
识别需求
流量问题
国际站的 所有流量
分类
自然流量 付费流量 活动流量
识别需求
自然流量
渠道
国际站搜索页面引入流量
分析买家端口的常用热门搜索词，通过覆盖更全面的 买家搜索词，提升产品被买家查看的概率，从而提升 平台流量。
平台粉丝通引入流量 直接访问流量
提升买家核心搜索词的自然排名，使得高热度高搜索 量的词排名更靠前，从而提升产品被看到的概率以及 搜索页面上的流量引入。
收集数据
第三项反馈率=总反馈量/总点击量，询盘转化率=总询盘量/平台访客量，数据可以从平台经营总数据 中进行引用获取。
分析数据
通过对平台经营数据，旺铺数据，产品流量及 转化率数据的统计与记录，我们可以从不同的 维度清晰的看到平台中近一周，一月，三月， 半年的数据报告，通过平台不同时间段数据的 横向对比可以看出平台当前的数据情况，纵向 对比可以看出近一个月或者3个月的平台数据变 化，结合近期的平台操作，判断平台操作上的 一些问题以及需要做的改进点。
电子商务中的数据化运营
电子商务中的数据化运营作者：常钢花来源：《经济研究导刊》2014年第19期摘要：电子商务近几年发展迅猛，电子商务的买家、卖家数量，以及交易额不断的突破记录，电子商务渐渐成为经济发展的重要力量。
然而在电子商务的快速发展中，电子商务的数据化运营的不成熟问题也逐渐显露出来，以淘宝网为例，探讨了电子商务中的数据化运营存在的问题以及在淘宝店铺运营过程中应该如何进行数据化运营。
关键词：电子商务；数据化运营；淘宝店铺中图分类号：F724.6 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）19-0306-02近几年来，电子商务得到了迅猛的发展，电子商务行业越来越受到人们的接受和关注，电子商务和传统行业相比，获取数据更加容易，对数据的依赖性更强，这就对电子商务的数据处理工作提出了更高的要求。
淘宝网是中国比较有影响的电子商务平台，在淘宝店铺运营过程中，淘宝网卖家服务中心提供了各种的数据分析工具，比如量子恒道、数据魔方、运营诊断等，这些工具使卖家可以清楚地掌握自己店铺以及同行业其他店铺的运营情况，了解自己店铺和别人店铺之间的差距，从而可以更好地制定对策，以提高流量，增加销量。
然而在淘宝店铺的运营中，如何在众多的工具中找到适合自己店铺的工具，正确使用这些数据，实现“数据变现”、提升销售、降低成本、加快周转等目的值得我们研究。
一、数据化运营存在的问题虽然现在数据化运营发展的十分迅速，但目前电子商务的数据化运营存在以下问题。
1.数据化运营工具实用性有待提高。
目前，针对淘宝店铺的数据化运营工具可谓琳琅满目，有针对提高流量的，有针对网站推广的，有针对客服规范的，有针对店铺美化的，这些工具都相当的专业。
因为电子商务的整个两条十分复杂，从网站推广、网站引流，到营销策略、订单审核、客服、售后、每个部分都是很复杂的。
而一些数据分析者由于经验不足，对电子商务运作模式理解不够，只是从数据角度出发，做的只是电子商务过程中的数据统计与分析，并不能把数据和电子商务的过程结合起来，电子商务的数据化运营，需要对电子商务每个步骤有深入理解才能完成，简单的数据应用，会使数据化运营的效果大打折扣。
电子商务数据运营指标(电商指标从这里出题)
电子商务数据运营指标根据在线营销的业务流程、内容和主要特征，将电子商务的数据指标分为流量指标、转化指标、推广指标、服务指标和用户指标五类一级指标。
每类一级指标又分别由若干个二级指标组成。
流量指标Dv=Pv/Uv流量指标主要用于描述网站访问者的数量和质量,是电子商务数据分析的基础。
该部分指标主要包括访客数、回访客数、浏览量、访问深度、人均浏览量、入站次数、跳失数、跳失率、停留时间等二级指标。
访客数：UV，在统计周期内，访问网站的独立用户数。
网站的访客数指标是为了近似地模拟访问网站的真实人数，故“同一个人"（在cookie技术下，通常表现为同一客户端同一浏览器）多次访问网站，也仅记为一个访客。
浏览量：PV,在统计周期内，访客浏览网站页面的次数.访客多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。
回访客数：在统计周期内，历史上曾访问过网站的访客数。
回访客数占总访客数的比例，即浏览回头率。
回访客数和浏览回头率共同用于描述访客回访网站的情况。
实际数据计算中,判断每个访客在整个网站历史上是否曾经访问过网站,计算量比较大也不一定符合分析需求。
我们比较了不同历史区间的选取对网站的回访客数和浏览回头率的影响,最终选定以“最近七天"作为访客是否曾访问过网站的历史区间标准.访问：即会话(Session)，访客浏览网站时的一次交互过程。
该交互过程以打开网站开始,以关闭网站或30分钟无操作为结束。
同一访客(技术上表现为同一cookie)可能有多次访问.入站次数：在统计周期内,访客从网站外进入网站内的次数。
在多标签浏览器下,访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。
访客入站后第一个到达的网站页面就是通常说的登陆页或入口页。
该页面的质量及其与入站来源链接（尤其是广告来源)和访客属性的匹配性，很大程度上决定了访客是否会有后续的访问行为.为了保证入站次数与访客、访问数据的一致，我们将入站定义为访问的下级细分，每一次入站及其后续产生的一系列行为，均属于同一个访问。
跨境电子商务数据化运营 项目6 任务三 知买家与知行情
知行情
需求地域分布
需求地域的分布可以通过输入不同关键词，来查看需求的差异化分布。
知行情
淘词
淘词是结合行业最近一周的搜索量，对搜索热度较高或搜索量上升较快的行业相关词通过降序的方式进行 排名。
热搜词
热搜词是指上周搜索量最高的行业相关词，按搜索量进行降序排 列。
输入“basketball wear”搜索相关行业，列表中显示与之相关 的全球热搜词的降序排名，并且可以通过设置不同国家或地区，来搜 索对应国家相关词的热度排名。
知行情
RFQ商机
RFQ商机功能：内容里包含所选行业下的最近1日、最近7日、7日以上的词、RFQ量，总报价席位和剩 余报价席位。
知行情
匹配的RFQ商机
“RFQ商机”中的“词、RFQ量、总报价席位”数据每天上午更新一次，“剩余报价席位”的数据每2个 小时更新一次。
关键词匹配
供应商可以设定相应关键词，主动搜索与关键词相 关的RFQ,直接点击进入开放市场进行报价。
关键词；
知买家
可以设置搜索发起询盘或TM咨询的访客，也可以搜索未发起询盘或TM咨询的访客或全部访客； 可选择当前可以营销的访客或者查看已经营销的访客。
知买家
访客详情
通过访客停留时间的长短，分析访客对产品 或公司的满意程度； 通过访客浏览的页面，分析访客感兴趣的产 品，为后期推送产品做好准备，如图； 分析访客查看旺铺的行为：是否访问旺铺首 页、是否查看公司介绍、是否查看公司联系方 式等方面，判断访客合作意向。
知买家
营销管理
营销管理是对一段时间内所有已营销的访客数据进行统计、分析、对比和管理。 查看管理数据时，可以设置相应的时间段，最近31天或者自定义最近31天之内的某一段时间。可以查 看公司账号所有营销客户的数据，也可以选择查看相应子账号的访客营销数据。
电子商务平台运营数据分析指南
电子商务平台运营数据分析指南第1章电子商务数据分析概述 (4)1.1 数据分析在电商平台的重要性 (4)1.1.1 提升决策效率 (4)1.1.2 优化用户体验 (5)1.1.3 提高营销效果 (5)1.1.4 降低库存风险 (5)1.2 数据分析的方法与工具 (5)1.2.1 描述性分析 (5)1.2.2 摸索性分析 (5)1.2.3 因果分析 (5)1.2.4 预测分析 (5)1.2.5 数据库管理系统 (5)1.2.6 数据挖掘与分析工具 (5)1.2.7 商业智能（BI）工具 (6)1.3 数据分析流程及关键环节 (6)1.3.1 数据采集 (6)1.3.2 数据预处理 (6)1.3.3 数据分析 (6)1.3.4 结果呈现 (6)1.3.5 决策应用 (6)1.3.6 持续优化 (6)第2章数据获取与预处理 (6)2.1 数据源及数据采集 (6)2.1.1 数据源概述 (6)2.1.2 数据采集方法 (6)2.1.3 数据采集注意事项 (7)2.2 数据清洗与整合 (7)2.2.1 数据清洗 (7)2.2.2 数据整合 (7)2.3 数据存储与管理 (7)2.3.1 数据存储 (7)2.3.2 数据管理 (7)第3章用户行为分析 (8)3.1 用户行为数据概述 (8)3.1.1 用户基本信息：包括用户的年龄、性别、地域、职业等属性，这些信息有助于了解目标用户群体的特征。
(8)3.1.2 用户活跃度：反映用户在平台上的活跃程度，如登录频率、在线时长等。
(8)3.1.3 用户浏览行为：包括用户访问的页面、浏览的商品、搜索的关键词等，这些数据有助于了解用户的兴趣偏好。
(8)3.1.4 用户购买行为：包括用户的购买频率、购买金额、购买商品类目等，这些数据有助于分析用户的需求和消费能力。
(8)3.1.5 用户互动行为：如评论、收藏、分享等，这些行为反映了用户对平台内容的认可程度。
(8)3.2 用户行为数据挖掘 (8)3.2.1 数据预处理：对原始用户行为数据进行清洗、去重、缺失值处理等，提高数据质量。
单元二 电子商务数据化运营认知
一、电子商务数据化运营的工作流程
电子商务数据化运营的工作流程
面向不同的业务人员， 根据不同的运营目标需 需要确定不同的运营目 要搭建有效的数据指标 标。这个目标可以是长 体系，帮助业务人员快 期的，也可以是短期的， 速的发现并定位问题 但一定是具体可实现的。
确定运 营目标
搭建指 标体系
运营小组
运营指标体系
电子商务数据分析概论
模块一 电子商务数据化运营认知
目录
CONTENT
单元一 电子商务运营认知
单元二 电子商务数据化运营认知
学习目标
知识目标
了解电子商务运营的概念及基本内容； 了解电子商务数据化运营的含义； 熟悉电子商务企业组织架构及各部门职责。
能力目标
能够理解电子商务运营的业务流程； 能够掌握电子商务数据化运营的工作流程。
二、电子商务数据化运营的价值
洞悉用户
了解用户从哪些渠道进来 这些用户关注什么
这些用户是新关注的还是老用户
让企业决定自己的投放策略和方向，这就是数据给 电子商务运营带来的价值。
二、电子商务数据化运营的价值
宏观预测 首先，数据预测可以优化企业原有业务流程，为用户提供更好的体验； 其次，在企业运营的时候，数据的宏观预测还能够及时的帮助企业发现出自身 的问题，对于业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状 态，防患于未来； 最后，数据预测可以更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。
思政目标
熟悉电子商务企业在运营中应该遵循的相关法律法规； 能够在电子商务数据化运营过程中坚持科学的价值观和
道德观。
知识导图
引导案例
所谓运营，其实就是精细化做数据分析，掌握了数
表1-1 网站产品14天销售数据情况
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2.7亿
小市场、大生意
小市场、大生意
小市场、大生意
数据化运营透视商业的本质
谁在什么时间 经过店门口 我如何通知顾 客再来我店 他们为什么进 店
顾客对商品的 评价如何
进店后都看了 哪些商品
最后买了哪件 商品
被哪些商品吸 引
问了哪些商品
被哪个促销活 动打动
店铺成长过程中的关键路径——店铺初期
• 店铺几乎没有自然流量 没有流量 • 没钱做推广，推广了效果也不显明
没有货
• 商品没有竞争力 • 备的货怕卖不掉不敢多备，卖得好的又老缺货
没有人
• 没有专业的团队，店铺各方面都无法和大店比 • 店铺就这几个人，想着全是事，又不知道该干什么
淘宝每天都在发生着无数的奇迹
但为什么都没发生在我身上
2012，在线零售无限精彩
科技改变了商业 电子商务改变了零售
库存周转
• 海澜之家
• 5月11日，海澜之家首次公开募股（IPO）申请被否，其高达56.82% 的存货占比，再度让服装行业“高库存”的痛疾曝光 • 海澜之家招股说明书显示存货量连年增长，2009年为13.05亿元、 2010年为16.93亿元，而2011年一下激增至38.63亿元，占总资 产比例高达56.82%。存货周转为460多天才周转一次。
谢谢
新浪微博：电商秦华
电子商务之数据运营
2009-8-22
秦 华
现任
杭州数云信息技术有限公司 首席市场官
职业经历：
上海迈众服饰有限公司（UFO女鞋） 运营负责人 UFO女鞋位列商城女鞋类目TOP3。 七格格潮店 运营负责人 推行了数字化运营
秦华
擅长项目：
精通数据分析，有基于数据化运营中的产品开发管理、 生产追单管理、店铺商品页面布局、客服管理、库存管 理等
店铺成长过程中的关键路径——店铺中期
流程化 管理 产品周 期 数据营 销
循环爆 款
SEO 优化 首页优 化 运营流 程
品类 突破
促销优 化
品类突破
品类突破
店铺成长过程中的关键路径——店铺中后期
• 单店流量、销量遇到瓶颈 没有流量 • 推广对流量的贡献越来越小，店铺进一步发展无方向 • 不打折、不降价就没销量、单品售价提高很难 • 供应商货期、质量不稳定。严重影响了店铺的销售和 信誉
店铺成长过程中的关键路径——店铺初期
商品 定位
单品 优化
单品 致胜
初购 体验
爆款 炒作
单品致胜
店铺成长过程中的关键路径——店铺中期
• 推广了就有流量、没推广就没流量 没有流量 • 顾客吸引了一个走一个
没有货
• 始终只卖几款商品、客单始终比较低 • 老超卖，新爆款很难再打造
没有人
• 新招来的人，成长慢，老顶不上去 • 一到上新、促销等运营上的大事，店铺老出事。总有 事情忘了
没有货
没有人
• 人员流失大，人好不容易培训出来就走了 • 员工间、部门间矛盾日益显现。员工积极性不如以前。
店铺成长过程中的关键路径——店铺中期
品牌定 位 整合营 销 渠道拓 展
顾客生 命周期 管理
品牌 运作
VI设计
供应链 管理 绩效管 理
团队建 设
品牌营销
• 品牌营销——全网营销，淘宝成交 • 线上案例：阿芙，6天卖1800万