(模块一)单元一 认识电子商务数据及数据分析
高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件07
三、电子商务数据化运营的价值
让企业在社交平台上的运 营更加完善，让企业产生理想 的口碑,并对一些不良的言论做 舆情监测，然后根据数据对产 品进行改进，并利用数据更好 地驱动用户体验，促进企业的 运营目标朝着正确的方向前进。
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？生活中关于数据宏观预测的例子 还有哪些？
服务北京冬奥会的互联网企业还有很多，猎豹/猎户星空智能交互服务机器人“豹小秘”，美团的“ 无接触取餐”助力冬奥会防疫闭环管理，办公软件WPS保障了冬奥会的高效办公和远程协同办公。
正如奥运会选手们在赛场上不断追求更高、更快、更强，人们将大数据和智能技术应用推向新高度 的追求，也正在加速推动着这些被运用于冬奥会场景下的黑科技普及并运用到人们的日常生活中。
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17.07%
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宏观预测
优化企业原有业务流 程，为用户提供更好
的消费体验；
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；
更合理的优化资源配置， 达到效益最大化的目的。
三、电子商务数据化运营的价值
《电子商务数据分析基础》课件(模块一)单元三 电子商务数据分析的流程
单元三 电子商务数据分析的流程
数据展现
数据可视化的部分，是如何把数据观点展 示出来的过程，数据展现除遵循各企业已 有的规范原则外，具体形式还要根据实际
需求和场景而定。
饼图
柱状图
折线图
气泡图
雷达图
条形图 散点图
单元三 电子商务数据分析的流程
金字塔图 矩阵图 漏斗图
图表制作步骤
1 确定图表表达主题 2 选择合适的图表类型 3 选择数据制作图表 4 完成图表的美化 5 检查是否真实反映数据 6 检查是否完整表达观点
根据数据分析的目标，选择需要分析的数据，明确数据分析想要达到什么样的效果，带着一个清晰的目 的进行数据分析，才不会偏离方向，才能为企业决策者提供有意义的指导意见，这是确保数据分析过程有序 进行的先决条件，同时也为后续的数据采集、处理、分析提供清晰的指引方向。
单元三 电子商务数据分析的流程
1
2
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将数据转换成便于观 察分析、传送或进一 步处理的形式。
从大量的原始数据中 提取、推导出对企业 运营有价值的信息， 以作为企业后续运营 和决策的依据。
科学地保存和管理已 经处理过的大量数据， 以便人们能够方便而 充分地利用这些信息 资源。
数据分析 的目的
单元三 电子商务数据分析的流程
明确数据 分析目标
如何具体开 展数据分析
需要梳理分析思路，并搭建 分析框架，把数据分析目标 分解成若干个不同的分析要
单元三 电子商务数据分析的流程
数据分析方法
描述性统计分析、趋势分析、对比 分析、频数分析、分组分析、平均 分析、结构分析、交叉分析等等。
数据分析工具
Ecxel、SPSS、SAS、Python、R语 言等，其中Excel中涵盖了大部分数 据分析功能，能够有效地对数据进行 整理、加工、统计、分析及呈现，掌 握Excel的基础分析功能，就能解决 大多数的数据分析问题。
电子商务数据分析概论单元一 产品数据分析认知
模块五 产品数据分析
目录
CONTENT
单元一
产品数据分析认知
单元二
产品行业数据分析
单元三产品能力数据分析来自知识导图学习目标
知识目标
熟悉产品数据分析的概念和内容； 了解产品搜索指数和产品交易指数分析的维度； 掌握产品搜索指数和产品交易指数分析的方法； 掌握产品获客能力和产品盈利能力分析的方法。
广方案，并对店铺产品的结构进行了调整。一段时间
后，店铺销量果然得到了飞升。
图5-1 搜索词排行 图5-2 用户年龄分析
引导案例
【案例思考】 结合案例，思考并回答以下问题： （1）小王都进行了哪些内容的产品数据分析？ （2）请思考产品数据分析能为企业或店铺带来哪些好处？
单元一 产品数据分析认知
一、产品数据分析概念
能力目标
能独立完成产品搜索指数分析和产品交易指数分析； 能独立完成产品获客能力分析和产品盈利能力分析； 能使用生意参谋工具完成产品数据的分析。
思政目标
能够在产品数据分析过程中坚持正确的道德观； 具备法律意识，遵守商家数据保密、知识产权等相关法律法规。
引导案例
新手卖家小王在淘宝网上开店创业后，销量情况并不十分理想。经过同行指点，小王使用数
据分析工具——生意参谋对店铺产品进行了行业数据分析。
如图5-1、5-2所示，小王针对店铺主营的大码女装进行了搜索词分析和搜索用户年龄分析，
结果显示：搜索词“休闲少女风穿搭”、“大码女装”、
“秋款两件套 洋气 减龄”位于搜索词排行榜前三甲；
180-24岁年龄段的用户搜索量遥遥领先。根据分析结
果，小王对店铺的关键词进行了优化，重新制定了推
二、产品数据分析内容
电子商务数据分析概论单元一 市场数据分析认知
一、市场数据分析的内容
竞争数据分析
了解了行业的整体状况，还需要纵深下去，识别并分析 竞争对手。在信息透明的互联网时代，所谓市场容量大、 竞争小的市场很少有，甚至可以说几乎不存在，对此， 需要积极投入到竞争环境中，通过比较明确自身企业在 同行业中的位置，了解自身的优势，也需找出自身和竞 争对手的差距，并积极进行改善。
行业数据分析
竞争数据分析
一、市场数据分析的内容
行业数据分析
行业是指由众多提供同类或相似商品的企业构成的群体， 通过对行业进行宏观及微观分析，如行业集中度、行业 市场规模、商品售卖周期、客户品牌及属性偏好等，用 以判定电商企业选择的行业是否有较好的发展态势，行 业的天花板在哪里，行业类目下哪些子行业比较有发展 潜力。
图3-1 2012-2020年小家电市场规模及预测
引导案例
此外，数据分析人员了解到， 80、90后等新生代用 户成为市场增长主力军，该年龄段客户追求时尚科技、重 视潮流个性的消费特点将推动小家电市场向高端、智能化 发展。并且，小家电电商销售占据主导地位，线上渠道占 比约为65%-70%。数据分析人员进一步整理统计出2019年 第一季度小家电主要品类销售数据，榨汁机、料理机、豆 浆机等、电水壶四款产品线上销售占比均超70%，如图3-2 所示。
电子商务数据分析概论
模块三 市场数据分析
目录
CONTENT
单元一
市场数据分析认知
单元二
行业数据分析
单元三
竞争数据分析
学习目标
知识目标
了解市场数据分析的内容组成； 明确市场数据分析的价值； 了解市场需求分析的重要性； 熟悉竞争对手的界定方法。
能力目标
能够根据获取的数据进行行业集中度分析； 能够进行市场容量分析及预测； 能够分析市场需求量变化趋势以及客户品牌、价格、属性偏好； 掌握识别竞争对手的方法； 能够进行竞店和竞品分析。
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
课后习题模块一电商数据分析概述
课后习题模块一电商数据分析概述（课后习题）模块一电商数据分析概述16.简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17.简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18.简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100 ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84、13.04、12.62、13.03。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16.简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
1 模块一 电子商务数据分析概述
单元一 认识电子商务数据及数据分析
产品数据
行业产品数据
产品在整个市场的数据，如行业产 品搜索指数、行业产品交易指数等；
企业产品数据
产品在具体企业的数据，如新客点 击量、重复购买率等产品获客能力 数据，客单件、毛利率等产品盈利 能力数据。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
运营数据
客户 数据
推广 数据
销售 数据
供应 数据
客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据， 性别、年龄等客户画像；
企业在运营过程中推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、 点击、转化等数据
企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量等交易数据，响 应时长、询单转化率等服务数据；
客户来源页面、客户 来源广告、客户来源 营销平台、客户来源 关键词等
客户下载/分析
产品分析
产品分析是对产品相应的指标进行 分析，比如对产品的点击量、订单量、 成交量、客户使用反馈等进行分析。通 过对产品进行分析，能够判断产品的受 欢迎程度、受欢迎类型、客户购买情况、 产品利润情况等，帮助企业实现产品的 升级和优化。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
客户分析
对企业的目标受众群体、实际交易客户群体、潜在客户群体等进行分析。企业通过对客户属性、客户 设备属性、客户流量属性、客户行为属性展开分析，可以实现客户的精准运营。
客户属性
客户设备属性
客户流量属性
客户行为属性
客户年龄、性别、职 业、爱好、地域、国 家等
客户常用设备(PC/手 机等）、客户常用平 台、客户常用浏览器、 客户设备使用习惯 （横屏/竖屏）等
高教社高职电子商务数据分析基础(第二版)教学课件1-3
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
客户 留存率
消费 频率
在单位时 间内客户 消费的次 数，消费 频率越高， 说明客户 的忠诚度 及价值越 高
统计日期内通 过对应渠道进 入店铺访问的 客户中，后续 有商品收藏行 为的客户去重
数
收藏 人数
加购 人数
统计日期 内将商品 加入购物 车的客户 去重数
电子商务数据分析基础
模块一 电子商务数据分析概述
目录
CONTENT
单元一 认识电子商务数据及数据分析 单元二 电子商务数据分析的指标
单元三 电子商务数据分析的流程
单元二 电子商务数据分析的指标
引导案例
电子商务数据分析，需要围绕指标进行数据收集、整理、分析等一系列操作。因此，在学习数据 分析的具体方法前，需要先明确电子商务数据的指标类型及其对应的核心指标。在了解了指标之后， 再针对分析目标，选择合适的指标进行相应操作。
退货用户数量
指在单位时间内发生退货行为的用户总数量。
单元二 电子商务数据分析的指标
指退货数量与同期产品成交总数量之间的比率。
订单退货率 订单退货率=(退货数量÷同期产品成交总数量)x 100%
成交客户数量 指在单位时间内成功下单并完成支付的客户总数量。
平均交易金额，指单位时间内每个客户平均购买产品的金额。
某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的 次数。 点击率=(点击量÷展现量)x100%
单元二 电子商务数据分析的指标
在同一次访问中，访客有可能发生多次入站，并且有不同 的跳失情况。例如，一次访问中，有两次入站，其中一次发生 跳失，另一次则继续浏览了多个页面，那么该访问的跳失率是 多少?
电子商务数据分析
电子商务数据分析电子商务在当今数字化时代发展迅猛，海量的数据产生并储存于各个电商平台。
这些数据蕴含了海量的商业信息与潜在价值，通过数据分析，企业可以更好地了解市场、优化营销策略、改进产品和服务，进而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
一、电子商务数据的分类与来源在开始电子商务数据分析之前，我们首先需要了解电子商务数据的分类与来源。
电子商务数据主要分为三类：用户数据、交易数据和运营数据。
用户数据包括用户的个人信息和购买行为等；交易数据记录了用户的购买过程和交易金额等；运营数据则涵盖了网站流量、广告点击率和用户评论等。
这些数据来源于多个渠道，如电商网站、移动应用、社交媒体平台等。
通过收集和整理这些数据，可以形成一个全面而丰富的数据集，为后续的数据分析提供基础。
二、电子商务数据分析的意义和方法1. 分析意义电子商务数据分析对于企业来说具有重要意义。
它能够帮助企业深入了解消费者的购买行为、偏好和需求，为企业制定针对性的营销策略提供依据。
同时，数据分析还可以为企业的产品研发提供指导，通过分析用户的评价和反馈，企业可以快速了解到产品的优点和不足，从而进行改进和优化。
2. 分析方法在电子商务数据分析中，有多种方法可以使用。
以下是其中的几种常见方法：（1）统计分析：通过统计分析，可以了解用户的人口统计信息、购买行为等。
常用的统计指标有用户平均消费金额、转化率、复购率等。
（2）数据挖掘：数据挖掘是一种通过挖掘大量数据，提取其中有用信息的过程。
它可以帮助企业发现用户的隐藏需求、分析产品的市场趋势等。
（3）基于机器学习的预测模型：通过建立预测模型，可以根据过去的数据预测未来的销售量、用户转化率等，为企业的决策提供依据。
三、电子商务数据分析的应用案例1. 用户行为分析通过用户行为分析，企业可以了解用户的兴趣爱好、喜好和需求，从而为用户提供更加个性化的服务和推荐。
例如，通过分析用户过去的购买记录和浏览行为，电商平台可以向用户推荐相关的产品和优惠活动，提高用户的购买转化率。
电子商务数据分析1+X课程授课说明书(含整体设计)1
尊敬的教师：
根据学校教学安排， 2021 ― 2022 学年第 2 学期，请您担任以下课程的教学任务。
授课期间，请您及时了解并遵守学校有关规定，按照教学规范和专业人才培养方案的要求，认真完成《课程授课说明书》的各项内容，并于每学期开学前一周将其电子档上传到学校教务管理系统。
在教学过程中严格按《课程授课说明书》执行，认真备课、授课、批改作业，在期末考试后及时批阅试卷、进行试卷分析，并于考试结束一周内登陆学校教务管理系统录入学生成绩（详情可咨询学校教务科），积极参与学校组织的教研活动，推进教学改革，提高教学质量。
在此，对您付出的辛勤劳动表示感谢！
系部（盖章）：
年月日
（说明：此页内容由系部教研室统一填写，打印装订时要求系主任签字并盖章交教务处备案）
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《课程：电子商务数据分析1+X》课程整体设计方案（说明：每门课程都需要编写相应的课程整体设计方案）
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-5-
教研室主任：系部主任：教务处：
-6-。
课后习题模块一电商数据分析概述教学内容
课后习题模块一电商数据分析概述（课后习题）模块一电商数据分析概述16. 简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18. 简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16. 简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
电子商务数据分析概论单元一 数据分析目标制定与指标确定
引导案例
产品部反馈：A款商品作为店铺热销款，但一直定位在引流款上，毛利太低，公司今年年初对 该商品进行二次升级研发，增加若干功能，在外观上进行调整，8月份产品上线售卖，在售价和毛 利上都有所提高，但增加功能所需部件为外部订购，非公司机型生产，在质量上有一定缺陷。
物流部反馈：因公司8月份之前合作物流公司在费用上较高，公司更换服务商后，费用下降 10%，但物流时效无法保证。
体都会有自己特定的立场和观点，明确这个需求提出者是谁，将有利于我们更好地理
解他所提出的需求。
数据的主要
在填写需求记录表的“需求来源”来这一源栏时渠，道可以参照需求获取阶段的几种获取
方式，然后以这样的格式记录：部门-姓名，如运营部-小黑。
一、电子商务数据分析需求分析
需求内容
所谓需求内容，也就是需求提出者在数据分析方面的需要。在填写过程中需要尽 可能做到客观描述，避免在后续需求分析时因主观描述对需求产生歧义。
电子商务数据分析概论
模块二 数据采集与处理的方案制定
目录
CONTENT
单元一
数据分析目标制定
单元二
数据分析指标制定
单元三
数据采集渠道及工具选择
单元四
数据采集与处理的方案撰写
学习目标
知识目标
了解数据采集与处理方案； 熟悉电子商务数据指标体系； 熟悉电子商务数据采集渠道数据类型； 熟悉常用电子商务数据工具的使用范围及功能。
需求场景
需求场景，简单理解就是需求提出者在何种情况下遇到了这样的需求，在何种情 况下还会产生这样的需求。
一、电子商务数据分析需求分析
需求分析
01
需求透视
对各个部门的数据分析需 求加以提炼、整合，并将 其转化为数据指标
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。
课后习题模块一电商数据分析概述.doc
（课后习题）模块一电商数据分析概述16. 简答题（分值：5分）电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类，填入表1-2中参考答案：客户指标：活跃客户数、客户留存率、客户回购率；推广指标：跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量；销售指标：销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率；供应链指标：订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。
17. 简答题（分值：10分）电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中，当买家在访问过程中产生疑问，会通过通讯工具（如阿里旺旺）与客服交流。
如果客服解决了买家的相关问题，有一部分买家就会选择购买商品。
在此过程中，客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。
（1）咨询转化率除了影响电商平台的销售额外，还在哪些方面对电商平台有影响？参考答案：（1）咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。
18. 简答题（分值：10分）（2）请根据表1-3的数据，完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。
（注：旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。
旺旺咨询率=（旺旺咨询人数÷访客数）×100% 旺旺咨询转化率=（旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数）×100% ）；（3）结合以上数据，总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系？参考答案：（2）要计算旺旺咨询转化率，需要先计算旺旺咨询人数，由旺旺咨询率计算公式可知，旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数，结果依次是221,161,103,169，计算出旺旺咨询人数后，完成旺旺咨询转化率的计算。
旺旺咨询转化率从上至下依次为： 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。
（3）访问深度越深，通常咨询率越高，咨询率越高，通常咨询转化率越高。
（课后习题）模块二基础数据采集16. 简答题（分值：25分）下图为某天猫店铺的推广数据，其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据，试从分析推广效果的角度制作数据采集表。
i博导模块一电商数据分析概述答案
i 博导模块一电商数据分析概述答案1.单选题（分值：1 分）标准答案：B下列说法正确的是（）。
A、客户数据是企业所处市场发展的相关数据B 产品数据包括行业产品数据与企业产品数据C、供应链数据是产品在销售过程中产生的销售数据D、企业产品数据是产品在整个市场中的数据2.单选题（分值：1 分）标准答案：B下列说法错误的是（）。
A、数据的表现形式可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等B、电子商务数据是企业进行电子商务营销活动时产生的行为数据和客户数据C、数据分析指通过建立分析模型，对数据进行核对、检查、复算、判断等操作D、电子商务数据分析指运用有效方法和工具收集、处理数据并获取信息的过程3.单选题（分值：1 分）标准答案：A下列指标不属于市场指标的是（）。
A、复购率B、企业市场占有率C、市场增长率D、竞争对手客单价4.单选题（分值：5 分）标准答案：B微微经营一家女装网店，她统计到该网店 11 月份共产生 440 笔交易，其中 60 人重复购买，这 60 人中有 32 人重复购买 1 次（即：购买 2 次），有28 人重复购买 2 次（即：购买 3 次），那么按交易次数计算，11 月份该网店的复购率是（）。
A、0.18B、0.2C、0.25D、0.35.单选题（分值：1 分）标准答案：B点击率的计算公式是（）。
A、点击率=点击量/消费量×100%B、点击率=点击量/展现量×100%C、点击率=点击量/转化量×100%D、点击率=点击量/浏览量×100%6.单选题（分值：1 分）标准答案：C。
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单元一 认识电子商务数据及数据分析
产品数据
行业产品数据
产品在整个市场的数据，如行业产 品搜索指数、行业产品交易指数等；
企业产品数据
产品在具体企业的数据，如新客点 击量、重复购买率等产品获客能力 数据，客单件、毛利率等产品盈利 能力数据。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
市场数据
行业数据
竞争数据
企业在整个市场发展的相关数据，包括行业总销售额、行 业增长率等行业发展数据，需求量变化、品牌偏好等市场 需求数据，地域分布、职业等目标客户数据。
能够揭示企业在行业中竞争力情况的数据，包括竞争 对手的销售额、客单价等交易数据，活动形式、活动 周期等营销活动数据，畅销商品、商品评价等商品运 营数据。
竞争力情况等，让企业在比较短的时间内快速对业务、产品等
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做出调整，助力其市场竞争力的提升。
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四、电子商务数据分析的应用
流量分析 客户分析 产品分析 市场分析
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流量分析
企业流量分析主要是对企业网站或网店广告投放及对外营销推广的数据进行分析。
辅助企业运营决策
1 数据分析能够将企业经营数据处理成便于观察、分析、推断的
形式，能够帮助企业推导出有价值的信息作为运营决策的依据。
降低企业运营成本
企业可以根据数据分析结果，优化业务流程，减少不必要的成 本投入，对企业资源进行合理配置。
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优化企业市场竞 争力
数据分析能够帮助企业发现其在市场中所处的位置、发展趋势、
单元一 认识电子商务数据及数据分析 市场分析
市场分析是对企业所在 行业及市场的发展现状、发 展趋势等进行分析，比如行 业产品销量、行业竞争情况 等。结合市场分析的结果， 能够帮助企业确定市场定位、 产品定位、发展目标等决策 性内容。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
结合上述所讲内容，想一想电子商务数据分析对于企业具有什么意义？
知识导图
单元一 认识电子商务数据及数据分析
单元一 认识电子商务数据及数据分析
一、电子商务数据的含义
数据是通过科学实验、检
验、统计等所获得的，用于科学 研究、技术设计、查证、决策等 的数值，其表现形式可以是符号、 文字、数字、语音、图像、视频 等。
单元一 认识电子商务数据及数据分析
电子商务数据是企业进行电子
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运营数据
客户 数据
推广 数据
销售 数据
供应 数据
客户在购物过程中的行为所产生的数据，如浏览量、收藏量等数据， 性别、年龄等客户画像；
企业在运营过程中推广行为所产生的数据，如各推广渠道的展现、 点击、转化等数据
企业在销售过程中产生的数据，如销售额、订单量等交易数据，响 应时长、询单转化率等服务数据；
电子商务数据分析基础
模块一 电子商务数据分析概述
目录
CONTENT
单元一 认识电子商务数据及数据分析 单元二 电子商务数据分析的指标
单元三 电子商务数据分析的流程
学习目标
1.熟悉电子商务数据的含义及分类； 2.熟悉电子商务数据分析的含义、作用和应用； 3.了解数据分析报告的基本结构； 4.了解电子商务数据分析的各类指标并掌握相关指 标的计算方法； 5.掌握电子商务数据分析的基本步骤。
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客户分析
对企业的目标受众群体、实际交易客户群体、潜在客户群体等进行分析。企业通过对客户属性、客户 设备属性、客户流量属性、客户行为属性展开分析，可以实现客户的精准运营。
客户属性
客户设备属性
客户流量属性
客户行为属性
客户年龄、性别、职 业、爱好、地域、国 家等
客户常用设备(PC/手 机等）、客户常用平 台、客户常用浏览器、 客户设备使用习惯 （横屏/竖屏）等
电子商务数据分析
运用有效的方法和工具收集、处理数据并获取信息的过程。
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二、电子商务数据的分类
市场数据
运营数据
产品数据
市场数据包括两个部分， 行业数据和竞争数据。
企业在运营过程中产生的 客户数据、推广数据、销 售数据、供应链数据等。
围绕企业产品产生的相关 数据，包括行业产品数据 和企业产品数据两部分。
分析站内实时流量
分析站外营销流量
分析其他流量
企业通过对站内流量进行 即时统计、整理、分析， 能够随时掌握企业网站日 常运营情况，及时发现运 营异常并进行调整或处理。
对站外营销流量进行分析， 企业可以把控不同渠道带 来流量的情况，从而优化 站外广告的投放策略。
企业通过借助第三方平台或 企业自身平台对这些流量来 源进行实时监控，获取数据 后展开分析，可以明确引流 最多的渠道。
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三、电子商务数据分析的作用
数据分析最主要的作用是辅助决策，传统企业时期，企业运营决策多依赖于以往的经验总结，随着信 息化和电子商务时代的到来，企业在经营过程中积累了大量数据，对这些数据进行分析，能够更精准、 更科学的辅助企业发展。
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商务活动时产生的行为数据和商业数据。
行为数据 能够反映客户行为，如客户访问情况、客户浏览情
况等。
商务数据 能够反映企业运营状况，如企业产品交易量、
企业投资回报率等。
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数据分析
通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作， 将数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现规律，得到分 析结果的过程。
客户来源页面、客户 来源广告、客户来源 营销平台、客户来源 关键词等
客户下载/注册/关注、 客户下单、客户活跃 情况等
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产品分析
产品分析是对产品相应的指标进行 分析，比如对产品的点击量、订单量、 成交量、客户使用反馈等进行分析。通 过对产品进行分析，能够判断产品的受 欢迎程度、受欢迎类型、客户购买情况、 产品利润情况等，帮助企业实现产品的 升级和优化。