揭秘淘宝海量数据应用之数据魔方

揭秘淘宝海量数据应用之数据魔方
揭秘淘宝海量数据应用之数据魔方

淘宝经营之数据应用——数据魔方一,解码数据魔方

基本实用功能介绍

魔方在不断开发新功能的同时,也保留了大量的实用功能,主要帮助中小卖家在进入新行业或开发新产品时做市场环境分析。

比如某段时期玩具行业卖家数量出现的下滑,对新进入行业卖家则是很好的警示作用。

市场环境分析大致可分为几个方面:

第一是店铺定位。

做好淘宝店跟做好线下传统企业一样,入市前期都需要靠谱的定位。而电子商务时代的优势是,我们能利用精准的线上交易数据为店铺开张做指导。子行业何时进入竞争较小,子行业在其一级类目下的占比,行业内卖家数量及地域等级分布等等,数据产品都有体现。

第二是品牌定位。

卖家可以查看类目热销品牌和产品排行,这对于传统品牌商入驻淘宝是非常必要的。公开的信息包括品牌以及子品牌的成交规模和产品成交情况,包括详细的成交金额、成交笔数、客单价,流量来源等。

第三是产品的定位。

卖家可以通过参考当前的热销宝贝,了解宝贝特性,从而发现消费者喜好。而热销宝贝中最重要的就是爆款产品的透视,比如何种品质和流量可以打造爆款,从而帮助卖家选择更好的引流工具。

而通过查看热销宝贝排行,卖家还可直接访问宝贝页面,继而查看对方店铺装修和描述,甚至直接进入竞争对手分析。

第四是有关产品热销特征的定位。

这些热销特征会涉及产品价格、款式细节、颜色、套餐搭配等非常具体的指标,是一家企业企划部或者产品研发部需要重点关注的数据。

以服装类目为例,虽然大部分时间里,设计师的灵感或运营者的以往经验是成衣风格款式形成的关键,但淘宝多年沉淀的市场数据也为产品策略提供较多支持。

热销特征还会包括不同产品价格区间的成交情况,当一间店铺的宝贝细分为引流款、爆款、基本款时,这三类产品不同的定价策略就可以参考行业的标价分布与行业的平均客单价分布趋势。

电子商务价格的透明大大方便了消费者比价,消费者有足够的时间和精力经过对比后再产生购买决定。价格作为商品最直接的导致消费的因素,需要完整而慎重的决定,此时观察市场价格就变得非常重要。

第五则包括全部的买家行为分析。

买家的购买时段和来访时段,这部分数据可以帮助卖家选择宝贝上架时间和直通车活动等投放时间,从而让营销活动更精细化。

买家的性别年龄分布可以帮助卖家了解某品牌或者某店铺实际消费群体的人口统计特征,这一点非常关键。例如通常我们会人为定位某品牌的消费群体,如某品牌针对高端中年女性,但实际消费数据显示购买者年龄偏小,与预期定位不符,这时就要考虑风格、价格、广告投放时间等是否出现偏差。

但这样的问题也可以从反面去理解,即满足未来网购的个性化趋势。消费者的购物倾向不同,而根据“消费者的购买倾向”做个性化定制、推荐和导购,一定值得机构和卖家去研究。

最后一部分则包括行业热门搜索分析。

卖家可以查看某个关键词在淘宝全网的搜索详情,结合淘词功能就可以对标题进行优化。但此部分更关键的功能是查看商品的热搜趋势,这是对市场需求的深度分析和体现。

电子商务时代,所有的商品都依靠搜索呈现,搜索都是依赖你的关键词,将买家吸引过来,生意就成功了一半。

二,用数据定位你的店铺

上一课,我们给大家讲解了数据魔方,帮助大家了解了数据魔方的一些功能和操作。本期课程我们一起来学习下数据在店铺定位中的作用。

“直通车转化率极低,UV少得可怜,做淘宝完全没头绪。”此番感受正是大多数淘宝新卖家最常遇到的体会。新卖家通常最关心流量高低,而流量低的问题又会因为卖家商品较低的品牌识别度而加剧,那么到底该如何改进新店流量窘迫的局面

根据我们采访的几位新手卖家的反馈(他们都售卖非知名的自有品牌),他们在选择行业及产品时存在很大的盲目性。尤其线下传统企业触网淘宝,由于不了解行业,在原本擅长的生产环节中也无从发力。据网商在线社区用户“喜**旗舰店”的店主反馈,他在选择产品时,除凭借个人经验外,更多是参考同款商品销量高的卖家,从款式细节、定价促销、上新时间、标题关键词选择上,都采取模仿和跟随大卖家的战略。

相比不熟悉淘宝规则及操作方法,淘宝新卖家对线上零售环境的理解缺失更为致命。开店之初的定位与决策——什么产品好卖、什么季节该上新、商品如何定价等,都不能简单拍脑袋决定,需要数据为我们提供决策参考。商家既然跟随互联网脚步进入电子商务时代,数据化手段得出店铺的“定位”就不该被轻易忽视。

电子商务与线下零售相比,有直接获得第一手信息的优势,而海量成交数据被挖掘提炼之后,能组合成可视化的报表方便商家去做决策。因此商家通过成功个案总结的经验,仅能作为营销推广的参考。简单模仿与套用之后,貌似相同的商品种类、名称关键字、定价与促销计划,其实背后包含大不相同的转化率和点击。

如图1~2所示为“喜**旗舰店”7月第二周亲子装系列投放的直通车情况。词条选取依据来自于同款服装高成交的店铺,不同的是“喜**旗舰店”将词条重新排列组合,实际投放关键词32个,但转化率非常低。通过对其中一款宝贝进行标题诊断,我们可以发现转化率较高的几个词条组合,该产品都没有命中。因此单从宝贝标题出发,数据就能给予卖家大量参考。而当涉及整体店铺定位时,就更应该依靠数据来决策。

经营一间淘宝店铺,到底需要从哪几个方面做定位?知己知彼,百战不殆。店铺建立通常需要四方面的决策做基础。

第一,需要查看行业大小类目的成交变化趋势;第二,参考行业内商品的热销属性、热销品牌、热销单品等;第三,要参考行业的客单价分布,为商品定价,也为核算成本;第四,要参考行业热销宝贝的相关数据,如热销宝贝推广渠道、热卖店铺的细节等,估计市场机会与比较优势,做竞品分析。

根据行业整体的成交变化趋势选择细分类目,如图3所示。

该图显示的是淘宝“女装/女士精品”一级类目在2012年某季度的子行业成交趋势。

图片直观地告诉我们各个子行业成交在一个季度内随时间变化的情况。如连衣裙一直是淘宝女装行业中占比最大的子行业,并且随着夏季的到来,该行业的市场份额在逐渐扩大。通过放大时间刻度,我们可以更仔细地看到在哪个时间段附近,该类目成交开始呈现上升趋势,这就为卖家商品的选择以及行业定位提供了客观的数据依据。

当卖家计划进入某一行业时,就可以了解这一行业的竞争环境,是要依靠硬实力比拼竞争激烈的热门行业,还是抢占市场份额较少、竞争相对小的蓝海行业。另外,该图也可为我们提供时间维度的参考,比如选择什么季节什么时间点进入该行业,什么季节要控制库存清仓销售,什么季节要提前安排生产等等,这些数据是淘宝海量消费需求的真实客观反映。 参考具体行业中商品的热销属性、热销品牌、热销单品,如图4~6图所示。

当我们选定行业时,要分析的是该行业下淘宝最热销的品牌、产品和属性。无论做什么品牌、何种层次的产品,当前热销商品是一定需要新卖家仔细研究的。行业热销属性方面,以笔记本电脑行业为例,可查看该行业的热销属性排行榜。消费者搜索某一商品,尤其是标类商品时,一定会附带品牌、规格、价位等属性去查询,因此我们可以看到热销数据会呈现出交叉维度的结果,而这些维度恰恰是源自卖家在发布宝贝时后台选择的属性指标。

我们再看一个非标类商品,如凉鞋行业。图6相比图5最大的区别在于排行中没有掺杂较多的品牌信息,因为消费者在购买凉鞋时可能更多参考的是款型和功能,这就是凉鞋行业与笔记本和手机这种标类商品行业的不同之处。

热销属性排行可帮助我们判断淘宝最热销的宝贝是属于哪种特征的商品。而属性可以告诉我们更多有关商品特征的秘密,比如当前消费者更偏好哪种具体规格、型号、款式、颜色、材质的宝贝。卖家在进入淘宝前,可以挖掘这些数据为产品定位做参考,方便后续的选款和生产计划制定。

对于品牌知名度不是很高的商品,企业的设计部门以及设计师的灵感来源更需要数据做支撑,而如果丢失了严谨的数据支持,感性的设计就会承担较大的商业风险。事实上,以宝洁公司为代表的快消品巨头,也非常重视产品热销特征的数据挖掘,为未来的新品研发做指导。因此中小卖家在品牌知名度无法与大品牌媲美时,如果在操作方法上做到规范,同样可以获得相对的竞争优势。

除了热销属性外,我们还要参看热销品牌和热销产品。有能力成为淘宝的热销商品,一定有过人之处,我们需要透过数据研究其中的秘密所在。首先查看某一时间段内女装类目下的热销品牌,如需研究更细分的市场,则需要查看子行业下的热销品牌。品牌详情包括了该品牌更详细的成交数据,基本可以帮助卖家对某个品牌在淘宝对应行业的情况做全面了解。在这样的基础上,卖家可以定义品牌差异化,做自己独特的品牌定位,瞄准市场做接下来的推广。

第三,关注行业客单价,这是确保客源和毛利率共赢的前提。

白热化竞争之下的淘宝,商品的数量大多已远远超越了搜索的次数,到底该如何突破供大于求的困局,不仅仅是店铺发展后期客服、仓储等后端的问题,更需要在前期的商品定价方面下一番苦功夫。

首先,店铺掌柜应当在明确宝贝分类和产品的基础上,做科学的商品管理。什么是引流款?什么是爆款?什么是基本款?这些宝贝的定位不同,自然定价的标准也有差异。

我们重点分析引流款和爆款的定价。引流款和爆款在某些情况下可以认为是相通的。比如引流款和爆款一定是最有人气,性价比一定是看起来较高的。而定价最先需要参考的便是行业的客单价分布。如图7所示,在某时间段的“女装/女士精品”类目下,成交人数分布最多的客单价区间是“84~100”。那么在定价打款时,基本要保证不能脱离这个价格区间,否则很容易被大众消费者摒弃,因为价格确实是驱动消费者购买的动力之一。

同时我们也可参考行业的商品标价分布。在某个时间段内,我们可以看到最多的商品标价区间也是84~100,看来大多数商家的定价是满足了消费者需求的。引流款和爆款这样的店铺明星商品,需要卖家特别的关心照料,如此才会为店铺带来源源不断的流量。而有关基本款的定价问题我们不做详细描述,因行业和每个商家的情况不同,各家对基本款商品的价格体系都应当各有逻辑,才能做到求同存异。

第四,关于竞品分析,也可理解为商品研究,要真正的师长技以自强。

电商和线下零售的不同之处在于,我们可以花费较低的成本进入一家网店,查看每一个商品的详情,研究学习别人的优势,用到我们自己的宝贝和店铺运营中。

许多刚做电商的卖家都会问,什么流量比例是最好的,什么推广方式是最有效的,该怎么打造爆款等诸多问题。其实通过查看优秀店铺的数据,自己研究就能找到答案。

查看行业热销宝贝排行,也可以按照品牌、产品、属性等维度去筛选热销宝贝排行(如图8~9所示)。而单看排行榜或者进入宝贝详情页面浏览是远远不够的,真正的商品研究还要看宝贝相关的具体数据,比如宝贝的流量来源分析。

分析别人的热销宝贝是如何推广的,推广方式有哪些,宝贝的流量比例是怎样,包括宝贝的转化率我们也可以计算得出。熟悉这些数据,就会方便我们去参考制定相应的营销策略。假如我们的商品属于一个新品牌,或者开拓一个新品类需要急速抢占市场,那么新老顾客的

比例也会跟上述的情况不同,或者在宝贝流量来源分析里,通过搜索或活动页面得来的流量更高,而并非通过店铺收藏。所以研究流量来源分析可以为后期的推广打下坚实的基础。

只有在商品研究这部分下足功夫,我们的定位才真正做到位,店铺的前期运营工作才算得上完整。

下一课我们将会介绍如何通过数据筛选直通车关键词、宝贝标题诊断等具体细节。数据运营的过程是由浅入深的过程,但简单的页面并不能呈现出全部分析,因此我们希望读者及时与我们交流店铺运营的成功与失败,做到数据运营从入门到精通。

三,选词营销

毛利率、人效、物流费、推广费要达到多少,才能做到稳赚不赔?用淘词功能查看行业及全网热搜关键词的点击次数、直通车平均点击单价、转化率、商城点击占比等,就能估算出大致的花费。数据魔方是开好直通车的必备地图。

魔方作为行业数据工具,主要作用是上一课讲的“行业定位”。当然对于淘宝的熟手卖家来说,做定位是第一步,接下来就是做营销推广了。多数卖家会先把店铺运营目标放在“卖货”上,之后才是“做品牌”。因此本课我们讲的就是如何帮助卖家更好地卖货,做精彩的推广。

选词营销的内容主要分三部分:1.如何寻找空白市场;2.如何选词卡位;3.如何投放直通车。

寻找行业蓝海市场

热门关键词排行,首先反映的是消费者的搜索习惯,比如当前是夏季,全行业搜索最多的词一定是跟夏季商品相关的。以“连衣裙”一词为例,已连续一个多月位列全网搜索词排行首位。

类目小二的热推,也会导致某词搜索量飙升,比如帆布鞋、耐克这样的词。淘宝首页的许多位置都是由类目运营小二做的推广引流,如图1中红色字体的关键词。

除了跟随热搜的潮流外,新手和中小卖家的机会还在于聚焦淘宝上为数不多的蓝海市场。虽然竞争激烈,但多数类目远未达到饱和状态,依然有独特商机。

以今夏最火的几个词做案例,比如“连衣裙”。可以看到即便是最热的关键词,搜索次数也远远大于当前宝贝数,表明连衣裙类目还存在未满足的市场需求。

排第七位的词“真丝连衣裙大牌”属于长尾词,比较小众,但精准。这个词的搜索次数也明显大于当前宝贝数,因此我们可以大致得到结论:该词所处市场是蓝海,可尝试投入。

我们再试选一个小类目的词“珍珠”,可以发现排前十位的词基本上比较饱和,但排在第二位的词“婚鞋水钻珍珠”的搜索次数就远远大于当前宝贝数量,可以预计该类产品还存在潜在消费力量。这些蓝海市场就是我们应该首先去关注的。

利用选词做卡位

所谓卡位,是通过技巧占领淘宝自然搜索的排列前沿。

简单地剖析一下淘宝的流量来源,主要分为站内流量和站外流量。站外的流量一般是淘客、SNS、微博等;站内的流量一般指推广流量(直通车、钻石展位等)、活动流量(淘金币、聚划算、天天特价等)和常规搜索流量。卡位就是去卡搜索流量。

搜索流量投入产出比稍高,且流量带来的持续性效应比较强,对店铺而言是更健康的自然流量。

卖家利用淘词搜索关键词“珍珠”,复制搜索次数排名前100的词组,仔细查看榜单的衰减和每个词对应的具体数据,这时候的每个词都是一条街道,有自己的流量和转化率,首先要做的就是选定在哪条“街道”里铺货。

选完一个词后,放在淘宝主搜索栏内查看,要查看的内容包括宝贝排序等。如“珍珠项链”一词,按“人气”排序,结果如图4所示。

接着,要查看排名前列店铺的细节,包括店铺评分、价格、销量、店铺类型,衡量与竞争对手拼爆款的能力。

例如查看“珍珠项链”词条下大部分在售宝贝的类型,然后选择同类型宝贝做推广;同时对比自己店铺商品跟竞品的价格,用价格战去卡位。如对方售价比自己商品便宜,那么卖家就要考虑能否在保证盈利的前提下去降价。

当然,我们不提倡一味地价格战,因此卖家就要研究如何增加自身的产品附加值,通过搭配捆绑销售,让产品价值超过竞争对手的宝贝;另外根据竞争对手的销量去推测产品推广的ROI,以及需要花费多少时间才能做到超越对手。

通过这些要素的衡量,选词已不是简单的优化标题,而深化为竞品分析。除此之外,我们也要实时关注淘宝的搜索变化,词汇搜索的不稳定性非常大。比如“奥运会”时间段,相关关键词是否会有突增的趋势?消费者远比我们想象的要敏感。

直通车如何投放

优化标题有一套成熟的归纳方法。针对宝贝的不同销量,有三种选词方式,销量低和销量高的宝贝做直通车营销要区别对待。

针对销量低的宝贝,一般情况下并不推荐做主动营销推广。因此销量低的宝贝推广需要另辟蹊径的玩法,如长尾词的直通车投放,竞争少竞价低,同时长尾词可以引来较精准的流量,尽可能增大展现。

建议大家关注转化率低的词。自然搜索转化率低,说明宝贝本身不能满足消费者的期望,这时候投放该词,反而能迎合消费者的需求,轻松赢得转化。

做销量较高的宝贝直通车,简单的原则就是“精准匹配”。用最合适的热词去匹配宝贝,让宝贝的展现尽可能最大化。比如宝贝本身积累了一定销量,同时宝贝评价和店铺信誉都不错,此时就需要用直通车“精准匹配”的方式去投放。根据宝贝发布后台选择的类目属性一一匹配,通过积累养好这个词,这个方法得到淘宝很多“开车”高手的验证,百试不爽。

同时,大家在选择直通车推广时,要把握即时的讯息,如淘词的“行业热词榜”里的“飙升热词榜”经常被大多数卖家遗漏,其实这也是非常关键的“开车”参考。

比如“连衣裙”类目飙升前三位的词都是跟“秋季”相关,我们点击其中的一个词查看具体数据,如图10所示,继续按照以上讲述的卡位方法筛选词。

同时我们可以观察某个关键词如“秋装连衣裙”的点击次数趋势图和子类目分布趋势图(图11和12),可以看到消费者的点击有一个爆发性增长的过程。单纯地看某一个词的搜索飙升,无法体现出消费者的关注度在时间维度的扩展,只有在消费者点击增长阶段去投放直通车,才会获得比较高的转化率。

淘宝主要各行业销售额明细数据分析

“零食特产”类成交量变化 2010Q1“零食/坚果/茶叶/特产”类在淘宝集市的成交量高达近12.3亿元(占比91.8%,同比增长了54.3%,环比下降17.9%) 、1645.5万笔; 2010Q1“零食/坚果/茶叶/特产”类在淘宝商城的成交量也达到近1.1亿元(占比8.2%,同比增长30倍,环比增长34.8%)、159.5万笔。“零食特产”类成交量TOP10品牌返回目录“女鞋”类成交量变化 2010Q1“女鞋”类在淘宝集市的成交量高达12.1亿元(占比92.8%,同比增长93.8%,环比下降32.6%) 、846.5万笔; 2010Q1“女鞋”类在淘宝商城的成交量也达到9356.5万元(占比7.2%,同比增长近14倍,环比下降28.7%)、85.1万笔。“女鞋”类成交量TOP10品牌返回目录“男鞋”类成交量变化 2010Q1“男鞋”类在淘宝集市的成交量为 4.06亿元(占比88.3%,同比增长8成,环比仅增长6%) 、205.9万笔;2010Q1“男鞋”类在淘宝商城的成交量为5381万元(占比11.7%,同比增长45.7倍,环比增长12.4%)、31.8万笔。“男鞋”类成交量TOP10品牌返回目录“运动鞋”类成交量变化 2010Q1“运动鞋”类在淘宝集市的成交量高达12亿元(占比90.6%,同比增长36.7%,环比增长1成、598.6万笔; 2010Q1“运动鞋”类在淘宝商城的成交量也达到1.24亿元(占比9.4%,同比增长16.2倍,环比增长46.2%)、53.6万笔。“运动鞋”类成交量TOP10品牌返回目录“运动服”类成交量变化 2010Q1“运动服/运动包/颈环配件”类在淘宝集市的成交量为3.75亿元(占比90.2%,同比增长43.3%,环比下降21.8%) 、229.2万笔; 2010Q1“运动服/运动包/颈环配件”类在

淘宝技术框架分析报告

淘宝技术框架分析报告 淘宝作为国内首屈一指的大型电子商务网站,每天承载近30亿PV的点击量,拥有近50PB的海量数据,那么淘宝是如何确保其网站的高可用的呢?本文将对淘宝在构建大型网站过程中所使用到的技术框架做一个总结,并结合吉林银行现有技术框架进行对比分析。另外,本文还会针对金融互联网以及公司未来技术发展方向给出个人看法。 淘宝技术分析 CDN技术及多数据中心策略 国内的网络由于运营商不同(分为电信、联通、移动),造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。为了解决这个问题,淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点,当用户访问淘宝网站时,浏览器首先会访问DNS服务器,通过DNS解析域名,根据用户的IP将访问分配到不同的入口。如果客户的IP属于电信运营商,那么就会被分配到同样是电信的CDN节点,并且保证访问的(这里主要指JS、CSS、图片等静态资源)CDN节点是离用户最近的。这样就将巨大的访问量分散到全国各地。另外,面对如此巨大的业务请求,任何一个单独的数据中心都是无法承受的,所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心,这些数据中心不但保证了容灾,而且各个数据中心都在提供服

务。不管是CDN技术还是多个数据中心,都涉及到复杂的数据同步,淘宝很好的解决了这个问题。吉林银行现在正在筹建两地三中心,但主要目的是为了容灾,数据中心的利用率差,而淘宝的多个数据中心利用率为100%。 LVS技术 淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术,该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上,其他操作系统不行,并且需要重新编译Linux操作系统内核,对系统内核的了解要求很高,是一种软负载均衡技术。而吉林银行则通过F5来实现负载均衡,这是一种硬负载均衡技术。 Session框架 Session对于Web应用是至关重要的,主要是用来保存用户的状态信息。但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。目前解决这个问题通常有三种方式,第一个是通过负载均衡设备实现会话保持,第二个是采用Session复制,第三个则是采用集中式缓存。第二种方式严重制约了集群环境的可伸缩性,不利于集群的横向扩展,即使是采取两两复制也会造成集群内部网络负载严重,更别说采用广播的方式,会造成网络垃圾。淘宝采用了第三种方式,因为第一种方式对于淘宝来说成本比较高,而且他们已经采用了LVS的负载均衡技术。吉

淘宝店铺数据分析

淘宝店铺数据分析WORD版本下载后可编辑

1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%丶直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解: 自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏丶成交量丶回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名; 直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给淘宝上交10000,与每天上交1000的比,相同出价情况下,你

会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了! 淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息) 活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系 钻展或硬广:第一位臵(有大量流量的位臵首焦丶商焦丶首页一屏BANNER丶首页二屏BANNER丶每日焦点右侧BANNER丶首页底通丶淘宝LIST搜索右BANNER丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER);第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在3秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位臵尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌)

基于淘宝的大数据时代

大数据时代正处于快速成长的阶段,随着大数据的普及,各个行业会出现一批,淘汰一批,如何抓住机会发展自己,有效得利用大数据成为目前事关重要的大事。 我对大数据的概念不是很清晰,对大数据的界限划分更是模棱两可。但是我知道大数据的发展必将在今后各行各业普及。这种普及会随着时间的推移越发的明显,一直有一种观念就是国外的前沿会在中国恨过普及,正如电子商务,最早也是从国外学习的。从古往今来的经验中,我们可以得到,借鉴西方我们可以走的更快,更好。西方的大数据有很多典型的案例,比如超市购物,主席竞选,动乱分析,他们将大量的信息经过分析和计算,然后结合算法,得到了有用的数据。也正是这种科技领先,思维创新的国度,东方国家可以借鉴,然后推陈出新。 对于我们做电子商务的人来说,这肯定是一个机会,因为电子商务的发展历程中已经有很多大数据的特点,做运营的过程中,我们会结合现有的店铺数据进行分析,现在各式各样的第三方软件风生水起,什么店铺诊断,店铺优化,流量优化等等,这些都是基于一定的店铺得到的算法,如果我们想更精确得分析自己的店铺,我们不应该依赖于这种简单,笼统的统计和分析,我们应该结合自身情况,通过量子恒道,数据魔方等可靠数据,得到我们想要的结论。这个过程可能不会是一尘不变,但是对于结果,我想我们都清楚这样的结果是不是我们想要得到的。 接下来我会结合三方面分析大数据在淘宝的利用。 第一块是店铺运营,其中主要是店铺的内功方面。首先大家都知道店铺内功相关的几个重要数据是:访问深度,停留时间,宝贝转化率,跳失率等等。我们可以将自己认为重要的数据拉出来,我比较看重跳失率和转化率,这时我会将这两个数据拉出来,然后建立数学模型,如果不是较深入的分析,可以单单从均值,方差等坐标图进行对比,图表较直观的表达,每个有经验的运营想必可以一眼看出问题了。每个商家的规模有大有小,很多小规模的商家总是在抱怨不知道该把时间花在何处,每天也没有明确的目标和事情。如果你是这种状态,说明你不了解淘宝,马云将淘宝当作一个大的生态系统,他是想让淘宝生态中的每件事物了解进化论的重要性。别人已经是智能猿类了,你还是只猴子,那么接下来只会差距越来越大。所以,在这样的一个生态系统里,一定要学会提升自己,让自己的潜力得到足够的发挥。 第二块,我要结合推广来谈谈大数据的应用,推广的工作本质很简单,让足够多的消费者知道你的店存在。这是一句很简单的话,但是引申出来的内涵确实千奇百态了。首先客户要足够多,这应该是一定规模后的商家需要考虑的事情,其次我们需要的消费者的是怎么样的。自从淘宝推出个性化定制以后,有好的反响,也有差的反响,好的反响的人的态度,普

淘宝网案例分析

淘 宝 网 案 例 分 析 系别:商学系 专业:信息管理 班级: 信管122 姓名:张尧 学号:201104034225

目录 一.基本情况: (2) 二.商业模式分析: (4) 1、战略目标: (4) 2、目标客户群: (4) 3、产品和服务: (4) 4、盈利模式 (5) 5、营销策略 (5) 三.技术模式分析: (6) 1、淘宝数据库 (6) 2、淘宝前端设计 (6) 3、淘宝后台架构 (6) 4、淘宝存储 (7) 四.经营模式分析 (7) 1、免费策略 (7) 2、创新策略 (8) 五.管理模式分析: (8) 1、经营管理 (8) 2、系统管理 (8) 3、网站管理: (9) 六.资本模式分析: (9) 七.总结: (9)

一.基本情况: 淘宝网(https://www.360docs.net/doc/b310589202.html,)是国内领先的个人交易网上平台。淘宝网是隶属于阿里巴巴旗下的网站,是阿里巴巴推出的一个个人交易才C2C网站.致力于成就全球最大的个人交易网站。 淘宝网的使命是“没有淘不到的宝贝,没有卖不出去的宝贝”。淘宝网(https://www.360docs.net/doc/b310589202.html,)是中国深受欢迎的网购零售平台,目前拥有近5亿的注册用户数,每天有超过6000万的固定访客,同时每天的在线商品数已经超过了8亿件,平均每分钟售出4.8万件商品。截止2011年年底,淘宝网单日交易额峰值达到43.8亿元,创造270.8万直接且充分就业机会。随着淘宝网规模的扩大和用户数量的增加,淘宝也从单一的C2C网络集市变成了包括C2C、团购、分销、拍卖等多种电子商务模式在内的综合性零售商圈。目前已经成为世界范围的电子商务交易平台之一。 淘宝网致力于推动“货真价实、物美价廉、按需定制”网货的普及,帮助更多的消费者享用海量且丰富的网货,获得更高的生活品质;通过提供网络销售平台等基础性服务,帮助更多的企业开拓市场、建立品牌,实现产业升级;帮助更多胸怀梦想的人通过网络实现创业就业。新商业文明下的淘宝网,正走在创造1000万就业岗位这下一个目标的路上。 淘宝网不仅是中国深受欢迎的网络零售平台,也是中国的消费者交流社区和全球创意商品的集中地。淘宝网在很大程度上改变了传统的生产方式,也改变了

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

淘宝大数据案例

淘宝大数据案例 【篇一:淘宝大数据案例】 【编者按】近两年,“大数据”这个词越来越为大众所熟悉,“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前,面对大数据,相信许多人都 一头雾水。下面我们通过十个经典案例,让大家实打实触摸一把“大数据”。你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。 马云说:互联网还没搞清楚的时候,移动互联就来了,移动互联还 没搞清楚的时候,大数据就来了。近两年,“大数据”这个词越来越 为大众所熟悉,“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前,面 对大数据,相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例, 让大家实打实触摸一把“大数据”。你会发现它其实就在身边而且也 是很有趣的。 啤酒与尿布 全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客 在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝 试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然 使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的数据分 析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。 数据新闻让英国撤军 2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件,鼠标点击红点后弹出的窗口则有 详细的说明:伤亡人数、时间,造成伤亡的具体原因。密布的红点 多达39万,显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动,推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。 意料之外:胸部最大的是新疆妹子 淘宝数据平台显示,购买最多的文胸尺码为b罩杯。b罩杯占比达41.45%,其中又以75b的销量最好。其次是a罩杯,购买占比达25.26%,c罩杯只有8.96%。在文胸颜色中,黑色最为畅销。以省 市排名,胸部最大的是新疆妹子。 qq圈子把前女友推荐给未婚妻 2012年3月腾讯推出qq圈子,按共同好友的连锁反应摊开用户的 人际关系网,把用户的前女友推荐给未婚妻,把同学同事朋友圈子 分门别类,利用大数据处理能力给人带来“震撼”。

淘宝技术架构发展总结

从个人网站到淘宝网仰观Java时代淘宝的技术发展(1)引言 光棍节的狂欢 “时间到,开抢!”坐在电脑前早已等待多时的小美一看时间已到2011年11月11日零时,便迫不及待地投身于淘宝商城一年一度的大型网购促销活动——“淘宝双11购物狂欢节”。小美打开早已收藏好的宝贝——某品牌的雪地靴,飞快的点击购买,付款,一回头发现3000双靴子已被抢购一空。 小美跳起来,大叫一声“欧耶!” 小美不知道,就在11日零点过后的这一分钟内,全国有342万人和她一起涌入淘宝商城。当然,她更不知道,此时此刻,在淘宝杭州的一间办公室里,灯火通明,这里是“战时指挥部”,淘宝技术部的一群工程师,正在紧盯着网站的流量和交易数据。白板上是他们刚刚下的注,赌谁能最准确地猜中流量峰值和全天的交易总额。他们的手边放着充足的食物和各类提神的饮料。 一阵急促的电话声响起来,是前线部门询问数据的,工程师大声报着:“第1分钟,进入淘宝商城的会员有342万”。过一会工程师主动拿起电话:“交易额超过1亿了,现在是第8分钟。”接下来,“第21分钟,刚突破2亿”。“第32分钟,3亿了”。“第1个小时,亿”。这些数据随后出现在微博上,引起一片惊呼。 “完蛋了!”突然有人大喝一声,所有的眼睛都紧张的盯着他,只见他挠挠头,嘿嘿的笑道“我赌的少了,20亿轻松就能过了,我再加5亿”,他跑去白板边上把自己的赌注擦去,写上25,接下来有人写上28,有人写上30,有人跑到微博上开下盘口,同事们纷纷转载下注。接下来的这24个小时,战时指挥部的工程师们都不能休息,他们盯着网站的各种监控指标,适时的调整机器和增减功能。顶住第一波高峰之后,这些人开始忙里偷闲的给自己买东西,大家互相交流着哪家买的移动硬盘靠谱,哪家衣服适合自己的女朋友,不时的有人哀嚎宝贝被人抢了、信用卡额度不够了。同时,旁边白板上的赌注越下越大。 11月11日,这个棍子最多的日子被网民自我调侃的变成了一个节日——“光棍节”。而淘宝网又用疯狂的折扣促销给它赋予了另外一个意义——“购物狂欢节”。2011年11月11日这一天,淘宝商城与淘宝网交易额之和突破52亿,这个数字是“购物天堂”香港一天零售总额亿的6倍。

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引言 光棍节的狂欢 “时间到,开抢!”坐在电脑前早已等待多时的小美一看时间已到2011年11月11日零时,便迫不及待地投身于淘宝商城一年一度的大型网购促销活动——“淘宝双11购物狂欢节”。小美打开早已收藏好的宝贝——某品牌的雪地靴,飞快的点击购买,付款,一回头发现3000双靴子已被抢购一空。 小美跳起来,大叫一声“欧耶!” 小美不知道,就在11日零点过后的这一分钟内,全国有342万人和她一起涌入淘宝商城。当然,她更不知道,此时此刻,在淘宝杭州的一间办公室里,灯火通明,这里是“战时指挥部”,淘宝技术部的一群工程师,正在紧盯着网站的流量和交易数据。白板上是他们刚刚下的注,赌谁能最准确地猜中流量峰值和全天的交易总额。他们的手边放着充足的食物和各类提神的饮料。 一阵急促的电话声响起来,是前线部门询问数据的,工程师大声报着:“第1分钟,进入淘宝商城的会员有342万”。过一会工程师主动拿起电话:“交易额超过1亿了,现在是第8分钟。”接下来,“第21分钟,刚突破2亿”。“第32分钟,3亿了”。“第1个小时,亿”。这些数据随后出现在微博上,引起一片惊呼。 “完蛋了!”突然有人大喝一声,所有的眼睛都紧张的盯着他,只见他挠挠头,嘿嘿的笑道“我赌的少了,20亿轻松就能过了,我再加5亿”,他跑去白板边上把自己的赌注擦去,写上25,接下来有人写上28,有人写上30,有人跑到微博上开下盘口,同事们纷纷转载下注。接下来的这24个小时,战时指挥部的工程师们都不能休息,他们盯着网站的各种监控指标,适时的调整机器和增减功能。顶住第一波高峰之后,这些人开始忙里偷闲的给自己买东西,大家互相交流着哪家买的移动硬盘靠谱,哪家衣服适合自己的女朋友,不时的有人哀嚎宝贝被人抢了、信用卡额度不够了。同时,旁边白板上的赌注越下越大。 11月11日,这个棍子最多的日子被网民自我调侃的变成了一个节日——“光棍节”。而淘宝网又用疯狂的折扣促销给它赋予了另外一个意义——“购物狂欢节”。2011年11月11日这一天,淘宝商城与淘宝网交易额之和突破52亿,这个数字是“购物天堂”香港一天零售总额亿的6倍。 网民感受到的是疯抢的喜悦,而网站的技术人员感受到的却是“压力山大”。就如同你家办酒席,宴请左邻右舍,这个办起来容易。倘若宴请十里八乡所有的人,吃饭的人自然开心,但却不是一般人家能够办得起来的。能办得起来如此盛宴者,需要强大的财力物力、组织能力、技术实力(例如做这么多菜,你的炒

淘宝商家数据中心简介

淘宝官方数据中心全新升级 ---- 看学用数据盛宴 各位亲爱的淘宝卖家: 感谢各位对淘宝官方数据中心的大力支持!数据中心新版在2012年10月8号已正式上线,欢迎各位卖家朋友 们体验并给我们提宝贵建议! 淘宝官方数据中心旨在将数据还给卖家,提高卖家的数据安全性,并且提供看数据、学数据、用数据一体化的服务,帮助卖家更好的经营店铺! 商家数据中心 ---------让数据成为一种核心竞争力 2012年是数据被重视的一年。这一年几乎所有的卖家都各种各样的数据苦恼着。也有很多卖家因为不会利用数据进行分析而整日惆怅。针对目前卖家在数据领域的许多种痛,我们数据中心将原来卖家中心后台的数据中心做了新的定位和改版。商家数据中心的核心定位就是要把数据还给卖家。结合着知识中心的解读、案例、教程、干货让拿在手里的数据活起来。倘若您还不会玩,第三方数据市场 会给你带来定制化服务。我们的宗旨是让全网卖家可以自由的使用自己店铺的 数据,发挥数据分析的作用,让数据真正的成为运营决策的支撑,让卖家经营 更具竞争力。 一、入口 卖家中心-左边导航菜单“营销中心”-二级菜单“数据中心”

大家也可以直接在卖家中心左上角的快捷入口,点击设置,添加数据中心,下次就可以方便登陆数据中心了。 二、内容介绍(数据中心旨在帮助淘宝卖家朋友们方便的看数据、学数 据、用数据,提供一站式解决卖家开店经营链路所需要的数据服务) 1、看数据 不论大店小店、新店老店,销售额是永远不变的追求。店铺日常数据解读也就可以绕着这点来:销售额=访客数x 转化率x客单价。因此访客数、转化率、客单价构成了网店日常运营的最基础数据。各个卖家对自身店铺数据的解读自然就可以从这三块入手。 数据中心就提供了店铺数据,方便卖家对自己的店铺经营状况一目了然。 店铺数据(及时关注流量、转化率、客单价相关重要指标,了解店铺经营状况)

淘宝技术这十年_01

第一部分淘宝技术发展1

22 淘宝技术这十年 一度的大型网购促销活动——“淘宝双11购物狂欢节”。小美打开早已收藏好的宝贝——某品牌的雪地靴,飞快的点击购买、付款,一回头发现3000双靴子已被抢购一空。 小美跳起来,大叫一声“欧耶!” 小美不知道,就在11日零点过后的这一分钟里,全国有342万人和她一起涌入淘宝商城。当然,她更不知道,此时此刻,在淘宝杭州的一间办公室里,灯火通明,这里是“战时指挥部”,淘宝技术部的一群工程师正紧盯着网站的流量和交易数据。白板上是他们刚刚下的赌注,赌谁能最准确地猜中流量峰值和全天的交易总额。他们的手边放着充足的食物和各类提神的饮料。 一阵急促的电话铃声响起,是前线部门询问数据的,工程师大声报着:“第1分钟,进入淘宝商城的会员有342万人”。过了一会儿,工程师主动拿起电话:“交易额超过1亿元人民币了,现在是第8分钟。”接下来,“第21分钟,刚突破2亿元”,“第32分钟,3亿元了”,“第1个小时,4.39亿元”。这些数据随后出现在微博上,引起了一片惊呼。 “完蛋了!”突然有人大喝一声,所有的眼睛都紧张地盯着

33 第一部分:淘宝技术发展1 他,只见他挠挠头,嘿嘿地笑道“我赌得少了,20亿元轻松就能过了,我再加5亿元。”他跑到白板边上把自己的赌注擦去,写上25,接下来有人写上28,有人写上30,有人到微博上开下盘口,同事们纷纷转载下注。接下来的这24个小时,战时指挥部的工程师们都不能休息,他们盯着网站的各种监控指标,适时调整机器,增减功能。顶住第一波高峰之后,这些人开始忙里偷闲地给自己买东西,大家互相交流着哪家买的移动硬盘靠谱,哪家衣服 适合自己的女朋友,不时有人哀嚎宝贝被人抢了、信用卡额度不够了。同时,旁边白板上的赌注越下越大。 11月11日,这个棍子最多的日子被网民自我调侃地变成了一

《互联网时代电子商务》试题与答案

专业技术人员《互联网时代电子商务》试题与答案 1、世界上最早的C2C是皮埃尔于()年创办的EBAY A、1999年 B、1995年 C、2000年 D、1992年 2、B2B电子商务模式的萌芽阶段是()。 A、1999年 B、2002—2000年 C、1998—2000年 D、1993年 3、下面不是影响定价的主要因素的是() A、成本因素 B、地域因素 C、供求关系 D、市场需求化 4、电子货币有三大系统构成:信用卡系统、数字现金系统和() A、IC卡系统 B、POS系统 C、电子支票系统 D、支付宝系统 5、以下哪些类型的电子商务不是按所利用的计算机网络划分的?() A、基于淘宝集团购物区域 B、基于企业外部网的互联网时代电子商务 C、基于互联网的互联网时代电子商务 D、基于其他网络的互联网时代电子商务 6、下面不是电子商务政务系统的建设原则的是() A、封闭性原则

B、可靠性原则 C、标准化原则 D、统一化原则 7、下面不是网络营销与传统营销的区别是() A、营销理念从未改变 B、沟通方式的改变 C、营销策略的改变 D、沟通能力的改变 8、中国最早成立c2c网络交易平台的是() A、易趣网 B、土豆网 C、叮当网 D、淘宝网 23、哪里有更全的题库?() A、搜索淘宝店铺:考试农民工 B、访问淘宝店铺:bnks.taobao. C、加微信号:85868161 D、加QQ号:85868161 9、SET协议的目标哪项是不对的() A、防止数据被非法用户窃取,保证信息在互联网上的安全传输 B、提供一个封闭式的标准,不需要规协议和消息的格式 C、解决多方认证问题,不但对客户的信用卡认证,还对在线商家认证,实现客户和商家、银行间的互相认证 D、保证上网交易的实时性、是所有的支付过程都是在线的 10、为企业提供一个真正平等、自由竞争的市场环境,是网络营销的 ()特点 A、无限的运作时空 B、公平自由的竞争环境 C、便捷有效的沟通渠道 D、不公平自由的竞争环境

淘宝数据平台年度数据

2011年1月6日,在北京举行的淘宝年度盛典上,淘宝网发布了2010年网购数据,通过一连串的数据分享,揭示了2010年以及2011年的网络消费热门趋势。淘宝数据显示,2010年淘宝网注册用户达到3.7亿,在线商品数达到8亿,最多的时候每天6000万人访问淘宝网,平均每分钟出售4.8万件商品。同时,以淘宝商城为代表的B2C业务交易额在2010年翻了4倍,未来几年也仍将保持这一增长速度。 淘宝网单日交易额峰值达到19.5亿元,分别超过北京、上海、广州三地社会消费品零售单日额。同时,二三线地区网购继续保持高增长,3个增速最快的地区,有2个来自二三线区域。 用户方面,淘宝每位用户平均交易笔数比2009年增加了35%,而最近一个月内在淘宝上超过5笔交易的用户达到1350万人。淘宝网CEO陆兆禧表示,淘宝网带来的商业模式变化,进而改变人们的生活方式。过去的2010年是淘宝消费者年,淘宝启动了全网购物保障制度,因为这一系列保障,才有不断增长的交易额新高。未来,消费者、厂商、第三方合作伙伴、物流等电子商务产业链上各个方面对平台要求会更高。如何继续做好消费者体验,真正做到我们提倡的个性化营销和社会化物流,法宝就是一个词——开放。2011年将是淘宝的开放年。淘宝将坚持开放、分享的理念,在为更多人带去货真价实的网货,服务好所有用户的同时,也积极帮助从制造到物流各个产业链上合作伙伴共同发展。 淘宝网单日交易超过北上广 淘宝数据平台数据显示,过去的一年里,淘宝网平均每分钟售出4.8万件商品,其中包括864件衣服,36部手机、880件化妆品、85本书、53包纸尿裤、13件灯具。 最疯狂的一天来自11月11日,当天淘宝网单日交易额达到19.5亿元。这一数据已经超过北京、上海、广州国内三个一线城市的单日社会消费品零售总额。来自统计局的数据显示,11月,北京市平均每天零售总额是18.91亿,上海是16.8亿,广州是14.04亿。 北京、上海、广州这三个被国人称为一线的城市,无论是从商圈的数量还是商品的种类,其商业的发达程度在全国数百个城市里毋庸置疑。现在,以淘宝为代表的一种新商业形态正在改变这种现状。电子商务打破了地域限制,打通商品流通渠道。淘宝网8亿的在线商品,让即使在中国最西部的人们也可以与北、上、广居民面对同样丰富的商品。 从面上来看,2010年淘宝网用户人均成交笔数比2009年增长了35%,表示用户对网购的接受度大大增加。消费者最常购买的商品类型也从服装、数码等快速扩展,去年家装家饰类商品的成交额同比增长了120%。在此网购消费趋势推动下,手机网购也显示出良好的发展势头,手机淘宝网单日最高访问用户数达到了1700万,单日交易峰值达3700万元。截止到2010年11月底,在CPI连续13个月增长的情况下,淘宝网消费价格指数(TCPI)却连续小幅下降,同比为1.4%。

如何进行淘宝店铺数据分析(详细版)

1.网站流量来源和分析 1.1现在开始入手分析流量从哪里来? 淘宝店铺一般比较合理的流量比例是:自然流量35-50%、直接点击流量15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%,其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量,因为这些使用的不多,也没有固定的频率,暂不统计(大卖家会占到一定的比例)。目前比较靠谱的流量来源有活动流量丶搜索流量丶直接点击流量丶硬广或钻展流量丶直通车流量丶淘宝客流量。 首先要从以下五个大分类去了解:自然流量:研究淘宝排名规则:所有宝贝,占搜索的70-80%【相关性丶上下架时间(最高权重)丶DSR 评分】人气排名【相关性丶转化率(收藏、成交量、回头客等(最高权重)丶DSR评分】;选择适合自身的关键字去竞争排名直接点击流量:做好店铺收藏,客服可建议买家进行收藏; 会员管理是重点; 直通车:把握一个关键点,你给淘宝交的广告费越多,你就越会排在前面(这是出价与点击率的关系,还有如果你直通车每天给 淘宝上交10000,与每天上交1000 的比,相同出价情况下,你会排在前面,为什么呢?因为直通车系统会给你高的质量得分),直通车的影响因素除了出价外还与相关性丶点击率丶时间积累性有关。具体策略与方法有很多高手的文章,看看就会了淘宝客:引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金),寻大淘客合作(多去联盟,或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合

作),报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息 )活动流量:产品有竞争力(小二不傻)丶活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去丶和小二常联系钻展或硬广:第一位置(有大量流量的位置首焦丶商焦丶首页一屏BANNER 丶首页二屏BANNER 丶每日焦点右侧BANNER 丶首页底通丶淘宝LIST 搜索右BANNER 丶商城一通丶二通丶促销频道焦点与通栏丶聊天窗口BANNER); 第二点击率(第一眼有吸引力丶第二眼知道是卖什么的丶第三眼促销信息,这三个信息让买家在 3 秒内接收到),不仅仅是卖货,建议考虑到品牌(品牌标识与广告位置尽量不要有大的变化,这样利于形成品牌) 1.2 如何让流量提升... 首先要做的是

大数据时代让我们更轻松 二辩

辩题:大数据时代让我们更轻松 一、定义大数据时代(应定义大数据,模糊定义大数据时代,将大数据时代定义得广些):利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析。从海量数据中发现价值,服务于生产与生活。我们:包括自己在内的若干人。轻松:相对他人而言不感到有负担、不紧张。 二、需要了解的内容(可以入手的方面):大数据时代的工具有哪些大数据时代服务于生产生活的流程轻松与累的横向对比、纵向对比数据本身是否正确、数据处理时是否正确 三、辩论培训立论清楚熟悉稿件团队配合论据(大数据时代的应用让我们更轻松) 经济方面 大数据可以给企业决策提供依据,增加决策的合理性,从而使企业与消费者感到更轻松。例如便利店的产生,在便利店产生了巨大的经济效益的同时,购物者节约了大量的时间与精力,这难道不正说明了大数据的应用让我们更轻松吗? 2、大数据可以优化企业资源配置,降低成本。例如一个工厂在建筑前根据大数据进行对自身利益最大化的选址,这难道不是让企业决策者、员工更加轻松吗? 3、大数据可以使生产者在售后方面对有问题的产品进行及时的召回。例如汽车故障炸毁,三星手机爆炸,厂家可以通过大数据将这些瑕疵品及时召回。这对于生产者来说难道不是更轻松了吗?同时使用者的使用体验也会随之提高,消费者不必忧愁于物低所值,不是更轻松了吗?再扩大一步说,在这样的大数据时代下,也更要求生产者具有工匠精神,所生产的产品更加人性化,这对于消费者群体来说他们会对商品更加信任,这难道不是心理上的一种巨大轻松吗? 4、大数据可以使生产者的销售更加精准。很多销售部已经采用了即时的销售管理软件,这些软件可以方便的共享销售信息,使得销售更加高效精准。这对于生产者、销售者而言难道不是一种轻松吗? 5、大数据工具带来与过去不同的、更加轻松的宣传方式。例如淘宝刷买家秀评论,让商家更轻松地宣传了自己的产品,消费者也相比官方的产品图更轻松地了解了产品的实际品质,相较于在货比三家中纠结难以选择,这对与我们而言难道不是一种轻松吗? 文化方面 网易云歌单,电台推荐,歌曲推送淘宝猜你喜欢 生活方面 物联网,淘宝查快递更方便 大数据工具会让开会更轻松(但员工会更累)淘宝评价 4、58同城,求职者需要了解工资、工作时间,找工作更轻松。科研方面科学、医学学术论文(中国知网),大数据时代查找资料更加方面。政治方面微博、推特使人们更具有话语权,我们的小数据会产生更大的作用。防点虚假招聘:普通人得到错误数据企业得到错误数据广告骚扰(以前面对面的广告骚扰让人难以拒绝,更累;好的广告例如可口可乐这样的广告使疲累的人看到感到轻松;有些广告启发人)售后,数据错误导致把没问题的东西召回三星手机爆炸是由于数据错误,没有考虑好电池缝隙导致的。(大数据工具的问题,它更多的时候是优点,难道没有这些数据就不会犯错误了吗)淘宝刷好评(大数据时代可以监控;没有刷评价的商品就一定没有问题吗)在当今时代一家公司成功的标志是是否拥有大量的数据,例如微软公司(生产的操作系统,管理着大量的个人文档、公司文档数据)、百度公司(将中国所有的互联网网页都索引起来,供用户检索查阅)、腾讯公司(研发QQ软件,每天都诞生大量用户离不开的即时聊天数据)、58同城(将所有同城相关数据都索引起来,供需要的

揭秘淘宝286亿海量图片存储与处理架构

【IT168 专稿】8月27日下午,在IT168系统架构师大会存储与系统架构分论坛上,淘宝网技术委员会主席,淘宝网核心工程师章文嵩向我们详细介绍了淘宝网图片处理与存储系统的架构。章文嵩博士的演讲日程包括了淘宝的整个系统架构、淘宝图片存储系统架构,淘宝网独立开发的TFS集群文件系统,前端CDN系统以及淘宝网在节能服务器方面的应用和探索。 本文侧重介绍淘宝网后台的图片存储系统架构、包括TFS集群文件系统,以及前端处理服务器架构。 解决海量并发小文件的系统噩梦 对于淘宝网这类型访问量极高的电子交易网站来说,对图片系统的要求和日常的照片分享完全不在一个级别。日常照片分享往往集中在几个有限的亲朋好友之间,访问量不会特别高,而淘宝网商铺中的商品照片,尤其是热门商品,图片的访问流量其实是非常大的。而且对于卖家来说,图片远胜于文字描述,因此卖家也格外看重图片的显示质量、上传时间、访问速度等等问题。根据淘宝网的流量分析,整个淘宝网流量中,图片的访问流量会占到90%以上,而主站的网页则占到不到10%。

淘宝网电子商城首页截图,淘宝网的后端系统上保存着286亿多个图片文件,淘宝网整体流量中,图片的访问流量要占到90%以上。且这些图片平均大小为17.45KB,小于8K的图片占整体图片数量61%,整 体系统容量的11% 与此同时,这些图片的存储与读取还有一些头疼的要求:例如,这些图片要求根据不同的应用位置,生成不同大小规格的缩略图。考虑到多种不同的应用场景以及改版的可能性,一张原图有可能需要生成20多个不同尺寸规格的缩略图。 淘宝整体图片存储系统容量1800TB(1.8PB),已经占用空间990TB(约1PB)。保存的图片文件数量达到286亿多个,这些图片文件包括根据原图生成的缩略图。平均图片大小是17.45K;8K以下图片占图片数总量的61%,占存储容量的11%。 这就给淘宝网的系统带来了一个巨大的挑战,众所周知,对于大多数系统来说,最头疼的就是大规模的小文件存储与读取,因为磁头需要频繁的寻道和换道,因此在读取上容易带来较长的延时。在大量高并发访问量的情况下,简直就是系统的噩梦。 分析自主研发和商用系统的经济效益 淘宝网成立于2003年,在整个系统的构建和规划上也做过相当多的尝试和探索。 下图是淘宝网2007年之前的图片存储系统。淘宝网之前一直采用的商用存储系统,应用NetApp公司的文件存储系统。随着淘宝网的图片文件数量以每年2倍(即原来3倍)的速度增长,淘宝网后端NetApp公司的存储系统也从低端到高端不断迁移,直至2006年,即时是NetApp公司最高端的产品也不能满足淘宝网存储的要求。

剖析淘宝TDDL(TAOBAO DISTRIBUTE DATA LAYER)

剖析淘宝 TDDL ( TAOBAO DISTRIBUTE DATA LAYER ) 注:本文部分内容引用本人博 客https://www.360docs.net/doc/b310589202.html,/blog/1973591 前言 在开始讲解淘宝的 TDDL(Taobao Distribute Data Layer) 技术之前,请允许笔者先吐槽一番。首先要开喷的是淘宝的社区支持做的无比的烂, TaoCode 开源社区上面,几乎从来都是有人提问,无人响应。再者版本迭代速度也同样差强人意,就目前而言 TDDL 的版本已经全线开源(Group、Atom、Matrix)大家可以在Github上下载源码。 目录 一、互联网当下的数据库拆分过程 二、 TDDL 的架构原型 三、下载 TDDL 的 Atom 层和 Group 层源代码 四、 Diamond 简介 五、 Diamond 的安装和使用 六、动态数据源层的 Master/Salve 读写分离配置与实现 七、 Matrix 层的分库分表配置与实现 一、互联网当下的数据库拆分过程 对于一个刚上线的互联网项目来说,由于前期活跃用户数量并不多,并发量也相对较小,所以此时企业一般都会选择将所有数据存放在一个数据库中进行访问操作。但随着后续的市场推广力度不断加强,用户数量和并发量不断上升,这时如果仅靠一个数据库来支撑所有访问压力,几乎是在自寻死路。所以一旦到了这个阶段,大部分 Mysql DBA 就会将数据库设置成读写分离状态,也就是一个 Master节点对应多个 Salve 节点。经过 Master/Salve 模式的设计后,完全可以应付单一数据库无法承受的负载压力,并将访问操作分摊至多个 Salve 节点上,

淘宝数据魔方技术架构解析

淘宝数据魔方技术架构解析 淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前,每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录,10亿在线商品数,上千万的成交、收藏和评价数据。如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值,进而帮助淘宝、商家进行企业的数据化运营,帮助消费者进行理性的购物决策,是淘宝数据平台与产品部的使命。 为此,我们进行了一系列数据产品的研发,比如为大家所熟知的量子统计、数据魔方和淘宝指数等。尽管从业务层面来讲,数据产品的研发难度并不高;但在“海量”的限定下,数据产品的计算、存储和检索难度陡然上升。本文将以数据魔方为例,向大家介绍淘宝在海量数据产品技术架构方面的探索。 淘宝海量数据产品技术架构 数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入,正因为如此,我们可以认为,在一定的时间段内,整个系统的数据是只读的。这为我们设计缓存奠定了非常重要的基础。 图1 淘宝海量数据产品技术架构 按照数据的流向来划分,我们把淘宝数据产品的技术架构分为五层(如图1所示),分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。位于架构顶端的是我们

的数据来源层,这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库,还有用户的浏览、搜索等行为日志等。这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。 在数据源层实时产生的数据,通过淘宝主研发的数据传输组件DataX、DbSync 和Timetunnel准实时地传输到一个有1500个节点的Hadoop集群上,这个集群我们称之为“云梯”,是计算层的主要组成部分。在“云梯”上,我们每天有大约40000个作业对1.5PB的原始数据按照产品需求进行不同的MapReduce计算。这一计算过程通常都能在凌晨两点之前完成。相对于前端产品看到的数据,这里的计算结果很可能是一个处于中间状态的结果,这往往是在数据冗余与前端计算之间做了适当平衡的结果。 不得不提的是,一些对实效性要求很高的数据,例如针对搜索词的统计数据,我们希望能尽快推送到数据产品前端。这种需求再采用“云梯”来计算效率将是比较低的,为此我们做了流式数据的实时计算平台,称之为“银河”。“银河”也是一个分布式系统,它接收来自TimeTunnel的实时消息,在内存中做实时计算,并把计算结果在尽可能短的时间内刷新到NoSQL存储设备中,供前端产品调用。 容易理解,“云梯”或者“银河”并不适合直接向产品提供实时的数据查询服务。这是因为,对于“云梯”来说,它的定位只是做离线计算的,无法支持较高的性能和并发需求;而对于“银河”而言,尽管所有的代码都掌握在我们手中,但要完整地将数据接收、实时计算、存储和查询等功能集成在一个分布式系统中,避免不了分层,最终仍然落到了目前的架构上。 为此,我们针对前端产品设计了专门的存储层。在这一层,我们有基于MySQL 的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom,在后面的文字中,我将重点介绍这两个集群的实现原理。除此之外,其他第三方的模块也被我们纳入存储层的范畴。

淘宝后台数据分析

淘宝后台数据分析 数据得价值 有多少人来过我得店铺?什么时间来?从哪里来?这些数据就是我们每天必需掌握得数据,店里得哪些商品会比较热卖,我们所做得运营与决策都必需依赖大量准确地数据,很多部门需要这些数据,包括产品设计部门、营销推广部门、运营管理部门、售后服务部门 没有数据就没有发言权,任何得决策、管理都必须以数据为支撑 数据采集 1.店铺运营得基础数据 流量数据:页面停留时间、访问深度、访客数等 销售数据:成交用户数、客单价、支付宝成交量率等 转化数据:UV转化率、宝贝页面成交转化率、Call in转化率、询单转化率等,以下为我们要重点分析得数据: 流量数据 浏览量(PV)/访客数(UV)=平均访问深度也就就是说每个人平均得访问页面,这里我们希望数值越高越好,这样代表我们店铺得产品具有一定得黏度,客户停留时间长,这样买家才有可能令买家产生购买得冲动,我们得客服才有时间去进行引导销售 还有同样要关注得就是宝贝页浏览量、宝贝页访客数. 销售数据 在量子里面有一个销售分析模块,瞧到拍下得总金额与支付宝成交金额与客单价,用支付宝成交金额/拍下得总金额=支付宝成交率

这个支付宝成交率在参加活动与运营考核上都就是非常重要得,原因当我们支付宝使用率高得时候我们买家她在拍下您得产品之后她就是非常愿意去付款得,不会因其她原因拍下了不愿付款而流失掉,这样表示我们得产品对顾客有足够吸引力得,也可以反映我们得销售团队能否有足够得能力让顾客来购买产品,同时,我们换一个角度在拍下没有付款得客户,我们去催款,形成交易,这样催款成交,远远比我们去开发一个新客户容易得多,所以我们要留意这些数据,不要忽略了这种催款得成交。 Call in转化率=咨询用户数/访客数 询单转化率=成交用户数/咨询用户数 数据分析就就是总结规律找原因 数据公式: 销售额=UV*UV转化率*客单价 销售额=宝贝页访客数*宝贝页成交转化率*客单价 这些公式可以为我们带来提示,访客数也就就是我们得流量 流量=推广+搜索+其她 推广流量来自于硬广、钻石展位、直通车。淘宝客、专题活动 搜索流量来自于名称搜索、类目搜索 其她流量来自于收藏及后台、江湖及帮派、直接访问、站外推广、其她 如果我们销售额没有达到预期,我们来分析就是流量原因,还就是转化率原因,还就是客单价得原因,如果就是流量原因,那么我们

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