电商数据挖掘 第1章

第1章，引言：电子商务运营和数据

电子商务覆盖面很广，为了使叙述更有针对性，本书主要针对电商卖家来探讨如何利用基于数据的运营来提高电子商务网站的业绩和做好更长远的发展。

✓选择哪些商品可以吸引最多的客户？

✓怎样用最少的钱引入最多的流量？

✓怎样把网站访客的转化率从1%提升到5%？

✓怎样选择给哪些老客户优惠？

✓怎样把每个客户在网站上的单次消费金额从￥100提升到￥150？

以上这些问题都是本书试图帮助您解决的问题。我们这本书的两个关键词就是“电子商务运营”和“数据”。

电子商务的运营涉及平台的选择、商品的选择、网站的构建、页面的设置、为网站引入流量乃至最后提升网站的整体收入，其范围包括营销，但要超出营销的范围。而正因为电子商务是基于互联网的，数据充斥在电子商务运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在电子商务运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。除此之外，电子商务还有物流、仓储等环节，也和数据相关，不过不是本书讨论的主要内容。

在互联网上进行交易的最大优点是电子商务企业可以在互联网中取到大量的真实数据，包括真实的市场数据、网站流量数据、产品被关注和浏览数据、产品销售数据等，从而使我们可以有效地估计出访客的兴趣和对各种商品的不同反应。当我们有明确的且可以量化的目标时，采用数据分析和数据挖掘技术的效果是更加好的。当我们很清晰地得到客户的行为数据，分析客户的各种行为之后，我们就能更深入地了解客户。

本书中涉及的话题覆盖了电子商务企业运营的各个层面，不过核心的内容是在于以数据为基础的运营。如何能够通过数据，帮助电子商务企业制定合理的KPI，提升运营效率，提升广告投放的性价比，提升网站访问的转化率，照顾好老客户，提升电子商务网站(店)的整体收入，是我们在本书中要讨论的主要内容。

1.1节, 2012年最大的赌局

在2012年，大家所知道最大的赌局自然是在年度经济人物颁奖晚会上，万达集团的王健林与马云同台，就电商与传统商铺的未来展开辩论。对于电商的前景,王健林称：“电商再厉害，但像洗澡、捏脚、掏耳这些业务，电商是取代不了的。我跟马云打赌：2022年，如果电商在中国零售市场占50%，我给他一个亿，如果没到他还我一个亿。”

这个十年的赌约可能不过是个玩笑，但是电子商务的重要性是毋庸置疑的。网购现在占到社会消费品总额4%,五年后占到15%，十年后占到50%以上，也就意味着平均每家消费品企业都要有一半的产品通过电商卖掉，每个消费者一半的消费品会通过互联网购买，这是完全可能的现实。不要只是看行业与产品是否合适做电商，要看我们的客户，只要客户天天都在网

络上获得资讯，那么，你所在的行业就已经电商化了。

人们对电子商务的接受程度不断提升，除原有的互联网电子商务企业外，传统行业的企业互联网化趋势明显，纷纷将电子商务平台作为线下产品推广渠道的线上补充。当然，外贸行业的不景气也是触动传统企业转型的一个重大原因。传统企业对于电子商务的认知与应用于是成为2011年以来中国电子商务市场蓬勃发展的主要原动力之一。在宏观经济的寒冬之中，中国的电子商务产业已成为拉动中国消费经济增长的新引擎。

图1-2中列出的是中国电子商务和数据相关的一些问题。当然，正是因为存在大量的问题，才会有更多的机会，而我们认为要解决这些问题，成功的关键在于数据。图中展示的问题都可以通过数据来改善。我们可以通过数据来改善广告投放问题、商品选择问题、客户选择问题和转化率的问题，甚至品牌忠诚度都可以通过数据来改善。

在互联网上我们可以详细了解每个消费者个性化的需求和真实购物行为模式，根据数据，选择商品、选择针对的客户、选择合适的平台、选择经营策略、选择正确的推广方式，并通过数据分析，提升流量的转化率，深入挖掘客户的价值。电子商务，其实没那么复杂。

请看下面这张图：

图1-3 电子商务相关概念示意图

在图1-3中，最中间的是电子商务E-commerce，而周围的三个圈Search（搜索）、Social（社

会化）和Mobile（移动）是在互联网电子商务发展到今天的三个方向：商品搜索、社会化电子商务和移动电子商务。而最外层的这一圈列出的是基于电子商务的技术和概念的功能，基本覆盖了电子商务运营的全部手段，其中和本书相关的概念列举如下，如果我们能够成功做好本书中提到的这些功能，我们的电子商务运营就能够上一个台阶，而这些功能大多都是建筑在数据和数据分析的基础之上的。

●Analytics&Measurement（分析和衡量）。从第2章我们开始介绍数据分析的概念，而在

第6章我们会引入衡量指标KPI。

●Conversion Analysis（转化分析）讲述的转化率概念是电子商务运营的重要概念之一，在

本书中会多次提及。

●Social Media（社会化媒体）和Search Engine Optimization（搜索引擎优化）是在第7章

免费流量中的内容；

●Pay Per Click（按点击付费）、Email（电子邮件）、Online Media Buying（媒介购买）和

Retargeting（重定向）是在第8章广告一章中的内容；

●Shopping Cart Analysis（购物车分析）是在第10章流量转化中的内容。

图1-3中列出的其他功能也都和电子商务运营相关，不过在本书的讨论范围之外。

1.2节，为三百万人建三百万个网站

上一节中提到的美国互联网零售领跑者亚马逊Amazon是电子商务业界的巨无霸，2011年全年的总收入在481亿美元，预计2012年的总收入在573亿美元，远高于美国十大电商中的其余九家。而亚马逊之所以能够领跑全世界的电子商务，原因就是他们对数据的重视和应用。

亚马逊的总裁Jeff Bezos曾说过，“如果我在网上有3百万个客户，我将要建立3百万个商店”，其意思就是说要为每一个客户建立一个完全个性化的电子商铺，提供最个性化的客户服务。亚马逊的商品不是最廉价的，不过就是因为亚马逊独一无二的推荐系统和用户体验，当很多人在做网上购物的时候，亚马逊一定是首选，包括作者本人。

电子商务个性化推荐系统在实践中对电子商务具有重要意义，而亚马逊在个性化推荐方面是做的最成功的。推荐系统是电子商务数据运营的一个关键环节，我们在3.4节中会介绍推荐系统的原理和案例，并在第10章中介绍如何在我们的电子商务网站上引入推荐系统。

从推荐的形式来看，亚马逊把推荐服务应用到了网站的每一个角落，从首页到产品内页无所不至；而在推荐方法技术上，亚马逊也综合了多种类型的推荐服务，有的基于项目相似性和相关性，有的基于客户浏览和购买历史记录，也有基于协同过滤等技术。亚马逊能够根据客户当前所查看页面的类型和内容，当前和之前关注的产品信息等内容动态地组合这些推荐服务。

大家都在说云计算，但是早在2006年，亚马逊就推出云计算服务S3和EC2。而亚马逊的许多商业优化和数据优势正是由于他们的技术创新而产生的。我们可以毫不犹豫地说亚马逊是电子商务公司中技术最强的。

和其他的电子商务公司不同，亚马逊的Jeff Bezos从一开始就是以技术为导向的。早在2003