某電商數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案

1、某電商數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)分析數(shù)據(jù)平臺(tái)的目的和意義某電商平臺(tái)，作為國(guó)內(nèi)黑色金屬行業(yè)的主流 B2B電商之一，提供基于真實(shí)庫(kù)存基礎(chǔ)的現(xiàn)貨交易， 同時(shí)支持為商戶金融協(xié)同業(yè)務(wù)和高端資訊服務(wù)。 而某電商數(shù) 據(jù)平臺(tái)， 作為某電商五個(gè)專業(yè)化功能平臺(tái)的重要組成部分， 為融合交易平臺(tái)、 金 融協(xié)同平臺(tái)、 物流平臺(tái)和商譽(yù)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)支撐， 具體目的和意義體現(xiàn)在如下幾 個(gè)方面：讓數(shù)據(jù)說(shuō)話，為宏觀決策和行業(yè)分析提供數(shù)據(jù)支撐某電商平臺(tái)產(chǎn)生的以真實(shí)庫(kù)存為基礎(chǔ)的現(xiàn)貨交易數(shù)據(jù)， 可以建立相關(guān)的統(tǒng)計(jì) 模型進(jìn)行分析， 從而為宏觀決策和黑色金屬行業(yè)的發(fā)展服務(wù)。 目前，政府部門根 據(jù)電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以供宏觀決策的做法已有開端， 如上海

2、市統(tǒng)計(jì)局和 1 號(hào)店電商平臺(tái)基于電商數(shù)據(jù)共同構(gòu)建的“ 1 號(hào)店快速消費(fèi)品價(jià)格指數(shù)” ，以對(duì)統(tǒng) 計(jì)局了解公共決策和服務(wù)所需要的信息起到支撐作用。 某電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)也必將 為五礦集團(tuán)乃至政府宏觀發(fā)展和戰(zhàn)略決策起到不可忽視的作用。用數(shù)據(jù)鋪路，為平臺(tái)自身和平臺(tái)用戶找到發(fā)展之匙互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息化的提升使客戶快速地接受大量信息， 也使得他們的偏好不 斷地改變， 客戶群體顯得更加不穩(wěn)定。 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘可以快速了解客戶行動(dòng)的改 變，并立即做出相應(yīng)的策略， 通過(guò)掌握先機(jī)贏得客戶， 既可以發(fā)揮老客戶的價(jià)值， 又能不斷挖掘新的客戶。 在現(xiàn)有客戶的保持方面， 電商網(wǎng)站對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘可 以進(jìn)一步對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分， 從而達(dá)

3、到有針對(duì)性的營(yíng)銷進(jìn)而使客戶不流失， 這項(xiàng)工 作其實(shí)在數(shù)據(jù)挖掘概念提出前各廠商早已有探索， 只是海量數(shù)據(jù)的分析使得這一 流程更加細(xì)化更有據(jù)可依。電商平臺(tái)積累的數(shù)據(jù)資源的挖掘利用可以用于平臺(tái)自身的發(fā)展， 如對(duì)用戶行 為的分析鎖定用戶，對(duì)購(gòu)買周期的分析吸引客戶，對(duì)用戶訪問(wèn)情況分析進(jìn)行 SEO 優(yōu)化等方面； 同時(shí)，數(shù)據(jù)資源的利用也可用于針對(duì)商戶資源的特定分析上， 讓在 平臺(tái)上進(jìn)行交易的商戶都能夠更好的通過(guò)平臺(tái)進(jìn)行分析，提高用戶粘度。用數(shù)據(jù)筑墻，為供應(yīng)鏈和金融服務(wù)提供風(fēng)險(xiǎn)保障 某電商上線伊始便已獲得銀行授信人民幣 110億元，某電商作為供應(yīng)鏈金融 的核心企業(yè)，必將為黑色金屬的上下游供應(yīng)商提供供應(yīng)鏈金融融

4、資服務(wù)提供極佳 的平臺(tái)。而作為電商， 怎樣評(píng)估供應(yīng)鏈金融中融資的風(fēng)險(xiǎn)， 既有數(shù)據(jù)的分析能夠 為此提供天然的風(fēng)險(xiǎn)保障。 通過(guò)對(duì)電商平臺(tái)上進(jìn)行交易的商戶經(jīng)營(yíng)行為、 商品庫(kù) 存等數(shù)據(jù)的分析， 能夠準(zhǔn)確的判斷能夠給商戶的授信規(guī)模， 從而保障供應(yīng)鏈金融 服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)Sqoop等ETL工具鑫益聯(lián)生產(chǎn)數(shù)據(jù)電商生產(chǎn)系統(tǒng)商品運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)（CMS商品主數(shù)據(jù)供應(yīng)商主數(shù)據(jù)價(jià)格、變價(jià)、促銷需求計(jì)劃、補(bǔ)貨計(jì)劃庫(kù)存帳、貨物分配采購(gòu)訂單、發(fā)票處理倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)（WMS入庫(kù)業(yè)務(wù)出庫(kù)業(yè)務(wù)倉(cāng)庫(kù)調(diào)撥庫(kù)存調(diào)撥和虛倉(cāng)管理五礦ERP系統(tǒng)財(cái)務(wù)系統(tǒng)（FS）總賬庫(kù)存財(cái)務(wù)帳應(yīng)付款成本和獲利分析客戶管理管理系統(tǒng)（CRM客戶視圖客戶忠誠(chéng)度計(jì)

5、劃促銷等顧問(wèn)服務(wù)某電商網(wǎng)站甚至五礦集團(tuán)ERP系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)同步工具對(duì)數(shù)據(jù)的 傳輸、ETL工具對(duì)數(shù)據(jù)的加工，將數(shù)據(jù)匯總到數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的設(shè)計(jì)建議采用基于Hadoop架構(gòu)的分布式并行處理結(jié)構(gòu)搭建，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的 分片存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)分析的分布式處理，對(duì) 3V （大容量、高速度、多類型）積累的 電商數(shù)據(jù)采用Hadoop架構(gòu)較為通用，同時(shí)，Hadoop架構(gòu)在支持OLAP（聯(lián)機(jī)分析 處理）方面具有很出色的支持能力。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上，提供多種數(shù)據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn) 行分析，形成可視化的分析圖標(biāo)和分析報(bào)告。三、數(shù)據(jù)平臺(tái)分析方向及涉及數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺(tái)最重要的功能即是通過(guò)對(duì)數(shù)

6、據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的分析， 形成多種分析報(bào) 告，為各個(gè)條線的工作服務(wù)。而根據(jù)第一部分分析的數(shù)據(jù)平臺(tái)的目的， 可以將數(shù) 據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方向分成如下幾個(gè)部分：宏觀戰(zhàn)略分析宏觀戰(zhàn)略分析部分主要分析行業(yè)現(xiàn)狀、行業(yè)趨勢(shì)和客戶屬性。行業(yè)現(xiàn)狀分析 包括電商平臺(tái)上乃至集團(tuán)ERP系統(tǒng)所涉及的黑色金屬交易數(shù)據(jù)分析、成交量分析、 各類型鋼需求供給分析，可細(xì)分成不同鋼型（鋼材，鋼坯）、不同區(qū)域（按省劃 分，國(guó)別地區(qū)劃分）等，行業(yè)發(fā)展分析包括根據(jù)電商平臺(tái)的時(shí)間序列分析，按照 時(shí)間周期（如Q1234的同環(huán)比分析等，用戶屬性分析主要針對(duì)電商平臺(tái)所有用 戶屬性的分析，包括用戶所屬區(qū)域，用戶訪問(wèn)時(shí)段，用戶交易量等屬性對(duì)用戶進(jìn)

7、行深度分析挖掘，針對(duì)用戶分群來(lái)更好的對(duì)用戶服務(wù)。行業(yè)現(xiàn)狀分析行業(yè)趨勢(shì)分析微觀行為分析微觀行為分析主要內(nèi)容包括 平臺(tái)自身、商戶分析、競(jìng)爭(zhēng)者分析 （3C模型） 三個(gè)部分，如下圖所示：competitors平臺(tái)自身compa ny商戶分析customer對(duì)與平臺(tái)自身的分析將著重考慮平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)環(huán)境、流量相關(guān)數(shù)據(jù)、訂單相關(guān)數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)，同時(shí)分析流量來(lái)源、渠道轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)。這方面的分析會(huì)在自身平臺(tái)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上， 考慮第三方調(diào)研機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。 運(yùn)營(yíng)環(huán)境包括平臺(tái)自身 分析的商品類目多樣性、 支付配送方式多樣性、 網(wǎng)站正常運(yùn)營(yíng)情況、 鏈接速度網(wǎng) 站等指標(biāo)， 以及第三方調(diào)研機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)占有率， 市場(chǎng)擴(kuò)大率， 網(wǎng)

8、站排名等方面指 標(biāo)。流量相關(guān)數(shù)據(jù)考慮IP、PV在線時(shí)間、跳出率、新用戶比例等指標(biāo)。在此 基礎(chǔ)上，為擴(kuò)大平臺(tái)的知名度和影響力，考慮 SEO優(yōu)化等內(nèi)容。商戶分析著重考慮歷史價(jià)值（過(guò)去的消費(fèi)） 、潛在價(jià)值（主要從用戶行為方 面考慮，RFM模型為主要衡量依據(jù)）、附加值（主要從用戶忠誠(chéng)度、口碑推廣等 方面考慮）。這里客戶價(jià)值指標(biāo)分為總體客戶指標(biāo)以及新、老客戶價(jià)值指標(biāo)，這 些指標(biāo)主要從客戶的貢獻(xiàn)和獲取成本兩方面來(lái)衡量。通?？梢杂肦FM莫型（最近 一次消費(fèi) （Recency） 、消費(fèi)頻率 （Frequency） 、消費(fèi)金額 （Monetary） ）進(jìn)行衡量。 同時(shí)，根據(jù)每周、每月的銷售詳情，了解經(jīng)營(yíng)狀況，做

9、出未來(lái)銷售趨勢(shì)的判斷， 也是商戶分析的重點(diǎn)。競(jìng)爭(zhēng)者分析可以從平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)者的規(guī)模、 渠道、推廣、品牌等幾個(gè)方面進(jìn)行考 量，包括競(jìng)爭(zhēng)者銷售額分析、銷量分析、產(chǎn)品分析、渠道分析、推廣分析、品牌 分析等方面。筆者通過(guò)對(duì)我的鋼鐵網(wǎng)（MySteel）的初步研究，對(duì)我的鋼鐵網(wǎng)形 成了一些自己粗略的看法見另外匯報(bào)稿。其他方面分析具體想到包括 供應(yīng)鏈金融數(shù)據(jù)保障、 其他部門數(shù)據(jù)整合分析、 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 三 個(gè)方面，具體如下：供應(yīng)鏈金融的保障可以進(jìn)行如下設(shè)定， 通過(guò)對(duì)交易方在平臺(tái)上的交易記錄分 析交易方的信用情況， 同時(shí)通過(guò)對(duì)供應(yīng)商的電子化倉(cāng)儲(chǔ)追蹤管理， 結(jié)合交易方的 融資需求，對(duì)交易方提供授信額度， 保障交易的進(jìn)行，同時(shí)控制系統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)。其他部門的數(shù)據(jù)整合分析是根據(jù)我的鋼鐵網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)想到的， 他們整合了 統(tǒng)計(jì)局、海關(guān)提供的相關(guān)數(shù)據(jù)， 結(jié)合到自身平臺(tái)的應(yīng)用上。 某電商平臺(tái)以五礦集 團(tuán)作為大后方，有充足的資源能夠結(jié)合工商、統(tǒng)計(jì)、海關(guān)、商務(wù)