電子課件WPS Office 商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用項(xiàng)目一

1、 內(nèi)容可修改電子課件WPS Office 商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用項(xiàng)目一項(xiàng)目一商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用基礎(chǔ)商業(yè)是與數(shù)據(jù)分析關(guān)系最緊密的行業(yè)之一，也是數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用的行業(yè)之一。電商運(yùn)營者對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整理和分析，能夠?yàn)闆Q策提供參考依據(jù)，創(chuàng)造更多的價(jià)值。WPS Office 商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（慕課版）任務(wù)一 初識(shí)商務(wù)數(shù)據(jù)任務(wù)二 商務(wù)數(shù)據(jù)的分類與來源任務(wù)三 商務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)任務(wù)四 商務(wù)數(shù)據(jù)分析目錄Contents初識(shí)商務(wù)數(shù)據(jù)電子商務(wù)平臺(tái)一般都會(huì)將消費(fèi)者的交易信息，包括購買時(shí)間、購買商品、購買數(shù)量、支付金額等保存在自己的數(shù)據(jù)庫中，賣家基于平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫可以對交易行為進(jìn)行分析，知道如何組織商品以實(shí)現(xiàn)更高的轉(zhuǎn)化率

2、，改善投放廣告的效果，調(diào)整或改進(jìn)店鋪的運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)店鋪盈利能力的提升。任務(wù)一一商務(wù)數(shù)據(jù)的定義商務(wù)數(shù)據(jù)主要是指記載商業(yè)、經(jīng)濟(jì)等活動(dòng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)符號(hào)。在電子商務(wù)領(lǐng)域，商務(wù)數(shù)據(jù)可以分為兩大類：前端行為數(shù)據(jù)和后端商業(yè)數(shù)據(jù)。商務(wù)數(shù)據(jù)前端行為數(shù)據(jù)是指瀏覽量、點(diǎn)擊量及站內(nèi)搜索等反映消費(fèi)者行為的數(shù)據(jù)。前端行為數(shù)據(jù)后端商業(yè)數(shù)據(jù)包括交易量、投入回報(bào)率及全生命周期管理等。后端商業(yè)數(shù)據(jù)二商務(wù)數(shù)據(jù)的重要作用01可以促進(jìn)個(gè)性化和精確化營銷的開展02有利于發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)、創(chuàng)造新的價(jià)值03帶來大市場、高利潤和大發(fā)展三商務(wù)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用商務(wù)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用勾勒消費(fèi)者畫像，建立消費(fèi)者行為和商務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，還原消費(fèi)者全貌。分析拉新流量

3、和付費(fèi)轉(zhuǎn)化，甄別廣告投放渠道。分層次篩選特定消費(fèi)者群體，精準(zhǔn)運(yùn)營，提升留存率。通過數(shù)據(jù)指引核心流程，優(yōu)化商品，提高店鋪的轉(zhuǎn)化率和銷售額。提升營銷轉(zhuǎn)化精細(xì)化運(yùn)營勾勒消費(fèi)者畫像優(yōu)化商品三商務(wù)數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用人場貨消費(fèi)者的新增/活躍情況消費(fèi)者的時(shí)段分布消費(fèi)者的渠道消費(fèi)者的地域分布消費(fèi)者的啟動(dòng)/激活情況以“人”為維度的消費(fèi)者分析消費(fèi)者的關(guān)注度及購買力商品功能的展現(xiàn)商品的點(diǎn)擊量商品生命周期商品推廣策略以“貨”為維度的商品分析頁面項(xiàng)目內(nèi)部檢索專題頁面站內(nèi)廣告頁面流量以“場”為維度的場景運(yùn)營分析商務(wù)數(shù)據(jù)的分類與來源在電子商務(wù)領(lǐng)域，商務(wù)數(shù)據(jù)分析非常重要，因?yàn)闋I銷管理、客戶管理等環(huán)節(jié)都要使用商務(wù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。電

4、商運(yùn)營者能夠通過商務(wù)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)內(nèi)部管理的不足、營銷手段的不足、客戶體驗(yàn)的不足等，并利用商務(wù)數(shù)據(jù)來挖掘客戶的內(nèi)在需求。本任務(wù)將介紹商務(wù)數(shù)據(jù)的分類與來源。任務(wù)二一商務(wù)數(shù)據(jù)的分類包括營銷費(fèi)用、覆蓋用戶數(shù)、到達(dá)用戶數(shù)、打開或點(diǎn)擊用戶數(shù)等，還包括由這些數(shù)據(jù)衍生出的人均費(fèi)用、營銷到達(dá)率、打開率等。營銷數(shù)據(jù)包括瀏覽量（Page View，PV）、訪客數(shù)（Unique Visitor，UV）、登錄時(shí)間、在線時(shí)長等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，與流量相關(guān)的其他數(shù)據(jù)，如平均在線時(shí)間等基本都是由這幾個(gè)數(shù)據(jù)衍生出來的。流量數(shù)據(jù)包括會(huì)員的姓名、出生日期、性別、地址、手機(jī)號(hào)碼、電子郵箱、微博賬號(hào)、微信賬號(hào)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及登錄記錄、交易記錄

5、等行為數(shù)據(jù)。會(huì)員數(shù)據(jù)包括交易金額、交易數(shù)量、交易人數(shù)、交易商品、交易場所、交易時(shí)間、供應(yīng)鏈服務(wù)等。交易及服務(wù)數(shù)據(jù)例如，淘寶的數(shù)據(jù)魔方產(chǎn)品提供行業(yè)的關(guān)鍵字搜索、店鋪排名、銷售、會(huì)員等數(shù)據(jù)查詢服務(wù)，一些專業(yè)的第三方交易平臺(tái)也會(huì)通過“爬蟲”等工具獲取一些行業(yè)數(shù)據(jù)。行業(yè)數(shù)據(jù)二商務(wù)數(shù)據(jù)的來源百度統(tǒng)計(jì)提供與流量相關(guān)的網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、推廣統(tǒng)計(jì)、移動(dòng)統(tǒng)計(jì)等服務(wù)，分析內(nèi)容包括趨勢分析、來源分析、頁面分析、訪客分析、定制分析和優(yōu)化分析。百度統(tǒng)計(jì)二商務(wù)數(shù)據(jù)的來源友盟+基于技術(shù)與算法，結(jié)合實(shí)時(shí)更新的全域數(shù)據(jù)資源，覆蓋 191 個(gè)行業(yè)分類、輸出 300 多個(gè)應(yīng)用或行業(yè)的分析指標(biāo)。包括統(tǒng)計(jì)分析、開發(fā)者工具、營銷增長、企業(yè)數(shù)據(jù)銀

6、行、云基礎(chǔ)設(shè)施等多種類型的產(chǎn)品。友盟+二商務(wù)數(shù)據(jù)的來源神策數(shù)據(jù)是專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)服務(wù)提供商，致力于幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)根基，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)全場景的業(yè)務(wù)分析與決策。神策數(shù)據(jù)推出了神策分析、神策用戶畫像、神策智能運(yùn)營、神策智能推薦、神策客景等產(chǎn)品。神策數(shù)據(jù)二商務(wù)數(shù)據(jù)的來源GrowingIO 是基于用戶行為的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，提供數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析服務(wù)。通過GrowingIO，企業(yè)無須在網(wǎng)站或 App 中埋點(diǎn)，即可獲取并分析全面、實(shí)時(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營。GrowingIO商務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)電子商務(wù)信息系統(tǒng)最核心的能力是大數(shù)據(jù)能力，包括大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)挖掘能力。構(gòu)建系

7、統(tǒng)的商務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系是電子商務(wù)精細(xì)化運(yùn)營的重要前提，不同類別的指標(biāo)對應(yīng)著電子商務(wù)運(yùn)營的不同環(huán)節(jié)；通過對不同類別的指標(biāo)進(jìn)行分析，賣家可以深入了解店鋪的各方面情況。任務(wù)三一流量指標(biāo)瀏覽量又稱訪問量，指訪客訪問頁面的總數(shù)，訪客每訪問一個(gè)頁面就算一個(gè)訪問量，同一個(gè)頁面刷新一次也算一個(gè)訪問量。瀏覽量訪客數(shù)指獨(dú)立訪客數(shù)量，一臺(tái)計(jì)算機(jī)為一個(gè)獨(dú)立訪客。一般以“天”為單位統(tǒng)計(jì) 24 小時(shí)內(nèi)的訪客總數(shù)，一天之內(nèi)重復(fù)訪問的只算一次。訪客數(shù)又分為新訪客數(shù)和回訪客數(shù)。新訪客數(shù)：指首次訪問頁面的訪客數(shù)，而不是最新訪問頁面的訪客數(shù)。將新訪客數(shù)除以訪客數(shù)就是新訪客占比?；卦L客數(shù)：指再次訪問頁面的訪客數(shù)。將回訪客數(shù)除以訪客

8、數(shù)就是回訪客占比。訪客數(shù)當(dāng)前在線人數(shù)指 15 分鐘內(nèi)在線的訪客數(shù)。 當(dāng)前在線人數(shù)一流量指標(biāo)平均訪問量又稱平均訪問深度，指訪客每次瀏覽的頁面數(shù)量的平均值，即平均每個(gè)訪客訪問了多少個(gè)頁面。平均訪問量平均在線時(shí)間指平均每個(gè)訪客在網(wǎng)站內(nèi)停留的時(shí)間，這個(gè)值越大越好。在線時(shí)間為訪客打開網(wǎng)站最后一個(gè)頁面的時(shí)間點(diǎn)減去打開第一個(gè)頁面的時(shí)間點(diǎn)。由于只訪問一個(gè)頁面的訪客停留時(shí)間無法獲取，所以這種情況不統(tǒng)計(jì)在內(nèi)。平均在線時(shí)間日均流量有時(shí)用日均訪客數(shù)來表示，有時(shí)用日均瀏覽量來表示，用于反映平均每天的流量大小。日均流量跳失率又稱跳出率。跳失率可由只瀏覽了一個(gè)頁面就離開的訪問次數(shù)除以該頁面的全部訪問次數(shù)計(jì)算得到，可細(xì)分為首

9、頁跳失率、關(guān)鍵頁面跳失率、具體商品頁面跳失率等。跳失率越高，表明頁面內(nèi)容越需要進(jìn)行調(diào)整。跳失率二轉(zhuǎn)化指標(biāo)轉(zhuǎn)化率=（進(jìn)行了相關(guān)操作的訪問量總訪問量）100%。它是電商營運(yùn)的核心指標(biāo)，也是用來判斷營銷效果的重要指標(biāo)。轉(zhuǎn)化率注冊轉(zhuǎn)化率=（注冊用戶數(shù)新訪客總數(shù)）100%。這是一個(gè)過程指標(biāo)，當(dāng)?shù)赇佭\(yùn)營者的目標(biāo)是積累會(huì)員總數(shù)時(shí)，這個(gè)指標(biāo)就很重要。注冊轉(zhuǎn)化率客服轉(zhuǎn)化率=（咨詢客服人員的用戶數(shù)總訪客數(shù)）100%。這也是一個(gè)過程指標(biāo)，類似于線下的試穿率?？头D(zhuǎn)化率收藏轉(zhuǎn)化率=（將商品添加收藏或?qū)ι唐愤M(jìn)行關(guān)注的用戶數(shù)該商品的總訪客數(shù)） 100%。每逢大型促銷活動(dòng)開展前，用戶都會(huì)收藏或關(guān)注大量商品，以便在大型促銷活

10、動(dòng)開展時(shí)下單購買。收藏轉(zhuǎn)化率二轉(zhuǎn)化指標(biāo)添加轉(zhuǎn)化率=（將商品添加到購物車的用戶數(shù)該商品的總訪客數(shù)）100%。這個(gè)指標(biāo)主要針對具體商品。添加轉(zhuǎn)化率成交轉(zhuǎn)化率=（成交數(shù)總訪客數(shù)）100%。這個(gè)指標(biāo)和傳統(tǒng)零售行業(yè)的成交率是一個(gè)概念，它和注冊轉(zhuǎn)化率、收藏轉(zhuǎn)化率不同，是一個(gè)結(jié)果指標(biāo)。渠道轉(zhuǎn)化率渠道轉(zhuǎn)化率=（從某渠道來的成交用戶數(shù)從該渠道來的總用戶數(shù)）100%。這個(gè)指標(biāo)常用來判斷渠道質(zhì)量，主要包括 PC 端轉(zhuǎn)化率和移動(dòng)端轉(zhuǎn)化率。事件轉(zhuǎn)化率事件轉(zhuǎn)化率=（因某事件帶來的成交用戶數(shù)因該事件帶來的總用戶數(shù)）100%。研究這個(gè)指標(biāo)對于制訂營銷計(jì)劃、提升銷售額有著很強(qiáng)的積極意義。成交轉(zhuǎn)化率三營運(yùn)指標(biāo)成交金額、成交數(shù)量和

11、成交用戶數(shù)。成交指標(biāo)訂單金額、訂單數(shù)量、訂單用戶數(shù)、有效訂單數(shù)量和無效訂單數(shù)量。訂單指標(biāo)退貨金額、退貨數(shù)量、退貨用戶數(shù)、金額退貨率、數(shù)量退貨率和訂單退貨率。退貨指標(biāo)客單價(jià)、件單價(jià)、連帶率和動(dòng)銷率。效率指標(biāo)采購金額和采購數(shù)量。采購指標(biāo)庫存金額、庫存數(shù)量、庫存天數(shù)、庫存周轉(zhuǎn)率和售罄率。庫存指標(biāo)送貨金額、送貨數(shù)量、訂單滿足率、訂單響應(yīng)時(shí)長和平均送貨時(shí)間。供應(yīng)鏈指標(biāo)四會(huì)員指標(biāo)注冊會(huì)員數(shù)指在網(wǎng)站上注冊過的會(huì)員總數(shù)，很多電商平臺(tái)公布的會(huì)員總數(shù)就是注冊會(huì)員數(shù)。注冊會(huì)員數(shù)活躍會(huì)員數(shù)指一定時(shí)期內(nèi)有消費(fèi)或登錄行為的會(huì)員的總數(shù)，時(shí)間周期可以設(shè)定為 30 天、60 天、90 天等。活躍會(huì)員數(shù)活躍會(huì)員比率指活躍會(huì)員數(shù)占

12、注冊會(huì)員數(shù)的比率?；钴S會(huì)員比率會(huì)員復(fù)購率指在某時(shí)期內(nèi)產(chǎn)生兩次及兩次以上購買行為的會(huì)員占有購買行為的會(huì)員的比率。會(huì)員復(fù)購率平均購買次數(shù)指在某時(shí)期內(nèi)每名會(huì)員平均購買的次數(shù)。平均購買次數(shù)=訂單總數(shù)購買會(huì)員總數(shù)。平均購買次數(shù)會(huì)員回購率指上一期的活躍會(huì)員在下一期內(nèi)有購買行為的比率，會(huì)員回購率和會(huì)員流失率是相對的概念。會(huì)員回購率會(huì)員留存率指在某個(gè)特定時(shí)間周期內(nèi)有登錄或消費(fèi)行為的會(huì)員占注冊會(huì)員數(shù)的比率，即有多少會(huì)員留存下來。會(huì)員留存率五關(guān)鍵指標(biāo)階段不同，需求不同這個(gè)階段電商運(yùn)營者可以重點(diǎn)關(guān)注流量指標(biāo)，包括訪客數(shù)、訪客來源、注冊會(huì)員數(shù)、瀏覽量、平均訪問量、商品的瀏覽量排行、商品的跳失率、顧客評價(jià)指數(shù)和轉(zhuǎn)化率等

13、。新的電商企業(yè)這個(gè)階段的重點(diǎn)指標(biāo)是流量和營運(yùn)指標(biāo)，包括訪客數(shù)、瀏覽量、新增會(huì)員數(shù)、客單價(jià)、動(dòng)銷率、庫存天數(shù)和銷售額等。已經(jīng)營運(yùn)一段時(shí)間的電商企業(yè)這個(gè)階段的重點(diǎn)指標(biāo)是訪客數(shù)、瀏覽量、轉(zhuǎn)化率、會(huì)員復(fù)購率、會(huì)員流失率、會(huì)員留存率、客單價(jià)、利潤率、ROI、新客成本、庫存天數(shù)、訂單滿足率和銷售額等。會(huì)員復(fù)購率和會(huì)員留存率務(wù)必一起分析，因?yàn)闀?huì)員復(fù)購率再高，如果會(huì)員留存率大幅下降，也是很危險(xiǎn)的。已經(jīng)形成一定規(guī)模的電商企業(yè)五關(guān)鍵指標(biāo)時(shí)間不同，側(cè)重不同包括訪客數(shù)、瀏覽量、平均訪問量、跳失率、轉(zhuǎn)化率、件單價(jià)、連帶率、重點(diǎn)商品的庫存天數(shù)、訂單執(zhí)行率。這里雖然沒有列出銷售額指標(biāo)，但它只是被分解了，因?yàn)椤颁N售額=訪客數(shù)

14、轉(zhuǎn)化率件單價(jià)連帶率”。每日追蹤指標(biāo)大部分指標(biāo)都可以按周進(jìn)行分析，并側(cè)重于重點(diǎn)商品和重點(diǎn)流量的分析，包括但不限于日均訪客數(shù)、日均瀏覽量、平均訪問量、會(huì)員復(fù)購率和重點(diǎn)商品的庫存天數(shù)等。周分析指標(biāo)店鋪營運(yùn)人員 KPI（Key Performance Indicators，關(guān)鍵績效指標(biāo)）包括訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率、平均訪問量、件單價(jià)和連帶率，店鋪推廣人員 KPI 包括新訪客數(shù)、新增成交客戶數(shù)、新客成本、跳失率和 ROI，店鋪活動(dòng)策劃人員 KPI 包括推廣活動(dòng)的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、活動(dòng)商品銷售比重和 ROI，店鋪數(shù)據(jù)分析人員 KPI 包括報(bào)表準(zhǔn)確率、報(bào)表及時(shí)率、需求滿足率、報(bào)告數(shù)量和被投訴率等。月績效考核指標(biāo)五關(guān)鍵

15、指標(biāo)職位不同，視角不同執(zhí)行人員側(cè)重過程指標(biāo)。執(zhí)行人員管理人員側(cè)重結(jié)果指標(biāo)。管理人員例如，執(zhí)行人員會(huì)關(guān)注流量的來源指標(biāo)、流量的質(zhì)量指標(biāo)，而管理人員關(guān)注的只是流量指標(biāo)；執(zhí)行人員必須關(guān)注轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)等過程指標(biāo)，而管理人員只需關(guān)注銷售額這個(gè)結(jié)果指標(biāo)。商務(wù)數(shù)據(jù)分析在電子商務(wù)領(lǐng)域中，商務(wù)數(shù)據(jù)分析是指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索與分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為電商運(yùn)營者提供決策參考的過程。電商運(yùn)營者要想駕馭數(shù)據(jù)、開展數(shù)據(jù)分析，就要了解商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義，掌握商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程、原則、方法與常用工具。任務(wù)四一商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義01判斷行業(yè)現(xiàn)狀和競爭格局，預(yù)測發(fā)展趨勢02改善

16、客戶關(guān)系，提升客戶滿意度，實(shí)現(xiàn)客戶忠誠03改善客戶體驗(yàn)，提高商品的投入回報(bào)率04精細(xì)化運(yùn)營，運(yùn)用差異化的營銷策略二商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程010203明確分析目的與框架電商運(yùn)營者拿到一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，首先要明確數(shù)據(jù)對象是誰、目的是什么、要解決什么問題，然后基于商業(yè)的理解整理分析框架和分析思路。常見的分析目的包括減少新客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等。不同的項(xiàng)目對數(shù)據(jù)的要求不同，使用的分析手段也不一樣。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集渠道包括內(nèi)部渠道和外部渠道，內(nèi)部渠道包括內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、內(nèi)部人員、客戶調(diào)查及專家與客戶訪談，外部渠道包括網(wǎng)絡(luò)、書籍報(bào)刊、統(tǒng)計(jì)部門、行業(yè)協(xié)會(huì)、展會(huì)、專業(yè)調(diào)研機(jī)構(gòu)等。常見的數(shù)據(jù)收集方法

17、包括觀察和提問、用戶訪談、問卷調(diào)查、集體討論、工具軟件等。數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等，其主要對象包括殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)等。040506數(shù)據(jù)分析電商運(yùn)營者要熟悉常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法，了解諸如方差、回歸、因子、聚類、分類、時(shí)間序列等數(shù)據(jù)分析方法的原理、使用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)等。要熟悉數(shù)據(jù)分析工具，如 WPS 表格、SPSS、R、Python 等，以便進(jìn)行專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模等。數(shù)據(jù)展現(xiàn)一般情況下，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果都是通過圖表的方式來展現(xiàn)的。常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖、條形圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖和帕累托圖等。撰寫報(bào)告數(shù)據(jù)分析報(bào)告是對整個(gè)商務(wù)數(shù)據(jù)分析成

18、果的呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析報(bào)告能夠把商務(wù)數(shù)據(jù)分析的目的、過程、結(jié)果及方案等完整地呈現(xiàn)出來，為相關(guān)人員提供參考。三商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則科學(xué)性商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則系統(tǒng)性針對性實(shí)用性趨勢性四商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法流量分析主要應(yīng)用于廣告投放及對外推廣，此處通過以下 3 個(gè)維度來進(jìn)行說明：訪問來源、下載渠道及搜索詞自主投放追蹤實(shí)時(shí)流量分析流量分析用戶分群主要應(yīng)用于用戶細(xì)分及精細(xì)化運(yùn)營。電商運(yùn)營者需要對不同類別的用戶進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營，而維度和行為組合是目前常見的用戶分群方法。根據(jù)用戶維度劃分：一般情況下，用戶分群可以將用戶劃分為 4 個(gè)維度，分別是人口屬性、設(shè)備屬性、流量屬性和行為屬性。根據(jù)用戶行為組合劃分：精細(xì)化運(yùn)營常常

19、需要對某個(gè)有特定行為的用戶群組進(jìn)行分析和比對，通過觀察不同用戶群組的行為差異，有針對性地優(yōu)化商品、提升用戶體驗(yàn)。用戶分群四商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法網(wǎng)站報(bào)告一般反映的都是網(wǎng)站數(shù)據(jù)的綜合情況，包括網(wǎng)站的總訪問量、總停留時(shí)間、總銷售量等，但并不能體現(xiàn)用戶在不同頁面、不同內(nèi)容、不同渠道的停留時(shí)間及訪問量。為了看清問題的本質(zhì)，電商運(yùn)營者需要從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，將指標(biāo)進(jìn)行多維分解。多維分解路徑細(xì)查主要用于用戶和商品的研究。在用戶分群的基礎(chǔ)上，一般抽取 35 個(gè)用戶來進(jìn)行細(xì)查即可發(fā)現(xiàn)分群用戶的大部分行為規(guī)律。路徑細(xì)查漏斗轉(zhuǎn)化用于衡量轉(zhuǎn)化效率，所有的互聯(lián)網(wǎng)商品、數(shù)據(jù)分析都離不開轉(zhuǎn)化漏斗。電商運(yùn)營者通過轉(zhuǎn)化漏斗可以按照先

20、后順序還原某一用戶的行為路徑，分析每一個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，有效地定位高損耗節(jié)點(diǎn)。漏斗轉(zhuǎn)化四商務(wù)數(shù)據(jù)分析的方法在電商行業(yè)中，通過拉新引來的用戶經(jīng)過一段時(shí)間就會(huì)流失一部分，而留存用戶是指留下來的、經(jīng)?；卦L網(wǎng)站或 App 的用戶。留存分析可以用來探索用戶、商品與回訪之間的關(guān)聯(lián)程度。留存分析A/B 測試是指為了達(dá)到某個(gè)目標(biāo)而對多個(gè)方案并行測試，每個(gè)方案僅有一個(gè)變量，最后以某種規(guī)則選擇最優(yōu)的方案。對于很多創(chuàng)業(yè)型企業(yè)或流量不大的商品來說，可以采用直接上線的方式用全量流量來測試新的方案，然后通過對比前后指標(biāo)的變化來判斷哪種方案最優(yōu)。A/B 測試一個(gè)商業(yè)目標(biāo)與多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)時(shí)，通常會(huì)使用數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行建模，并對核心事件的相關(guān)性進(jìn)行分析，挖掘出商品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)。優(yōu)化建模用戶體驗(yàn)是一個(gè)非常抽象的概念