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做好电商数据分析有什么好处?

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标签: 电商数据分析好处 电商数据分析 电商数据
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1.帮助优化产品管理

①数据驱动的产品研发

如今,消费者比以往拥有了更多选择和控制权,选择过多从而导致更高的期待。作为店铺,需要更快速地提升竞争力来跟上加速增长的期待值,因此通过数据掌握消费者喜好和厌恶的信息,并在产品开发过程中利用这些知识,是创造出消费者喜爱的产品的关键。

②优化产品组合

店铺中所卖产品中每个产品组合中都有最好和最差的——这很正常。电商分析之所以不仅仅是数字呈现,是因为能够利用这些数据来分析出哪些是最畅销的产品,哪些是不畅销的产品。我们可以更深入地挖掘,找出一些产品永远卖不出去的原因,并利用分析洞察来优化产品组合。

③提升库存管理

一家店铺的可持续性取决于它的库存管理有多好。知道产品在什么位置,最合理的补货时间是什么时候,将为你省去许多麻烦。另外,电商数据分析还可以帮你预测和计划未来的库存,降低卖不出去货而导致的损失。

2.帮助提升用户体验

①收集用户行为数据

作为电商卖家,我们必须掌握消费者快速变化的偏好和期望,而最好的方法是收集用户行为数据,了解他们的需求、期望和痛点。如果你想和他们保持同步,就必须采取消费者至上的心态。

②个性化的产品推荐

在电商领域,面对需求,“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究显示,当品牌提供个性化体验时,80%的消费者更有可能进行购买,90%的消费者表示他们觉得个性化很有吸引力。新世界的规则里,个性化远远不止是简单地分类定制,而使用电商数据分析,能够预测消费者个体的需求,并提出相关的产品建议。

③参与用户体验

如今,客户体验是新的“品牌通货”。除了价格和质量,我们还需要提供吸引人的用户体验来保持客户的兴趣。而通过数据分析,我们可以看到客户在网站上花费了多少时间,哪些特性吸引了他们的注意力,以及可以改进哪些方面来创建独特、有趣、简单、无障碍的用户体验,以满足客户不断变化的需求。

3.帮助提高产品销量

①交叉销售和向上销售

很多电商卖家往往低估了给现有客户交叉销售和向上销售的力量。根据福布斯的报道,吸引新客户的成本是留住现有客户的5倍。最重要的是,一家公司65%的业务来自现有客户,因此利用电商数据进行重定向战略可能有更大的利润空间。

②最大化广告开支回报率

使用电商数据分析可以帮你发现企业是否像一个正在漏水的桶,可以做些什么来最大化广告支出。与其把钱浪费在不起作用的广告上,你可以专注于针对正确目标受众的广告。

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    刘老师 数据分析师

    1、决策树法

    决策树在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元树、三元树或混和的决策树型态。

    2、神经网络法

    神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能,对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量,不能观察中间的学习过程,具有“黑箱”性,输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。

    3、关联规则法

    关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

    4、遗传算法

    遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象,是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型,同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多,编码困难,一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络,能够解决其他技术难以解决的问题。

    5、聚类分析法

    聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类:基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean,K-medoids,ISODATA等。

    6、模糊集法

    模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高,模糊性就越强。

    7、web页挖掘

    通过对Web的挖掘,可以利用Web的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。

    8、逻辑回归分析

    反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

    9、粗糙集法

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