第7章移动电商数据分析ppt课件（完整版）.pptx

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1、第7章移动电商数据分析ppt课件（完整版）移动电商基础与实务（微课版）人民邮电出版社第7章 移动电商数据分析目录Contents移动电商数据分析概述7.17.1.1移动电商数据分析的原因4数据分析的价值还体现在对移动电商发展中出现的问题的分析和预测上，其具体内容如下。 （1）发现问题：通过数据分析可发现问题，找到问题症结。 （2）解决问题：通过数据分析更能有针对性地找到解决问题的方法。 （3）预测趋势：通过数据分析可预测电商平台、产品的发展状况。 （4）挖掘需求：通过数据分析可挖掘客户需求。 7.1.2 移动电商数据分析的指标5移动电商数据分析的指标。1客单价客单价是指店铺成交客户平均每次购买

2、商品的金额，即平均交易金额。2转化率转化率指成交客户数占店铺访问总人数的比重。3复购率复购率指客户对该品牌产品或者服务的重复购买次数。4退款率退款率是指近30天成功退款笔数占近30天总交易笔数的比率。7.1.2 移动电商数据分析的指标65点击率点击率是商品展现后的被点击比率，点击率=点击量展现量。6访客数访客数是指统计周期内访问店铺页面的去重人数，一个人在统计周期内访问多次只记为一次。7店铺动态评分店铺动态评分包括描述相符、服务态度、物流服务三项评分，是衡量店铺好坏的标准之一。8跳失率跳失率是指只访问了一个页面就离开的访问次数占该页面总访问次数的比例。该值越低表示流量的质量越好。7.1.3 移

3、动电商数据分析的流程7数据分析就是一个发现问题，分析问题和解决问题的过程。在某种程度上，数据分析是一种方法论。发现问题的渠道比较多，例如店铺的日常运营、客户的反馈以及数据日常统计等。解决问题则是最关键的一个环节，也是最容易被忽略的环节。目前数据分析工作中最核心的就是分析并解决问题，为客户提供良好的客户体验。7.1.4 移动电商常用的数据分析方法8移动电商常用的数据分析方法。1分类法分类法是指将数据库中的数据项映射到某个特定的类别。2回归分析法回归分析法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。3聚类分析法聚类分析法是把一

4、组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据间的相似性尽可能小。7.1.4 移动电商常用的数据分析方法94关联规则法关联规则法是指描述数据库中数据项之间存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项目的出现，可大致推导出其他项目在同一事务中也会出现，即反映数据间隐藏的关联或相互关系。5特征法特征法是指从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。6变化和偏差分析法变化和偏差分析法是指寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。目录Contents移动电商的数据挖掘7.27.2.1数据挖掘的应用11近年来，随着移动电商

5、的高速发展，数据挖掘引起了电商管理者的重视。其主要原因在于信息交换过程中会隐藏着大量的数据，如果这部分数据能够被充分挖掘，获取的数据可以被广泛应用于各种领域。一般而言，数据挖掘的发展主要借助了以下技术。 （1）统计学的商务抽样调查、估计和假设检验。 （2）计算机网络技术的人工智能、模式识别、建模技术。 （3）通信技术的信号论、信号处理、信息可视化及信息检索。 7.2.2数据挖掘的流程12数据挖掘的流程会随着不同领域应用的变化而变化，每一种数据挖掘技术都具有独特的属性和使用步骤，同一种挖掘技术针对不同的问题和需求所得出的数据，及其挖掘过程也会存在差异。同理，数据的完整程度、专业人员的支持程度都会

6、对制定数据挖掘流程有影响。目录Contents7.3常用的数据分析工具7.37.3.1生意参谋14随着互联网的发展，传统的商业格局被打破，电商在不断地发展壮大。在这个大背景下，传统电商也逐渐步入大数据时代，一些数据分析工具便应运而生。生意参谋作为一个数据分析工具，为卖家做决策提供了坚实的数据支撑。7.3.2百度统计15百度统计是一个中文网站流量分析平台，帮助商家收集网站访问数据，提供流量趋势、来源分析、转化跟踪、页面热力图、访问流等多种统计分析服务，百度统计如图7-7所示。百度统计为店铺的精细化运营决策提供数据支持，进而有效提高企业的投资回报率。目录Contents店铺数据实战分析7.47.4

7、.1访客分析17访客分析提供基于访客时段和特征的分布情况，使卖家了解店铺访客的分布及其特征，从而更好地采取针对性营销。在时段分布中，商家可通过选择日期、终端，查看对应统计周期内各类终端下的访客和下单买家数，从而更好地掌握店铺访客来访的时间规律，进而验证广告投放、调整引流时段策略。时段分布如图7-8所示。7.4.1访客分析18在特征分布中，商家可通过选择日期和终端，查看对应统计周期内，各类终端下访客的淘气值分布、消费层级、性别、店铺新老访客分布，以验证或辅助调整广告定向投放策略，特征分布如图7-9所示。7.4.1访客分析19淘气值分布可以反映买家是什么等级，淘气值越高的买家，网购次数越多；消费层

8、级反映买家之前的购买能力；性别可以反映买家是以男性为主，还是以女性为主；店铺新老访客可以反映店铺的转化率。行为分布中，第一个是来源关键词，通过这个关键词基本可以判断店铺的核心词，选择30天的平均数据会更加准确。选择之后，得到的关键词是店铺引流重要的关键词。第二个是浏览量分布，需要增加关联、客服引导等，增加浏览页面，这样才能有助于提高店铺的转化率。行为分布如图7-10所示。7.4.2 实时直播分析20下面介绍生意参谋实时直播的实时概况、实时来源、实时榜单、实时访客分析等功能。1实时概况分析实时概况就是为店铺提供实时数据，主要包括访客数、浏览量、支付金额、支付子订单数及对应的排名。图7-11为实时

9、概况。7.4.2 实时直播分析212实时来源分析在生意参谋中，商家可查看的实时来源数据包括PC端来源分布、无线端来源分布。另外，商家不仅可以查看所有终端的数据，还可以切换到PC端以及无线端查看对应的数据。图7-12为实时来源分布。7.4.2 实时直播分析223实时榜单分析在实时榜单中，商家可以看到店铺热门宝贝的访客数、浏览量、支付金额、支付买家数、支付转化率这五个维度的数据。图7-13为实时榜单。7.4.2 实时直播分析234实时访客分析实时访客主要提供店铺的实时访客信息及浏览情况，包括访问时间、入店来源、被访页面、访客位置、访客编号等，如图7-14所示。通过实时访客数据，商家可找到针对买家的

10、信息和分析买家的浏览习惯。7.4.3 流量分析24流量分析，即全店的流量概况、流量地图、访客来访时段、地域等特征分析，以及店铺装修趋势和页面点击分布分析。它可以使卖家快速盘清流量的来龙去脉，在识别访客特征的同时，了解访客在店铺页面上的点击行为，从而评估店铺的引流、装修等状况，以便更好地进行流量管理和转化。7.4.4交易分析25交易分析主要提供交易概况、交易构成、交易明细等功能，使商家从不同维度入手细分店铺交易情况，及时解决店铺交易问题，并提供资金回流行动点。交易概况反映了从整体到不同维度店铺的整体交易情况，能更清晰地反映店铺转化率，并提供店铺趋势图及同行对比趋势图，从而帮助商家了解店铺及同行趋

11、势。交易概况如图7-16所示。7.4.4交易分析26交易构成是从不同角度细分店铺交易的构成情况，包括终端构成、类目构成、品牌构成、价格带构成，并提供资金回流行动点。终端构成：主要用于直观分析店铺PC端、无线端的交易情况，如图7-17所示。7.4.4交易分析27类目构成：主要是从类目的角度出发，分析店铺类目的交易情况，如图7-18所示。任务实训28实训目标：掌握移动电商数据分析方法和利用生意参谋进行店铺数据实战分析的方法，通过具体的任务实训来加深对本章知识的理解和认识。实训练习：假如你是一个淘宝店主，在淘宝开设有一个百货店，使用生意参谋分析店铺数据，具体任务包括访客分析、实时直播分析、流量分析、

12、交易分析。实训内容：（1）访客分析，分析店铺访客来访的时间规律、访客的淘气值分布、消费层级、性别、店铺新老访客分布。（2）实时直播分析，分析实时概况、实时来源、实时榜单、实时访客，包括访问时间、入店来源、被访页面、访客位置。（3）流量分析，分析店铺的流量概况、流量地图、访客来访时段、地域等特征。（4）交易分析，分析店铺交易概况、交易构成，包括终端构成、类目构成、品牌构成、价格带构成。思考与练习291移动电商数据分析的原因是什么？2移动电商数据分析的指标有哪些？3移动电商数据分析的流程是怎样的？4移动电商常用的数据分析方法有哪些？5常用的数据分析工具有哪些？感谢聆听！学习进步人民邮电出版社第7章 移动电商数据分析海量图书方便查询免费申请样书下载配套资源优惠购书成为作者更多样书申请和资源下载样书申请和资源下载需求，请登录人邮教育社区（)囊括各大品类，您想要的应有尽有教师免费申请样书，我们将安排快递迅速送达教学视频、PPT课件、教学案例、习题答案、模拟试卷等丰富资源免费下载教师可以申请最低折扣学生直接优惠购买图书欢迎写文章投稿，我们强大的编辑团队将为您提供专业和高效的编辑出版服务