2022年电子商务数据分析 .pdf

《2022年电子商务数据分析 .pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年电子商务数据分析 .pdf（5页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、用数字来看某知名B2C 网站的发展内幕和隐私( 作者： perplexing)B2C 行业人士强烈建议你看！物有所值数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008 年 4 月 24 号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？1，2002 年注册， 2002 年2003 年曾经购买过27 次，但是 2004 年之后就再也没有来过了；2，2002 年注册，直到2005 年才买过一次东西，但是从此人间蒸

2、发了；3，2008 年 4 月 22 号注册， 4 月 23 号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来；4，2007 年 1 月注册， 2007 年 1 月2008 年 4 月间，平均每3 个月就来买一次。其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。我们来用数字分析一家比较知名的B2C 网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A 公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden ）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几

3、家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002 年 1 月 1 号开始分析， action ！ 1，A 公司的注册会员发展轨迹某电子商务公司2002-2007注册用户发展变化年度年度注册每日注册注册占比累计占比20027792 21 2.22%2.22%200327835 76 7.92%10.14%200439738 109 11.31%21.45%200572332 198 20.59%42.04%200698316 269 27.99%70.03%2007105299 288 29.97%100.00%总计351311 /100.00%

4、/截止 2007 年 12 月 31 号，A 公司累计注册用户35 万。淘宝网截止2008 年 Q1 有 6200 万注册用户，也就意味着 A 公司的注册用户只是淘宝的0.56% 而已。每天的注册人数从2002 年的 21 个（天）到目前大概300 个（天），可以说，A 公司的注册用户一直在稳步增长。中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu 的 index 里输入某个关键字的名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 5 页 - - -

5、- - - - - - 查询次数，比如我输入“ 电子商务 ” ，发现每天在baidu 查询 “ 电子商务 ” 的人数一直稳定在300500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不认识，但是庞大的baidu 用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27万左右，因为网民总1 亿， 365 天每天都有人可能过生日，所以这个27 万的正确率绝对80% 以上。2，A 公司的年度交易量发展变化图年度每日交易额（万）年度交易额（亿）每日订单量平均每单金额 (元）20023.13 0.114 54 58320037.31 0

6、.267 118 620200411.02 0.402 172 640200515.66 0.572 240 652200631.34 1.144 462 679200741.83 1.527 614 681总计/4.026 /恩，不错， 2002 年每天只有3.13 万的交易量，到了2007 年，每天有 41.83 万了。年度交易额来看，2006年就冲过 1 亿的关口了。每个订单的金额大概就是650 元左右。每天的订单量目前维持在600 多一点的规模。除掉每天 8 小时的睡觉时间， 其他时间顾客都可以下单的话，大概 12 分钟就来一个600 多元的订单。3，注册用户的购买情况如上的 2 个表

7、格没有意思，这个表格却可以说明很多问题：购买次数人数百分比人均贡献（元）总计贡献金额 (亿）累计贡献0 次185773 52.88%00.000 0.00%1 次71859 20.45%548.490.394 100.00%2 次28060 7.99%1094.030.307 90.21%3 次15496 4.41%1584.460.246 82.58%4 次10304 2.93%1990.090.205 76.48%5 次7425 2.11%2551.320.189 71.39%6 次5273 1.50%3235.610.171 66.69%7 次4520 1.29%3655.120.165

8、 62.45%名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 5 页 - - - - - - - - - 8 次3255 0.93%4318.950.141 58.34%9 次2717 0.77%4597.850.125 54.85%10 次2152 0.61%5182.040.112 51.75%10 次以上14474 4.12%13622.081.972 48.98%总计351311 100%/4.026 /1）所有的注册用户中， 52.88%的注册用户到目前为之还没

9、有产生过购买； 所以注册到购买转化率大概47% ；2）产生了 3 次或以上 购买的顾客占总体注册用户的18.68% ，但是他们产生的总体购买金额却占了A 公司有史以来总体交易金额的82.58% ，看来 2:8 定律真的是无处不在！所以，根据这个结果，我们可以把购买了3 次或者以上的顾客定义为公司的核心用户，他们是确保公司基石的重量级客户。3）购买 10 次或以上的有14474 人，占注册用户4.12% ，但是这小小的4.12% 的用户为公司贡献了48.98%的交易额！而且人均贡献1.36 万！当然不排除企业客户，但是我们发现，购买频率越高，对公司越是至关重要！我们这里做个假设：如果不考虑重复购

10、买，所有的顾客只要购物，都只买1 次，那么会发生什么情况？结果是： A 公司的交易额将变成目前总体交易额的25% 而已！公司总体交易额将缩减75% ！可见：1）对于一个购物网站来说，忠诚度的培养和顾客的重复购买，是多么关键。2）长期进行老用户的优惠措施（积分优惠、折扣优惠等）是公司发展的根本！4，有过购买的用户，都是注册之后多久会购买？如下是以有购买记录的顾客为研究对象的，从没购物的不考虑其中。注册到首次购买的时间人数占比注册后 1 个月以内购买的135377 81.78% 注册后 2 个月以内购买的140177 84.68% 注册后 3 个月以内购买的142892 86.32% 注册后 4

11、个月以内购买的145177 87.70% 注册后 5 个月以内购买的147097 88.86% 注册后 6 个月以内购买的148752 89.86% 注册后 7 个月以内购买的150408 90.86% 注册后 8 个月以内购买的151351 91.43% 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 5 页 - - - - - - - - - 注册后 9 个月以内购买的152262 91.98% 注册后 10 个月以内购买的153139 92.51% 这个图表说明了几

12、个很重要的规律：1）顾客注册之后如果要购物，那么81.78% 的顾客都会在注册后的1 个月之内下单；2）如果顾客注册之后的1 个月之内没有购买，那么他81.78% 的可能性永远不会来买了；3）如果顾客注册之后的半年之内么有购买，那么他90.86% 的可能性永远不会来买了；4） 如果顾客注册之后1 年以内还没有购买，我们就不用追讨了，他很有可能就蒸发了；4）所以，要顾客转化，有必要在顾客注册之后的1 个月之内通过各种方式引诱他购物；技巧：顾客注册之后，通过Email 和短信通知其购买，甜美MM 电话告知，甚至不惜给予丰厚的优惠让顾客来购买。 根据统计分析， 顾客注册之后产生第一次购买的概率是47

13、% 左右，但是一旦产生了第一次购物，那么他购买第二次的概率是60% 以上；所以，让顾客产生第一笔交易永远是值得投入的，一旦变成你的老用户，那么他的价值是很大的。5，顾客的购物频率是怎么样的？如下的顾客全部是购买了2 次或者以上的顾客，因为只购买了1 次的顾客，讨论购物频率是没意义的。购买频率人数百分比累计百分比0-1 个月来买 1 次17977 19.19% 19.19% 1-2 个月来买 1 次18183 19.41% 38.60% 2-3 个月来买 1 次15476 16.52% 55.12% 3-4 个月来买 1 次10988 11.73% 66.85% 4-5 个月来买 1 次8000

14、 8.54% 75.39% 5-6 个月来买 1 次5658 6.04% 81.43% 6-7 个月来买 1 次4244 4.53% 85.96% 7-8 个月来买 1 次3035 3.24% 89.20% 8-9 个月来买 1 次2145 2.29% 91.49% 9-10 个月来买 1 次1705 1.82% 93.31% 10 个月以上购买1 次6267 6.69% 100.00% 总计93678 100%/这个表格也有意思：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4

15、页，共 5 页 - - - - - - - - - 1）85.96% 的顾客都会在半年之内来购买1 次，所以，对我们公司来说：2 个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息，必要性：38.60% ；3 个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息，必要性：55.12% ；6 个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息，必要性：81.43% ；6）新老用户交替的科学计算矩阵图如下这个图是有意义的，是动态跟踪顾客购买记录的矩阵。这个图有点绕口，它观察的是：顾客最后一次下单的情况。比如，我们拿2002 年来说明： 2002 年注册的那帮家伙，最后一次下单都是什么时候呢？如下的百分比说明：1）2002

16、年注册的人如果购买了，21.49% 的人最后一次购买是在2002 年；2）2002 年注册的人如果购买了，8.16% 的人最后一次购买是在2003 年；3）. 4）2002 年注册的人如果购买了，38.16% 的人最后一次购买是在2007 年！这个表格说明：不管顾客是哪一年注册的，平均来说40% 的顾客还是会在目前保持活跃度的，顾客的生命期比我们想象的要长；也就是说：2002 年注册的那帮家伙如果产生了购物，他们40% 左右现在还在活跃着！2003 年注册的那帮家伙如果产生了购物，他们40% 左右现在还在活跃着！2002年2003年2004年2005年2006年2007年总计2002年注册21.49%8.16%6.44%8.85%16.90%38.16%100.00%2003年注册28.08%8.47%9.63%14.88%38.94%100.01%2004年注册27.04%10.90%17.99%44.08%100.00%2005年注册35.00%21.59%43.41%100.00%2006年注册55.27%44.73%100.00%2007年注册100.00%名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 5 页 - - - - - - - - -