
电商新趋势下的数据分析实践与思考
潮流趋势总是不断在改变,电商市场也是如此。新趋势带来新机遇,同时也带来了新的挑战。移动购物的崛起、多渠道购物、自动化营销、闪购模式、优质的配送等等形式的出现,使得电商市场越来越多元化。
电商新趋势
从2015年开始移动电商大幅度崛起,电商整体上升趋势减缓,移动电商崛起,原有PC端流量减少,指标下降。新形势下用户与商品之间的关系包括:数据关系、技术问题、算法策略、产品形态、平台策略。
用一张小图说明思路:移动端是一艘大船,量在变大、变快,PC相当于一条小船,在不断萎缩。领航员基本上是算法分析师或者数据分析师,想在数据变现的过程中少走弯路,船上拉的货物:数据,就是变现的重要一部分。整个船在萎缩,通过数据分析已经不大可能从大的程度上提升,这时候怎么办?整个船是产品,所以应该从产品的角度考虑。
首先是数据层面,商品数据的特点是种类变得多了,呈现出多媒体化和电子化。用户数据则有年龄增长的特点,并且更偏向移动化。对于用户,首先要找出重点用户,逐个分析原因,进行回访。对于商品,纸质图书、电子图书、3D图书、多媒体图书等等都有很多,当当采用过赠送电子书,书籍预售等方式进行个性化判定,进而总结当前的应对策略、基本路线、发展目标。
技术层面。由于做AB测试过于复杂,作业流程过长,还会有数据延迟、数据误差、AB的误差、数据埋点的误差等等。作为一个数据分析师,本身就应该了解,当数据出现问题的时候,经过分析就应该知道问题是出在前端,还是出在中间环节,或者计算环节,这时候要对这个算法工程师做出指导。此外,不能把服务端的请求数据当做曝光数据。
算法层面。举个例子,加入算法峰值,第一年是10%,第二年3%,那么第三年是否还要投入,投入多少,最终的解决方法是算法突破,找一位高级算法工程师突破这个算法,但是代价太高。此时,不能纠结在算法层面,应该从大局着手,看产品形态,如果原来的产品比较单一,这时就要改变产品形式,用改变产品形态和表现形式来吸引用户,可能一个好的产品形态上的改变相当于一个算法工程师工作三年所提升的概率。用户在购买书的过程中,要把用户购买的历程、学习的里程,包括如果用户喜欢看视频,是否能给他推荐出一些教材,还有一些名人书单,是不是要给他赠送电子书,这些小的细节也在产品形态中表现出来。
平台策略。程序员或者工作人员最爱吐槽的:公司在走下坡路,团队也在走下坡路,或者行业正在变成传统行业,所以利润不高了等等,其实在平台这方面的吐槽是最多的。对于当当来说,用户不爱读书了,因为大多数用户去看视频了,这时候对喜欢看视频的人继续做一些个人性分析,因为看视频的人还是需要一本教材的,可能关系比较好的情侣共用一个账号,单独地去打性别或者属性就不太合适了。
在分析了以上几点策略后,对整个团队提出了总体的方向。
首先是守住已有的成果,比如做推荐,不要一味地去突破、创新,因为太难了,整个PC在下降,做创新可能得不偿失。PC上有很多已经成熟的技术要进行拓展,想在技术水平上继续成长,基本上已经长不高了,但是可以长胖,原来可能只在这个页面或这个业务方向上有推荐,现在可以拓展到其他方向,比如百货、图书。原来只有图书现在扩展到百货,扩展到母婴。
第二,在用户数据上做精准化分析,比如现在收集用户已经很多年了,对用户的行为已经比较精确了,这时候就不要再推一些特别粗糙的数据。在产品形态上还是要多样化,主要依赖产品,多想一些好的创新思路,毕竟PC的展示页面比较大,开发PC技术成本比较小,比较成熟,所以可以多做一些尝试和主题。在技术层面尽量减少延迟和误差,算法层面如果遇到困境,就不要再做大难度的突破。在平台层面,尽量用技术团队的分析去影响公司和平台层面的一些决策,能够给公司提供一些好的思路和好的发展方向,这样,基本上就做到了一个合格开发人员的本职。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22