京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 电商如何做好运营数据分析
2015年深圳互联网领袖论坛上,马云阐述了“DT时代”概念,提出我们已经从IT时代进入了数据时代,数据让一切变得透明、直观。大数据时代,依托于电子商务快速发展,数据分析已成为企业在电商混战中脱颖而出的关键。但很多企业意识到网站数据分析的重要性,往往却不知道怎么实施。
互联网时代,用户习惯正在发生变革,只有充分了解用户才能打造符合用户预期的产品。电子商务相对于传统零售业来说,最大的优势在于一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变,就是一点点提升盈利的能力。
网店运营需要分析很多数据,具体包括外部数据,即所在的行业的市场份额;还有反映网站访问量的PV;反映电商网站销售情况的流量转化率、订单转化率、平均订单价值等等;当然最重要的是躺在银行里的数字。
根据艾瑞对近1200家企业的调查,97.9%的企业认为数据分析对于电商运营很重要。但是却有超过半数的企业认为自身电商数据分析能力欠缺,也就是说,想要很好的驾驭数据、运用数据并不容易。
电商数据的搜集、整合、分析是一套专业而严密的方法体系,传统方法是很难做到的,这就需要借助于成熟的计算机软件系统。拿上海远丰的多用户商城MallBuilder来说,其自主研发的电商交易数据分析模块能够很好的实现企业经营数据统计分析。该模块包括三个部分:系统统计、销售数据分析、运营数据分析。企业可以轻松获到当日网站的访问流量、网站产品、新闻等发布的条数、上线会员、在线游客等等。以及上线会员、目前在线会员计算与总会员的占比。该模块同时具备历史统计功能,统计过往的流量数据,配以趋势图的形式展示。最关键的一点在于,系统可以为企业呈现商城、店铺销售明细,商品分类统计分析等等。
另外MallBuilder可以与淘宝数据打通,提供卖家从淘宝整体搬家的解决方案,方便淘宝卖家迅速入住商城开店经营,替商家节省了时间,为招商降低了门槛。成熟的SEO系统支持商品展示页面关键信息的独立设置,更易于搜索引擎收录,为网站带来更多流量。
数据是不会骗人的,传统企业往往“触网必火”的原因在于在互联网技术的协助下,企业各项运营数据变得直观可知,让企业成为明白人。供应链、资金链实现高效衔接流转,经济学规律证明资本循环越快,企业收益越多。未来,数据分析将贯穿市场规划流程、产品开发流程及其他企业业务流程中的各个核心环节,电子商务数据分析的时代已经到来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30