电子商务中的数据分析指标
电子商务行当的数据统计,以前认为数据挖掘是那么神圣,其实更重要的是对数据的敏感。那些数据有用?那些数据没用?那些数据有什么用?那些数据对什么有用?下面说说我的一些看法。一个电子商务网站应该统计那些数据。 1、流量数据: a)流量来源明细。这个说明入口引流的质量如何。 b)流量去向明细。这说明产品或者活动的吸引力如何。 c)访问了哪些产品。这说明当前访客对什么感兴趣。 d)购买了哪些产品。当前顾客需要什么产品。 e)回头访客的访问路径。顾客比较关注什么类型的产品。 f)访客的收藏。顾客比较关心的东西,至少当时客户曾经想购买来着。 g)等等。 2、销售数据: a)收货人信息。订单的分布区域。说明目前产品在那个区域比较受欢迎。 b)区域转化率。什么区域的人对什么样的产品转化率较高。 c)订单支付率。对这些不付款的人进行一些技巧性的跟踪,可以让我们更有针对性的设计页面,排除顾客的疑虑。 d)客单价。每个购买者的平均出价。 e)件单价。每件销售产品的`平均售价。 f)流量价值。看每个流量是否带来怎么的价值。与引流的支出成什么样的比例。 g)单品的销售数量。店铺内的热销产品、店铺内最不畅销的产品。 h)等等。 3、客户数据: a)客户的年龄段分布。 b)客户的地域分布。 c)可以的收入状况分布。 d)客户的购买次数。 e)客户的忠诚度。 f)客户的详细购买记录。 g)客户感兴趣的产品。 h)客户需要的产品。 i)客户的兴趣爱好。 j)等等。 4、产品数据: a)单个产品的销量。 b)单个产品的运营成本。 c)最畅销的产品。 d)最不畅销的产品。 e)活动产品的销售状况。 f)同类产品的网上的销售价格。 g)关注度。 h)收藏量。 i)销量。 j)评论数量。 k)跳失率。 l)点击数。 m)单品的转化率。 n)等等。 5、网店页面: a)点击数据。 b)链接数量。 c)分类列表数量。 d)各个链接的详细点击数量。 e)等等。 6、仓库数据: a) 每天出库产品 b) 每天出库产品数量 c)每天出库货位 d) 货位的调整状况 不过我认为做数据分析的人,不应该停留在数据分析,而应该对数据分析进行建模,一个人对数据分析的数量的能力应该停留在千这个数量级吧,再多了,应该就分析不过来了。但是现在我们依赖于计算机,对数据建模。相信在建立了合适的模型后,不用说几千条数据,就是几个T的数据,分析起来都得心应手了吧。