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电子商务数据分析电子商务数据分析.doc

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2018-09-07 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《电子商务数据分析电子商务数据分析doc》,可适用于游戏领域

用数字来看某知名BC网站的发展内幕和隐私(作者:perplexing)BC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年月号我们看看如下哪个顾客属于老用户?年注册年~年曾经购买过次但是年之后就再也没有来过了年注册直到年才买过一次东西但是从此人间蒸发了年月号注册月号(昨天)买过东西不知道他以后还来不来年月注册年月~年月间平均每个月就来买一次。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BC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。现在我们从年月号开始分析action!~A公司的注册会员发展轨迹某电子商务公司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总计截止年月号A公司累计注册用户万。淘宝网截止年Q有万注册用户也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的而已。每天的注册人数从年的个(天)到目前大概个(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~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?我告诉他大概万左右因为网民总亿天每天都有人可能过生日所以这个万的正确率绝对以上。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)总计恩不错年每天只有万的交易量到了年每天有万了。年度交易额来看年就冲过亿的关口了。每个订单的金额大概就是元左右。每天的订单量目前维持在多一点的规模。除掉每天小时的睡觉时间其他时间顾客都可以下单的话大概~分钟就来一个多元的订单。注册用户的购买情况如上的个表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)累计贡献次次次次次次次次次次次次以上总计)所有的注册用户中的注册用户到目前为之还没有产生过购买所以注册到购买转化率大概)产生了次或以上购买的顾客占总体注册用户的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看来: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。)购买次或以上的有人占注册用户但是这小小的的用户为公司贡献了的交易额!而且人均贡献万!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:如果不考虑重复购买所有的顾客只要购物都只买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而已!公司总体交易额将缩减!可见:)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。)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!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个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的注册后个月以内购买的这个图表说明了几个很重要的规律:)顾客注册之后如果要购物那么的顾客都会在注册后的个月之内下单)如果顾客注册之后的个月之内没有购买那么他的可能性永远不会来买了)如果顾客注册之后的半年之内么有购买那么他的可能性永远不会来买了)  如果顾客注册之后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)所以要顾客转化有必要在顾客注册之后的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。顾客的购物频率是怎么样的?如下的顾客全部是购买了次或者以上的顾客因为只购买了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个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月来买次个月以上购买次总计这个表格也有意思:)的顾客都会在半年之内来购买次所以对我们公司来说:个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息必要性:个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息必要性:个月给没有继续购物的顾客发送优惠的产品信息必要性:)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。比如我们拿年来说明: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:)年注册的人如果购买了的人最后一次购买是在年)年注册的人如果购买了的人最后一次购买是在年))年注册的人如果购买了的人最后一次购买是在年!这个表格说明:不管顾客是哪一年注册的平均来说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:年注册的那帮家伙如果产生了购物他们左右现在还在活跃着!年注册的那帮家伙如果产生了购物他们左右现在还在活跃着!年年年年年年总计年注册年注册年注册年注册年注册年注册

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