海量数据不是数据存储而是数据运营

海量数据不是数据存储而是数据运营 www.ec-serve.cn 志欣合众网络科技有限公司 www.ec-serve.cn 海量数据不是数据存储而是数据运营从传统互联网到移动互联网，人们产生的数据越来越多。同时 Google Glass 的诞生让我们有理由相信，未来每个人都将产生更多的数据。但如果仅仅是简单地将这些数据存储起来，它本身并不具有任何价值。所以我们要懂得讲这些数据运营，当做数据应用的时候，数据就是等于原材料，所以，我们要的是数据运营，而不是数据存储。电子商务数据运营存在七个重要因素： 1、...

www.ec-serve.cn 志欣合众网络科技有限公司 www.ec-serve.cn 海量数据不是数据存储而是数据运营从传统互联网到移动互联网，人们产生的数据越来越多。同时 Google Glass 的诞生让我们有理由相信，未来每个人都将产生更多的数据。但如果仅仅是简单地将这些数据存储起来，它本身并不具有任何价值。所以我们要懂得讲这些数据运营，当做数据应用的时候，数据就是等于原材料，所以，我们要的是数据运营，而不是数据存储。电子商务数据运营存在七个重要因素： 1、电子商务数据分析需要商业敏感今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都增长，也还是有问题。 2、电子商务的网站转化率是关键，ROI 是最终的目标电子商务 B2B 网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——投资回报率 ROI。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。 3、电子商务数据分析衡量指标的设定电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。目前有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。 4、某些指标异常变化的原因分析网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如 PV 减少(异常)，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少? 反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。例如 2011 年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个 B2B 网站–世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册量。当然这只是一部分的猜测，在两个 B2B 巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升的，难道这是会员发现一个免费“新大陆” 的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目–全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。 5、利用数据分析用户的行为习惯再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你， www.ec-serve.cn 志欣合众网络科技有限公司 www.ec-serve.cn 需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来 AT 来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单! 6、客户的购买行为分析当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。客户的购买行为分析，如传统的 RFM 模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。 7、电子商务数据分析需注重实战经验在电子商务领域研究多年并取得不错成绩的志欣合众公司认为，以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素有点套路，可以借鉴，电子商务的数据分析更多的还是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。

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