电子商务数据分析教学课件汇总完整版电子教案

1、第1章大数据时代 电商运营与数据分析电子商务数据分析目 录CONTENTS1.1 电子商务运营与数据基础1.2 了解电商数据分析1.4 本章实训1.3 如何做好电子商务数据分析1.1.1 电子商务的功能、模式与特点31. 电子商务的功能广告宣传咨询洽谈网上订购网上支付交易管理意见征询服务传递电子账户1.1.1 电子商务的功能、模式与特点42. 电子商务的模式1234B2BO2OB2CC2C1.1.1 电子商务的功能、模式与特点53. 电子商务的特点以现代信息技术服务作为支撑体系以电子虚拟市场为运作空间以全球市场为市场范围以全球消费者为服务范围以高效的信息反馈为运营保证以新的商务规则为安全保证1

2、.1.2 电子商务运营概述61. 电商运营的核心目标增加新消费者留住老消费者提升消费者活跃度1.1.2 电子商务运营概述72. 电商运营的分类1234市场运营消费者运营内容运营商品运营1.1.3 认识电子商务数据81. 数据的分类由多个单独的数字组成的一串数据，是直接使用自然数或度量衡单位进行计量的具体的数值数值型数据反映事物类别的数据，如商品类型、地域区限、品牌类型和价格区间等分类型数据1.1.3 认识电子商务数据92. 数据的作用数据的诊断作用数据的预测作用目 录CONTENTS1.1 电子商务运营与数据基础1.2 了解电商数据分析1.4 本章实训1.3 如何做好电子商务数据分析1.2.1

3、 分析电子商务数据的原因电子商务企业除了关注商品的整体数据外，更需要关注各种数据所反映的问题，而进行数据分析则是一项战略性的投资。这里的数据代表着很多含义，包括电子商务行业的整体数据、网站运营数据、消费者数据、各种转化率数据及广告投放数据等，而最终反映的数据或许只有企业账户里的数字，但如果没有前面这些数据，企业账户里的数据可能会越来越少或者增长会越来越慢，以至于失去这个账户。在大数据的环境下，数据反映出来的就是市场、消费者和商品各方面的情况，这些在实体市场只能通过市场调研等低效率的手段来进行收集和整理。因此，在大家都关注电商数据并进行分析时，自己更应该利用好这些数据，以求在竞争激烈的电商市场站

4、稳脚跟。111.2.2 不同电商岗位的数据分析意义121. 推广类岗位的数据分析推广类岗位中的数据运用主要在于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案。1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义132. 客服类岗位的数据分析客服类岗位对数据的运用主要是客服工作专员对消费者提出的疑问与建议做出响应，收集消费者的需求和建议，并在销售中分析消费者购买信息，为消费者推荐相应价位的商品。1.2.2 不同电商岗位的数据分析意义143. 采编类岗位的数据分析在采编类岗位中，由于人的审美没有统一的标准，因此

5、编辑在对排版和颜色等方面的新创意不一定符合当前消费者的品味，而通过网页的浏览量、商品的销量等信息，能够对这些创意的效果好坏进行较为直观的评估1.2.3 电商数据分析的常用方法151. 直接观察法所谓直接观察法，是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。借助于强大的数据分析工具，可以有效提升信息处理的效率。1.2.3 电商数据分析的常用方法162. AB测试法AB测试法的经典应用就是淘宝直通车创意设计，比如对直通车图片进行优化时，一般是对当前图片进行分析，并提炼现有的创意要素，然后分析各要素的表现情况。如果发现某张图片点击率较低，并认

6、为可能是文案不理想而导致的结果时，可以测试另一种更好的文案效果；如果发现图片点击率较低是拍摄问题，则可以测试另一种拍摄方案等。AB测试法的优点在于“可控”，它建立在原有基础之上，即便新方案不行，也会有旧方案加持，直到新方案可取后才予以替换，不至于没有方案执行。1.2.3 电商数据分析的常用方法173. 对比分析法对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，来查看不同数据的差异，以了解各方面数据指标的分析方法。不同时期的对比优化前后的对比与竞争对手或行业大盘对比活动前后对比1.2.3 电商数据分析的常用方法184. 转化漏斗法转化漏斗法也是最常见和最有效的数据分析方法之一，无论是注册转化漏斗，

7、还是电商下单转化漏斗，应用都非常普遍。转化漏斗法的优势在于，它可以从先到后还原消费者转化的路径，并分析每一个转化节点的效率。1.2.3 电商数据分析的常用方法195. 七何分析法何时（When）何地（Where）何人（Who）何事（What）何因（Why）何做（How）何价（How Much）这种方法通过主动建立问题，然后找到解决问题的线索，进而设计思路，有针对性地分析数据，最终得到结果。1.2.3 电商数据分析的常用方法206. 杜邦拆解法杜邦拆解法基于杜邦分析法的原理，利用几种主要的财务比率之间的关系来综合分析企业财务状况，评价企业盈利能力和股东权益回报水平，其基本思想是将企业净资产收益率

8、逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。1.2.4 电商数据分析的常用指标21网站运营指标经营环境指标营销活动指标销售业绩指标消费者价值指标1.2.5 分析电商数据的步骤221. 常规分析步骤1.2.5 分析电商数据的步骤232. 内外因素分解分析步骤内外因素分解法善于处理这类情况，它可以把问题拆分为4个因素，通过四象限图的结构，完成对内部因素、外部因素、可控因素和不可控因素范围下的数据分析工作，然后再一步步解决每一个问题。1.2.5 分析电商数据的步骤242. 内外因素分解分析步骤DOSS分析步骤是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的

9、数据分析思路。目 录CONTENTS1.1 电子商务运营与数据基础1.2 了解电商数据分析1.4 本章实训1.3 如何做好电子商务数据分析1.3 如何做好电子商务数据分析26拥有一个好的数据分析与统计系统。持续关注数据的变化。专人负责数据汇总和解读。制定主要考核电子商务网站的运营指标。定期做周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析。采用一些图表来增强数据的可读性。对数据做一些交叉分析来观察某一个特定问题。关注行业数据变化。了解消费者对电子商务偏好度、消费者属性和变化情况。目 录CONTENTS1.1 电子商务运营与数据基础1.2 了解电商数据分析1.4 本章实训1.3 如何做好电

10、子商务数据分析1.4.1 阅读电商数据281. 实训目标熟悉电商数据指标查看电商数据情况尝试分析电商数据1.4.1 阅读电商数据292. 实训要求如图所示为某购物平台中某个店铺的近期数据情况，各张图中都包含了许多有用的数据，尝试根据其中的数据简单分析各图中数据反映出的情况。1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤301. 实训目标熟悉电商数据常规分析步骤熟悉内外因素分解分析步骤1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤312. 实训要求（1）某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和Google上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放搜狗移动搜索渠道获取流量，以及评估是否加入聚

11、效网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？（2）某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端，其盈利模式一般是向企业端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现 “发布职位” 的数量在过去 6个月中有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题，应该怎样分析？1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤323. 实训步骤针对第一个情景，可以按照电商数据常规分析步骤来分析数据。挖掘业务含义制定分析计划拆分查询数据产出商业决策提炼业务洞察1.4.2 选择合适的电商数据分析步骤33针对第二个情景，尝试利用内外因素分解分析步骤来分析数据，从4个角度依次去分析可能的影响因

12、素。1234内部可控因素外部可控因素内部不可控因素外部不可控因素感谢聆听！学习进步！ 电子商务数据分析第2章数据分析利器 使用数据分析工具电子商务数据分析目 录CONTENTS2.1 借助外部工具监控数据2.2 运用站内工具查看数据2.3 本章实训2.1.1 使用Alexa获取网站流量37Alexa是互联网首屈一指的免费提供网站流量信息的公司，致力于开发网页抓取和网站流量计算。Alexa的网站排名是用来评价某一网站访问量的一个指标，主要分为综合排名和分类排名两种。特定网站在所有网站中的名次，Alexa每三个月公布一次新的网站综合排名。综合排名一种是按主题分类，如新闻、娱乐和购物等。另一种是按语

13、言分类，通过语言的不同，给特定站点在所有此类语言网站中的名次。分类排名2.1.1 使用Alexa获取网站流量38通过中文Alexa只能免费得到网站的综合排名数据、网站访问量数据、网站浏览量数据和排名变化趋势数据等，在其中无法得出分类排名数据。登录Alexa网站并免费查询淘宝网排名数据的方法为：登录Alexa网站，在“http:/www”右侧的文本框中输入淘宝网网址，按【Enter】键。2.1.1 使用Alexa获取网站流量39单击网页上方导航栏中的“网站排名”选项卡，此时将显示淘宝网全球网站排名数据、排名变化、日均UV（访客数 ）和PV（浏览量）等数据，并将预估该网站的访客数和浏览量趋势，如图

14、所示。2.1.1 使用Alexa获取网站流量40单击导航栏中的“流量分析”选项卡，还可查看该网站的当日、周平均、月平均和近三月平均的访问流量以及不同国家或地区的访问比例情况。2.1.2 借助阿里指数查看区域与行业数据41贸易往来热门类目搜索词排行榜买家概括商家概括1. 区域指数2.1.2 借助阿里指数查看区域与行业数据422. 行业指数搜索词排行热门地区2.1.3 使用百度指数查看趋势、需求和人群画像431. 趋势研究搜索指数趋势对比多个对象的搜索指数咨询关注2.1.3 使用百度指数查看趋势、需求和人群画像442. 需求图谱需求图谱能够显示网民对于搜索关键词的关注内容和关注点。另外，在需求图谱

15、网页下方还显示与搜索关键词相关词语的搜索指数。2.1.3 使用百度指数查看趋势、需求和人群画像453. 人群画像百度指数的人群画像功能分为地域分布和人群属性两个版块。其中，地域分布主要显示关键词在全国各省份和城市的排名情况；人群属性则显示关键词在各年龄段和不同性别人群的搜索分布情况。目 录CONTENTS2.1 借助外部工具监控数据2.2 运用站内工具查看数据2.3 本章实训2.2.1 使用生意参谋471. 店铺概况登录到生意参谋后，默认会显示首页内容，其中显示的所有数据都与店铺数据紧密相关，包括店铺的实时概况数据、销售数据、支付转化率数据、访客数数据、流量数据、推广数据、退款数据等。通过首页

16、就能了解到自己店铺的大体经营情况。2.2.1 使用生意参谋482. 实时直播实时概况实时来源实时榜单实时催付宝实时访客2.2.1 使用生意参谋493. 经营分析生意参谋的经营分析功能涉及到流量分析、品类分析、交易分析、内容分析、服务分析、营销分析、物流分析和财务分析等全方位的数据。单击顶部导航栏中对应的功能即可进入相应的数据分析版块，然后利用左侧导航栏便能查看相应的数据内容。2.2.1 使用生意参谋504. 市场与竞争生意参谋的市场与竞争版块主要用于查看市场行情和竞争对手的数据，商家可以根据需要选择是否订购这些版块或版块中的部分功能。在“市场”板块中可以查看市场大盘数据、排行数据、搜索词数据、

17、搜索人群等数据信息；在“竞争”版块则可分析竞店数据、竞品数据、品牌数据等数据信息。2.2.1 使用生意参谋515. 报表生成在生意参谋顶部导航栏中单击“取数”超链接，然后单击左侧的“新建报表”超链接，指定报表维度、时间和指标等内容，单击“生成报表”按钮即可创建报表2.2.2 CRM客户关系管理软件521. CRM的运用范围消费者联系的提醒消费者资料的查询和分析统计业务员数据查询与提醒销售数据查询与分析统计费用查询和统计收/付款查询和统计应收款统计分析应收款提醒2.2.2 CRM客户关系管理软件532. CRM的指标消费者概况分析消费者利润分析消费者未来分析消费者促销分析消费者忠诚度分析消费者性

18、能分析消费者商品分析2.2.2 CRM客户关系管理软件543. CRM软件的选择分为操作型和分析型两大类，操作型关注业务流程和信息记录，分析型基于大量的企业日常数据软件关注的重点分为预置型和托管型两类，托管型CRM的最大难题是如何解决数据安全方面的问题，重点功能在于如何说服一个成熟企业将核心数据放置在企业可控制范围之外软件的技术层面2.2.2 CRM客户关系管理软件55在电子商务的实际应用中，CRM软件最常用的功能是查看商家各店铺的销售数据和消费者数据等。如图所示即为商派CRM软件的管理页面，在左侧的任务窗格中选择对应的选项，即可查看店铺所有消费者的订单信息、设置营销推广方案、查看店铺整体运营

19、状况等数据。目 录CONTENTS2.1 借助外部工具监控数据2.2 运用站内工具查看数据2.3 本章实训2.3.1 分析男装牛仔裤行业数据572. 实训要求1. 实训目标登录阿里指数网站，通过设置男装牛仔裤行业，利用阿里指数的行业指数功能对男装牛仔裤的搜索词排行、热门地区、消费者和商家情况进行分析。掌握阿里指数的使用。通过直接观察法分析数据。2.3.1 分析男装牛仔裤行业数据583. 实训步骤登录并设置行业搜索词排行热门地区买家概况卖家概况2.3.1 分析男装牛仔裤行业数据592. 实训要求1. 实训目标通过淘宝商家中心打开生意参谋工具，并对流量和品类数据进行查看和分析。掌握生意参谋的使用。

20、熟悉相关流量和品类数据的指标。2.3.2 分析店铺流量和品类数据603. 实训步骤登录并设置行业搜索词排行热门地区买家概况卖家概况感谢聆听！学习进步！ 电子商务数据分析第3章寻找切入点 利用市场数据选择商品电子商务数据分析目 录CONTENTS3.1 市场行情分析3.2 行业数据挖掘3.3 本章实训3.1.1 市场容量大小分析64分析市场容量大小的方式有很多，这里借助生意参谋和Excel两个工具来实现，先利用生意参谋采集某个行业的所有子行业交易情况，然后利用Excel整理并分析数据情况。首先，进入生意参谋的市场功能版块，选择“市场大盘”功能选项，并设置行业和采集日期，一般以月为单位。这里选择1

21、0月女装行业。3.1.1 市场容量大小分析653.1.1 市场容量大小分析66将“行业构成”的数据复制到Excel中，整理复制到Excel中的所有女装子行业数据，删除多余的数据并手动添加日期项目。3.1.1 市场容量大小分析67以采集并整理的数据为来源，在Excel中创建一个数据透视表，将“子行业”字段添加到行标签，将“支付金额较父行业占比”字段添加到值标签。3.1.1 市场容量大小分析68接下来需要利用饼图来展现各子行业的市场容量情况。选择数据透视表中的任意数据，利用“数据透视图”按钮创建饼图，适当美化饼图效果，如删除标题和图例，为饼图添加数据标签，还可对图表背景颜色和饼图效果进行适当处理，

22、以更加清晰地显示数据内容。3.1.1 市场容量大小分析69为便于查看各子行业市场容量大小，可以在数据透视表的“求和项：支付金额较父行业占比”项目下的任意数据上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择【排序】/【降序】命令，整理饼图。3.1.1 市场容量大小分析70为了便于更好地分析全年或某月的数据，可以在数据透视图中插入切片器工具，利用该工具就能随意控制分析的日期跨度，这个数据比一个月的数据更有参考价值。3.1.1 市场容量大小分析71在切片器中选择6月对应的女装各子行业成交金额占比，可以看到T恤行业比裤子行业的成交金额占比高，而且裤子行业中包含了所有裤子子行业（牛仔裤除外），这就验证了上面对数据

23、的分析，虽然全年来看裤子的成交金额占比比T恤高，但市场容量并不比T恤大。3.1.2 行业发展趋势分析72继续利用前面整理好的Excel数据，重新创建一个数据透视表，将“日期”字段添加到行标签，将“子行业”添加到列标签，将“支付金额较父行业占比”字段添加到值标签。3.1.2 行业发展趋势分析73然后在数据透视表的基础上创建数据透视图，类型为折线图，可以直观地查看子行业趋势，并插入“子行业”切片器。3.1.2 行业发展趋势分析74在分析发展趋势时要根据实际情况具体分析。如图，红色趋势线是毛呢外套的数据、蓝色趋势线是毛衣的数据。表面上看，毛呢外套的数据几乎是毛衣的两倍，因为图中的趋势线反映的是支付金

24、额的占比数据，而支付金额由销量和客单价两个因素决定，毛呢外套的客单价往往成倍高于毛衣，因此毛呢外套的销量需求未必比毛衣高。3.1.3 市场潜力分析75分子小，要想结果大，分母必然很小，这种情况说明商家少，市场竞争度很小，这种商品值不值得进入需要做进一步分析。蛋糕指数大，市场容量小这就是典型的蓝海商品特征，遇到这种行业肯定是值得做的，因为需求大，同时竞争小。蛋糕指数大，市场容量大说明竞争非常大，要不要进入这个行业，就要看有没有这方面的优势和资源，如果有且能在竞争中占有一定的优势，则值得进入；如果没有，蛋糕再大，也未必能抢到自己的一份。蛋糕指数小，市场容量大如果竞争大，这种情况肯定不值得做。如果竞

25、争小，则可以适时观望，观察行业趋势以做进一步分析。蛋糕指数小，市场容量小分析市场潜力，首先需要了解蛋糕指数，其公式为：蛋糕指数=支付金额较父行业占比/父行业商家数占比。蛋糕指数越高，则市场潜力越大。具体可以分为以下几种情况。3.1.2 行业发展趋势分析76分析市场潜力时，同样可以借助生意参谋，采集其中23年的子行业支付金额较父行业占比和父行业商家数占比数据，并手动添加对应的年份和月份数据。这里采集并整理女装行业下裤子的子行业近两年的相关数据。3.1.2 行业发展趋势分析77以采集的数据为来源建立数据透视表，将“子行业”字段添加到行标签，然后在【数据透视表工具 选项】/【计算】组中单击“域、项目

26、和集”下拉按钮，在弹出的下拉列表中选择“计算字段”命令，在打开的对话框中通过双击字段建立如图所示的公式。3.1.2 行业发展趋势分析78然后在建立的数据透视表基础上创建数据透视图，类型为雷达图，并建立月份和年份的切片器，即可查看对应时期的行业蛋糕指数情况。目 录CONTENTS3.1 市场行情分析3.2 行业数据挖掘3.3 本章实训3.2.1 行业稳定性与集中度分析801. 行业稳定性行业稳定性涉及波动系数和极差两个指标。其中，波动系数=标准差/平均值；极差=最大值-最小值。标准差的计算需要借助Excel中的STDEV.P函数，平均值计算则需要借助AVERAGE函数。如图所示，左图便是毛呢外套

27、和羽绒服的标准差、平均值和波动系数的计算公式，右图为计算结果。3.2.1 行业稳定性与集中度分析81波动系数的缺点在于它与数据本身的大小没有关系，千万级别和百位级别的数据得到的波动系数可能相差无几，但它们的量级则有较大差别。因此，可以进一步利用极差这个指标来显示数据的量级。3.2.1 行业稳定性与集中度分析822. 行业集中度行业集中度可以反映某行业的饱和度和垄断程度，一般可以使用赫芬达尔指数来反映。该指数首先需要取得竞争对手的市场占有率，并将较小的竞争对手忽略，然后计算出竞争对手市场占有率的平方值，最后将平方值加总。例：利用生意参谋市场排行功能，采集女装半身裙行业最近一个月的50个品牌的交易

28、指数。3.2.1 行业稳定性与集中度分析83将数据整理到Excel中，依次计算市场份额、市场份额平方值和行业集中度，其中，该品牌的市场份额为该品牌的交易指数除以50个品牌的交易指数之和。3.2.1 行业稳定性与集中度分析84通过计算得到女装半身裙最近一个月的行业集中度为0.022517229，这个数值越大，说明市场的集中度就越大，当这个值等于1时，表示市场被巨头垄断；这个数值越小，说明市场的集中度就越小，市场越趋于自由竞争。3.2.2 善用环比与同比数据85与波动系数密切相关的指标就是增幅，即增长速度。增幅又分为环比增幅和同比增幅两种。本期数据与上期数据比较。公式为：环比增幅=（本期数-上期数

29、）/上期数*100%环比增幅本期统计数据与历史同时期比较。公式为：同比增幅=（本期数-同期数）/同期数*100%同比增幅3.2.2 善用环比与同比数据86环比和同比均用百分数或倍数表示，环比可以分为日环比、周环比、月环比和年环比，主要是对比短时间内的增幅程度。同比一般用在相邻两年的相同月份之间进行比较，很少以两月的相同日期来进行对比。环比和同比虽然都反映变化速度，但由于采用的基期不同，其反映的内容也是完全不同的。一般来说，环比与环比相比较，不能拿同比与环比相比较。3.2.2 善用环比与同比数据87利用生意参谋的市场大盘功能，采集某个行业各月的交易指数，如图所示。这里采集女装下毛衣子行业2017

30、年1月至2018年10月的交易指数数据。3.2.2 善用环比与同比数据88将采集到的数据整理到Excel中，并按环比和同比的计算公式计算相应的数据，如图所示。3.2.2 善用环比与同比数据89选择“环比增幅”和“同比增幅”两个项目名称单元格，同时按住【Ctrl】键选择两个项目下2018年对应的环比和同比数据，创建柱形图。删除横坐标轴和纵坐标轴，为数据系列添加数据标签，将图例移至图表下方，调整为一行显示，并将图表背景设置为深色，文本颜色设置为白色。最后手动创建文本框来表示横坐标轴的内容，如图所示。3.2.3 建立波士顿矩阵90波士顿矩阵又称市场增长率相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析

31、法等。利用波士顿矩阵可以分析各行业的情况，以便有针对性地采取相应的措施。处于高增长率、高市场占有率象限内的商品群，这类商品可能成为企业的现金牛商品，需要加大投资以支持其迅速发展。明星产品又称厚利商品，指处于低增长率、高市场占有率象限内的商品群，其特点是销量大、利润率高、负债率低，可以为企业提供资金，而且由于增长率低，也无需增大投资。现金牛产品是处于高增长率、低市场占有率象限内的商品群。前者说明市场机会大、前景好，而后者则说明在市场营销上存在问题。其特点是利润率较低、所需资金不足、负债率高。问题产品也称衰退类商品，是处在低增长率、低市场占有率象限内的商品群。其特点是利润率低、处于保本或亏损状态、

32、负债率高，无法为企业带来收益。瘦狗产品3.2.3 建立波士顿矩阵91以女装子行业为例，在生意参谋中采集9月和10月的交易指数数据，并依次计算出市场占比和环比增幅的数值。3.2.3 建立波士顿矩阵92以市场占比和环比增幅数据为来源创建散点图。删除网格线，将最小值和最大值设置为“-2.0”和“2.0”，横坐标轴交叉值设置为“0.0”，纵坐标轴交叉值设置为“0.04”。然后添加图表标题和两个坐标轴标题，并修改相应的标题内容，如图所示。3.2.3 建立波士顿矩阵93目 录CONTENTS3.1 市场行情分析3.2 行业数据挖掘3.3 本章实训3.3.1 分析女装套装子行业市场952. 实训要求1. 实

33、训目标在生意参谋中获取女装套装各子行业最近12个月的交易指数、交易增长幅度、支付金额较父行业占比、支付子订单数较父行业占比等数据。将数据整理到Excel中，分析最近12个月女装套装支付金额较父行业占比情况，然后分析最近12个月各子行业的发展趋势。在生意参谋中获取需要的数据掌握Excel的数据透视表和数据透视图等功能来分析数据3.3.1 分析女装套装子行业市场96分析市场容量采集并整理数据分析行业趋势3. 实训步骤3.3.2 分析职业女裤套装子行业的潜力972. 实训要求1. 实训目标在生意参谋中获取女装套装各子行业最近12个月的支付金额较父行业占比、父行业商家数占比等数据。将数据整理到Exce

34、l中，结合上例的市场容量结果，利用蛋糕指数来分析职业女裤套装子行业的市场潜力。掌握蛋糕指数的计算方法巩固市场潜力的分析方法3.3.1 分析女装套装子行业市场98创建蛋糕指数采集并整理数据分析数据3. 实训步骤感谢聆听！学习进步！ 电子商务数据分析第4章知己知彼 竞争对手数据分析电子商务数据分析目 录CONTENTS4.1 认识竞争对手4.2 分析竞争对手数据4.3 本章实训4.1.1 竞争对手如何界定102争夺人力资源争夺消费者资源销售同类商品销售替代类商品争夺物流资源争夺生产资源争夺营销资源销售互补类商品4.1.2 怎样收集竞争对手数据103收集竞争对手数据的方法有很多，总结起来可以归纳为线

35、上和线下两大途径。线下途径包括购买数据报告、委托专业机构调研、自行市场调查等传统方式，这些方式费时费力又费钱，对于普通的中小规模商家而言不太实际。因此采取线上途径来收集竞争对手数据就成了更为普遍和热门的方式。目 录CONTENTS4.1 认识竞争对手4.2 分析竞争对手数据4.3 本章实训4.2.1 竞争对手分析方法1051. SWOT模型分析法1234优势威胁劣势机会4.2.1 竞争对手分析方法106SWOT分析的4要素中，优势与劣势属于内部能力，机会与风险则是外部因素，将这4要素进行组合即可建立SWOT分析模型。4.2.1 竞争对手分析方法107根据不同的组合可以分别采用杠杆效应、抑制性、

36、脆弱性和问题性4个概念进行分析。产生于内部优势与外部机会相互一致且适应时。在这种情形下，企业可以用自身内部优势撬起外部机会，使机会与优势充分结合发挥最大的效果。杠杆效应（优势+机会）妨碍、阻止、影响与控制。此时企业需要提供和追加某种资源，以促进内部资源劣势向优势方面转化，从而迎合或适应外部机会。抑制性（劣势+机会）意味着优势的程度或强度的降低、减少。当环境状况对企业优势构成威胁时，优势得不到充分发挥，出现优势不优的脆弱局面。在这种情形下，企业必须克服威胁，以发挥优势。脆弱性（优势+威胁）当企业内部劣势与企业外部威胁相遇时，企业就面临着严峻挑战，如果处理不当，可能直接影响到企业的生死存亡。问题性

37、（劣势+威胁）4.2.1 竞争对手分析方法108波特竞争力分析模型可以用于竞争战略分析，这种方法将竞争力归纳为五力，因此该分析方法又称为波特五力模型分析法。2. 波特竞争力模型分析法竞争者的竞争能力潜在竞争者进入的能力替代品的替代能力购买者的讨价还价能力供应商的讨价还价能力4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手109分析竞争对手前，首先需要找到竞争对手并将其添加到生意参谋中，这样才能实时观察对手的各方面数据。在生意参谋的“竞争”版块下，单击左侧导航栏中的“监控店铺”功能，然后单击右上角的“竞争配置”超链接，进入到竞店配置的界面，此时“监控店铺列表”区域就是已经添加的竞争对手，单击相应的“更改”超

38、链接可重新选择竞争对手，单击“取消”超链接可删除该竞争对手。1. 配置竞争对手4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手110如果要添加新的竞争对手，则可单击“添加”按钮（“+”符号），在弹出的界面中输入或复制店铺网址，并确认即可。4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手111在分析单个竞店前，可以利用“竞店识别”功能查看所有竞店情况。单击左侧导航栏中的“竞店识别”功能，此时将以四象限图的形式显示最近30天配置的所有流失竞店情况。流失竞店指的是访问自己店铺后，又访问竞争对手店铺甚至成交的情况。2. 竞店分析4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手112在四象限图中将鼠标光标定位到某个竞店对应的数据点上，会显

39、示该店铺的名称、交易指数和流失指数。单击该数据点，则可在下方进一步查看该店铺的趋势情况，其中涉及到的重要指标包括流量指数、支付转化指数、交易指数和客群指数，如图所示。4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手113通过四象限图找到近期最具威胁的竞店后，可以重新进入到“监控店铺”功能版块，单击该店铺右侧对应的“竞店分析”超链接，此时就可以详细查看并分析本店与该竞店的各项数据指标。关键指标对比商品榜对比店铺流量来源对比4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手114在进行竞品分析之前，首先可以按照配置竞店的方法添加竞争商品，然后对其进行分析。单击左侧导航栏中的“竞品识别”超链接，查看整个流失竞品的数据，其中将

40、显示流失到竞品的流失金额、流失人数、流失率等指标。3. 竞品分析4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手115如果要分析某个竞品的详细数据，可在“监控商品”功能版块单击对应竞品右侧的“竞品分析”超链接，即可查看该竞品的关键指标、搜索词和流量来源。4.2.2 使用生意参谋分析竞争对手1164.2.2 使用生意参谋分析竞争对手117如果经营的是某个品牌，那么其他经营该品牌的商家就是最直接的竞争对手。可以利用 “竞争品牌”功能对竞争对手进行详细分析，首先添加竞争品牌对象，然后利用四象限图查看整体的竞争品牌情况，找到需要详细分析的对象后，利用“监控品牌”功能操作即可。4. 竞争品牌分析4.2.3 使用店侦

41、探分析竞争对手118注册并登录店侦探网站，单击左侧导航栏中的“监控中心”功能下的“店铺管理”超链接，然后单击右侧的“添加监控店铺”按钮，此时将打开添加监控店铺的对话框，在其中的文本框中输入或复制竞争店铺的某一款商品的网址，然后依次单击“预览店铺”和“添加监控”按钮即可添加该竞店。1. 监控中心4.2.3 使用店侦探分析竞争对手119单击左侧导航栏中的“监控店铺分析”功能，在展开的目录中即可分析竞店的各种数据，包括整店状况分析、销售分析、流量来源分析、活动分析、宝贝分析等。单击某个分析超链接，展开其下的子目录，然后单击功能超链接即可查看具体的分析数据。2. 监控店铺分析4.2.3 使用店侦探分析

42、竞争对手120单击店侦探顶部导航栏中的“全网展示词”超链接，在显示的页面中输入需要分析的关键词，如“新款”，单击“搜索”按钮即可显示淘宝和天猫的关键词综合搜索排名情况。3. 关键词分析目 录CONTENTS4.1 认识竞争对手4.2 分析竞争对手数据4.3 本章实训4.3.1 分析竞争品牌数据1222. 实训要求1. 实训目标利用生意参谋添加竞争品牌，并重点分析品牌关键指标、品牌热销商品、经营同品牌的店铺、品牌热销子类目、品牌价格带分布，以及品牌人群画像等数据。掌握添加品牌的操作。掌握分析竞争品牌各方面数据的操作。4.3.1 分析竞争品牌数据1233. 实训步骤添加品牌。分析品牌指标。查看品牌

43、热销商品。分析竞店。分析类目。分析价格。分析人群画像。分析总结。4.3.2 详细分析竞店数据1242. 实训要求1. 实训目标添加竞争店铺，利用店侦探的监控店铺分析功能分析该店铺最近7天的销售、宝贝、引流和营销等各方面数据，然后查看并导出该店铺的所有商品数据到Excel中。整理数据并利用Excel进一步分析数据。掌握店侦探的使用方法。掌握导出店侦探数据的操作。进一步掌握Excel的使用方法。4.3.2 详细分析竞店数据1253. 实训步骤导出数据。分析店铺。查看类目。统计数据。添加店铺。整理数据。感谢聆听！学习进步！ 电子商务数据分析第5章决定客单价的关键 商品定价分析电子商务数据分析目 录C

44、ONTENTS5.1 商品定价策略5.2 商品定价方法5.3 本章实训为高跟鞋商品定价5.1.1 基于成本的定价129基于成本的定价是最简单的定价策略，计算基于成本的定价，只需知道商品的成本，然后留足利润空间，其计算格式为：成本+期望的利润额=价格。基于成本的定价策略可以让商家避免亏损，但也可能会导致利润下降。比如商品定价太低时，消费者可能更乐意购买价格更高的商品，从而保障商品的质量；或者定价太高时，消费者认为商品物超所值，不愿意购买，导致商品销量降低，店铺营业额下降。5.1.1 基于成本的定价130如图所示为成本核算的构成情况，在计算成本时可作适当参考。5.1.2 基于竞争对手的定价131基

45、于竞争对手的定价策略，只需监控直接竞争对手对特定商品的定价，并设置与其相对应的价格即可。这种策略只有当自己与竞争对手销售完全相同的商品时，才可以起到效果。5.1.3 基于商品价值的定价132如果专注于可以给消费者带来什么价值，希望在一段特定时期内消费者能为一种特定商品支付多少金额，并根据这种感知来定价，就是基于商品价值的定价策略。基于商品价值的定价策略会使商品定价这一过程变得更加漫长，随着对市场和商品的了解加深，需要不断对价格进行重复、细微的调整。但其优势也十分明显，不管是从平均商品利润还是整体盈利来看，这一策略一般都可以带来更多的利润。目 录CONTENTS5.1 商品定价策略5.2 商品定

46、价方法5.3 本章实训为高跟鞋商品定价5.2.1 锚定效应134对于电商商品来说，商品标题、主图、模特、拍摄风格、页面设计、文案等因素，都能影响消费者对商品价格的判断。比如同样一件衣服，用手机拍摄简单的图片，简单描述详情内容，能卖到100元；如果聘请模特拍摄，将页面设计得更加时尚，价格就能提到200元；如果聘请外国模特和专业摄影师来拍摄，设计风格更加高端精细，可能就会卖到300元以上。衣服还是那件衣服，原因就在于消费者对它的价值感知发生了变化。1. 用环境影响消费者的价格印象5.2.1 锚定效应135提升店铺利润主要有提升销量和提升客单价两种途径，而提升客单价更容易操作和把控。提升客单价最有效

47、的手段就是提升“客单件”，引导消费者一次购买多件商品。商品定价时同样可以采用“两件300元”的标价方式，通过数量暗示来让消费者对购买数量的起始值进行锚定。其次还可以通过设置“购物数量上限”来锚定消费者限购数量，比如每人限购四件等，从最大值的角度出发进行锚定。2. 数量暗示5.2.1 锚定效应136不管是商品吊牌上的价格，还是店铺商品详情页的“划线价”，如图所示，对于消费者来说却是一个价值参照“锚”。“划线价”可以给消费者营造一种“更便宜”的感觉，通过对比将划线价作为锚定基础，从而发现当前售价更为便宜。3. 价格对比5.2.2 损失厌恶137非整数定价法会给消费者一个“定价准确”的印象，从而相信

48、价格的合理性。给商品定价时，即便是相近的价格，非整数往往比整数更容易获得消费者的认可，如图所示的商品定价都采用的是非整数定价法。1. 非整数定价法5.2.2 损失厌恶13899元和201元虽然只相差两元，但是在消费者心里，前者只需要一百多元，后者却高于200元。鉴于消费者这种心里特征，很多商品定价时经常会用“9”或“8”来结尾，这样对商家来说影响不大，对消费者来说会感觉便宜了许多。2. “8”“9”结尾5.2.2 损失厌恶139价格分割可以让消费者在购买商品时感觉十分实惠。比如经营独立包装的曲奇饼干的商家，直接按“块”来定价，每块饼干的单价2元5元不等，这种定价方法给消费者的直观感受是商品不贵

49、，甚至还会觉得便宜。事实上，消费者不可能只买一块曲奇饼干，一般都是10块、20块，甚至50块批量购买，这就让商品的销量数据迅速得到增长。3. 价格分割5.2.2 损失厌恶140涨价是令商家左右为难的事，不涨价没有利润，涨价消费者就会流向竞品。在这种情况下，可以使用隐形涨价的方法，避免直接涨价造成的影响。隐形涨价的方式一般有两种，一种是价格不变减少容量，如饮品、牙膏、洗发水等商品就可以使用这种方式。另外可以强调升级，通过对商品进行微成本的细节更新来提升价格，相比之下，消费者比较容易接受“升级款”的价格调整。4. 隐形涨价5. 限时优惠5.2.2 损失厌恶141限时优惠是十分常见的一种定价方法，比

50、如“618年中大促”“双十一”“双十二”“年货节”等均采用限时优惠定价法，消费者为了享受规定时间内的优惠折扣，就会在限时优惠的有效期加大购物力度。限时优惠是一种促使消费者尽快下单，提高客单价和转换率的有效方式，一般在活动中使用较多。5.2.3 诱饵效应142利用套餐绑定的方法可以轻松实现利润最大化。比如某快餐店中，甲消费者愿意为汉堡支付10元，为薯条支付5元，乙消费者更偏爱薯条，所以愿意为薯条付出10元，而只愿意为汉堡支付5元。要想同时留住两类消费者，且实现利润最大化，就可以将商品定价为：汉堡10元、薯条10元，“汉堡+薯条”套餐15元。搭配套餐可以让消费者一次性购买更多的商品，提升店铺销售业

51、绩，提高店铺购买转化率。1. 套餐绑定5.2.3 诱饵效应143用价格筛选消费者是通过故意调高定价来吸引消费者购买主营商品。比如，同样两家经营品牌相似的数码相机专营店，同时经营多个数码相机品牌，A店主营甲品牌，B店主营乙品牌。在定价时，A店的甲品牌商品可以定价4 999元，乙品牌商品定价5 099元，因而获取到想买甲品牌的消费者；相反，B店可以将乙品牌定价4 999元，甲品牌定价为5 099元，获取喜欢乙品牌的消费者。2. 用价格筛选消费者5.2.4 折中效应144折中效应指的是当消费者在偏好不明确的情况下，往往更喜欢选择处于中间位置的选项，因为中间的选项看起来更安全，不至于犯下严重的决策错误

52、。折中效应，最便宜的未必是最受欢迎的，商家在给商品定价的时候不要一味追求价格更低，最好定价在同类商品价格区间的中部。另外，折中效应也可以用来提升客单价。5.2.5 预期效应145人们对事物已有的印象，会一定程度上蒙蔽其观察问题的视线。而对一件事物的期，也会影响到对它的态度和体验。简单来说，如果事先相信某种东西好，那么它一般就会好，反之亦然。所谓的便宜无好货，就是对低价商品的一种预期反应。预期效应不仅会影响对于商品质量的主观判断，甚至会影响客观知觉。某机构曾经做过一个实验，将同样的咖啡放在高档次的器皿和一般的器皿中，人们普遍会觉得高档次器皿中的咖啡味道更好。所以，如果希望消费者认为一件衣服有品质

53、感，就不能定价过低，当然前提是商品本身质量有保障，否则这种投机行为仍然会引来大量负面评价。5.2.6 心理账户146网上交易时，如果在支出的同时还伴随着收入，哪怕收入金额不多，也会大大提高消费者在交易时的主动性。比如，一件标价1 000元的商品打8折，和满1 000元减200元相比要付出的成本是一样的，但是在消费者心理上却有很大差别。1 000元的商品打8折，在具体数字上对消费者的刺激并不明显。但是如果是满1 000元减200元，则会令消费者直观感觉到付出1 000元后，又可以额外收获200元。1. 满减5.2.6 心理账户147所谓“坏合好分”，实际上是针对消费者而言，“坏信息”一起告知，“

54、好信息”分开告知。这是建立在消费者对损失和收益的感知上的一种定价手段，假设获得100元能令人感到快乐，则可能获得400元才能感到双倍的快乐。同样，损失100元会令人感到痛苦，则可能要损失400元才能感受到双倍的痛苦。同样，赠品设置也应尽量避免“满元送大礼包”这种笼统的说法，而一定要把大礼包的内容逐一罗列呈现，让消费者觉得优惠很多。总之，支付次数少，优惠次数多，更容易提高交易转化。2. “坏合好分”5.2.6 心理账户148每个商品在消费者的心里实际上都有一个对应的心理账户，想要消费者付款，就要给他一个动用该账户资产的理由。因此，商品定价前，要分析消费者可能会把这个商品的消费归入哪一个心理账户，

55、更愿意为哪个心里账户买单。产生这种行为的原因，是因为消费者把这两类支出归到了不同的心理帐户，自己消费属于“日常消费支出”，买给亲人或恋人则属于“情感维系支出”，显然在特定条件下，多数消费者更愿意为后者买单。因此，同样的商品定位为“礼品”就往往比定位为“消费品”能获得更高的溢价，尤其是定位为“高端商务礼品”时，这种效果就更加明显。3. 情感化设计目 录CONTENTS5.1 商品定价策略5.2 商品定价方法5.3 本章实训为高跟鞋商品定价5.3 本章实训为高跟鞋商品定价1502. 实训要求1. 实训目标本实训要求以某款高跟鞋商品为例，通过找到合适的价格区间和黄金定价点来确定商品价格，并进一步提取

56、数据来找到合适的促销价。理解价格区间的一致性问题。掌握黄金定价点的计算。掌握折扣价的定价方法。熟悉调整定价的技巧。5.3 本章实训为高跟鞋商品定价1513. 实训步骤确定价格区间。采集发布价和促销价。调整价格。通过黄金价格点确定价格。计算折扣率。感谢聆听！学习进步！ 电子商务数据分析第6章精准引流 流量数据分析电子商务数据分析目 录CONTENTS6.1 网站流量分析6.2 店铺流量分析6.3 本章实训6.1.1 认识浏览量与访客数155浏览量即常说的PV（Page View）指标，指网站被浏览的总页面数，“Page”一般指普通的html网页，也包含php、jsp等动态产生的html内容。消费

57、者每一次对网站中的每个网页的访问均被记录1次，逐渐累计成为PV总数。PV是评价网站流量最常用的指标之一，也是用来衡量网站广告价值和消费者关注度的重要标准。访客数也称独立访客数，即常说的UV（Unique Visitor）指标，指通过互联网访问、浏览该网站的网页的人数。1. 理解浏览量、访客数的含义6.1.1 认识浏览量与访客数1562. 分析PV、UV数据如图所示为某电子商务网站的PV曲线图和UV曲线图。通过这两张图上显示的数据可以发现，PV和UV的变化规律相似。6.1.1 认识浏览量与访客数157周期性两条曲线都可以分为周日开始、周六结束的4段规律起伏的波浪状周期。突变性第2段的曲线形状与其

58、他3段不同，在3月12日的时候，呈现大幅度的上涨整体抬高第3、4段曲线与第1段曲线相比，整体处于较高的位置。PV和UV的都有以下几个特征。6.1.1 认识浏览量与访客数158（1）网站改版，提高质量。（2）加大推广，吸引客流。3. 掌握PV、UV上升的原因PV与UV上升，说明网站页面被浏览的次数变多了，并且有更多人来访问网站，通常是由以下两种原因造成。6.1.1 认识浏览量与访客数1594. 了解PV-UV联动变化图网站的PV与UV并不一定是以相同的趋势变化的，网站可以根据PV-UV的联动变化图表，了解网站运营情况，并制定改进方法。如图所示为PV-UV的联动变化图，根据PV-UV的不同变化可以

59、得出以下结论。6.1.2 通过跳出率看网站性能160网站跳出率指从进入网站的消费者人数到离开网站的人数的比值，其计算公式为：网站跳出率 = 仅浏览了一个页面的人数 / 总访问人数。跳出率越高代表进入网站后马上离开的人数比浏览网站后再离开的人数多，说明网站消费者体验做得不好；反之，跳出率较低，则说明网站做得不错，消费者能够在网站中找到自己感兴趣的内容，而且这种消费者可能还会再次光顾该网站，从而提高了消费者回访度，大大增加了消费者在网站中消费的几率。1. 理解网站跳出率的含义6.1.2 通过跳出率看网站性能1612. 阅读网站跳出率某电子商务网站的跳出率曲线图如图所示，通过这张图上显示的数据可以分

60、析出以下问题。（1）3月12日前，跳出率为80%左右。（2）3月12日后，跳出率明显下降，并在3月14日后趋于平稳，约为60%。6.1.2 通过跳出率看网站性能1623. 分析网站跳出率的具体数值（1）评判网站跳出率的方法分析网站跳出率时，首先应该判断目前跳出率的高低。网站跳出率平均约为40%，其中零售网站为20%40%，门户网站为10%30%，服务性网站为10%30%，内容网站40%60%。除此之外，还要考虑网站的运营时间、自身的特点和过往的跳出率变化情况，才能作出最终的判断。6.1.2 通过跳出率看网站性能163网站内容与消费者需求不符。访问速度过慢。内容引导较差。（2）跳出率过高的原因通