电子商务数据分析与应用（Excel版） 课件 项目一 电子商务数据分析认知

电子商务数据分析与应用第1章电子商务数据分析认知本章提纲

电子商务数据的内涵及意义1.1

1.2

实训电子商务数据分析的主要任务电子商务数据分析的流程及原则思维导图思政园地案例1电子商务在经济社会数字化转型中举足轻重【思政教育元素：树立正确的就业观】电子商务新业态新模式蓬勃发展，企业核心竞争力大幅增强，网络零售持续引领消费增长，高品质的数字化生活方式基本形成。电子商务与一二三产业加速融合，全面促进产业链供应链数字化改造，成为助力传统产业转型升级和乡村振兴的重要力量。电子商务深度链接国内国际市场，企业国际化水平显著提升，统筹全球资源能力进一步增强，“丝路电商”带动电子商务国际合作持续走深走实。电子商务法治化、精细化、智能化治理能力显著增强。电子商务成为经济社会全面数字化转型的重要引擎，成为就业创业的重要渠道，成为居民收入增长的重要来源，在更好满足人民美好生活需要方面发挥重要作用。思政园地案例2新冠肺炎疫情下电子商务的机遇和挑战【思政教育元素：社会责任感教育】面对疫情电商企业应当从以下几个方面采取措施积极应对：（1）打通线上线下屏障，构建新零售模式；疫情后消费者必然要向线下回流，因此电子商务应当积极拓展线下业务，实现与线上的相互协同，尽早打通线上与线下的屏障，构建新的销售模式。（2）企业应当聚焦上游供应商，为企业复工做好准备，实现经济快速回复。人类的发展是伴随着各种危险和斗争的，新冠疫情影响的不仅仅是人们的生活和电子商务的发展，疫情结束后人们的危机不会结束，未来人类的发展依然会面各种危机，只有依靠人们的智慧和采取科学的措施，才能化解危机促进社会不断发展。案例导入XOCommunications是一个总部位于美国弗吉尼亚州的国家通信服务提供商，其拥有超过4000名雇员。作为一个电信企业XO面临的一大业务挑战就是管理客户流失。由于有着大量的客户，即使XO的客户服务经理定期接触拥有流失风险的客户也难以进行有效的管理继而导致客户的流失。为此XO使用了IBM公司的SPSS预测分析软件，通过对客户数据的分析预测定期评价客户的流失倾向并聘请客服经理按照优先顺序联系客户，在经过不断努力后成功减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。你了解客户数据分析吗？在生活中你还见过哪些客户数据分析的例子？在完成本章学习后试着说说XO是如何运用客户数据分析来挽留客户的。1.1电子商务数据的内涵及意义1.1.1电子商务数据分析的内涵1.1.2电子商务数据分析的意义1.1.1电子商务数据分析的内涵通常概念下，电子商务数据分析指的是对电子商务经营过程中产生的数据进行分析，在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，从而帮助商家做出决策。通过对相关数据的有效统计、分析和使用，形成多种模型，促进客户、商业伙伴之间的沟通及优化应用，通常需要计算机软件的支持。1.1.1电子商务数据分析的内涵1.数据分析“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等。数据可用于各类研究、设计、查证等工作。“分析”是将研究对象的整体分为若干部分、方面、因素和层次，并分别加以考察的认识活动。分析的意义在于细致地寻找能够解决问题的主线，并以此解决问题。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助人们做出正确的判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是把隐藏在大量看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。一般把数据分析分为三类：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis，EDA)，验证性数据分析（ConfirmatoryDataAnalysis，CDA）和定性数据分析。1.1.1电子商务数据分析的内涵2.数据可视化数据可视化旨在将数据分析的结果通过表格、图标和信息图的方式直观地展示出来，使他人更容易、更快速得到并理解数据分析结果。数据可视化工具有很多，如Tableau、PowerBI、Python、Excel、World、PowerPoint等。现代社会已经进入一个速读时代，好的可视化图表可以清楚地表达数据分析的结果，节约人们思考的时间。1.1.1电子商务数据分析的内涵3.大数据大数据（bigdata）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。IBM提出大数据的5V特点：Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多样）Value（低价值密度）Veracity（真实性）1.1.1电子商务数据分析的内涵4.云计算云计算（cloudcomputing）是一种分布式计算技术，通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。云计算是一种资源交付和使用模式，通过网络获得应用所需的资源（硬件、平台、软件），提供资源的网络被称为“云”。目前云计算包含三个层次的内容：IaaS、PaaS和SaaS。1.1.1电子商务数据分析的内涵5.数据挖掘数据挖掘又称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征提取、变化和偏差分析、Web文本挖掘等。1.1.1电子商务数据分析的内涵6.数据质量主要包括两方面：数据的集成和数据的清洗，关注的对象主要有原始数据和元数据两方面。数据的集成：主要解决信息孤岛的问题，包括两方面：数据仓库对元数据的集成和元数据系统对不同数据源中的元数据集成。相应地，数据质量管理也关注两方面：对数据仓库中真实数据的质量探查和剖析，以及对元数据系统中元数据的数据质量的检查。元数据的管理目标是整合信息资产、支撑数据在使用过程中的透明可视，提升数据报告、数据分析、数据挖掘的可信度。数据的清理：数据质量处理主要是采用一些数据清洗规则处理缺失数据、去除重复数据、去除噪声数据、处理异常（但真实）的数据，从而保证数据的完整性、唯一性、一致性、精确性、合法性和及时性。1.1.2电子商务数据分析的意义1.优化市场定位2.优化市场营销3.助力电子商务企业的收益管理4.协助创造客户新的需求1.2电子商务数据分析的流程及原则

1.2.1电子商务数据分析的流程1.2.2电子商务数据分析的原则1.2.1电子商务数据分析的流程确定分析目的与框架123456收集数据数据处理与集成数据分析数据可视化撰写分析报告1.2.2电子商务数据分析的原则科学性：科学方法的显著特征是数据的收集、分析和解释的客观性。数据统计分析要具有同其他科学方法一样的客观标准。系统性：数据分析不是单个资料的记录、整理或分析活动，而是一个周密策划、精心组织、科学实施，并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程。针对性：不同的数据分析方法，无论是基础的分析方法，还是高级的分析方法，都会有它的适用领域和局限性实用性：电子商务数据分析是为企业决策服务的，在保证其专业性和科学性的同时也不能忽略其现实意义。趋势性：市场所处的环境是不断变化的，在进行电子商务数据分析时要以一种发展的眼光看待问题，眼光不能局限于当前现状与滞后指标，要充分考虑社会宏观环境、市场变化与先行指标。实训电子商务数据分析的主要任务1行业分析2客户分析3产品分析4运营分析1行业分析行业分析流程包括行业数据采集、市场需求调研、产业链分析、细分市场分析、市场生命周期分析、行业竞争分析等。（1）行业数据采集根据行业特性确定数据指标筛选范围，然后做出符合业务要求的数据图表模板；整合行业数据资源，使用合适的方式收集数据并完成数据图表的制作。（2）市场需求调研通过客户行为、行业特性及业务目标要求设计调研问卷；通过网络调研、深度访谈等方法发放与回收调研问卷；通过Excel等数据处理工具对回收的调研问卷进行数据清洗，从而得到可靠的样本数据。（3）产业链分析通过对行业中供应商、制造商、经销商、客户等环节之间交互关系的分析，绘制交互关系示意图；通过对前期的市场需求调研及交互关系的分析，制作产业链的合理性评估表。1行业分析（4）细分市场分析根据细分市场历史数据确定相应的优势细分市场，并编制优势细分市场列表；根据产品特点和消费者需求关联目标细分市场，并编制关联目标细分市场列表；通过定性与定量的分析方法进行匹配度分析，并编制消费者与产品匹配度列表。（5）市场生命周期分析根据细分市场历史数据判定该细分市场所处的生命周期；通过行业资讯、领域专家意见，以及细分市场历史数据确定该细分市场所处生命周期中的机遇与挑战；根据细分市场所处生命周期给出改善建议。（6）行业竞争分析通过网络等渠道进行同类企业市场信息收集，并进行同类企业与本企业市场相关性与差异性的分析，同时编写市场差异性分析报告；通过SWOT分析法（Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats）分析自身企业的机遇与挑战，并编制SWOT分析图表。2客户分析客户分析流程包括客户数据收集、客户特征分析（客户画像）、客户行为分析、客户价值评估、目标客户精准营销（营销策略制定和资源配置）、销售效果跟踪等。（1）客户数据收集了解B端（企业端）及C端（消费者端）的不同客户数据收集渠道；熟悉公司品牌及产品定位、客户定位，以及各业务部门的客户数据需求；根据客户的访问、浏览、购买、评价等行为数据对客户数据属性标签进行收集、整理；熟练运用Excel、客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）、评价分析、舆情监控等客户数据收集分析工具（软件）；利用问卷、调研等数据收集方法收集客户数据，并对数据进行清洗和处理。（2）客户特征分析了解B端及C端的客户行为属性区别；根据客户的购买行为、购买地域、购买金额、购买次数等对客户进行特征分析；熟悉地域、性别、年龄等客户基础属性，并据此进行相关归类和分析；借助Excel、CRM等工具对客户特征进行挖掘分析及梳理。（3）客户行为分析对客户的评价行为、购买趋势、购买喜好、营销喜好、产品喜好等行为进行分析；根据客户行为分析制定不同渠道的内容模式，挖掘客户接受度较高的营销方式。2客户分析（4）客户价值评估分析B端及C端的客户价值行为；熟悉客户特征、回购率、客单价、地域等客户行为分析的概念和行为价值；了解各业务部门对客户数据的需求，基于需求挖掘客户价值并进行相关价值评估。（5）目标客户精准营销熟悉B2B及B2C平台的区别，了解B端及C端不同平台的客户精准分析、营销策略及营销规则工具；熟悉各电子商务平台的客户推广营销渠道及推广方法；掌握消费者心理，基于推广渠道，了解短信、电子邮件、自媒体、直播等营销渠道，并制订各渠道的精准推广计划；根据制订的推广计划协调公司相关资源，最终完成营销计划的投放。（6）销售效果跟踪熟悉营销回购率、转化率、投资回报率等指标；对各渠道的客户营销数据进行总结、分析、对比，输出各渠道的销售效果报告，调整各渠道的客户运营策略；跟踪各渠道的销售效果及投资回报率，给各业务部门提出业务建议，并协助各渠道进行客户营销模式的调整。3产品分析产品分析流程包括竞争对手分析、客户特征分析、产品需求分析、产品生命周期分析、客户体验分析，最后通过调研报告形成合理化建议，对产品开发及市场走向进行预测。（1）竞争对手分析通过分析目标客户、定价策略、市场占有率等，确定竞争对手；对竞争对手的价格、产品、渠道、促销等方面进行数据调研、归纳、整理；通过SWOT分析法得出竞争对手的产品及自身产品的优劣势。（2）客户特征分析根据研究目的确定典型客户特征的分析内容；做好客户年龄、地域、消费能力、消费偏好等数据的收集与整理工作；通过Excel等工具分析客户数据，赋予不同的人群标签。（3）产品需求分析根据典型客户特征分析结果，收集客户对产品需求的偏好；通过整理、分析客户对产品需求的偏好，提出产品开发的价格区间、功能卖点、产品创新、包装物流等建议，并通过产品的不断升级和迭代，提高客户对产品及品牌的持久黏性。3产品分析（4）产品生命周期分析利用Excel等工具汇总产品部、运营部、客服部等的产品销售数据；密切监控季节、气温、地域等因素对产品销售周期性数据的变化及波动的影响；协助指导采购、生产等部门合理安排采购及生产计划。（5）客户体验分析通过客户访谈或工具软件收集并了解客户体验现状；跟踪和分析客户对产品的反馈，监测产品使用状况并及时提出改进方案；识别客户痛点及发现市场，组织有价值的典型客户参与产品设计，并评估产品价值及客户体验。4运营分析运营分析流程包括销售数据分析、推广数据分析、客服数据分析。（1）销售数据分析通过评估历史销售数据等进行企业销售目标的定位；通过市场调研来归纳、整理调研数据，并设计销售指标；运用Excel等工具或调用平台数据，制定销售业绩、价格体系、区域布局、产品结构、销售业绩异动等指标；通过建立多维报表，明确销售任务，得出整体销售分析指标；通过内部报告系统或数据采集工具获取销售数据；通过与客服部的沟通获取销售反馈信息。对数据进行清洗和整理，以保证数据的有效性和完整性；对整体销售情况进行分析，包括销售额分析、销售量分析、季节性分析、产品结构分析、价格体系分析；对销售区域进行分析，包括区域分布分析、重点区域分析、区域销售异动分析；对产品线进行分析，包括产品系列结构分布分析、产品-区域分析；对价格体系进行分析，包括价格体系构成分析、价格-产品分析、价格-区域分析。根据既往数据进行预测，包括总体销售预测、区域销售预测、季节性销售变化预测；对电子商务平台特有的指标，如客户流失率、客单价、跳失率等进行分析及预测；对数据可视化方案进行设计，结合业务场景设计出实用的可视化方案，并应用可视化方案对已分析出的销售数据结果进行展现。4运营分析（2）推广数据分析通过公司现有商务推广数据及公司现状、商品维度、外部竞争数据等确定数据分析的目标；根据数据分析目标和公司现有商务推广数据，制定分析原则和分析策略；根据数据分析目标、分析原则和分析策略，确定详细的分析步骤及时间规划；根据整体规划划分阶段目标，通过Excel及PPT等分析汇报工具规划分析方案。根据具体推广业务和推广方式，对数据进行合并或拆分操作，以便对数据进行分析；根据业务和分析工具，对数据进行标准化、归一化操作或对定性数据进行量化操作；根据现有推广数据，分析各种推广方式、推广渠道对不同人群的推广效果；对适合不同人群的推广方式和推广渠道，提出合理的推广建议；根据现有推广数据，分析各种推广方式、推广渠道的整体效果并对分析出的各种推广渠道整体效果进行可视化展现。4运营分析（3）客服数据分析根据企业目标、运营过程、历史数据、企业环境等进行分析目标设计；通过调研企业领导及各层次人员，收集历史数据及其递增幅度，定义成本、人员留存、营业利润、人均销售收入等指标，以达到提升运营质量、降低成本、开展精准营销等企业目标；将具体的问题抽象成指标，以达成特定目标；通过收集基本数据，计算成本、网站成交额、买家评价率、退款完结率等指标；通过数据分析工具，分析转化率、响应时间、销售额等指标，以及售前、售中、售后指标，并将数据结果以图表的方式展现给客户。本章小结本章主要介绍了电子商务数据分析的基本原理，包括电子商务数据分析的内涵、意义、流程、原则、主要任务。电子商务数据分析能帮助企业实现由“产品驱动”向“数据驱动”转型。电子商务数据分析包括确定分析目的与框架、收集数据、数据处理与集成、数据分析、数据可视化、撰写分析报告六个环节，兼具科学性、系统性、针对性、实用性和趋势性的原则。电子商务数据分析与应用的主要任务可以归纳为行业分析、客户分析、产品分析和运营分析四大类。课后提升案例1京东大数据用户画像用户画像是将用户的线上行为数据化。京东商城通过全面分析消费者购买商品的种类、价格、频次等一系列活动，使每一个活动代表一个或多个