起點課堂會員權(quán)益
職業(yè)體系課特權(quán)
線下行業(yè)大會特權(quán)
個人IP打造特權(quán)
30+門專項技能課
1300+專題課程
12場職場軟技能直播
12場求職輔導(dǎo)直播
12場專業(yè)技能直播
會員專屬社群
榮耀標(biāo)識一個電商數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗總結(jié)
08年畢業(yè)，不知不覺的混進了電子商務(wù)行業(yè)，又不知不覺的做了三年數(shù)據(jù)分析，恰好又趕上了互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展最快的幾年，也算是不錯吧，畢竟感覺前途還是很光明的。三年來，可以說跟很多同事學(xué)到了不少東西，需要感謝的人很多，他們無私的教給了我很多東西。
就數(shù)據(jù)分析職業(yè)來說，個人感覺這對互聯(lián)網(wǎng)公司來說是非常重要的，也是確實能夠帶來實際效果的東西。比如說利用數(shù)據(jù)分析做會員的細分以進行精準(zhǔn)化營銷；利用 數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的不足，以作改進，讓顧客有更好的購物體驗；利用CRM系統(tǒng)來管理會員的生命周期，提高會員的忠誠度，避免會員流失；利用會員的購買數(shù) 據(jù)，挖掘會員的潛在需求，提供銷售，擴大影響力等等。
最開始進公司的時候是在運營部，主要是負責(zé)運營報表的數(shù)據(jù)，當(dāng)時的系統(tǒng)還很差，提取數(shù)據(jù)很困難，做報表也很難，都是東拼西湊一些數(shù)據(jù)，然后做成PPT，記 得當(dāng)時主要的數(shù)據(jù)就是銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，然后用這些數(shù)據(jù)作出一些圖表來。在這個階段基本上就是做一些數(shù) 據(jù)的提取工作，Excel的技巧倒是學(xué)到了不少，算是數(shù)據(jù)分析入門了吧。
后來公司上了數(shù)據(jù)倉庫，里面就有了大量的原始數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)非常方便了，而且維度也多，可以按照自己的想法隨意的組合分析，那個階段主要就是針對會員購物 行為的分析，開始接觸數(shù)據(jù)建模，算法等一些比較難的東西，也是學(xué)到東西最多的時候。記得當(dāng)時做了很多分析報告，每周還要給總裁辦匯報這些報告，下面詳細說 一下當(dāng)時使用的一些主要的模型及算法：
1、? RFM模型
模型定義：在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機械模型通過一個 客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間有 多遠，F(xiàn)(Frequency)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的金額。一般的分析型CRM著重在對于客戶貢獻度的分析，RFM則強調(diào)以客戶的行為來區(qū)分客戶。利用 RFM分析，我們可以做以下幾件事情：
⑴ 建立會員金字塔，區(qū)分各個級別的會員，如高級會員、中級會員、低級會員，然后針對不同級別的會員施行不同的營銷策略，制定不同的營銷活動。
⑵ 發(fā)現(xiàn)流失及休眠會員，通過對流失及休眠會員的及時發(fā)現(xiàn)，采取營銷活動，激活這些會員。
⑶ 在短信、EDM促銷中，可以利用模型，選取最優(yōu)會員。
⑷ 維系老客戶，提高會員的忠誠度。
使用方法：可以給三個變量不同的權(quán)重或按一定的規(guī)則進行分組，然后組合使用，即可分出很多不同級別的會員。
⑵ 發(fā)現(xiàn)流失及休眠會員，通過對流失及休眠會員的及時發(fā)現(xiàn)，采取營銷活動，激活這些會員。
⑶ 在短信、EDM促銷中，可以利用模型，選取最優(yōu)會員。
⑷ 維系老客戶，提高會員的忠誠度。
使用方法：可以給三個變量不同的權(quán)重或按一定的規(guī)則進行分組，然后組合使用，即可分出很多不同級別的會員。
2、? 關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析最原始的案例來自于沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”。通俗意義上講，就是只買了A商品的人，又有很多人買了B商品，那么我們就可以認為A、B兩個商品的關(guān) 聯(lián)性比較高。很多數(shù)據(jù)挖掘工具都有關(guān)聯(lián)挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在計算的過程中會主要考察項集、置信度、相關(guān)性這三個結(jié)果數(shù)據(jù)，以最終 確定商品之間的相關(guān)性。除了Apriori算法外，還有許多其他的關(guān)聯(lián)分析的算法，基本上也都是從Apriori發(fā)展而來，比如FPgrowth。本人從 幾年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗感覺，關(guān)聯(lián)分析在零售業(yè)中并不太實用，挖掘出來的關(guān)聯(lián)度比較高的商品一般都是同類商品或者同品牌的商品，像“啤酒與尿布”這種，很少能 夠有。
使用方法：組套銷售或者相關(guān)陳列等。
3、? 聚類分析
零售行業(yè)的聚類分析主要是指將具有相似購物行為的顧客進行群體的細分，以支持精細化的營銷活動，帶來更大的營銷效果，節(jié)省成本。Spss里面的聚類分析主 要有兩種K-means聚類和系統(tǒng)聚類。也可以在數(shù)據(jù)倉庫中根據(jù)顧客購買的商品屬性進行會員的聚類分析，這里就不需要算法的支持，只需要根據(jù)系統(tǒng)的已經(jīng)有 的商品分類，把購買過相同商品類別的顧客劃分到一起。這種方法可能與公司的業(yè)務(wù)更加貼近。聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎(chǔ)，做好聚類分 析，對企業(yè)將有很大的益處。
使用方法：對顧客細分，精準(zhǔn)化營銷。
4、“之”字分析法
該種方法主要是有一種很明確的會員群體，然后通過分析這些會員群體的購買行為，提取這些購物行為的相似點，然后再通過這些相似點返回到整個數(shù)據(jù)里面，從中抽取更大的會員群體，以制定精準(zhǔn)的營銷。
再后來，公司又上了SAP，又去BW組去做報表開發(fā)，做報表開發(fā)這一塊能夠接觸到更多的業(yè)務(wù)方面的知識，雖然做數(shù)據(jù)挖掘比較少了，但是數(shù)據(jù)最終是要指導(dǎo)業(yè)務(wù)的，所以這對我的成長也算是非常有利的。業(yè)務(wù)方面主要了解到了幾大塊：
1、庫存管理-庫存管理這塊主要有正品庫存的管理，滯銷庫存，高庫存商品等各種不同類型的庫存該怎么定義以及該如何去管理。比如去管理供應(yīng)商的庫存的時候會根據(jù)正品庫存及滯銷庫存和庫存正常的周轉(zhuǎn)天數(shù)來計算該供應(yīng)商的庫存是否在合理的水平，是否該進貨還是要減少庫存。
2、促銷管理-促銷管理是以提高銷售額為目的，吸引、刺激消費者消費的一系列計劃、組織、領(lǐng)導(dǎo)、控制和協(xié)調(diào)管理的工作。數(shù)據(jù)方面來說主要是針對不同的促銷 方式來計算不同的方式收益情況，不同的促銷方式可以帶來不同的效果，因此在使用促銷的時候要審慎的選擇，以達到理想的效果。
另外，還有財務(wù)報表、采購流程等很多方面的東西，這些接觸的比較少就不寫啦。
2、促銷管理-促銷管理是以提高銷售額為目的，吸引、刺激消費者消費的一系列計劃、組織、領(lǐng)導(dǎo)、控制和協(xié)調(diào)管理的工作。數(shù)據(jù)方面來說主要是針對不同的促銷 方式來計算不同的方式收益情況，不同的促銷方式可以帶來不同的效果，因此在使用促銷的時候要審慎的選擇，以達到理想的效果。
另外，還有財務(wù)報表、采購流程等很多方面的東西，這些接觸的比較少就不寫啦。
在BW項目組的時候，也經(jīng)常會幫網(wǎng)站做一些分析工作，自己也自學(xué)了兩本關(guān)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方面的書，感覺學(xué)到了一些皮毛，下面說一下吧：
1、? 網(wǎng)站流量分析
網(wǎng)站流量的比較重要的KPI指標(biāo)有瀏覽量、訪問量、獨立訪客數(shù)、跳失率、轉(zhuǎn)化率、頁面停留時間、訪問頁面數(shù)、流量來源、流量來源ROI等等。通過這些數(shù)據(jù) 可以全面的反映網(wǎng)站的整體情況。其中跳失率可以用來衡量頁面的質(zhì)量，流量來源及轉(zhuǎn)化率可以衡量市場及營銷的工作情況。進行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時候，需要牢牢的 把握轉(zhuǎn)化率這一指標(biāo)，然后由這一指標(biāo)的變化來尋找其他相關(guān)數(shù)據(jù)的變化，最終找出原因，做相對應(yīng)的策略，改進我們的工作。
2、? 網(wǎng)站分析細分
數(shù)據(jù)分析行業(yè)有句話-無細分，毋寧死，足矣看出細分對數(shù)據(jù)分析意義。對于網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析尤其是如此。網(wǎng)站的流量數(shù)據(jù)量非常大，從整體上看根本都看不出那里 會出現(xiàn)問題，所以必須要細分。比如說營銷人員需要看的轉(zhuǎn)化率，必須就要細分到每個渠道里面，然后再看到這些渠道來的會員的點擊情況，他們都看過那些網(wǎng)頁， 對什么感興趣，跳失率是多少，瀏覽時間多長，最終轉(zhuǎn)化的是多少等等，這樣才能看出問題。
3、? 網(wǎng)站的短信促銷及EDM
在這個電子商務(wù)普遍燒錢的時代，花出去的錢到底能有多少能夠帶來實際的收益呢？在搶占市場的同時，怎么才能做到ROI最大化這個問題急需要解決。公司每天 幾乎都要發(fā)幾萬條甚至幾十萬條的促銷的短信，短信的反饋率基本上都在2%一下，怎么才能提高轉(zhuǎn)化率，這就需要更精準(zhǔn)的用戶定位，把錢花到最有可能帶來收益 的地方。因此網(wǎng)站的短息促銷及EDM促銷，必須要依據(jù)會員的精細化細分，不但要滿足客戶的需求，更要挖掘出他們的需求。
寫到這里基本上寫的差不多，通過總結(jié)才發(fā)覺自己原來很是知道的很少，還有很多需要學(xué)習(xí)的地方，比如說數(shù)學(xué)建模方面的知識不夠，統(tǒng)計學(xué)軟件使用不夠好，業(yè)務(wù)了解的不夠深入，對整個電子商務(wù)行業(yè)的發(fā)展把握不清晰，這些都是需要以后加強的地方。最近在一個數(shù)據(jù)分析師的前輩的博客上看到他對數(shù)據(jù)分析師的要求只有一點，就是要熱愛數(shù)據(jù)。感覺自己還不夠，平時工作的時候還不夠投入，總覺得是在為公司工作，不是在為自己的興趣工作，其實一個人每天做的事，一定要都當(dāng)做是為自己做才行，就算真的不是為自己做，也要從中學(xué)到一些東西來變成自己的東西，為自己服務(wù)。
轉(zhuǎn)自：中國統(tǒng)計網(wǎng)
產(chǎn)品經(jīng)理和運營的成長社區(qū)
評論
寫的很好,我作為統(tǒng)計學(xué)剛畢業(yè)的學(xué)生一枚,進入公司做數(shù)據(jù)分析感覺無從下手
安全做數(shù)據(jù)+衛(wèi)星
JiaQianGF
感謝分享升權(quán)重 +衛(wèi)星 J
我現(xiàn)在是對這些分析理論，方法都有所了解，
停留在最終怎么實施上，怎么協(xié)調(diào)開發(fā)，怎么去做，然后才能達到這個效果上
您好 但是您這種是針對B2C或者C2C平臺的嗎？B2B平臺比如說阿里國際站這種平臺 數(shù)據(jù)分析可以從哪些地方入手呢？
最后一句話總結(jié)的杠杠的，工作不要老是想著是為別人工作，要多想著自己收獲了什么，需要再提升哪些方面，這樣會越過越好。
聚類結(jié)果（模型、規(guī)則）可以用來分類，這樣就可以根據(jù)新客行為判斷其歸屬人群，這樣就不必實時的對全量用戶做聚類。隨著時間的推移，用戶類別或者價值會發(fā)生偏移，所以需要定期刷新全量數(shù)據(jù):) 菜鳥淺見，不喜輕拍
電商數(shù)據(jù)分析新人一枚，在這條路上任重而道遠哪！
一樣是啊，能聊一下嗎
我也是，要不我們創(chuàng)個微信群？加我微信Greechfu
你們有建群了嗎？求拉上…zhuangyiling
加個好友一起學(xué)習(xí)
群里還可以加人嘛
你們加好友了嗎 帶我一個
求帶+1
還能入群嗎？+1
求指教，求帶，baixiaohei1534
在電商行業(yè)，取數(shù)工具人，哭唧唧，求大佬指教
同溝通
同電商數(shù)分，一起溝通交流，ws610772
一直做內(nèi)容編輯，現(xiàn)在想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析，不知可行性多少
差距有點大啊
不怕，想做肯定是可以的，邏輯能力可以就行，其他語言、工具之類的學(xué)就行了
想咨詢一下具體怎么做，各個部門使用哪些指標(biāo)？
求教，求教，剛踏入電商做數(shù)據(jù)分析2天，現(xiàn)在是一頭霧水呀，對未來表示忐忑不安。
加個好友啊
數(shù)據(jù)分析。。。蛋疼！