电商行业大数据分析采用的算法及模型有哪些？

电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些?

、RFM模型

通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

做电商要看哪些数据？

构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。

1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。

2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。

3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据，帮助你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。

5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。

6.市场营销活动指标，主要某次活动给电商网站带来的效果，以及广告的投放指标。

7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。

8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。

移动电商商业模型有哪些

移动电子商务的商务模式，一般都是线上线下结合的，但是具体每种模式各有特点。移动电子商务的商务模式主要有如下几种：

1、线下开设实体店，并摆放实物样品，店内通过展示商品，在线上可以查看也可以购买。在店内通过扫描产品进行购买。

2、线上预订，商家或者将产品送到客户手中，如外卖。

3、线上预订，客户去特定地点消费，如餐饮。

4、通过打车软件叫车，方便出行。

5、基于lbs定位，可以搜到到周边的店铺。

电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：

一、网站运营指标：

网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。

商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。

二、商业环境指标：

这里，电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与的B2C网站相比，淘宝在这方面的数据要准确得多。

网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标（这部分与之前的流量指标一致）。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。

三、销售业绩指标：

销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。

网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率，而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然，还有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等，这里没有列出。

四、营销活动指标：

营销活动的成功通常从活动效果（收入和影响）、活动成本和活动凝聚力（通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量）等方面来考虑。在这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。

其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。

5、客户价值指数：

顾客价值通常由三部分组成：历史价值（过去消费）、潜在价值（主要从用户行为考虑，以RFM模型为主要衡量依据）、附加价值（主要从用户忠诚度、推广等方面考虑）。这里，客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。

这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如，我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。

扩展资料：

电子商务中使用分析数据的优点：

数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。

一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个问题，而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络，并根据具体需要找到每个数据索引。当用户在电子商务网站上有购买行为时，他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。

电子商务网站一般将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此，这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为，估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。

参考资源来源：

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

注：数据图表来自BDP个人版！

可以分析很多数据呀，比如市场大盘数据、竞品投放/销量数据、转化率、点击率等等等等。

当然，一般电商平台可能不会提供大盘数据或者竞品数据等，需要领域内的辅助工具。

我从“竞品”来大概讲一讲吧。

首先必然得先找到竞品数据。

比如我是做“男士休闲衬衫”，那就先收集同类“男士衬衫”的数据。比如借助DataEye-EDX。

通过条件筛选商品得到相关产品数据。从下图数据我们主要可以从“文案”、“产品单价”、“平台”、“渠道”、“落地页”五个方向去考虑。

首先文案和落地页可以结合来分析首先康康使用次数较多的文案，其中像“”、“年轻”、“”、“降价”、“帅”等出现次数较多。

二类电商主要面向三线以下城市的中老年消费者，下沉市场群体本身对“价格”和“产品质量”比较敏感，而中老年群体倾向于提高生活品质的同时，对年轻、帅的词语也比较有好感。

再来看看“男士衬衫”的广告素材，多是以成年男性为模特，展示帅气强壮的形象，配以“降价”、“优惠”等文案来进一步吸引下佛诶这。

然后是产品单价以下面这款近期销量不错的“短袖衬衫”为例子，点开查看单品详细数据。

在价格上，主要以单件89元，两件优惠138元来用户多件购买。根据阿里巴巴的数据来看，单件衬衫的成本约在30元以下，单间售卖毛利50左右。

近期男上装的竞争力度相较两个月前要小很多了，在投放这块，或许仍有不小的利润空间可供作。具体的出价还是得看商家上手作后，以平台为准。

平台“男士衬衫”大多数上架的都是“鲁班”平台。可以尝试错开竞争，从其他平台比如“小店”、“度小店”等上架商品。

渠道投放渠道亦多是以巨量引擎平台为主，其中“今日”和“”是较多的。

其中部分原因在于今日用户属性垂直，多为24岁以上男性，匹配产品目标消费群。

以上只是较为粗略的分析。另外包括单品的投放趋势、竞品的竞品以及买家分布等度数据都是可以进一步分析的。

一、时间维度从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

注：数据图表来自BDP个人版！

卖家分析竞争对手，在选款或者市场竞争环境分析得到竞争小市场大的产品，其次是卖家本身很难看出自己的问题，或者只知道有问题，不知道如何去突破。通过多分析的竞争对手运营思路和爆款人气宝贝，不断从对手中学到好的打法，通过跟对手的距比较来发现自己的问题加以改进，店查查和淘宝的免费工具量子店铺经丶淘宝指数是很方便的工具，而且不用花钱。

一. 选择合适的对手：从淘宝搜索入手，找符合自己的目标的卖家：宝贝标题有特定的丶宝贝属性有特定属性词丶价格在自己标定范围，而且还有一个很重要的，等级和自己相近的，也就是说你是心级卖家去找金冠黄冠卖家来分析是毫无意义的，而且分析不是找销量大的而是找活力强的竞争对手

二丶竞争店铺分析

竞争店铺分析我们应该主要关注的指标是店铺创建时间丶主营类目丶dsr，那些宝贝是主销产品，这个店铺的类目销量分布丶动销SKU有那些，大家都可以很容易从图表中看到结果

三丶竞争宝贝分析

1、跟踪对手数据的每天变化：销量丶收藏丶评论丶浏览量（C店才有）丶转化率丶收藏率丶宝贝创建时间（主要就是了解对手产品的起始周期）

2、价格丶运费策略丶促销策略的别

主要是折扣，或者有没有做VIP折扣，是否包邮这些，促销策略大家可以通过标题看到一些活动的踪迹，很多淘宝或者第三方活动都需要修改标题，大家从标题修改变化丶时间丶成交量这些来判断竞争宝贝做了什么活动，带来了多少销量等等

3、买家购买行为分析

卖家购买时间丶购买频度丶数量可以分析竞争对手的客户粘度和回购率，很多店铺是靠回头客来形成大量销售的，特别是化妆品是需要定期购买的，单个宝贝的买家分析是不全面的，全店买家成交记录的提取可以更加客观看到这个店铺有多少忠实买家，当然对自己店铺买家成交记录分析也是相当实用，已经是CRM的基本功能了。我们以前还有一个做法，针对特殊产品的，比如狐臭净，这个产品是无法断根的，那些说能够断根的全是人，这种产品和化妆品都有一个特性，就是大量重复购买，一般两三个都会来买一次，我们采用一个方法就是将狐臭净价格范围选定，找销量前几页的宝贝，挑选出跟自家宝贝类似的，将他们的买家购买记录全部提取出来，专门安排一个去公关，送小样给他们试用。这些数据也可以分析出好些卖家的销量是否而来

很高兴你能关注你店铺的数据，那么你能坚持关注吗？坚持关注，去学习数据。你会发现运营的问题，你会让你的店铺发生改变。也许有一天你会成为用数据指导运营的高手，去坚持看数据，让这个好的习惯为你带来质的改变吧。你现在做的事情不是马上就能看到成果的，但你持续下去，一段时间以后就会看出效果来。

什么是电子商务的维度模型？

四大维度

一、供应商：供应商分于成品供应商、原料供应商、辅配料供应商；

二、仓储管理：货品的合理管理，多货架多仓库管理、入库、出库管理；

三、物流管理：自发货系统其它物流管理COD（易观百科：COD)管理；

四、电子信息化：下单管理、物流过程监管货品科学化管理安全库存等。

如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据表；主要是提供一些报表供参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。

据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。

电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

1. 建立完整的数据体系

2. 对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

3. 针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进

一、首先建立数据体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如Google Analytics， CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：

1. 搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

2. 搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

3. 社交媒体：社交媒体后台数据

4. 展示类广告投放广告投放平台数据等

从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题

三、提出解决方案

根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；

市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；

经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；

经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）

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