书名：电子商务数据分析pdf/doc/txt格式电子书下载

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作者：北京中清研信息技术研究院著

出版社：电子工业出版社

出版时间：2016-08-01

书籍编号：30458853

ISBN：9787121296970

正文语种：中文

字数：141217

版次：1

所属分类：互联网+-电子商务

版权信息

书名：电子商务数据分析

作者：北京中清研信息技术研究院

ISBN：9787121296970

版权所有 · 侵权必究

前言

《电子商务数据分析》是以电子商务交易技术国家工程实验室“资历架构能力标准体系”为基础推导的课程体系培训教材，其内容随着行业发展不断进行调整和补充，涵盖电子商务数据分析岗位所需知识和能力的要求，可帮助读者迅速培养电子商务数据分析岗位工作能力。

本书不同于司空见惯的各种相关书籍，更善于引导读者进行思考，给予读者充分的想象空间，而不是仅仅向其灌输现成的条条框框的知识。在本书的启发下，读者可以将目光投向更宽、更深的知识领域，发掘更多的数据分析知识，早日成为电子商务数据分析达人。

常言道“工欲善其事，必先利其器”，电子商务数据分析也不例外，在实际工作中我们会遇到大量的分析方法和工具，每一款都有其一技之长。为满足读者需求，本书包含了丰富而实用的案例，同时，采用通俗易懂的方式向读者介绍电子商务数据分析知识。本书从解决问题的角度介绍了电子商务数据分析的基础、电商数据分析岗位必备的技能、电商企业经营的市场分析、如何进行电商营销数据分析、如何进行电商网站运营数据分析等内容，让大家在愉快的阅读中，不知不觉就学会了使用各种实用的数据分析方法和工具。

希望这本书能够成为读者书架上的常备手册，在读者走进电子商务数据分析领域之初，或是遇到从业疑难时，提供力所能及的帮助。

当然，仅就本书而言，读者不可能学到电子商务数据分析师所需要的全部知识，但希望读者在学习完本书后，能快速具备电子商务数据分析师所需要的最基本的知识和技能，能快速进入该行业。

本书学习方法

本书包括内容讲解、本章练习题、各章练习题参考答案。另外，读者可登录“好学好职网”学习相关内容。网址：www.haoxuehaozhi.com。

第1章　电子商务数据分析的基础

第1节　初识电商行业中的大数据

随着网络和信息技术日益普及，大数据逐步渗透甚至颠覆着人类的生活方式，随着数据量呈指数级增长，当下云计算的诞生又直接把我们送进大数据时代。“大数据”逐步向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。大数据更是触动着电商行业管理者的神经，搅动着电商行业管理者的思维；大数据在电商行业释放出的巨大价值吸引着诸多电商行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据服务于电商行业经营管理便是本书向读者传递的核心价值点。

之所以称之为大数据，是因为电子商务时代数据量很大，以至于无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理。进行电子商务数据分析的意义在于对数据进行专业化处理，得到一个服务于企业管理决策或提升用户体验的结论。当然，大数据在电商行业中的应用有着越来越多的创新性发展。

1.1　借助大数据分析优化市场定位

电商企业要想在互联网市场站稳脚跟，必须架构大数据战略，对外要拓宽电商行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解电商行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素；对内企业想进入或开拓某一区域电商行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，决定是否开拓某块市场，最大化规避市场定位不精准给投资商和企业自身带来的毁灭性损失。

案例：

Decide.com是一家预测商品价格并为消费者提供最佳购买时间，哪款产品评价好、值得买建议的创业公司。Decide董事长兼CEO Mike Fridgen在一份声明中称：“它很真诚地告诉每一个亲爱的用户，Decide网站的价格预测不是表面文章，因为所有的价格建议都来自我们专业的数据分析结果。”

不错，Decide.com通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最佳购买时机。

为了证明预测的准确性，Decide.com每天都会选择10个交易，如果它预测的价格在两个星期内降价，Decide.com将会自动通知买方，并支付价格下降的金额（最多200美元）。

Decide.com于2011年6月成立，2013年9月被eBay收购，同时对外关闭。

案例：

Iron Maiden，这个颇有争议的英国重金属乐队从1976年出道火到现在。其通过对用户上网数据的分析，定位于歌迷分布密度最大的区域——圣保罗，并在此举办了一场演唱会，取得了空前的成功。

市场定位对电商行业市场开拓非常重要。但是，要想做到这一点，就必须有足够的信息数据来供电商行业研究人员分析和判断，数据的收集整理就成为了最关键的一步。在传统分析情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足、时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。

互联网时代，借助数据挖掘和信息采集技术，不仅能够给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据的数学模型对企业未来市场进行预测。

1.2　借助大数据优化市场营销

今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动设备，互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨。每天在Facebook、Twitter、微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台上分享的各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达几百亿甚至几千亿条，涵盖着商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等海量信息。这些数据通过聚类可以形成电商行业大数据，其背后隐藏的是电商行业的市场需求、竞争情报，闪现着巨大的财富价值。

在电商行业市场营销工作中，无论是产品、渠道、价格还是顾客，可以说每一项工作都与大数据的采集和分析息息相关，以下两方面内容是电商行业市场营销工作的重中之重。

• 对外：通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓产品在竞争群中所处的市场地位，达到“知己知彼，百战不殆”的目的。
  
• 对内：企业通过积累和挖掘电商行业消费者数据，有助于分析顾客的消费行为和价值趋向，便于更好地为消费者服务和发展忠诚顾客。

以电商行业对顾客的消费行为和趋向分析为例，企业平时善于积累、收集和整理消费者的消费行为方面的信息数据，如：

• 消费者购买产品的花费。
  
• 选择的产品渠道。
  
• 偏好产品的类型。
  
• 产品使用周期。
  
• 购买产品的目的。
  
• 消费者家庭背景。
  
• 工作和生活环境。
  
• 个人消费观和价值观等。

如果企业收集到了这些数据，并建立了消费者大数据库，便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状；再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略，投消费者所好，那么其带来的营销效应是可想而知的。

1.3　大数据助力电商企业的收益管理

收益管理是起源于20世纪80年代的一种谋求收入最大化的新经营管理技术，意在把合适的产品或服务，在合适的时间，以合适的价格，通过合适的销售渠道出售给合适的顾客，最终实现企业收益最大化目标。要达到收益管理的目标，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的3个重要环节，而这3个环节推进的基础就是大数据。

• 需求预测是通过对建构的大数据进行统计与分析，采取科学的预测方法，通过建立数学模型，使企业管理者掌握和了解电商行业潜在的市场需求、未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等，从而使企业能够通过价格的杠杆来调节市场的供需平衡，并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价。需求预测的好处在于，可提高企业管理者对电商行业市场判断的前瞻性，并在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场，获得潜在的收益。
  
• 细分市场为企业预测销售量和实行差别定价提供了条件，其科学性体现在通过电商行业市场需求预测来制订和更新价格，使各个细分市场的收益最大化。
  
• 敏感度分析是通过需求价格弹性分析技术，对不同细分市场的价格进行优化，最大限度地挖掘市场潜在的收入。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个电商行业的信息数据，因此难免会使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理的过程中，如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的电商行业数据，了解更多的电商行业市场信息，将会对制定准确的收益策略、赢得更高的收益起到推进作用。

1.4　大数据协助创新用户新的需求

差异化竞争的本质在于不停留在产品原有属性的优化上，而是创造了产品的新属性。满足用户需求是前提，但创造用户新需求才是行业革命的必要条件。

随着网络社交媒体的技术进步，论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展，公众分享信息变得更加便捷自由，而公众分享信息的主动性促进了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。微博、微信、点评网、评论版上成千上亿的网络评论形成了交互性的大数据，其中蕴藏了巨大的电商行业需求开发价值，这些数据已经受到了电商企业管理者的高度重视。很多企业已把“评论管理”作为核心任务来抓，不仅可以通过用户评论及时发现负面信息进行危机攻关，更核心的是还可以通过这些数据挖掘用户需求，进而改良企业的产品，提升用户体验。

第2节　电商数据分析的意义

实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。数据分析的意义在于：

• 发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。
  
• 基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

电商数据分析的作用有：分享线上活动成效，考核相关人员绩效（KPI），监控推广的投入产出（ROI），发现客服、营销等方面的问题，预测市场未来趋势，帮助改进网站UED。数据分析贯穿于产品的整个生命周期，包括从市场调研到售后服务的各个过程，都需要适当运用数据分析，以提升有效性。

案例：

2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名。新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示，“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。

案例：

大数据时代企业掘金之路（00：04：00）

（http://www.tudou.com/programs/view/DDBdJ8AayxY/）

案例：

如果问全球哪家公司从大数据中发掘出了最大价值？答案非亚马逊莫属。亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析尝试定位客户和获取客户反馈。“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为它们没有足够的数据给运营和决策提供支持。”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及更为广阔的领域。

事实上，全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。

• 以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中很大一部分是客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为各行各业商业决策的重要基础。
  
• 世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。

从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易地了解到这一事物的重要程度。从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常重要，尤其是对于电子商务行业。

第3节　电商数据分析的方法和流程

电子商务网站涉及的数据非常广泛，以B2C网站为例，数据分析的流程如图1-3-1所示。

图1-3-1　B2C网站的数据分析流程

学习之前，先了解核心词汇“关键数据”

每个B2C电子商务网站的定位和客户不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的

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