电商数据分析用了哪些技术(掌握电商数据的4个要点)

从近两年爆火的淘宝网红直播再到抖音由社交到电商的转变,不难看出电商行业迎来了又一次升级,从原来的图文时代升级到了直播时代,从原来的以“货”为中心开始转向以“人”为中心。


在电商行业火爆和转型的背后,数据分析工具也是一个关键因素,通过对商品、用户、平台数据的分析,商家就能知道什么样的商品好卖,什么样的人爱买,哪一类的促销活动更受欢迎等等,从而对症下药调整策略,精准营销。如今,各行业都逐渐往数据化方向发展,通过数据法分析,企业可以掌握客户的消费习惯、购物偏好等行为信息。电商平台本身就拥有数据优势,比如,每个用户登陆电商平台从加购商品到购买商品,再到收货,各个环节都会在平台上形成数据。电商平台只有不断地提升自身整合数据的能力,才能进行有效的数据分析。


肯定有很多小伙伴好奇,那么,电商平台应该收集哪些数据,又应该分析哪些数据?


1、营销数据:电商需要各类的营销活动,相关的营销费用、用户覆盖数,活动点击、打开等数据便会自然而然产生,除此之外,还会涉及人均单价、活动打开率、人群触达率等数据。


2、流量数据:作为电商,最关键最核心的就是流量数据,这些数据还包括平台的浏览量、访客数、用户的登陆时长等。


3、会员数据:如今电商最常用的手段便是会员制,电商平台的活动便是基于会员数据分析而产生的。每个会员可以根据消费金额或者积分来升级会员等级。因此,便会产生相关的会员数据,其中包括每个会员的信息、交易记录等行为数据。


4、交易和服务数据:交易数据包括用户购买金额、数量、人数、商品信息、交易时间等数据;服务数据主要包括供应链等数据。


那么基于这些数据,电商平台该如何利用数据来分析电商零售数据分析,并进行优化呢?下面小编就用实例给大家简单解释一下。


比如,购物篮分析。购物篮分析可以帮助你找到一起购买的不同产品之间的联系。换句话来说,它基于的原则就是:如果一个顾客购买了一个商品,他们或多或少都可能购买另一个相关商品。和推荐引擎一样,购物篮分析一般会运用到机器学习或深度学习算法。


因此,我们需要分析商品热销情况和商品结构,还要分析商品之间的关联性,并根据分析结果给出销售建议。像思迈特软件Smartbi就可以完成购物篮分析,主要通过数据挖掘平台进行建模,使用关联规则算法进行实现,而且预测产品需求及其波动才能有助于规划客户服务。



电商数据分析用了哪些技术(掌握电商数据的4个要点)(1)


如今,电商行业崛起,势必带来新的风浪,而电商领域的分析还涉及非常多方面的专业内容,但只要掌握好数据分析思维 工具,就能在变化浪潮中稳步前行。


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