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多用戶商城系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析怎么做?

時間:2024-10-31 17:24:40 |閱讀量:

 

  大數(shù)據(jù)時代的來臨對于電商并非是句空談。就多用戶商城系統(tǒng)而言,真實有效的數(shù)據(jù)分析能夠為商城精準營銷的實施提供準確的策略指引。就成本支出來說,精準的數(shù)據(jù)分析能夠很大程度的降低成本支出。但如何做好多用戶商城系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析呢?請看下文。

  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。

  下面詳細說一下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

 ?、?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。

 ?、?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)?ldquo;啤酒與尿布”。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。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。

  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。

  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,以制定精準的營銷。

  網(wǎng)站的分析工作怎么做?

  1、 網(wǎng)站流量分析

  網(wǎng)站流量的比較重要的KPI指標有瀏覽量、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,然后由這一指標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。

  以上便是大部分進行多用戶商城系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析會使用到的要的模型及算法了。無論是哪種模型與算法,想要結(jié)果精準最初的數(shù)據(jù)必須是真實有效的。這一點就需要企業(yè)建立規(guī)范的數(shù)據(jù)收集制度了。

<本文由himall原創(chuàng),商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán),非商業(yè)轉(zhuǎn)載請標明:himall原創(chuàng)>

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