电商数据分析实战案例总结,电商数据分析实际案例_

数据分析是一个相对较新的领域，在20世纪早期才确立了它的数学基础，它被定义为探索收集、整合、分析和解释数据以理解和解释人类行为的科学学科。对大多数人来说，数据分析都是关于预测分析、机器学习和商业智能的，然而，数据分析在电子商务中还有其他惊人的应用。事实上，世界各地的公司现在都在使用这些分析方法来提高他们的业务效率和盈利能力。

以下列出的为电商公司目前用于获得竞争优势所采用的的五种最佳数据分析方法。

1、预测性客户行为分析

进行市场研究和调查是所有企业的常见手段，这为他们提供了有关消费者需求的相关信息。然而，人们往往会根据自己的情绪而不是根据事实和数据做出决定。例如，您会因为厌倦了旧手机而购买新智能手机，而不是因为它比市场上的其他智能手机具有更好的技术规格。

亚马逊目前正在使用预测性客户行为分析来在正确的时间里准确地为客户提供他们想要的东西。例如，亚马逊有两项新服务——“我的组合”和“你也应该买”，旨在对客户行为进行识别并推荐个性化产品，主要是在两种不同的商品之间建立联系，并根据客户的行为推荐另一种商品。

2、客户情绪分析

客户情绪分析将数据分析提升到一个全新的层次——它可以用于包括电商在内的多个行业。例如，客户情绪分析的一种应用是在电影行业中，公司使用微博来衡量公众对不同电影的看法，以下是如何进行分析的一些方法：

? 跟踪社交媒体上的趋势——公司监控与特定电影相关的关键词，并将评价分类为正面、负面或中立，以确定公众舆论。

? 跟踪主题标签——人们对类似的电影使用不同的主题标签。例如，如果有两部电影同时上映，即《钢铁侠3》和《钢铁侠》，那么Man Of Steel 和 Iron Man3 将是两个不同的标签，可以分别跟踪。

? 电影过程中的评价反应——在特定时间点的积极反应表示兴奋，而消极反应表示对电影的某些方面不满意，然后可以使用这些数据点对未来的电影进行必要的更改。

简而言之，客户情绪分析对电商企业非常有价值，因为它提供了客户对产品或服务的感受的实时视图，此信息可以提高客户满意度并帮助识不满意的客户。

3、点击率优化

点击率是链接在广告上被点击的次数除以被显示的总次数，通常以百分比表示，点击率越高，您的广告效果就越好，企业使用点击率来确定其广告的效果以及哪个广告的效果更好。

虽然有几个因素会影响广告的点击率，但价格是最重要的因素之一。例如，假设您正在电商网站上投放新智能手机的广告，您希望用户看到您的广告并点击它，以便他们登陆您的网站并查看产品详细信息。现在，您将不得不决定为您的广告使用什么价格——300美元还是400美元？

这就是数据分析的用武之地，像亚马逊这样的公司就是使用复杂的模型（可以使用机器学习构建）来分析历史销售模式以及消费者行为，以确定完美的价格点。例如，亚马逊已经使用数据分析来为他们的新产品 Fire TV Stick 和 Dash Buttons提供定价策略的信息，它还利用数据分析来优化Whole Foods（该公司于 2017 年收购的一家杂货店）销售商品的定价。

4、产品推荐

电商增长迅猛的主要原因之一是它能够为用户提供量身定制的体验。推荐系统是一个自动化的应用程序，当你搜索某一个商品时，可以把预测的所有结果呈现出来。这些预测结果由机器学习模型提供支持，这些模型使用统计算法来分析历史数据并做出准确的预测。推荐系统可帮助公司提高其网站的参与度，因为它会给客户带来更有针对性的流量，推荐越个性化，增加转化的可能性就越高。

Netflix（奈飞）是个性化产品推荐促成大规模增长的一个例子。Netflix今天拥有超过1亿流媒体的订阅用户，但在2011年的时候还不到1000万，这一巨大的增长可归因于数据分析驱动平台提供何种内容的决策。Netflix 大约在 2007 年左右开始使用数据分析来决定推荐什么样的内容以及一季剧集应包含多少集。

5、网站搜索分析

电商公司正在利用数据分析来提供个性化体验，使用网站搜索分析来提高转化率。虽然有几个因素会影响转化率，但最关键的因素之一是网站搜索分析。

如果用户在您的电商网站上找不到他们想要的东西，他们就会离开，大多数用户不会返回您的网站购买他们想要的产品，这就是为什么电商公司需要使用数据分析来改进搜索分析，以帮助他们识别最常搜索的产品。

像亚马逊这样的公司使用不同的数据分析解决方案来确定流行的搜索词组合，然后在网站上推荐类似的产品。他们还可以使用付费广告在搜索引擎结果页面上显示产品推荐。

电商数据模型

除了以上五种分析方法，电商分析还有其他很不错的数据模型，例如购物篮分析、RFM分析等等，在Smattbi智分析上就有非常多的电商分析模型，有兴趣小伙伴可以去找找。

结论

未来几年，数据分析将在电商中发挥关键作用，很多大的电商企业已经开始利用数据分析的力量来改善客户体验并增加销售利润。在 2022年及以后，越来越多的企业将探索数据分析领域的机会，将盈利提升到一个新的层次。

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