電子商務行當的數據統計,以前認為數據挖掘是那麼神聖,其實更重要的是對數據的敏感。那些數據有用?那些數據沒用?那些數據有什麼用?那些數據對什麼有用?下面説説我的一些看法。一個電子商務網站應該統計那些數據。 1、流量數據: a)流量來源明細。這個説明入口引流的質量如何。 b)流量去向明細。這説明產品或者活動的吸引力如何。 c)訪問了哪些產品。這説明當前訪客對什麼感興趣。 d)購買了哪些產品。當前顧客需要什麼產品。 e)回頭訪客的訪問路徑。顧客比較關注什麼類型的產品。 f)訪客的收藏。顧客比較關心的東西,至少當時客户曾經想購買來着。 g)等等。 2、銷售數據: a)收貨人信息。訂單的分佈區域。説明目前產品在那個區域比較受歡迎。 b)區域轉化率。什麼區域的人對什麼樣的產品轉化率較高。 c)訂單支付率。對這些不付款的人進行一些技巧性的跟蹤,可以讓我們更有針對性的設計頁面,排除顧客的疑慮。 d)客單價。每個購買者的平均出價。 e)件單價。每件銷售產品的`平均售價。 f)流量價值。看每個流量是否帶來怎麼的價值。與引流的支出成什麼樣的比例。 g)單品的銷售數量。店鋪內的熱銷產品、店鋪內最不暢銷的產品。 h)等等。 3、客户數據: a)客户的年齡段分佈。 b)客户的地域分佈。 c)可以的收入狀況分佈。 d)客户的購買次數。 e)客户的忠誠度。 f)客户的詳細購買記錄。 g)客户感興趣的產品。 h)客户需要的產品。 i)客户的興趣愛好。 j)等等。 4、產品數據: a)單個產品的銷量。 b)單個產品的運營成本。 c)最暢銷的產品。 d)最不暢銷的產品。 e)活動產品的銷售狀況。 f)同類產品的網上的銷售價格。 g)關注度。 h)收藏量。 i)銷量。 j)評論數量。 k)跳失率。 l)點擊數。 m)單品的轉化率。 n)等等。 5、網店頁面: a)點擊數據。 b)鏈接數量。 c)分類列表數量。 d)各個鏈接的詳細點擊數量。 e)等等。 6、倉庫數據: a) 每天出庫產品 b) 每天出庫產品數量 c)每天出庫貨位 d) 貨位的調整狀況 不過我認為做數據分析的人,不應該停留在數據分析,而應該對數據分析進行建模,一個人對數據分析的數量的能力應該停留在千這個數量級吧,再多了,應該就分析不過來了。但是現在我們依賴於計算機,對數據建模。相信在建立了合適的模型後,不用説幾千條數據,就是幾個T的數據,分析起來都得心應手了吧。