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看完这些案例，你就能玩转大数据分析！
　　如今我们处在一个人人谈论大数据的时代。为何大数据如此火爆?就是因为数据蕴含无限价值。而这个价值如何挖掘却是个费解的难题。一些企业已经意识到这一点，开始拥抱大数据。下面介绍一些国内外利用大数据创造价值的代表案例。
　　大数据帮零售企业制定促销策略
　　北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。
　　定价团队的分析围绕着三个关键维度：
　　数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。
　　多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。
　　速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。
　　透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。
　　电信公司通过大数据分析挽回核心客户
　　法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja
Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”-
分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注
“谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。
　　大数据帮能源企业设置发电机地点
　　丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind
Systems)运用大数据，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。
　　电商企业通过大数据制定销售战略
　　与外国同行相比，国内最大母婴电商宝宝树的办法更简单直接，它直接购买了一款数据可视化分析软件永洪BI。这个软件可以快速分析海量数据，快速响应不同需求，即时生成复杂报表。宝宝树在永洪BI平台上，通过拖拉拽操作，生成关联不同指标的分析模型，包括环比、同比、用户快照分析、沉睡率、唤醒率、平均回购周期等。
　　有了这些关键数据后，宝宝树的业务团队再来做更进一步的分析，比如上周有多少新用户?推的新品收入怎样?上月的新用户这个月的购买表现如何?用户的平均回购周期相对环比是缩短了还是延长了?各渠道引流占比有何变化?……基于对这些问题的全面回答，他们不断制定和调整产品和销售战略。
　　一次，宝宝树发现关键词排序报表上多了污染这个词，就想到空气净化器可能会火，于是在B端找到客户投放广告，大获成功。现在空气净化器市场基本被母婴电商垄断。
　　从上文的案例中可以看出，大数据领域的价值创造机会因行业而异。在零售业，先进的分析方法往往与战略相得益彰，涵盖促销增效、定价、门店选址、市场营销等多个领域。而在能源行业，大数据的价值创造重点更体现在对实体资产(如设备和工厂)的优化上。在金融服务业，大数据的应用可能会体现在风险评分、动态定价以及为ATM和分行网点寻找最佳地点等方面。而在保险业，大数据的价值可能体现在防范理赔欺诈、优化保险金给付以及跟踪驾驶行为等方面。
　　总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。站长推荐的文章
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干货：电商运营应该如何整理数据分析！
时间：11-30 15:15
阅读：16010次
来源：数云
摘要：在大数据时代，数据的重要性不言而喻，希望大家都能成为一个电商数据敏感的人。
作为一个电商运营er，数据分析是必可不少的。因为在整个互联网产业上，数据化思维是核心也是基础。但这数据分析应该怎样进行呢？首先，我们要做的是对电商运营的数据进行细分。在微信数据分析中，要对粉丝进行精准对位，就必须要细分。微信上的数据分析，可以细分为时间段、性别比例、阅读习惯等等。电商运营数据亦是可以细分。今年，裂帛双十一销售额的预测甚至天猫双十一成交额的预测和实际都相差不远，正是运用了数据的细分。就拿今年双十一1207亿的成绩来说，如何预测呢，首先拿到去年双十一912亿的成绩，分析这个成绩每个项目承担了多少指标。然后根据今年的预售活动比例，可以看出每个项目的流量变化，来推算出今年双十一的数据。因此，电商运营数据也要细分，分为时间、地域、来源和客户端信息等。其次，对电商数据进行精准化分析！所有电商行业都遵循着提高活跃买家数和提升客单价为目标，无论是买家数还是客单价的提升都和流量有着至关重要的联系。类似于联合营销、秒杀、团购等等方式全都是为了提升客单价或是买家数。因此，客户洞察指标数据就至关重要。因此，对网站项目的数据分析，应该包括各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率...包括地域、时间、时段都需要进行数据统计。因为只有这样，才能制定精准的营销战略。接下来！！！是要进行数据的对比！在互联网时代下，任何产品都需要变现。无论你流量有多大，如果在转化的过程中转化量太低，那么也是无用功。新老客户的对比显得十分的重要。如果策划了一场活动，导致流量激增，转化量提升。那么，这次的数据可以做一次很好收集。同时，想要从这次数据中分析出原因，就必须要进行对比。往往进行电商数据分析的过程中，我们要保持着一种对转换率、日均流量的敏感度，只有这样，才能发现问题，解决问题。最后，一篇完整的电商数据分析到底包括哪些？（老板喜欢看的）比如说你要做的这个是周报数据分析：那么，首先需要一周核心数据分析（图表最佳）；其次包括流量分析、流量分布以及流量转化率；紧接着是转化率的分析以及对比图；然后针对各个模块进行逐一分析，这个周发生过哪些数据变动最大的时期；最后对未来的趋势进行预测和改进。最后，数仔想说的是，数据分析也不是万能的，你不可能仅仅做一两次的数据分析中就能期待获得巨大的收获，最主要的是培养自己的数据敏感度（类似于新媒体的敏感度），清晰的从数据变化看出背后的原因。作为国内领先的crm服务商，一直进行着精准的数据分析，为商家制定精准的营销战略。在大数据时代，数据的重要性不言而喻，希望大家都能成为一个电商数据敏感的人。
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说了白说一样，这也能叫干锅
干货，打错了居然不能撤回
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有哪些需要做网站需要解决的问题有不少，比如这些： 如何投放广告以寻找合适的客户人群。 & 如何组织安排网站的网页内容，以符合访客的个性化需求。 & 如何找出同一类访客的特征并预测其未来的购买行为。 & 如何调整商品页面的安排以提高商品被购买的比例。 & 如何自动地把商品分类，把同时可能购买的货物放在同一个网页上，以增加单次购买的商品总值。 & 如何吸引老客户多次回访网站，并做反复购买。 & 如何估计购物车被放弃的可能性以及如何降低这一数字。&所有这一切都建立在寻找不同的显性或者隐含的数据模式之上。 1 网站流量分析&&& 要解答客户什么时候来丶从哪里来的问题要诉诸于电子商务领域最常听到的一个词了：流量。通常说的流量（ Traffic）是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站或是网店的用户数量以及用户所浏览的网页数量等一系列指标，这些指标主要包括：独立访客数量（ Unique
Visitors）丶页面浏览数（ Page Views）丶每个访客的页面浏览数（Page Views Per User）。&&& 查看流量数据可以采用的工具有 Google分析（ Google
Analysis）丶百度统计丶我要啦丶淘宝量子恒道丶 CNZZ等。利用这些工具，我们可以从多维度来分析流量，例如从时间维度来分析流量，可以得出在什么时间段访问某类商家的客户最多，也就是客户最喜欢在什么时候来到我们的电子商务网站，这对中小型的电子商务网站的帮助是最大的。&&& 在
做流量分析和访客来源分析中，我们最常使用的数据挖掘方法是时间序列。时间序列是数据挖掘领域中用来分析一段时间里各项指标的变化情况最常用的方法，通过
时间序列我们不光可以从趋势图中看出网站（店）流量的大体变化情况，更重要的是我们能够预测未来一段时间的网站（店）流量情况。&&& 网站流量分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行的统计和分析，其常用手段就是 Web挖掘。Web挖掘可以通过对流量的分析，帮助我们了解 Web上的用户访问模式。那么了解用户访问模式有哪些好处呢？ ?&&& 在技术架构上，我们可以合理修改网站结构及适度分配资源，构建后台服务器群组，比如辅助改进网络的拓扑设计，提高性能，在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径等。 &&& 帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容。 & 帮助企业改善市场营销决策，如把广告放在适当的 Web页面上。 & 帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。 & 帮助企业对客户群进行细分，针对不同客户制定个性化的促销策略等。&&&& 一
般的互联网数据分析工具中都有网站访客流量来源分析功能，可以直接得出一定结果。而本案例中的网上商城是构筑在淘宝天猫商城之上的，所以我们只能采用淘宝
本身提供的和淘宝开放平台上的工具来做数据分析。我们可以从店铺的淘宝量子恒道工具中直接获取流量来源和访客地理位置分布。&&& 图 1和图 2中的流量来源和访客地理位置分布就是从店铺的淘宝量子恒道工具中直接获取到的。图 1 最近 7天访客来源分布示意图&&& 图 1基本阐明了最近 7天网店的客户通常采用何种方式进入网店。这里我们可以看到，因为这家网店的店铺优化做得还可以，来自淘宝的免费流量占到了 36.67%。同时因为做了一定时间，有一定的知名度，所以自主访问的比例超过了 20%，占到了 22.41%。通常来说，如果商品的品质和价格吸引人，网站呈良性发展，那么淘宝免费流量和自主访问的所占比例就会稳步提高。&&& 因为这个网店是在天猫站内，所以来自站外的访问量不是特别多。而对于独立的网上电子商城，基于搜索引擎的流量会占到相对较高的比例。来自搜索的流量同样也要分成自然搜索流量和搜索关键词广告流量。&&& 对于独立的网上商城，也就是说它们不在天猫这类综合电子商城内的，我们可以分析出用户是点击了什么链接进入到商城的；如果是来自于搜索引擎的，我们还可以分析出用户是通过搜索什么关键词进入到商城的。图 2 最近 7天访客来源地理位置分布示意图&&& 图 2 的数据显示了最近 7天网店的客户分别来自哪个省份。在图 2中我们看到，访问该网上商城最多的访客来自广东，约占 19%，而其次来自北京和江苏，分别占 11.25%和 8.85%。值得注意的是，来自该品牌的一个重点目标城市——上海的流量并不太多，只占 3.66%。发现来自上海的流量占比不高的时候，我们可以做两种假设： ?是否上海的受众不喜欢我们推出的产品？ ?是否对于上海的推广力度不够？&&&& 为了验证第一种假设，我们可以做客户调研，看是否增加某些关键词的商品描述和图片可以提升客户留存。而对于第二种假设，我们可以针对上海地区投放广告，并监测广告的转化率和效果。&&& 对于单个访客在互联网上的来源分析，可能是没有太大意义的。但是综合一段时间内所有访客的来源信息，我们可以做趋势分析，从而决定在互联网上投放广告和资源的力度及方向。 2 商品销售分析&&& 在电子商务网站上对商品销售进行分析是定时定期需要做的事情。我们可以做的商品销售分析种类很多，比如各个不同商品的访问量丶热点分析丶性能数据等。我们在做分析时，也要考虑到行业丶时间和地域等各种方面的因素，并和平均及基准的数据做对比。&&& 做商品销售分析，需要从时间和空间的维度以及商品的类别丶价格等多个维度来做分析，这里可以做的报表类型非常多。&&& 我们单纯从时间维度上来看，常用的报表是同比和环比的报表，而时间区间的选择可以是年丶季度和月，而当一个电子商务网站在刚刚开始的时候，周数据的报表也是偶尔会用的。&&& 除了分析商品的销售之外，我们还需要做的分析是潜在的销售，也就是客户到网站来，浏览了哪些商品和分类，搜索了哪些商品，从而了解客户的兴趣点和将来可能购买的商品。&&& 我们来看一家电子商务网站热销商品销售的月报表（见表 1）。表 1 商品销售月报表&&& 表 1 中的平均客单价指的是在购买相应商品时平均订单的价格。在整个网站上所有商品的平均单价为27.63，平均客单价为49.48。从热销商品的排名来看，平均客单价偏低，在前五名的商品中，只有两件商品的平均客单价高于平均值。从表 1 中的数据来看，销售是有提升空间的。我们看表 1 中货品单价最高的两个产品 B和 D，其对应的平均客单价也是最高的，而且从商品单价和平均客单价的比对来看，购买商品 B和 D的用户，同时也购买了多个其他商品。如果我们可以提升商品 B和 D的销售，网站的整体收入也会随之提升。 3 定期数据分析&&& 要想做好电子商务网站的运营，需要做各种分析和报表，定期展示丶对比网站数据和运营数据。而对于大部分 CEO来说，周期的销量增长量可能是他们最为关心的数据分析。&&& 以增长量为例，下面列出的这些数据是电子商务公司的董事长丶总经理和各级销售管理人员经常需要查看的与业务相关的增长量数据。这些数据都可以是负数。 增长量：所分析的业务在一定时期内增长的数量，是分析期与对比期的差额。 & 同比增长量：当前值与去年同期值之间的差值，用同比增长量来统计消除了周期变动和季节变动的影响，所用时间期间通常是月或者季度。 & 环比增长量：是指当前值与上一期数值之间的差值，所用时间期间一般是季度丶月或者星期。 & 增长速度是用来反映业务成长性的相对指标，用以查看当期增长量和对比期的数据对比。 & 同比增长速度是当期增长量与去年同期值之比，说明当期业务水平对去年同期业务水平增长的相对程度。 & 环比增长速度是当期增长量与前一期水平之比，说明业务分析期与相邻前期业务水平的相对增长程度。 项目增收贡献率：某项目增长量和所有项目总的增长量的比例。&4 内容分析&&& 我们所述的电子商务网站上的内容分析和其他分析一样，也都是需要从数据出发的。&&& 商品分析和页面分析从一定的角度来说，也都属于内容分析。这里所说的内容分析的对象是在商品页面之外的内容。&&& 我们通过分析流量和客户兴趣点匹配相应的内容。通过数据，我们可以看到不同的内容所吸引的点击关注，从而对内容做出相应的调整。&&& 在做内容分析之后，网站的内容需要从下面三个方面做优化： ?内容专业化。 ?内容差异化。内容质量化。——本段文字节选自《数据掘金：电子商务运营突围》&&
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