電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 -各章節(jié)重點(diǎn)難點(diǎn)解析

目錄TOC\o"1-2"\h\z\u第一章緒論 11.1重點(diǎn)內(nèi)容 11.2難點(diǎn)內(nèi)容 2第二章電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型 32.1重點(diǎn)內(nèi)容 32.2難點(diǎn)內(nèi)容 4第三章電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法 53.1重點(diǎn)內(nèi)容 53.2難點(diǎn)內(nèi)容 6第四章數(shù)據(jù)的采集 84.1重點(diǎn)內(nèi)容 84.2難點(diǎn)內(nèi)容 8第五章數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理 105.1重點(diǎn)內(nèi)容 105.2難點(diǎn)內(nèi)容 10第六章數(shù)據(jù)可視化 126.1重點(diǎn)內(nèi)容 126.2難點(diǎn)內(nèi)容 13第七章電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析 157.1重點(diǎn)內(nèi)容 157.2難點(diǎn)內(nèi)容 15第八章電商客戶數(shù)據(jù)分析 168.1重點(diǎn)內(nèi)容 168.2難點(diǎn)內(nèi)容 18第九章商品數(shù)據(jù)分析 209.1重點(diǎn)內(nèi)容 209.2難點(diǎn)內(nèi)容 21第十章電商運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析 2310.1重點(diǎn)內(nèi)容 2310.2難點(diǎn)內(nèi)容 24第一章緒論1.1重點(diǎn)內(nèi)容1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的概念電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用分析工具研究電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息，搭建數(shù)據(jù)分析與電子商務(wù)管理的橋梁，指導(dǎo)電子商務(wù)決策的一門(mén)新興學(xué)科。通常概念下，電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析指的是對(duì)電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在研究大量的數(shù)據(jù)的過(guò)程中尋找模式、相關(guān)性和其他有用的信息，從而幫助商家做出決策。2.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義（1）優(yōu)化市場(chǎng)定位。市場(chǎng)定位對(duì)電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)開(kāi)拓非常重要，但是，要想做到這一點(diǎn)，就必須有足夠的信息數(shù)據(jù)來(lái)供電子商務(wù)行業(yè)研究人員分析和判斷。數(shù)據(jù)的收集、整理就成了最關(guān)鍵的步驟之一。（2）優(yōu)化市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。在電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中，無(wú)論是產(chǎn)品、渠道、價(jià)格還是客戶，可以說(shuō)每一項(xiàng)工作都與數(shù)據(jù)的采集和分析息息相關(guān)。（3）助力電子商務(wù)企業(yè)的收益管理。要達(dá)到收益管理的目標(biāo)，需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析是此項(xiàng)工作的3個(gè)重要環(huán)節(jié)，而這3個(gè)環(huán)節(jié)推進(jìn)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)分析。（4）協(xié)助創(chuàng)造客戶新的需求。很多企業(yè)已把“評(píng)論管理”作為核心任務(wù)，既可以通過(guò)客戶評(píng)論及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)面信息進(jìn)行危機(jī)公關(guān)，更重要的是可以通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘客戶需求，進(jìn)而改良產(chǎn)品，提升客戶體驗(yàn)。3.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要任務(wù)（1）行業(yè)分析。行業(yè)分析流程包括行業(yè)數(shù)據(jù)采集、市場(chǎng)需求調(diào)研、產(chǎn)業(yè)鏈分析、細(xì)分市場(chǎng)分析、市場(chǎng)生命周期分析、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析等。（2）客戶分析?？蛻舴治龅牧鞒贪蛻魯?shù)據(jù)收集、客戶特征分析（客戶畫(huà)像）、客戶行為分析、客戶價(jià)值評(píng)估、目標(biāo)客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（營(yíng)銷(xiāo)策略制定和資源配置）、銷(xiāo)售效果跟蹤等。（3）產(chǎn)品分析。產(chǎn)品分析流程包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析、客戶特征分析、產(chǎn)品需求分析、產(chǎn)品生命周期分析、客戶體驗(yàn)分析，最后通過(guò)調(diào)研報(bào)告形成合理化建議，對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)及市場(chǎng)走向提出預(yù)測(cè)。（4）運(yùn)營(yíng)分析。運(yùn)營(yíng)分析流程包括銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析、推廣數(shù)據(jù)分析、客服數(shù)據(jù)分析。1.2難點(diǎn)內(nèi)容1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程(1)確定分析目的與框架，整理分析框架和分析思路。(2)收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容，有目的地收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的過(guò)程，它是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。(3)數(shù)據(jù)處理與集成。這個(gè)過(guò)程在整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中最占時(shí)間，在一定程度上保證了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建和數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)處理方法主要是針對(duì)殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)化等。(4)數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為企業(yè)提供決策參考。(5)數(shù)據(jù)可視化。借助數(shù)據(jù)展現(xiàn)可視化工具，數(shù)據(jù)分析師和管理者能更直觀地表達(dá)想呈現(xiàn)的信息、觀點(diǎn)和建議。(6)撰寫(xiě)分析報(bào)告。分析報(bào)告可以把數(shù)據(jù)分析的目的、過(guò)程、結(jié)果及方案完整地呈現(xiàn)出來(lái)，以供企業(yè)參考。2.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的原則(1)科學(xué)性。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析要具有同其他科學(xué)方法一樣的客觀標(biāo)準(zhǔn)。(2)系統(tǒng)性:數(shù)據(jù)分析是一個(gè)周密策劃、精心組織、科學(xué)實(shí)施，并由一系列工作環(huán)節(jié)、步驟、活動(dòng)和成果組成的過(guò)程。(3)針對(duì)性:不同的數(shù)據(jù)分析方法，無(wú)論是基礎(chǔ)的分析方法，還是高級(jí)的分析方法，都會(huì)有它的適用領(lǐng)域和局限性。根據(jù)分析目標(biāo)，選擇適合的方法與模型才能保證分析的準(zhǔn)確有效。(4)實(shí)用性：在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，還應(yīng)考慮指標(biāo)可解釋性、報(bào)告可讀性、結(jié)論的指導(dǎo)意義與實(shí)用價(jià)值。(5)趨勢(shì)性:市場(chǎng)所處的環(huán)境是不斷變化的，在進(jìn)行電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析時(shí)要以一種發(fā)展的眼光看待問(wèn)題。第二章電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析模型2.1重點(diǎn)內(nèi)容1.PEST模型PEST（P是政治Politics，E是經(jīng)濟(jì)Economy，S是社會(huì)Society，T是技術(shù)Technology）是對(duì)企業(yè)所處宏觀環(huán)境進(jìn)行分析的模型。2.W2H模型5W2H分析法又叫七問(wèn)分析法，由二戰(zhàn)中美國(guó)陸軍兵器修理部首創(chuàng)。5W2H模型針對(duì)5個(gè)W（Why、What、Who、When、Where）以及2個(gè)H（How、Howmuch）提出7個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)的選取，再根據(jù)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。Why：為什么？為什么要這么做？理由何在？原因是什么？What：是什么？目的是什么？做什么工作？Who：誰(shuí)？由誰(shuí)來(lái)承擔(dān)？誰(shuí)來(lái)完成？誰(shuí)負(fù)責(zé)？When：何時(shí)？什么時(shí)間完成？什么時(shí)機(jī)最適宜？Where：何處？在哪里做？從哪里入手？How：怎么做？如何提高效率？如何實(shí)施？方法是什么？Howmuch：多少？做到什么程度？數(shù)量如何？質(zhì)量水平如何？費(fèi)用產(chǎn)出如何？5W2H是用戶行為分析和業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析的常用模型。5W2H模型的優(yōu)勢(shì)為：簡(jiǎn)單、方便，易于理解和使用，富有啟發(fā)意義；可以準(zhǔn)確界定、清晰表述問(wèn)題，提高工作效率；有效掌控事件的本質(zhì)，完全地抓住了事件的主骨架；有助于思路的條理化，杜絕盲目性；有助于全面思考問(wèn)題，從而避免在流程設(shè)計(jì)中遺漏項(xiàng)目。3.漏斗模型的計(jì)算漏斗模型（FunnelModel）不僅顯示了用戶在進(jìn)入流程到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最終轉(zhuǎn)化率，同時(shí)還可以展示整個(gè)關(guān)鍵路徑中每一步的轉(zhuǎn)化率?；谠L問(wèn)路徑，漏斗模型衍生出“路徑分析方法”，包括：關(guān)鍵路徑、擴(kuò)散路徑、收斂路徑、端點(diǎn)路徑。每一條路徑都是一個(gè)漏斗。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵路徑（比如注冊(cè)流程、購(gòu)物流程等）轉(zhuǎn)化率的分析，來(lái)確定整個(gè)流程的設(shè)計(jì)是否合理，各步驟的優(yōu)劣，是否存在優(yōu)化的空間等，進(jìn)而提高最終目標(biāo)的轉(zhuǎn)化率。2.2難點(diǎn)內(nèi)容1.邏輯樹(shù)模型邏輯樹(shù)又稱問(wèn)題樹(shù)、演繹樹(shù)或分解樹(shù)，是分析問(wèn)題最常使用的工具之一，它是將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開(kāi)始，并逐步向下擴(kuò)展。把一個(gè)已知問(wèn)題當(dāng)成樹(shù)干，然后開(kāi)始考慮這個(gè)問(wèn)題和哪些相關(guān)問(wèn)題有關(guān)。每想到一點(diǎn)，就給這個(gè)問(wèn)題所在的樹(shù)干加一個(gè)“樹(shù)枝”，并標(biāo)明這個(gè)“樹(shù)枝”代表什么問(wèn)題。一個(gè)大的“樹(shù)枝”上還可以有小的“樹(shù)枝”，如此類推，找出與問(wèn)題相關(guān)聯(lián)的所有項(xiàng)目。常用的邏輯樹(shù)主要有議題樹(shù)、假設(shè)樹(shù)和是否樹(shù)三種類型。這三種邏輯樹(shù)的類型基本可以應(yīng)對(duì)所有問(wèn)題類型。2.漏斗模型的展現(xiàn)針對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的一般購(gòu)物流程，計(jì)算各個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率并繪制漏斗模型。(1)構(gòu)建用戶訪問(wèn)的關(guān)鍵路徑(2)計(jì)算關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)換率(3)繪制漏斗模型漏斗模型不僅顯示了用戶在進(jìn)入流程到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最終轉(zhuǎn)化率，同時(shí)還可以展示關(guān)鍵路徑中每一環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。若使用Excel2019版則可直接插入漏斗圖。第三章電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法3.1重點(diǎn)內(nèi)容1.靜態(tài)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)的含義1)靜態(tài)指標(biāo)靜態(tài)分析指標(biāo)是用來(lái)說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象數(shù)量特征的。由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及其發(fā)展的復(fù)雜性，靜態(tài)分析指標(biāo)呈現(xiàn)多樣性，可以將其歸納為四類：總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)、平均指標(biāo)和變異指標(biāo)。2）動(dòng)態(tài)指標(biāo)動(dòng)態(tài)分析方法又稱時(shí)間數(shù)列分析，主要用來(lái)描述和探索現(xiàn)象隨時(shí)間發(fā)展變化數(shù)量規(guī)律性，也就是對(duì)處于不斷發(fā)展變化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象從動(dòng)態(tài)的角度進(jìn)行分析。動(dòng)態(tài)數(shù)列可主要分為三類。=1\*GB3①絕對(duì)數(shù)動(dòng)態(tài)數(shù)列，=2\*GB3②相對(duì)數(shù)動(dòng)態(tài)數(shù)列，=3\*GB3③平均數(shù)動(dòng)態(tài)數(shù)列。2.相關(guān)系數(shù)模型相關(guān)系數(shù)R(SampleCorrelationCoefficient)是描述變量x與y之間線性關(guān)系密切程度的一個(gè)數(shù)量指標(biāo)。(3.1)其中，,，，R=1是完全正相關(guān)，R=-1是完全負(fù)相關(guān)，R=0為不相關(guān)。查相關(guān)系數(shù)臨界值表,若R>Rα(n2)，則線性相關(guān)關(guān)系顯著，通過(guò)檢驗(yàn)，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)；反之，沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)。若不查表，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)判斷，則R的范圍在0.3-0.5是低度相關(guān)，R的范圍在0.5-0.8是顯著相關(guān)，R的范圍在0.8以上是高度相關(guān)。3.一元線性回歸模型一元線性回歸分析是處理兩個(gè)變量x（自變量）和y（因變量）之間關(guān)系的最簡(jiǎn)單模型，研究是這兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。(3.2)式（3.2）稱為一元線性回歸模型(OneVariableLinearRegressionModel)，其中：u是一個(gè)隨機(jī)變量稱為隨機(jī)項(xiàng)；可通過(guò)最小二乘法求得a,b兩個(gè)常數(shù)，稱為回歸系數(shù)（參數(shù)）；i表示變量的第i個(gè)觀察值，共有n組樣本觀察值。4.一次和二次移動(dòng)平均模型(1)一次指數(shù)平滑法設(shè)時(shí)間序列為，則一次指數(shù)平滑公式為：(3.3)式（3.3）中為第t周期的一次指數(shù)平滑值；為加權(quán)系數(shù)，。(2)二次指數(shù)平滑法當(dāng)時(shí)間序列沒(méi)有明顯的趨勢(shì)變動(dòng)時(shí)，使用第t周期一次指數(shù)平滑就能直接預(yù)測(cè)第t+1期之值。但當(dāng)時(shí)間序列的變動(dòng)出現(xiàn)直線趨勢(shì)時(shí)，用一次指數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)存在著明顯的滯后偏差。修正的方法是在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再作二次指數(shù)平滑，利用滯后偏差的規(guī)律找出曲線的發(fā)展方向和發(fā)展趨勢(shì)，然后建立直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，即二次指數(shù)平滑法。設(shè)一次指數(shù)平滑為，則二次指數(shù)平滑的計(jì)算公式為：(3.4)若時(shí)間序列y1,y2,,yt從某時(shí)期開(kāi)始具有直線趨勢(shì)，且認(rèn)為未來(lái)時(shí)期亦按此直線趨勢(shì)變化，則與趨勢(shì)移動(dòng)平均類似，可用如下的直線趨勢(shì)模型來(lái)預(yù)測(cè)：，(3.5)式(3.5)中t為當(dāng)前時(shí)期數(shù)；T為由當(dāng)前時(shí)期數(shù)t到預(yù)測(cè)期的時(shí)期數(shù)；為第t+T期的預(yù)測(cè)值；為截距，為斜率，其計(jì)算公式為：，。3.2難點(diǎn)內(nèi)容1.利用Excel建立一元線性回歸模型、分析相關(guān)系數(shù)與檢驗(yàn)結(jié)果1）相關(guān)分析的操作在Excel的“數(shù)據(jù)分析”模塊中找到相關(guān)系數(shù)，點(diǎn)擊確定。如果未發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析選項(xiàng)，則應(yīng)通過(guò)點(diǎn)擊“文件-選項(xiàng)-加載項(xiàng)-分析工具庫(kù)”，再單擊“確定”按鈕，加載“數(shù)據(jù)分析”模塊，選擇“相關(guān)系數(shù)”功能。2）回歸分析的操作（1）利用Excel圖表進(jìn)行回歸分析單擊“插入”圖表選項(xiàng)中的“XY散點(diǎn)圖”，選擇散點(diǎn)圖中“帶平滑線的散點(diǎn)圖”選項(xiàng)。右擊曲線，選擇“添加趨勢(shì)線”，單擊“線性”趨勢(shì)線，并顯示公式和R平方。（2）應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的“回歸”功能點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析”的“回歸”，單擊“確定”按鈕，出現(xiàn)回歸分析結(jié)果，包括各參數(shù)值以及模型檢驗(yàn)的結(jié)果。2.聚類分析的計(jì)算k-means算法接受輸入量k，然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高，而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。k-means算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇k個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的聚類中心所代表的聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用誤差平方和作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)，即準(zhǔn)則函數(shù)E。(3.6)設(shè)待聚類的數(shù)據(jù)集為X={x1,x2,...,xn}，將其劃分為k個(gè)簇Ci，均值分別為zi，即zi為簇Ci的中心(i=1,2,…,k)。E是所有對(duì)象的平方誤差的總和，xX是空間中的點(diǎn)，d(x,zi)為點(diǎn)x與zi間的距離，可以利用明氏、歐氏、馬氏或者蘭氏距離求得。樣本點(diǎn)分類和聚類中心的調(diào)整是迭代交替進(jìn)行的兩個(gè)過(guò)程。設(shè)有數(shù)據(jù)樣本集合為X={1,5,10,9,26,32,16,21,14}，將X聚為3類，即k=3。隨機(jī)選擇前三個(gè)數(shù)值為初始的聚類中心，即z1=1，z2=5，z3=10。（采用歐氏距離進(jìn)行計(jì)算。）第一次迭代：按照三個(gè)聚類中心將樣本集合分為三個(gè)簇{1}，{5}，{10,9,26,32,16,21,14}。對(duì)于產(chǎn)生的簇分別計(jì)算平均值，得到平均值點(diǎn)填入第2步的z1，z2，z3欄中。第二次迭代：通過(guò)平均值調(diào)整對(duì)象所在的簇，重新聚類。即將所有點(diǎn)按距離平均值點(diǎn)1，5，18.3最近的原則重新分配，得到三個(gè)新的簇：{1}，{5,10,9}，{26,32,16,21,14}。填入第2步的C1，C2，C3欄中。重新計(jì)算簇平均值點(diǎn)，得到新的平均值點(diǎn)為1，8，21.8。以此類推，第五次迭代時(shí)，得到的三個(gè)簇與第四次迭代的結(jié)果相同，而且準(zhǔn)則函數(shù)E收斂，迭代結(jié)束。結(jié)果如表3.2所示。表3.2k-means聚類算法計(jì)算過(guò)程步驟z1z2z3C1C2C311510{1}{5}{10,9,26,32,16,21,14}433.4321518.3{1}{5,10,9}{26,32,16,21,14}230.831821.8{1}{5,10,9,14}{26,32,16,21}181.76419.523.8{1,5}{10,9,14,16}{26,32,21}101.435312.326.3{1,5}{10,9,14,16}{26,32,21}101.43第四章數(shù)據(jù)的采集4.1重點(diǎn)內(nèi)容1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)獲取的渠道在做數(shù)據(jù)分析之前，首先需要完整、真實(shí)、準(zhǔn)確地收集和獲取數(shù)據(jù)，以便于量化分析工作的開(kāi)展。一般商務(wù)數(shù)據(jù)的獲取有以下幾個(gè)常見(jiàn)途徑：從公開(kāi)數(shù)據(jù)源獲取、利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取數(shù)據(jù)以及設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷收集數(shù)據(jù)。特別，針對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)和賣(mài)家，可以通過(guò)網(wǎng)站后臺(tái)獲取運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。2.調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)方法與注意事項(xiàng)(1)搭建框架。調(diào)查問(wèn)卷是一種非常好的數(shù)據(jù)收集方式。在正式設(shè)計(jì)問(wèn)卷之前，首先一定要明確問(wèn)卷中將會(huì)出現(xiàn)哪些內(nèi)容，或者將要采集哪些數(shù)據(jù)來(lái)服務(wù)于研究主題。這可以通過(guò)搭建一個(gè)問(wèn)卷框架來(lái)實(shí)現(xiàn)，這個(gè)框架通常包含三大部分：中心概念、核心內(nèi)容、具體問(wèn)項(xiàng)。（2）確定問(wèn)題形式。問(wèn)卷中常見(jiàn)的問(wèn)題形式包括封閉式問(wèn)題和開(kāi)放式問(wèn)題。單選題、多選題、排序題、量表題都是常見(jiàn)的封閉式問(wèn)題的表現(xiàn)形式（3）選措辭、排結(jié)構(gòu)。經(jīng)過(guò)前面兩個(gè)步驟，問(wèn)卷已經(jīng)基本成型，接下來(lái)需要把它呈現(xiàn)出來(lái)，決定每一個(gè)問(wèn)題的措辭表達(dá)和位置擺放。問(wèn)題的措辭表達(dá)應(yīng)與受訪者的認(rèn)知能力相適應(yīng)，基本要求是準(zhǔn)確、優(yōu)雅。問(wèn)題的擺放位置涉及整個(gè)問(wèn)卷的布局問(wèn)題。一般而言，一份問(wèn)卷包含四大部分：開(kāi)頭（標(biāo)題、開(kāi)場(chǎng)白、填表說(shuō)明、問(wèn)卷編號(hào)）；正文（核心問(wèn)項(xiàng)、背景信息）；結(jié)束語(yǔ)（感謝、聯(lián)系方式）；作業(yè)記載（訪員信息、調(diào)查時(shí)間等）。（4）評(píng)估及預(yù)測(cè)試在問(wèn)卷正式發(fā)放之前，必不可少的兩個(gè)步驟是評(píng)估和預(yù)測(cè)試。①問(wèn)卷評(píng)估是指請(qǐng)專業(yè)人士對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行審校，②問(wèn)卷預(yù)測(cè)試是請(qǐng)潛在的受訪者進(jìn)行試填。4.2難點(diǎn)內(nèi)容1.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取方式和工具視界信息技術(shù)有限公司研發(fā)的一款業(yè)界領(lǐng)先的網(wǎng)頁(yè)采集軟件，具有使用簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大等諸多優(yōu)點(diǎn)。八爪魚(yú)采集器可簡(jiǎn)單快速地將網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)于Excel或數(shù)據(jù)庫(kù)等，并且提供基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)云采集解決方案，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效、大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集。2.店鋪數(shù)據(jù)獲取的主要渠道（1）流量數(shù)據(jù)流量是非常重要的電商指標(biāo)。一個(gè)店鋪的流量來(lái)源有很多，有免費(fèi)的、付費(fèi)的、站內(nèi)的、站外的。站內(nèi)免費(fèi)流量數(shù)據(jù)、站內(nèi)付費(fèi)流量數(shù)據(jù)和自主流量數(shù)據(jù)。1)站內(nèi)免費(fèi)流量數(shù)據(jù)各平臺(tái)站內(nèi)免費(fèi)流量的來(lái)源有很多，要想收集站內(nèi)免費(fèi)流量的數(shù)據(jù)，首先一定要清楚站內(nèi)免費(fèi)流量的結(jié)構(gòu)，哪些是店鋪已經(jīng)做了的引流，哪些是店鋪還可以去做的引流。下面介紹淘系（阿里巴巴、淘寶、天貓）平臺(tái)的流量結(jié)構(gòu)。2)站內(nèi)付費(fèi)流量數(shù)據(jù)直通車(chē)、淘寶客、鉆展是淘寶/天貓平臺(tái)站內(nèi)三大付費(fèi)流量的來(lái)源方式。三種方式各有優(yōu)劣，賣(mài)家可根據(jù)自身需要和推廣預(yù)算來(lái)選擇，付費(fèi)流量的占比不宜過(guò)高。3)自主流量數(shù)據(jù)在各項(xiàng)流量數(shù)據(jù)中，自主流量多來(lái)自老客戶，通過(guò)“購(gòu)物車(chē)”“收藏夾”“直接訪問(wèn)”等方式訪問(wèn)店鋪，這部分流量的轉(zhuǎn)化率相對(duì)較高。對(duì)于商家而言，消費(fèi)者自主訪問(wèn)的流量越多，就越可以降低推廣力度，省下更多的推廣和運(yùn)營(yíng)成本。（2）商品數(shù)據(jù)電商平臺(tái)需要定期分析商品銷(xiāo)售情況，比如不同商品的成交轉(zhuǎn)化情況、訪客瀏覽情況及售后服務(wù)情況等，從時(shí)間、商品的類別、價(jià)格等多個(gè)維度進(jìn)行商品數(shù)據(jù)分析。（3）交易數(shù)據(jù)商家經(jīng)營(yíng)店鋪?zhàn)钚枰O(jiān)控的數(shù)據(jù)之一就是交易數(shù)據(jù)。交易數(shù)據(jù)最能體現(xiàn)店鋪經(jīng)營(yíng)情況，但在實(shí)際店鋪運(yùn)營(yíng)中，新手往往不懂得該分析哪些店鋪交易數(shù)據(jù)，因此有效收集店鋪交易數(shù)據(jù)對(duì)店鋪分析意義重大。（4）客戶服務(wù)和物流服務(wù)數(shù)據(jù)作為電商賣(mài)家，當(dāng)客戶咨詢產(chǎn)品時(shí)，第一時(shí)間回復(fù)可以為客戶提供良好的服務(wù)體驗(yàn)。店鋪的客戶服務(wù)質(zhì)量及物流服務(wù)效率是提升店鋪轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵因素?？蛻舴?wù)的質(zhì)量影響著消費(fèi)者的忠誠(chéng)度?？蛻舴?wù)的目的是讓消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)商品的過(guò)程中享受到優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)，提高消費(fèi)者對(duì)店鋪的滿意度，提升商品回購(gòu)率。店鋪要提高銷(xiāo)售額、提高店鋪業(yè)績(jī)，優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)是不可或缺的。電子商務(wù)平臺(tái)的物流服務(wù)數(shù)據(jù)一直是商家比較難以把控和收集的數(shù)據(jù)，只有掌握其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)才能分析診斷出店鋪產(chǎn)品物流途中發(fā)出的異常。淘系平臺(tái)的物流服務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括創(chuàng)建訂單數(shù)、發(fā)貨訂單數(shù)、攬收訂單數(shù)、簽收訂單數(shù)、發(fā)貨率、攬收率、簽收率。（5）市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)是商家在前期開(kāi)展市場(chǎng)調(diào)研時(shí)需要收集的重要數(shù)據(jù)。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，加之消費(fèi)者行為的多變，使得市場(chǎng)調(diào)研顯得更加重要，商家需要精準(zhǔn)收集市場(chǎng)和同行的信息，以便制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。第五章數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理5.1重點(diǎn)內(nèi)容1.Excel中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作可以將收集到的數(shù)據(jù)直接填寫(xiě)在Excel的單元格中，也可以將多種格式的數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入到Excel工作表中。單擊導(dǎo)航欄“數(shù)據(jù)”，最左側(cè)可以選擇將不同格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel，如圖5.1所示。圖5.1將多種格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel中5.2難點(diǎn)內(nèi)容1.含噪聲數(shù)據(jù)的清理目前處理此類數(shù)據(jù)最為廣泛的技術(shù)是應(yīng)用數(shù)據(jù)平滑方法。分箱技術(shù)通過(guò)檢測(cè)周?chē)鄳?yīng)屬性值進(jìn)行局部數(shù)據(jù)平滑。分箱的方法很多，主要有按箱平均值平滑、按箱中值平滑和按箱邊界值平滑。2數(shù)據(jù)規(guī)范化的主要方法數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)去噪處理后，需根據(jù)相關(guān)要求對(duì)數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行相應(yīng)處理。數(shù)據(jù)規(guī)約就是在減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間的同時(shí)盡可能保證數(shù)據(jù)的完整性，或得比原始數(shù)據(jù)小得多的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)以合乎要求的方式表示。數(shù)據(jù)規(guī)約的主要方法如表5.2所示。表5.2常見(jiàn)的數(shù)據(jù)規(guī)約方法數(shù)據(jù)規(guī)約方法分類具體方法數(shù)據(jù)立方體聚集數(shù)據(jù)立方體聚集等維規(guī)約屬性子集選擇方法等數(shù)據(jù)壓縮小波變換、主成分分析、分形技術(shù)等數(shù)值壓縮回歸、直方圖、聚類等離散化和概念分層分箱技術(shù)、直方圖等第六章數(shù)據(jù)可視化6.1重點(diǎn)內(nèi)容1.制作餅圖餅圖是一種用圓內(nèi)扇形的面積大小來(lái)反映統(tǒng)計(jì)分組數(shù)據(jù)的圖形，主要用于反映總體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)及其變化，對(duì)研究結(jié)構(gòu)性問(wèn)題比較適用。餅圖通常只能用于一個(gè)數(shù)據(jù)系列，可方便比較一個(gè)總計(jì)的每個(gè)部分所占比例，其各部分百分比之和為100%，主要用來(lái)分析內(nèi)部各個(gè)組成部分對(duì)事件的影響。下面主要介紹Excel制作餅圖的詳細(xì)過(guò)程。2.制作復(fù)合型餅圖單擊“插入”選項(xiàng)卡中“餅圖”下拉按鈕，選擇“二維餅圖”→“復(fù)合餅圖”3.制作柱形圖柱形圖可以非常清晰地表達(dá)不同項(xiàng)目之間的差距和數(shù)值，通常用于不同時(shí)期或不同類別數(shù)據(jù)之間的比較，也可以用來(lái)反映不同時(shí)期和不同數(shù)據(jù)的差異。柱形圖可以縱向放置條形，也可以橫向放置條形（也稱條形圖）。在縱向柱形中，通常水平軸表示分組類別，垂直軸表示各分組類別的數(shù)值。橫向條形圖的坐標(biāo)軸表示剛好同縱向柱形圖相反。其中，堆積柱形圖可以比較不同數(shù)值在總計(jì)中所占的比重，可選擇使用單位或百分比顯示，常用于比較總計(jì)的每個(gè)部分，看出各個(gè)組成總體的具體比重。4.制作直方圖直方圖是各條形之間沒(méi)有間距的柱形圖。直方圖用條形的寬度和高度來(lái)表示統(tǒng)計(jì)分組數(shù)據(jù)，是以組距（寬度）為底邊，以落入各組的數(shù)據(jù)頻數(shù)（高度）為依據(jù)，由按比例構(gòu)成的若干矩形排列而成的圖。直方圖主要用于表示分組數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布特征，是分析總數(shù)數(shù)據(jù)分布特征的工具之一。柱形圖和直方圖的區(qū)別：柱形圖的各矩形高度表示分組類別的頻數(shù)多少，寬度是固定的；而直方圖的各矩形高度表示該組距內(nèi)的頻數(shù)，寬度則表示組距。生成直方圖有兩種方式：一是用先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類然后使用柱形圖制作直方圖；二是直接使用Excel中提供的直方圖制作功能。5.制作雷達(dá)圖將評(píng)價(jià)某一系統(tǒng)的各指標(biāo)要素構(gòu)成坐標(biāo)軸，再由各要素之間的數(shù)值構(gòu)成環(huán)繞的網(wǎng)，就形成了雷達(dá)圖。雷達(dá)圖主要用來(lái)評(píng)估某個(gè)事件多個(gè)指標(biāo)的綜合水平，可以對(duì)多組變量進(jìn)行多種項(xiàng)目的對(duì)比，反映數(shù)據(jù)相對(duì)中心點(diǎn)和其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化情況。常用于多項(xiàng)指標(biāo)的全面分析，明晰各項(xiàng)指標(biāo)變動(dòng)情況和好壞趨向。6.制作折線圖折線圖是用來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)隨時(shí)間推移而發(fā)生變化的一種圖表，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。常通過(guò)若干條折線來(lái)繪制若干組數(shù)據(jù)，判斷每組數(shù)據(jù)的峰值與谷值，以及折線變化的方向、速率和周期等特征。7.制作散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖用來(lái)說(shuō)明若干組變量之間的相互關(guān)系，可表示因變量隨自變量變化的大致趨勢(shì)。一般呈現(xiàn)簇狀不規(guī)則的分布，可用數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)、離散程度以及不同系列數(shù)據(jù)間的相關(guān)性。6.2難點(diǎn)內(nèi)容1.計(jì)數(shù)項(xiàng)值匯總針對(duì)圖6.1所示的“商品”工作表為例的商品數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)透視表對(duì)不同品牌名稱的商品數(shù)量進(jìn)行匯總計(jì)數(shù)。2.多維數(shù)據(jù)分析進(jìn)行其他的數(shù)據(jù)透視表操作。創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，選擇將其放置在新工作表中。值字段匯總方式設(shè)置3.值篩選為了解平均薪水大于或等于5000的有哪些部門(mén)，使用值篩選的方式。點(diǎn)擊“行標(biāo)簽”的“值篩選”，選擇“大于或等于”，輸入5000后，單擊“確定”鍵。4.標(biāo)簽篩選為了解管理層職工的信息，可點(diǎn)擊“行標(biāo)簽”的“標(biāo)簽篩選”，選擇“包含”后，輸入“Management”。行標(biāo)簽的標(biāo)簽篩選。5.旋轉(zhuǎn)對(duì)上一步驟得到的數(shù)據(jù)表（圖6.45）進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作中的行列交換，由此可得到不同視角的數(shù)據(jù)，旋轉(zhuǎn)結(jié)果。6.查看特定數(shù)據(jù)為查看某一特定數(shù)據(jù)，從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，可采用向下鉆取操作。如查看董事長(zhǎng)的薪水，可將“職稱”拖入篩選器，查看特定數(shù)據(jù)結(jié)果。7.切片操作Excel可使用切片器工具對(duì)表進(jìn)行切片操作。選取標(biāo)簽篩選得到的數(shù)據(jù)表（如圖6.47所示），點(diǎn)擊切片器后，勾選“性別”標(biāo)簽，點(diǎn)擊“F”標(biāo)簽可得到女性職工的薪資水平。8.建立數(shù)據(jù)透視圖取標(biāo)簽篩選得到的數(shù)據(jù)表，點(diǎn)擊工具欄中的“數(shù)據(jù)透視圖”，選擇圖表類型中的“簇狀樹(shù)形圖”，即可得到數(shù)據(jù)透視圖。第七章電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析7.1重點(diǎn)內(nèi)容1.行業(yè)數(shù)據(jù)分析的作用（1）數(shù)據(jù)分析有助于精確電商行業(yè)的市場(chǎng)定位。成功的品牌離不開(kāi)精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位，基于數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)進(jìn)行品牌定位的第一步。（2）數(shù)據(jù)分析成為電商行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的利器。數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)傳統(tǒng)電商行業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)模式造成了很大沖擊，新的商業(yè)模式也逐漸出現(xiàn)。（3）數(shù)據(jù)分析支撐電商行業(yè)的收益管理。收益管理旨在把合適的產(chǎn)品或服務(wù)，在合適的時(shí)間，以合適的價(jià)格，通過(guò)合適的銷(xiāo)售渠道，出售給合適的顧客，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益最大化的目標(biāo)。（4）數(shù)據(jù)分析可創(chuàng)新電商行業(yè)的需求開(kāi)發(fā)。電子商務(wù)市場(chǎng)中的消費(fèi)者對(duì)服務(wù)及產(chǎn)品的評(píng)價(jià)內(nèi)容更趨于專業(yè)化和理性化，意見(jiàn)發(fā)布的渠道也更加廣泛。2.市場(chǎng)供給與需求分析市場(chǎng)供給與需求分析是對(duì)市場(chǎng)供求狀況的調(diào)查、了解、分析和論證，以便正確制定產(chǎn)品銷(xiāo)售策略。深入細(xì)致地進(jìn)行市場(chǎng)供給與需求分析是關(guān)系到企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售能否取得成功的重要工作。市場(chǎng)需求調(diào)研的內(nèi)容主要包括市場(chǎng)需求量、需求結(jié)構(gòu)和需求時(shí)間。7.2難點(diǎn)內(nèi)容1.利用百度指數(shù)分析市場(chǎng)行情百度指數(shù)是以百度海量網(wǎng)民行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分享平臺(tái)，它研究關(guān)鍵詞搜索趨勢(shì)，洞察網(wǎng)民需求變化，監(jiān)測(cè)媒體輿情趨勢(shì)，定位數(shù)字消費(fèi)者特征，還可以從行業(yè)的角度分析市場(chǎng)特點(diǎn)。百度指數(shù)主要模塊有指數(shù)探索、品牌表現(xiàn)、數(shù)說(shuō)專題、我的指數(shù)。2.波特五力競(jìng)爭(zhēng)分析模型，以及對(duì)電子商務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的全面分析邁克爾?波特（MichaelPorter）在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)五力分析的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)分析模型，從而使企業(yè)管理者可以從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面分析行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)狀況。五種力量分別為同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的競(jìng)爭(zhēng)能力、新進(jìn)者的威脅力、替代品的威脅力、供方的議價(jià)能力及買(mǎi)方的議價(jià)能力。第八章電商客戶數(shù)據(jù)分析8.1重點(diǎn)內(nèi)容1.客戶分析的主要內(nèi)容根據(jù)客戶關(guān)系管理的內(nèi)容，將客戶分析的主要內(nèi)容概括為以下六個(gè)方面。（1）商業(yè)行為分析商業(yè)行為分析就是商家通過(guò)分析客戶的分布狀況、消費(fèi)情況、歷史記錄等商業(yè)信息來(lái)了解客戶的綜合狀況。商業(yè)行為分析包括產(chǎn)品分布情況分析、客戶保持分析、客戶流失分析等。（2）客戶特征分析客戶特征分析是商家根據(jù)客戶的歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)了解客戶的購(gòu)買(mǎi)行為習(xí)慣、客戶對(duì)產(chǎn)品的反應(yīng)、客戶的反饋意見(jiàn)等。（3）客戶忠誠(chéng)分析客戶忠誠(chéng)分析對(duì)商家的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略具有重要意義。保持客戶忠誠(chéng)才能保證企業(yè)持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)力。（4）客戶注意力分析客戶注意力分析是指對(duì)客戶的評(píng)價(jià)意見(jiàn)、咨詢狀況、接觸情況、滿意度等進(jìn)行分析。（5）客戶營(yíng)銷(xiāo)分析為了制定下一步的營(yíng)銷(xiāo)策略，商家需要全面了解目前的營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)?？蛻魻I(yíng)銷(xiāo)分析通過(guò)分析客戶對(duì)產(chǎn)品、價(jià)格、促銷(xiāo)、分銷(xiāo)四個(gè)營(yíng)銷(xiāo)要素的反應(yīng)，使商家對(duì)產(chǎn)品未來(lái)的銷(xiāo)售趨勢(shì)和銷(xiāo)售狀況有一個(gè)全面的了解，通過(guò)改變相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略來(lái)提高營(yíng)銷(xiāo)效果，有助于商家制定更為合理的營(yíng)銷(xiāo)策略。（6）客戶收益率分析對(duì)客戶收益率進(jìn)行分析是為了考察企業(yè)的實(shí)際盈利能力及客戶的實(shí)際貢獻(xiàn)情況。每一個(gè)客戶的成本和收益都直接與企業(yè)的利潤(rùn)相聯(lián)系。客戶收益率分析能夠幫助商家識(shí)別對(duì)企業(yè)有重要貢獻(xiàn)價(jià)值的20%客戶，通過(guò)對(duì)這些重要客戶進(jìn)行重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)能夠提高企業(yè)的投資回報(bào)率。2.電商客戶分析的主要數(shù)據(jù)指標(biāo)（1）有價(jià)值的客戶數(shù)。網(wǎng)店客戶包括潛在客戶、忠誠(chéng)客戶和流失客戶。對(duì)于網(wǎng)店來(lái)說(shuō)，忠誠(chéng)客戶才是最有價(jià)值的客戶，這是客戶分析的重點(diǎn)。（2）活躍客戶數(shù)。活躍客戶是相對(duì)于“流失客戶”的一個(gè)概念，是指那些會(huì)時(shí)不時(shí)光顧網(wǎng)店，并為網(wǎng)店帶來(lái)一定價(jià)值的客戶。客戶的活躍度是非常重要的，一旦客戶的活躍度下降，就意味著客戶的離開(kāi)或流失。（3）客戶活躍率。通過(guò)活躍客戶數(shù)可以了解客戶的整體活躍率，一般隨著時(shí)間周期的加長(zhǎng)，客戶活躍率會(huì)出現(xiàn)逐漸下降的現(xiàn)象。如果經(jīng)過(guò)一個(gè)長(zhǎng)生命周期（3個(gè)月或半年），客戶的活躍率還能穩(wěn)定保持在5%~10%，則是較好的客戶活躍的表現(xiàn)。（4）客戶回購(gòu)率和復(fù)購(gòu)率。兩個(gè)指標(biāo)均體現(xiàn)的是消費(fèi)者對(duì)該品牌產(chǎn)品或者服務(wù)的重復(fù)購(gòu)買(mǎi)次數(shù)。重復(fù)購(gòu)買(mǎi)率越高，反映出的消費(fèi)者對(duì)品牌的忠誠(chéng)度越高，反之越低，因此客戶回購(gòu)率是衡量客戶忠誠(chéng)度的一個(gè)重要指標(biāo)。（5）客戶留存率。客戶留存率是指某一時(shí)間節(jié)點(diǎn)的全體客戶在特定的時(shí)間周期內(nèi)消費(fèi)過(guò)的客戶比率，其中時(shí)間周期可以是天、周、月、季、年等。店鋪通過(guò)分析客戶留存率，可以得到網(wǎng)店的服務(wù)效果是否能留住客戶的信息?？蛻袅舸媛史从车氖且环N轉(zhuǎn)化率，即由初期的不穩(wěn)定客戶轉(zhuǎn)化為活躍客戶、穩(wěn)定客戶、忠誠(chéng)客戶的過(guò)程。隨著留存率統(tǒng)計(jì)的不斷延展，就能看到不同時(shí)期客戶的變化情況。（6）平均購(gòu)買(mǎi)次數(shù)。平均購(gòu)買(mǎi)次數(shù)是指在某個(gè)時(shí)期內(nèi)每個(gè)客戶平均購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)，主要體現(xiàn)店鋪的老客戶忠誠(chéng)度。（7）客戶流失率。流失客戶是指那些曾經(jīng)訪問(wèn)過(guò)網(wǎng)店，但由于對(duì)網(wǎng)店漸漸失去興趣后逐漸遠(yuǎn)離網(wǎng)店，進(jìn)而徹底脫離網(wǎng)店的那批客戶。當(dāng)新客戶比例>客戶流失率時(shí)，說(shuō)明店鋪處于發(fā)展階段；當(dāng)新客戶比例=客戶流失率時(shí)，說(shuō)明店鋪處于成熟穩(wěn)定階段；當(dāng)新客戶比例<客戶流失率時(shí)，說(shuō)明店鋪處于下滑衰退階段。3.客戶分類的方法（1）AB客戶分類企業(yè)的資源是有限的，需要根據(jù)客戶占用公司資源的比例，選擇一定的比例構(gòu)成分割點(diǎn)來(lái)對(duì)客戶進(jìn)行分類，合理分配資源。AB客戶分類的分割點(diǎn)采用2/8原則：20%為A類客戶，80%為B類客戶。對(duì)于貢獻(xiàn)了80%利潤(rùn)的所有A類客戶，企業(yè)必須使他們非常滿意；而對(duì)于B類客戶，逐漸提高部分客戶的滿意度即可。（2）客戶多維分類描述客戶屬性的要素有很多，包括地址、年齡、性別、收入、職業(yè)、教育程度等信息。根據(jù)這些客戶屬性，進(jìn)行多維的組合型特征分析，將客戶分為不同組，挖掘客戶的個(gè)性需求，快速、準(zhǔn)確地找出客戶最需要的商品。（3）客戶價(jià)值發(fā)現(xiàn)分類定義若干代表性的價(jià)值指標(biāo)和設(shè)定多個(gè)參數(shù)來(lái)計(jì)算客戶價(jià)值分?jǐn)?shù)，作為對(duì)客戶進(jìn)行價(jià)值分類的依據(jù)。（4）客戶價(jià)值分類根據(jù)價(jià)值指標(biāo)設(shè)定客戶價(jià)值金字塔模型，以客戶價(jià)值金字塔模型設(shè)置客戶價(jià)值等級(jí)的區(qū)段。例如，可將客戶價(jià)值設(shè)置為四個(gè)區(qū)間：VIP客戶、重要客戶、普通客戶和小客戶。（5）潛在客戶的分類辨別潛在客戶的方法有很多，一是通過(guò)各種方法接觸客戶，利用社會(huì)活動(dòng)、銷(xiāo)售活動(dòng)等方法進(jìn)行甄別。二是根據(jù)客戶購(gòu)買(mǎi)特征進(jìn)行甄別，可以做以下分類：確定購(gòu)買(mǎi)的、有興趣的、熱衷的、觀望中和一定不購(gòu)買(mǎi)的。三是根據(jù)客戶購(gòu)買(mǎi)時(shí)機(jī)進(jìn)行辨別，如準(zhǔn)備一個(gè)月內(nèi)購(gòu)買(mǎi)、準(zhǔn)備2～3個(gè)月購(gòu)買(mǎi)、有希望最終購(gòu)買(mǎi)等。4.影響客戶忠誠(chéng)度的主要因素（1）情感忠誠(chéng)情感忠誠(chéng)主要由三個(gè)方面構(gòu)成，即客戶滿意度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手誘惑及市場(chǎng)環(huán)境變化。（2）行為忠誠(chéng)行為忠誠(chéng)主要由客戶與商家的關(guān)系持久性（持續(xù)時(shí)間）、客戶購(gòu)買(mǎi)頻率、客戶購(gòu)買(mǎi)量及交叉銷(xiāo)售四個(gè)方面構(gòu)成。（3）轉(zhuǎn)移成本與客戶忠誠(chéng)的關(guān)系除了情感忠誠(chéng)與行為忠誠(chéng)外，客戶忠誠(chéng)度還與客戶的轉(zhuǎn)移成本有關(guān)。當(dāng)客戶受到競(jìng)爭(zhēng)者的吸引時(shí)，會(huì)離開(kāi)現(xiàn)在的商家，但是如果這種轉(zhuǎn)移成本對(duì)客戶來(lái)講過(guò)高，足以抵消其通過(guò)轉(zhuǎn)換商家所獲得的收益時(shí)，客戶就會(huì)繼續(xù)留在原商家。5.客戶生命周期的五個(gè)階段（1）獲客期。獲客期是獲取客戶關(guān)系資源的引入期（2）成長(zhǎng)期。成長(zhǎng)期是客戶關(guān)系快速發(fā)展的階段。（3）穩(wěn)定期。穩(wěn)定期是客戶關(guān)系的成熟期和理想階段，是客戶關(guān)系管理的理想階段，也可以說(shuō)是客戶關(guān)系的生效期或者爆發(fā)期，店鋪與客戶基本上都對(duì)對(duì)方提供的價(jià)值感到滿意。（4）休眠期。休眠期是客戶關(guān)系開(kāi)始衰退的階段。（5）衰退期。衰退期是指客戶關(guān)系發(fā)生反向發(fā)展的流失期。8.2難點(diǎn)內(nèi)容1.基于分類算法的客戶特征模型早期著名的決策樹(shù)算法是1986年由Quinlan提出的ID3算法。ID3算法用信息增益（InformationGain）作為屬性選擇度量。信息增益值越大，不確定性越小。因此，ID3總是選擇具有最高信息增益的屬性作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的測(cè)試屬性。信息增益越大，信息的不確定性下降的速度也就越快。這種信息理論方法使得對(duì)一個(gè)對(duì)象分類所需的期望測(cè)試數(shù)目達(dá)到最小，并盡量確保找到一棵簡(jiǎn)單的（但不必是最簡(jiǎn)單的）樹(shù)來(lái)刻畫(huà)相關(guān)的信息。ID3算法以自頂向下遞歸的分而治之方式構(gòu)造決策樹(shù)。ID3算法就是根據(jù)“信息增益越大的屬性對(duì)訓(xùn)練集的分類越有利”的原則來(lái)選取信息增益最大的屬性作為“最佳”分裂點(diǎn)。2.“5W”“1H”和“6O”客戶行為分析的基本框架市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)中把消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)和購(gòu)買(mǎi)行為概括為“5W”“1H”和“6O”，從而形成消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為研究的基本框架。市場(chǎng)需要什么（What）——有關(guān)產(chǎn)品（Objects）是什么。通過(guò)分析消費(fèi)者希望購(gòu)買(mǎi)什么，為什么需要這種商品而不是需要其他商品，研究企業(yè)應(yīng)如何提供適銷(xiāo)對(duì)路的產(chǎn)品去滿足消費(fèi)者的需求。為何購(gòu)買(mǎi)（Why）——購(gòu)買(mǎi)目的（Objectives）是什么。通過(guò)分析購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)的形成（生理的、自然的、經(jīng)濟(jì)的、社會(huì)的、心理因素的共同作用），了解消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)目的，采取相應(yīng)的市場(chǎng)策略。購(gòu)買(mǎi)者是誰(shuí)（Who）——購(gòu)買(mǎi)組織（Organizations）是什么。分析購(gòu)買(mǎi)者是個(gè)人、家庭還是集團(tuán)，購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品供誰(shuí)使用，誰(shuí)是購(gòu)買(mǎi)的決策者、執(zhí)行者、影響者。根據(jù)分析結(jié)果組合相應(yīng)的產(chǎn)品、渠道、定價(jià)和促銷(xiāo)。何時(shí)購(gòu)買(mǎi)（When）——購(gòu)買(mǎi)時(shí)機(jī)（Occasions）是什么。分析購(gòu)買(mǎi)者對(duì)特定產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)時(shí)間的要求，把握時(shí)機(jī)，適時(shí)推出產(chǎn)品，如分析自然季節(jié)和傳統(tǒng)節(jié)假日對(duì)市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)的影響程度。何處購(gòu)買(mǎi)（Where）——購(gòu)買(mǎi)場(chǎng)合（Outlets）是什么。分析購(gòu)買(mǎi)者對(duì)不同產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)地點(diǎn)的要求。顧客一般會(huì)在電子商務(wù)平臺(tái)上網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買(mǎi)哪些商品？而哪些商品會(huì)在商業(yè)中心或者專業(yè)商店購(gòu)買(mǎi)？如何購(gòu)買(mǎi)（How）——購(gòu)買(mǎi)組織的作業(yè)行為（Operations）是什么。分析購(gòu)買(mǎi)者對(duì)購(gòu)買(mǎi)方式的不同要求，有針對(duì)性地提供不同的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。分析不同類型的消費(fèi)者的特點(diǎn)，如經(jīng)濟(jì)型購(gòu)買(mǎi)者對(duì)性能和廉價(jià)的追求，沖動(dòng)型購(gòu)買(mǎi)者對(duì)情趣和外觀的喜好，手頭拮據(jù)的購(gòu)買(mǎi)者要求分期付款，工作繁忙的購(gòu)買(mǎi)者重視購(gòu)買(mǎi)方便和送貨上門(mén)等。3.客戶忠誠(chéng)度指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法層次分析法（AnalyticHierarchyProcess,AHP）是美國(guó)匹茲堡大學(xué)教授T.L.Saaty于20世紀(jì)70年代提出的解決非數(shù)學(xué)模型決策問(wèn)題的方法。該方法從系統(tǒng)觀點(diǎn)出發(fā)，把復(fù)雜的問(wèn)題分解為若干層次和若干要素，并將這些因素按一定的關(guān)系分組，以形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)兩兩比較判斷的方式，確定每一層次中因素的相對(duì)重要性，然后在遞階層次結(jié)構(gòu)內(nèi)進(jìn)行合成。以得到?jīng)Q策因素相對(duì)于目標(biāo)的重要性排序。層次分析法是一種定性與定量分析相結(jié)合的評(píng)價(jià)決策法，要求評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)問(wèn)題的本質(zhì)、包含要素及相互間的邏輯關(guān)系掌握比較清楚，比較適合于多目標(biāo)、多準(zhǔn)則、多時(shí)期的系統(tǒng)評(píng)價(jià)。1）層次分析法的計(jì)算步驟第一步明確問(wèn)題，建立層次結(jié)構(gòu)。第二步構(gòu)建判斷矩陣。第三步層次單排序。第四步層次單排序的一致性檢驗(yàn)步驟第五步層次總排序—自上而下的綜合權(quán)重。第六步層次總排序的一致性檢驗(yàn)。第七步結(jié)果分析。4.客戶生命周期發(fā)展的四種主要模式（1）早期流產(chǎn)型這種模式是指客戶關(guān)系沒(méi)能越過(guò)獲客期就直接流產(chǎn)了。（2）中途夭折型從獲客期進(jìn)入成長(zhǎng)期，說(shuō)明客戶已經(jīng)和店鋪建立了初期的交易關(guān)系，并對(duì)店鋪提供的價(jià)值感到滿意，彼此建立了一定的信任感，均有建立長(zhǎng)期關(guān)系的意圖。這種模式的形成主要是因?yàn)榈赇佊捎谧陨砀?jìng)爭(zhēng)力的限制或者對(duì)客戶真正的需求不是很了解，無(wú)法像預(yù)期一樣給客戶帶來(lái)不斷提升的價(jià)值，導(dǎo)致客戶中途退出。（3）提前退出型如圖8.4所示，在這種模式，客戶關(guān)系度過(guò)了獲客期與成長(zhǎng)期，到了穩(wěn)定期，無(wú)法持續(xù)保持就在穩(wěn)定期初期退出了。（4）長(zhǎng)久保持型這種模式是指客戶關(guān)系進(jìn)入穩(wěn)定期并在穩(wěn)定期長(zhǎng)時(shí)間保持，這也是店鋪?zhàn)罾硐牖哪Ｊ?。第九章商品?shù)據(jù)分析9.1重點(diǎn)內(nèi)容1.商品需求分析的步驟（1）需求采集在明確商品需求分析的目的之后，收集商品需求分析資料。（2）需求分類消費(fèi)者對(duì)商品消費(fèi)的基本需求包括以下幾個(gè)方面。①對(duì)商品基本功能的需求。②對(duì)商品質(zhì)量性能的需求。③對(duì)商品安全性能的需求。④對(duì)商品便利的需求。⑤對(duì)商品審美功能的需求。⑥對(duì)商品情感功能的需求。=7\*GB3⑦對(duì)商品社會(huì)象征性的需求。=8\*GB3⑧對(duì)良好服務(wù)的需求。（3）需求分析從用戶提出的需求出發(fā)，再轉(zhuǎn)化為商品需求的過(guò)程。對(duì)需求進(jìn)行價(jià)值評(píng)估和量化，篩選不合理的需求，挖掘用戶目標(biāo)，匹配商品，對(duì)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的需求進(jìn)行整合，定義排列需求的優(yōu)先級(jí)。（4）需求評(píng)審有了確切的需求方案之后可進(jìn)行可行性評(píng)審。可行性評(píng)審?fù)瓿傻氖菍?duì)需求的全面評(píng)估，主要包括：需求本身的可行性、替代方案、涉及的產(chǎn)品或技術(shù)環(huán)節(jié)、成本估算等。2.影響新產(chǎn)品定價(jià)的元素(1)評(píng)估和量化利益在推廣新產(chǎn)品時(shí)，企業(yè)應(yīng)該準(zhǔn)確的評(píng)估和量化產(chǎn)品帶給消費(fèi)者的利益。(2)衡量市場(chǎng)規(guī)模為新產(chǎn)品限定價(jià)格邊界的下一個(gè)因素是確定潛在市場(chǎng)規(guī)模。對(duì)潛在市場(chǎng)的準(zhǔn)確衡量不僅對(duì)于估計(jì)產(chǎn)品的生存能力是必要的，還是分析產(chǎn)品成本的基本要素。(3)確定最低限價(jià)以成本分析為基礎(chǔ)建立正確的最低限價(jià)，這個(gè)價(jià)格應(yīng)是由市場(chǎng)決定的價(jià)格底線。(4)確定投放價(jià)格新產(chǎn)品的定價(jià)界限確定以后，企業(yè)便可以開(kāi)始建立具體的投放價(jià)格。(5)預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的反應(yīng)對(duì)于改進(jìn)產(chǎn)品或模仿產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，企業(yè)必須清楚的評(píng)估其他競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)可能做出的反應(yīng)，以避免新產(chǎn)品的價(jià)格損害企業(yè)和整個(gè)行業(yè)的價(jià)值。(6)進(jìn)入市場(chǎng)企業(yè)在推出新產(chǎn)品時(shí)，需要利用巧妙的溝通方式向市場(chǎng)介紹價(jià)格。3.商品組合的方法(1)按消費(fèi)季節(jié)的組合法。如在夏季可組合“滅蚊蠅”的商品群，辟出一個(gè)專區(qū)銷(xiāo)售；在冬季可組合滋補(bǔ)品商品群、火鍋料商品群；在旅游季節(jié)可推出旅游食品和用品的商品群等。(2)按節(jié)慶日的組合法。如在中秋節(jié)組合各式月餅系列的商品群；在重陽(yáng)節(jié)推出老年人補(bǔ)品和用品的商品群；也可以根據(jù)每個(gè)節(jié)慶日的特點(diǎn)組合適宜的禮品商品群等。(3)按消費(fèi)便利性的組合法。根據(jù)城市居民生活節(jié)奏加快、追求便利性的特點(diǎn)，可推出微波爐食品系列、組合菜系列、熟肉制品系列等商品群，并可設(shè)立專區(qū)銷(xiāo)售。(4)按商品用途的組合法。在家庭生活中，許多用品可能分屬于不同的部門(mén)和類別，但在使用中往往沒(méi)有這種區(qū)分，如廚房系列用品、衛(wèi)生間系列用品等，都可以用新的組合方法推出新的商品群。4.ABC庫(kù)存管理法的基本原理ABC庫(kù)存管理法將企業(yè)的全部存貨分為A、B、C三類。管理時(shí)，將金額高的A類物資（這類存貨出庫(kù)的金額大約要占到全部存貨出庫(kù)總金額的70%）作為重點(diǎn)管理與控制的對(duì)象；B類物質(zhì)按照通常的方法進(jìn)行管理和控制（這類存貨出庫(kù)的金額大約要占到全部存貨出庫(kù)總金額的20%）；C類物資品種數(shù)量繁多但價(jià)值不大（這類存貨出庫(kù)的金額大約要占到全部存貨出庫(kù)總金額的10%），可以采用最簡(jiǎn)便的方法加以管理和控制。9.2難點(diǎn)內(nèi)容1.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品組合方法關(guān)聯(lián)規(guī)則（AssociationRules）是指在大量數(shù)據(jù)中，迅速找出各事物之間潛在的、有價(jià)值的關(guān)聯(lián)，用規(guī)則表示出來(lái)，經(jīng)過(guò)推理、積累形成知識(shí)后，得出重要的相關(guān)聯(lián)的結(jié)論，從而為當(dāng)前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)提供準(zhǔn)確的決策手段。R.Agrawal等人在1993年設(shè)計(jì)了一個(gè)Apriori算法是一種最有影響力的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段的頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。該算法將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分解為兩個(gè)子問(wèn)題：①找出存在于事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的頻繁項(xiàng)目集。即那些支持度大于用戶給定支持度閾值的項(xiàng)目集。②在找出的頻繁項(xiàng)目集的基礎(chǔ)上產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。即產(chǎn)生那些支持度和可信度分別大于或等于用戶給定的支持度和可信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.商品組合的原則與營(yíng)銷(xiāo)策略1）商品組合的原則商品組合時(shí)應(yīng)遵循六個(gè)主要原則：正確的產(chǎn)品，正確的數(shù)量，正確的時(shí)間，正確的質(zhì)量，正確的狀態(tài)以及正確的價(jià)格。以上六個(gè)原則是相互結(jié)合、缺一不可的，店鋪在做商品組合計(jì)劃及日常管理的過(guò)程中都應(yīng)該遵循這些基本原則，而了解顧客需求、保持顧客導(dǎo)向是這些原則產(chǎn)生的基礎(chǔ)。2）商品組合的營(yíng)銷(xiāo)策略商品組合的營(yíng)銷(xiāo)策略是企業(yè)針對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)，對(duì)商品組合的廣度、深度以及相關(guān)性進(jìn)行決策，以達(dá)到商品組合的最優(yōu)化。3.商品生命周期的階段及各階段的營(yíng)銷(xiāo)策略1)商品生命周期的階段（1）投入期。新商品投入市場(chǎng)便進(jìn)入投入期。（2）成長(zhǎng)期。這時(shí)顧客對(duì)產(chǎn)品已經(jīng)熟悉，大量的新顧客開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)，市場(chǎng)逐步擴(kuò)大。產(chǎn)品大批量生產(chǎn)，生產(chǎn)成本相對(duì)降低。（3）飽和期。市場(chǎng)需求趨向飽和，潛在的顧客已經(jīng)很少，銷(xiāo)售額增長(zhǎng)緩慢直至下降，標(biāo)志著商品進(jìn)入了成熟期。（4）衰退期。隨著科技發(fā)展，新商品或替代品的出現(xiàn)將使顧客的消費(fèi)習(xí)慣發(fā)生改變，轉(zhuǎn)向其他產(chǎn)品，從而使原來(lái)商品的銷(xiāo)售額和利潤(rùn)額迅速下降，導(dǎo)致該商品進(jìn)入到衰退期。2）商品生命周期各階段的營(yíng)銷(xiāo)策略（1）投入期的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略①快速撇脂策略。②緩慢撇脂策略。③快速滲透策略。④緩慢滲透策略。（2）成長(zhǎng)期的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略①改善產(chǎn)品品質(zhì)。②尋找新的細(xì)分市場(chǎng)。③改變廣告宣傳的重點(diǎn)。④適時(shí)降價(jià)。（3）飽和期的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略①市場(chǎng)調(diào)整。②產(chǎn)品調(diào)整。③市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)組合調(diào)整。（4）衰退期的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略①繼續(xù)策略。②集中策略。③收縮策略。④放棄策略。第十章電商運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析10.1重點(diǎn)內(nèi)容1.運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的分類（1）推廣數(shù)據(jù)分析推廣數(shù)據(jù)分析是對(duì)企業(yè)在推廣過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括對(duì)各推廣渠道的展現(xiàn)、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化以及其他相關(guān)推廣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。（2）銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析主要用于衡量和評(píng)估管理人員所制定的計(jì)劃銷(xiāo)售目標(biāo)與實(shí)際銷(xiāo)售之間的關(guān)系，它可以采用銷(xiāo)售差異分析和微觀銷(xiāo)售分析兩種方法。（3）客服績(jī)效分析客服績(jī)效分析是指在客戶服務(wù)系統(tǒng)中，客戶服務(wù)組織、客戶管理人員和員工全部參與進(jìn)來(lái)，通過(guò)溝通、激勵(lì)等方式，將企業(yè)戰(zhàn)略、管理人員職責(zé)、管理方式和手段以及員工的績(jī)效目標(biāo)等基本內(nèi)容確定下來(lái)，在持續(xù)不斷溝通的前提下，管理人員為員工提供必要的支持、指導(dǎo)和幫助，與員工共同完成客戶服務(wù)的績(jī)效指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)組織的愿景規(guī)劃和戰(zhàn)略目標(biāo)。2.流量來(lái)源的主要渠道、推廣數(shù)據(jù)分析流程1）流量來(lái)源的主要渠道流量來(lái)源可以分為付費(fèi)流量和免費(fèi)流量?jī)蓚€(gè)類型。2）推廣數(shù)據(jù)分析流程(1)推廣目標(biāo)定位(2)收集推廣目標(biāo)數(shù)據(jù)(3)整理和分析目標(biāo)數(shù)據(jù)(4）推廣策略調(diào)整3.銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的作用（1）對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的支撐。（2）引導(dǎo)產(chǎn)品及營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)更加