第十二章 电商大数据分析技术

第十二章 电商大数据分析技术

一、电商大数据分析需求与方法概述
现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。抽象来看，支撑这些场景需求的分析系统，面临大致相同的技术挑战：
1、业务分析的数据范围横跨实时数据和历史数据，既需要低延迟的实时数据分析，也需要对 PB 级的历史数据进行探索性的数据分析；
2、可靠性和可扩展性问题，用户可能会存储海量的历史数据，同时数据规模有持续增长的趋势，需要引入分布式存储系统来满足可靠性和可扩展性需求，同时保证成本可控；
3、技术栈深，需要组合流式组件、存储系统、计算组件和；
4、可运维性要求高，复杂的大数据架构难以维护和管控。
二、大数据处理对电子商务的作用：
（一）大数据处理使电子商务的运营方式数据化
在大数据的影响下，电子商务领域很大程度上改变了传统的运营模式，现今更多哦地以数据方式为主导，贯穿于企业运营中的采购、营销以及财务等过程。大数据处理使电商企业数据化运营，使企业能够通过数据分析出顾客的需求，并以此对日后的经营提前做预测，从而使成本最小化、利润最大化。例如，亚马逊企业的分别为FDFC和FC的两种数据化运营模式，前者主要用于预测热销商品，而后者则用于小众商品的分析。
（二）大数据处理使行业应用得以垂直整合
垂直整合可以理解为一种方法，以将公司的投入与产出的比例提高或者降低到某种程度。垂直整合与价值链模型紧密联系，可指公司、供应商与经销商三者之间价值链的整合程度，而当公司将另外二者的价值链整合至其价值链之中，即是完全垂直整合。电商领域对大数据处理的应用，使得企业自身对供应商与营销商的整合能力不断增强，其间的资源得到更好的共享，企业与用户的关系越来越近，也就获得了更多制胜的机会。
（三）大数据处理使电子商务数据资产化
随着信息时代的发展与进步，数据或大数据作为信息时代的产物将占据越发重要的地位。有相关学者分析表示，数据化竞争将引领未来的商业竞争，而企业制胜的关键将以其对数据的掌握来衡量。企业将越发重视数据，将会有越来越多有关数据的业务相应而生，如对数据分析、可视化的业务和众包模式等。大数据在不久后的将来将发展成为一项产业，将为企业创造更多的利益。
大数据越来越影响人们的生活，久而久之成为家喻户晓，大数据对我们的生活产生了巨大的影响，
推荐更智能
大数据对于机器的训练非常有帮助，可以帮助机器更好的进行学习，了解人类的需求。比如，你经常在头条上进行阅读，会留下很多的浏览行为，头条就根据你的行为来判断你的兴趣，然后再把你喜欢的内容推荐给你。这就是所谓的智能推荐，它的基础就是大数据。如果没有足够的数据，是没办法进行精准推荐的。所以，如果你总能够在头条上看到你喜欢的内容，你真要感谢大数据。
出行更方便
当你出门的时候，你可能需要看一下地图的APP，因为你想知道现在道路的拥堵情况是怎样的。那么，这就跟大数据有关系了。地图的APP需要采集大量的交通数据，然后对道路的拥堵情况进行跟踪和预测，反馈给你一个比较好的路线。如果没有大数据的支持，你出门以后才发现路上很堵，这会浪费你很多的时间。
购物更方便
现在当你网上购物的时候，经常会出现类似于“猜你喜欢”这样的推荐。基于你买了A这样的产品，向你推荐关联的B产品。很多的时候，推荐的产品的确是你需要的，这样你就省得去搜索了。在大数据的帮助下，你一下子就买到你想要的商品了。这样一来，你节省了很多的购物时间，也提高了购物的效率。
三、实现数据分析的流程
深入业务–>构建指标体现–>事件设计–>数据采集–>业务目标–>数据分析–>验证迭代
重点：1）构建指标体现；2）数据分析+验证迭代
（一）关注的指标
1、总体运营指标：
2、活跃用户数、新增用户数
3、成交金额（GMV）、销售金额、客单价
4、销售毛利、毛利率
（二）流量指标：
1、新增用户数、页面访问数
2、用户获取成本
3、跳出率、页面访问时长、人均页面访问数
4、注册会员数、活跃会员数、活跃会员率、会员平均购买次数、会员留存率
（三）销售指标：
1、加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车商品数、购物车支付转化率
2、下单笔数、下单金额、下单买家数、浏览下单转化率
3、支付金额、支付买家数、支付商品数、浏览-支付买家转化率、下单-支付买家转化率
4、交易成功/失败订单数、交易成功/失败金额、交易成功/失败买家数、交易成功/失败商品数、退款订单数量、退款金额、退款率
（四）客户价值指标：
1、累积购买客户数、客单价
2、新客户数量、新客户获取成本、新客户客单价
3、消费频率、最近一次购买时间、消费金额、重复购买率
（五）市场营销活动指标：
1、新增访问人数、新增注册人数、总访问次数
2、订单数量、下单转化率
3、ROI(投资回报率)
（六）如何分析
渠道分析顺序：曝光–>点击–>下载–>注册–>付费
核心数据是有效注册数，其次是付费用户数，最后是arpu值
（七）用户运营：
1、根据活跃度：新增活跃用户、活跃老用户、沉默用户、流失用户…
2、根据商品偏好：美妆类、母婴类、零食类、电子产品类、书籍类…
3、根据消费能力：普通会员、黄金会员、白金会员、钻石会员…
4、根据消费频率：每周一次以上、每月1-2次、三个月2次…