电商数据分析方法——搭建数据指标体系

本文探讨了电商数据分析中的指标体系搭建,强调了数据驱动在用户增长和产品优化中的重要性。通过制定核心目标,如UV、PV、DAU、MAU,将数据分析分为定制数据、指标还原和数据分析三步。重点关注CXO、运营和市场角色的需求,提出从业务出发设定指标,例如订单流转化率,并提供电商订单流的示例,包括商品详情页到购物车、购物车到提交订单等转化率,以降低流失率,提升转化效率。

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指标是量化衡量标准、衡量目标的单位或方法,例如对电商数据分析来说,最常见的指标就是UV和PV,而针对APP来说,最常见的就是DAU,MAU。

有了指标也就知道应该从哪些角度入手开始数据分析,数据驱动已经是我们在做用户增长和产品优化的核心指导方向,我们会把数据驱动从定制数据到使用数据分成三步:

1、根据核心目标制定数据分析指标

2、指标还原到埋点方案

3、围绕核心目标开始数据分析

最关键的步骤就是如何制定指标,指标是与业务关联最近的,也是最灵活的一个步骤,因为不同的业务指标完全不同,在电商数据分析中,业务的指标跟交易有关,软件业务的指标会跟注册有关,虽然都会归结于范交易,但是在指标体系搭建上还是略有不同,我们总结了一些可快速上手的行业通用指标,给你在开始进行网站或APP分析前一些指标体系的建议。

在指标搭建前,先说说,你想看到什么数据?

电商网站(APP)应该关注的数据看板什么样?

从实际业务出发,举例CXO,市场,运营三个核心角色,每个角色需要看的内容不同

**CXO:**想了解业务数据,只能被动的等待下属的分析报告,需要更直观的方式,掌握真实数据,及时获得洞察。

**运营:**做了大量的运营活动,无法分析效果如何,现有渠道提供的分析能力不足以支撑精细化运营,缺少体系化的数据支持。

**市场:**花出去的预算,就像泼出去的水,如何衡量效果?如何进行广告跟踪提高ROI?

### 关于电商平台数据采集大作业的实现方法 #### 一、项目概述 本项目旨在通过多种技术和工具,构建一套完整的电商数据分析平台。该平台能够高效地从多个渠道获取并处理用户行为数据,最终用于分析和预测。 #### 二、具体实施步骤 ##### 三、数据源准备 为了确保所使用的数据具有代表性,在实际操作前需先确定目标网站及其API接口文档(如果存在)。对于那些不允许直接爬取网页内容的服务提供商,则应遵循其官方指南来合法合规地取得所需资料[^1]。 ##### 四、环境搭建与配置 考虑到资源利用率以及系统的可扩展性等因素,建议采用容器化部署方案——即利用Docker配合Kubernetes集群管理器来进行服务编排。与此同时,选用Fluent Bit作为日志传输组件,因其具备极低的系统占用率特性而非常适合此类应用场景下的性能需求[^2]。 ##### 五、数据抓取流程说明 针对结构化的交易订单详情表单类信息可以直接调用RESTful API请求方式获得JSON响应体;而非结构性描述性的评论区留言则更适合运用Scrapy框架编写Python脚本来模拟浏览器访问动作从而提取页面中的有效片段。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup as BS def get_product_reviews(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BS(response.text,'html.parser') reviews = [] for item in soup.select('.review-item'): review_text = item.find('p').get_text(strip=True) rating = int(item['data-rating']) reviews.append({'text': review_text, 'rating': rating}) return reviews ``` ##### 六、数据预处理环节介绍 原始素材往往夹杂着大量无意义字符或冗余字段,故此阶段的任务就是对其进行必要的清理工作,比如去除HTML标签、过滤掉长度过短的话语表达形式等等。另外还要考虑如何将自然语言转化为计算机可以理解的形式以便后续建模使用,这通常涉及到中文分词、词向量化等一系列NLP领域内的核心技术。 ##### 七、特征工程部分阐述 依据业务逻辑选取合适的统计量度指标构成输入变量集合,并尝试挖掘潜在关联模式辅助决策制定过程。例如计算每位顾客平均下单金额的变化趋势、不同品类商品之间的交叉购买频率等均有助于提升模型准确性。 ##### 八、算法选型考量因素 鉴于本次课题主要围绕推荐系统展开讨论,所以像协同过滤法(Collaborative Filtering)、矩阵分解(Matrix Factorization)之类的经典机器学习策略无疑是最优解之一。当然也可以探索更先进的深度神经网络架构如AutoEncoder自编码器或者Transformer变种版本BERT-for-RecSys等前沿研究方向。 ##### 九、评估体系建立原则 最后要设定合理的考核标准用来衡量整个项目的成功与否。一般会综合考察以下几个方面:召回率(Recall Rate),精确度(Precision),覆盖率(Coverage Ratio),多样性(Diversity Score)等多维度参数共同作用下得出结论。
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