電子商務中的數據分析指標

電子商務行當的數據統計，以前認爲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？下面說說我的一些看法。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。這個說明入口引流的質量如何。 　　b)流量去向明細。這說明產品或者活動的吸引力如何。 　　c)訪問了哪些產品。這說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，至少當時客戶曾經想購買來着。 　　g)等等。 　　2、銷售數據： 　　a)收貨人信息。訂單的分佈區域。說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、客戶數據： 　　a)客戶的年齡段分佈。 　　b)客戶的地域分佈。 　　c)可以的收入狀況分佈。 　　d)客戶的購買次數。 　　e)客戶的忠誠度。 　　f)客戶的詳細購買記錄。 　　g)客戶感興趣的產品。 　　h)客戶需要的產品。 　　i)客戶的興趣愛好。 　　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 　　不過我認爲做數據分析的人，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，不用說幾千條數據，就是幾個T的數據，分析起來都得心應手了吧。