`

电子商务数据运营的五大应用

阅读更多

电子商务数据运营的五大应用

让网站更吸引人

网站页面的设计和展示的价值是很大的,因为对于互联网企业来说,首先直接面对消费者的就是这些互联网上的页面。如果页面设计不合理,或者用户体验不好,那么客户是不可能留住并作任何购买的。

用户体验涉及的内容是非常广的,从商品的陈列、浏览方式、下单流程到客户交互方式等,甚至网页上什么内容应该出现在什么位置,购买按钮的颜色、形状和位置也都是用户体验的一部分。简而言之,所谓的注重用户体验就是周密考虑客户在网站上各个环节的需求,并尽量给予满足。

电 子商务网站上页面内容的安排就如超市中物品在货架上的摆设一样,把具有一定支持度和信任度的相关联的物品摆放在一起可能有助于销售,利用关联规则可以了解 如何针对客户动态调整站点的结构,使客户访问的有关联的文件之间的链接能够比较直接,让客户更容易访问到感兴趣的页面。网站如果具有这样的便利性,就能给 客户留下较好的印象,同样可以增加下次访问的概率。

我们对 Web 站点链接结构的优化可从两方面来考虑:一是通过对Web 日志的挖掘,发现客户访问页面的相关性,从而在密切联系的网页之间增加链接,方便客户的使用;二是通过对Web 日志挖掘,根据页面访问频率和访问轨迹实现对Web 站点的优化。

我们来看一个例子。假设我们发现在网站浏览轨迹中页面上的访问轨迹是这样的(见表1-4)。

从表 1-4 中我们可以发现,页面80%的时候成为轨迹的终点,而在访问了页面之后,就不再访问其他页面的概率是100%,或者说退出率是100%。这时我们需要对页面做评估分析,看为什么客户在访问了页面之后就不再访问其他页面了。即使在最理想的情况下,页面是购物车页面,那么我们仍然需要考虑为什么客户不会继续停留在网站上看其他的内容。总之,我们需要对页面做优化,使得页面不再是客户访问轨迹的终点。

在第 7 章和第章我们主要讲述的就是如何给网站引入有效的流量。

把潜在客户转化成真正的客户

对 一个电子商务网站来说,了解、关注记录在册客户群体是非常重要的,但从众多的随意访客中发现潜在客户群体也同样非常关键。如果发现某些访客属于潜在客户群 体,就可以针对这类访客实施一定的营销策略,使他们尽快成为我们的新客户。对客户访问记录进行数据挖掘,可以利用分类技术在网络上找到潜在客户。对已经存 在的访客进行分类,一般可以分为三种:新来访者、偶然来访者和常客。对于每个来访者,可以通过分类模型识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共属性, 从而对这个新客户进行正确的归类。然后根据归类判断,决定是否要把这个来访者作为潜在的客户来对待。对新来访者,我们可以收集的信息比较有限,在没有其他 关联网站信息的情况下,只有一些日志信息;而对于偶然来访者,通过两次访问的停留时间和访问深度,我们可以有比较多的信息。

我 们也可以通过总结有价值的客户来源,通过对来源进行数据分析,发现他们的共性,从而加大对于引流最多的来源或者性价比最高的来源的投入。比如,我们通过数 据分析可能会发现,在网盟(网站联盟)广告中,在某个时间段针对某些类型的网站投放广告性价比是最高的,因此改变我们的广告投放策略,使得我们能在有限的 预算下找到更多的潜在客户;也可能会发现自然流量占的引流比例比较高,那么我们会需要增加对SEO 的重视。

作为电子商务网站,最终的目的就是为了收入。当我们在考虑潜在客户到真正客户的转化的同时,还要考虑这些客户将来能够为我们提供的最终消费。我们来看一张国外一家电子商务网站的客户价值示意表(见表1-5)。

从表1-5 中我们可以看到不同来源的流量,其转化率、复购率和平均总购买值差异是比较大的。这里“直接访问”各方面的数据都是最好的。除此之外,看转化率,来自Google AdWords关键词推广的是最好的;看复购率,来自Google AdSense Google 自然搜索的流量是最好的;如果看平均总购买值,那么Facebook Google 自然搜索的流量数据是最好的。在第 9 章我们讲述的就是关于流量转化的应用。

挖掘老客户价值

找到一个客户是第一步,而把这个客户培养成有价值的老客户才是更加重要的。数据分析很重要的一个应用就是在最大程度上挖掘老客户的价值。

二八定律说的是企业 80%的业务收入通常来自于20%的客户,而向新客户进行推销的花费要数倍甚至数十倍于向现有的客户进行推销的花费。通过Web 数据挖掘,我们可以发现什么样的顾客群在什么样的时间段内在网站上购买了什么样的商品,平均支出是多少,他们最喜欢的商品是什么类型,对于新推出的产品哪些客户可能会购买,哪些是网站最需要留住的客户等,以便对其进行个性化营销和人性化关怀。

我们在这里看一个简单的例子。

 1-6 中的五个客户中每一位的消费次数、平均消费金额和总消费金额都远超平均客户的数字。那么哪一位客户才是我们最重要的客户呢?如果单从消费次数和总金额来看,Alan 是我们最好的客户,但是从平均消费金额来看,Celine 才是最有价值的客户,而其次是Bill

在后面的第10 章,我们会详细给大家介绍如何通过数据来挖掘老客户价值。

推荐系统的设计和应用

建立电子商务推荐系统是一个成熟的电子商务网站和普通电子商务网站的区别,也是电子商务运营的一个重要组成部分。在推荐系统中做得最好的当属亚马逊公司。

简 单来说,推荐系统就是向客户推荐商品或提供信息来引导客户购买什么商品的系统。推荐系统可以根据其他客户的或该客户的信息,模拟销售人员帮助客户导购的过 程,为客户提供个性化服务。推荐的形式包括预测客户对某种商品感兴趣的程度,向客户推荐商品,或是根据客户的兴趣特点和购买行为,提供个性化的商品信息 等。

推 荐系统可以将浏览者转变为购买者。有时人们只是看看网站的内容而并没有购买的意思,那么推荐系统可以帮客户找到他们感兴趣的,并且愿意买的某样商品的兴奋 点,以推进消费者形成购买行为。推荐系统可以基于客户已经购买的商品,推荐客户购买一些相关的商品,或者购买一些相关的但是对于商家来说利润更高的商品, 来增加交叉销售(Cross-Selling)和向上销售(Up-Selling)。推荐系统的作用还在于建立忠诚度,因为客户往往更愿意到那些最能满足自己需求的网站去购物。在本书的 3.4 节中我们介绍电子商务网站推荐系统的原理,在第10 章深度挖掘客户价值的章节中我们会进一步介绍推荐系统的应用。

针对不同客户提供个性化的产品

电 子商务企业(平台)可以获知访客的个人爱好,能够更加充分地了解客户的需要,根据各种信息来细化市场,甚至是为每一个顾客的独特需求提供个性化的产品,这 都有利于获取新的客户和提高老客户的满意度。为了使网络信息挖掘技术更好地应用,商家必须记录访客的所有特征及条款特征。当访客持续访问某网站或者其关联 网站时,有关访客的数据便会逐渐积累起来。

从 严格意义上来说,针对不同客户提供个性化的产品也应该算是电子商务推荐系统的一个延伸,但是推荐系统做到极致,从而能够对每一个客户提供一个完全为其量身 定做的网站是我们的终极梦想。而与推荐系统所不同的地方在于,在这里我们所提到的客户个性化更多是对于网页所做的个性化修改,而这些修改则基于客户的购买 行为、浏览行为、搜索行为等方面的客户数据信息。在最理想的情况下,每个客户所看到的网页都是针对这个客户的个人情况定制的。

据推荐系统公司 BrainSins 统计,77%的消费者觉得个性化的服务是非常有价值的,而为每一个客户提供个性化的产品是电子商务网站的终极目标。

本文节选自《数据掘金:电子商务运营突围》一书

谭磊 著

电子工业出版社出版

0
2
分享到:
评论

相关推荐

    《电子商务数据分析(第2版)》课程标准.pdf

    析;会员数据分析;...通过以上详细讲解,《电子商务数据分析(第2版)》课程旨在培养具备扎实理论基础、熟练操作技能和良好职业素养的电子商务数据分析人才,为他们在电子商务领域的发展奠定坚实基础。

    电子商务与数据挖掘

    总之,电子商务与数据挖掘的结合不仅极大地丰富了企业的信息资源库,还为企业提供了强大的工具以应对市场变化、提升竞争力。通过充分利用这些数据和技术,企业可以更好地满足客户需求、优化运营效率并实现可持续增长...

    电子商务网站运营诊断指标体系报告

    它涵盖了总体运营、经营环境、营销活动、用户行为和客户价值五大方面。其中,每一部分都进一步细分了多个二级和三级指标,以便更细致地评估网站的各个方面。例如,总体运营包括流量指标和业绩指标;经营环境包括外部...

    电子商务中XML数据交换技术的应用研究.docx

    如果没有统一的数据交换标准,采购方、供货方、运营商及中介等从事电子商务贸易的各方之间就不能实现有效的信息共享,也就无法很好地利用对方提供的信息,导致工作效率降低、错误率提高,甚至很多商业机会被无端地...

    浙江电子商务发展与数据挖掘技术应用初探.pdf

    文章最后指出,随着信息技术的不断发展和数据挖掘技术的不断深入,电子商务数据挖掘的研究和应用必将取得长远的发展。通过有效利用数据挖掘工具,挖掘隐藏在海量数据中的有用信息,电子商务企业能够做出更加明智的...

    眼镜行业电子商务B2C运营方案.docx

    眼镜行业电子商务 B2C 运营方案 一、行业现状与趋势 随着互联网的普及和消费者需求的不断升级,眼镜行业逐渐迈向电子商务 B2C 模式。传统眼镜店不再满足于单一的线下销售,而是寻求线上与线下融合的创新发展之路。...

    电子商务概论---第五章

    《电子商务概论——第五章》主要探讨了电子商务组织与管理的相关知识,涵盖了电子商务组织的演进、虚拟企业的概念与特点,以及企业电子商务的定义、组织要素和管理等内容。以下是详细阐述: 5.1 电子商务组织的演进...

    数据挖掘在电商领域的应用

    本文旨在探讨数据挖掘技术在电子商务领域的应用,并重点分析Web数据挖掘技术在电商中的具体实践。 #### 二、Web数据挖掘技术概述 Web数据挖掘是指从互联网上收集的数据中提取有用信息的过程。随着大数据时代的到来...

    数据挖掘在电子商务中的应用(期刊论文)

    ### 数据挖掘技术在电子商务中的应用 #### 一、引言 随着互联网技术的飞速发展,电子商务已经成为现代...随着大数据和人工智能技术的不断发展,数据挖掘在电子商务中的应用场景将会更加广泛,为企业创造更大的价值。

    电子商务平台中的Web数据挖掘应用探讨.pdf

    电子商务平台中的Web数据挖掘技术应用 电子商务平台的迅猛发展使得Web数据挖掘技术变得越发重要,它通过运用数据挖掘技术对Web服务和Web文档中的数据进行分析,帮助电子商务企业提升用户体验、优化产品展示、预测...

    Web数据挖掘技术在电子商务中的应用价值探析.pdf

    五、Web数据挖掘技术的电子商务应用实例 1. 客户群体聚类分析:通过用户的浏览历史和购买行为,识别出不同类型的消费者群体,为每个群体提供定制化的营销活动。 2. 个性化服务定制:通过分析用户的在线行为数据,...

    电子商务的五个技术研发方向

    综上所述,电子商务的技术研发涵盖了从交易安全、数据交换到供应链优化的多个方面,这些技术的进步将持续推动电子商务行业的创新和发展,提升交易效率,降低运营成本,增强用户体验,为全球电子商务市场注入新的活力...

    电子商务的应用开发技术

    《电子商务的应用开发技术》是席宁华教授的一份电子教案,主要探讨了电子商务在实际操作中的技术应用。这份教案以PPT格式呈现,为学习者提供了深入理解电子商务技术和实践的详细资源。以下将从多个方面解析这个主题...

    数据挖掘技术的内涵及在电子商务中的应用.pdf

    随着网络技术和数据库技术的日益成熟,数据挖掘技术的应用在电子商务领域日益广泛,成为电子商务重要的应用技术之一,为商业决策提供了强有力的支持。 数据挖掘的过程一般分为五个基本步骤:数据预处理、模式发现、...

    淘宝无线2011年度电子商务数据报告

    ### 淘宝无线2011年度电子商务数据报告知识点解析 #### 一、淘宝无线年度总体数据概览 **1. 总体成交情况** - **2011年累计成交金额**: 118.8亿元人民币,相较于2010年的18亿元,增长了6倍。 - **预计2012年累计...

    电子商务方案研究与应用毕业论文.doc

    电子商务系统可以按照实施层面划分为:基础设施层、网络层、应用层、服务层、内容层,同时具备交易处理、商务协作、信息发布三大核心功能。这些构成和功能共同支撑起电子商务平台的高效运作。 三、电子商务的优势与...

    2011-Q3淘宝无线电子商务数据报告

    2011-Q3淘宝无线电子商务数据报告提供了丰富的信息,不仅涵盖了移动应用开发者的关注焦点,还深入探讨了移动电子商务卖家如何利用这些数据来优化用户体验、提升销售业绩。通过细致地分析报告中的数据,我们可以更深入地...

    电子商务在我国企业的应用.doc

    发展趋势方面,移动电商、社交电商、跨境电商和智慧物流等新形态正逐渐成为主流,大数据、云计算和人工智能等先进技术的应用将进一步推动电子商务的创新与深化。 2. 电子商务的优势 电子商务的优势主要体现在以下...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics