大数据在电商如何运用?

2020-08-03 15:39
发布人:和记娱乐
来源:h88平台官网
        

  谢邀。您好,我是一名专注研究图表、软件、算法的商业智能数据分析师,从事电子商务领域已经超过6年。

  大数据在电商这块,以淘宝天猫为例,现在的产品推荐,也就是个性化、千人千面,智能算法系统可以根据买家在过去购买历史记录当中,源源不断地推荐产品。所以,只要有好产品,只要有好的战绩,平台就会源源不断地推荐买家。

  现在一家店铺,做的稍微好一点的,每天都可以实现几千访客访问,卖个几十笔订单是很常见的事情。而针对全平台不同类目,平台设计的规则又是有所偏重,然后所有的产品都要基于大数据的计算,实现产品自动排名。

  而对于电商卖家而言,还是处于业务层面上的数据分析。例如,在淘宝天猫平台上,每一个卖家的后台数据都存储在生意参谋平台,卖家可通过这个平台去获取竞品的一些核心数据,包括访客、收藏、加购、销售额、引流渠道等等。这个就是大数据的其中一种运用,提供给商家有价值的信息。

  我现在做转型做电商数据分析师,平日里会分享一些电商数据文章,趁现在有时间刚好分享一点进来观看,如果您不喜欢,可直接忽略!

  大家好,我是花老师。今天,这堂课是整个PBI系列的第09课,核心关键词正如本文名字一样,店铺分类、地区透视、关系。当然,这么讲肯定是不好理解的,不过没关系,稍后我会好好给大家分享。

  正文实际上,在之前的8节课当中,我们经常可以看到一个非常重要的概念,地区。当然,地区可以细分为国家、省份、城市,甚至县区、街道都是可以的。关键在于,我们拿到的数据集当中,这里的地区究竟可以分列出多少种不同的字段而已。

  就我目前拿到的无线端综合排序的数据情况来看,基本可以拆分出省份和城市。实际上,这次拿到的数据还算是比较丰富的,如图所示

  这么多的字段,如果有学过前面8节课的同学,我相信是可以通过这份数据做出不一样的图表出来。而我们今天的核心重点,就在于地区这个维度。

  通过PBI自带的地图,我们可以快速知道究竟哪些省份的销量是最高的,由于文字不如图表直观,因此通过这里的地图透视出来的信息,我们可以在宏观上掌握不少资料。

  当然,我如果点击这里的红色框框按钮,就可以进入深化模式,深挖具体的城市。PBI会自动进入某一个省份里头,我们可以看出如果点击的话,那么里头济南市和烟台市的贡献度最大,光烟台市的月销件数就达到63941件。

  以上数据,我获取的是无线页的综合排序数据,因此也可以看出综合排序的一些规则。当然,我忘了讲,这是红酒这个关键词的数据。

  当我选中之后,整个数据集的产品总数一共是58个,涉及店铺数36家,收藏总数达到1.26百万等等,大家可以大致了解一下。

  通过给店铺类型进行分类,我们可以看出这个对比图的信息,除了不同地区之间店铺总数的对比之外,还可以看出不同店铺类型的占比数是多少,很明显,旗舰店开的最多的就是上海市,这里我忘了给上海省处理掉省这个字了,一时疏忽。

  不同地区,单品数的占比也不同,除了店铺数不同,我们可以看到实际上从单品数的角度来说,上海市是最多的,据我估计,应该有不少的大卖家聚集在这里。

  从评论数来看,想不到湖北省居然是排名第二,排名第三,说明这个地区的买家更爱留评论,那说明什么呢?不妨开始研究一下这个地区的买家秀如何。

  通过这个图,我们可以看到一堆密密麻麻的数据块集合在一起,通过这里我们可以具体研究一下哪些值比较异常,比如右上角那个店铺,旗舰店来的,我研究一下他的店铺名叫什么,如图所示

  既然已经可以锁定了这家店铺这么厉害,那是不是可以通过竞争情报去锁定对方的单品操作数据,研究一下对方都是怎么做的?

  除此之外,如果我想对比一下,究竟这4种类型的店铺,哪一种店铺的收藏人气对销量的影响比较大,该怎么办呢?其实很简单,把实时排名这个维度的数据去掉即可,如图所示

  中间这条趋势线是一个分水岭,在的颜色块说明斜率比较高,很明显,斜率最高的就是块,专营店。也就是很有可能,在红酒这个类目下,在无线端综合排序下,收藏人气对其销量的影响更大,这个就是所谓的关系分析法。

  关于这次数据获取的方法,实际上是我自己写的数据分析工具箱当中的其中一项功能,可以获取手淘无线种排序结果,分别包括综合、销量、价格和信誉,如图所示

  目前为止,这个是第5代版本,一共有15个免费功能,当然随着我后面的不断更新,肯定会加入更多实用功能进来,尽请期待!

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