电子商务数据运营管理

1、第第9 9章章 数据运营管理数据运营管理学习目标学习目标了解电商企业运营涉及哪些数据，理解电商运营中了解电商企业运营涉及哪些数据，理解电商运营中的重要指标、核心指标的重要指标、核心指标了解数据分析过程，明确对主要运营对象的了解数据分析过程，明确对主要运营对象的分析内分析内容容了解主要的数据分析类型，明确运营管理所需要的了解主要的数据分析类型，明确运营管理所需要的分析和管理工作内容分析和管理工作内容理解数据质量的概念和维度，明确数据质量特点和理解数据质量的概念和维度，明确数据质量特点和各维度的具体内容，初步掌握运营数据的质量评估各维度的具体内容，初步掌握运营数据的质量评估和管理方法和管理方法了解

2、大数据质量管理的复杂性，理解大数据质量策了解大数据质量管理的复杂性，理解大数据质量策略、质量控制目标和方法略、质量控制目标和方法课程内容课程内容电商运营的数据电商运营的数据数据运营的分析数据运营的分析数据运营的管理数据运营的管理数据质量的管理数据质量的管理数据运营需求数据运营需求电商运营者迫切需要整理自己的思路，学会用电商运营者迫切需要整理自己的思路，学会用数据分析方法来寻找运营问题的症结所在数据分析方法来寻找运营问题的症结所在企业通过收集、积累大量的数据资源，就能为企业通过收集、积累大量的数据资源，就能为数据运营提供有效的支撑数据运营提供有效的支撑电商企业的核心是客户运营管理，延伸开来就电商

3、企业的核心是客户运营管理，延伸开来就是对内容运营、活动运营和产品运营的管理是对内容运营、活动运营和产品运营的管理1 电商运营的数据电商运营的数据数据化运营强调企业员工全员参与的理念，既数据化运营强调企业员工全员参与的理念，既要要“用数据用数据”，更要，更要“养数据养数据”数据化运营及管理是一种常态化的制度和流程数据化运营及管理是一种常态化的制度和流程数据化运营及管理更是来自企业高层决策者的数据化运营及管理更是来自企业高层决策者的直接倡导和实质性的持续推动直接倡导和实质性的持续推动数据运营管理的障碍数据运营管理的障碍转向数据化运营，可能存在以下障碍转向数据化运营，可能存在以下障碍l人的观念：只有

4、所有人都下定决心来做基于数据的人的观念：只有所有人都下定决心来做基于数据的运营管理，才可能成功运营管理，才可能成功l数据相对小而匮乏：现有只有较少的数据，数据相对小而匮乏：现有只有较少的数据，或或某方某方面的数据，其数据价值很有限面的数据，其数据价值很有限l起步困难：起步困难：从哪从哪下手，需要哪些数据，怎么查看这下手，需要哪些数据，怎么查看这些数据，从哪里开始看这些数据。些数据，从哪里开始看这些数据。l仅有有限工具：企业可能没有合适的工具，或者不仅有有限工具：企业可能没有合适的工具，或者不知道应该使用什么工具来做数据运营知道应该使用什么工具来做数据运营电子商务运营涉及工作电子商务运营涉及工作

5、平台的选择平台的选择商品的选择商品的选择网站网站/网店的设置网店的设置引入流量、提高转化率引入流量、提高转化率提升网站收入提升网站收入数据化运营对数据的要求数据化运营对数据的要求简化过程，使数据更便于管理简化过程，使数据更便于管理在不同的渠道、应用和设备上整合数据在不同的渠道、应用和设备上整合数据丰富、匹配和清理数据，提高数据质量丰富、匹配和清理数据，提高数据质量理解数据的上下文，明确数据支持运营的那些理解数据的上下文，明确数据支持运营的那些过程过程充分利用数据，整合关于消费者、市场和机会充分利用数据，整合关于消费者、市场和机会的数据的数据选择合适的存储设施，协调私有云、公有云选择合适的存储设

6、施，协调私有云、公有云可视化展现数据可视化展现数据电子商务运营与数据处理需求电子商务运营与数据处理需求市场竞争、企业转型与电子商务运营市场竞争、企业转型与电子商务运营电子商务运营的各环节都电子商务运营的各环节都充满数据充满数据、基于数据基于数据，运营管理需要存储、处理海量数据运营管理需要存储、处理海量数据通过互联网，企业可直接获得通过互联网，企业可直接获得真实数据真实数据l网站流量数据网站流量数据l产品关注和浏览数据产品关注和浏览数据l销售数据销售数据l物流配送数据物流配送数据精细化运营的需求，提出精细化运营的需求，提出数据化运营数据化运营电商运营管理有关数据类型电商运营管理有关数据类型总体数

7、据总体数据l网站整体数据网站整体数据：网站总浏览量、访问数、点击率、网站总浏览量、访问数、点击率、平均停留时间、总收入以及同比等平均停留时间、总收入以及同比等l网店整体数据网店整体数据：经营同类商品的网店数量、总浏览经营同类商品的网店数量、总浏览量、访问数、点击率、平均停留时间、总收入等量、访问数、点击率、平均停留时间、总收入等l商品整体信息商品整体信息：商品总数、热卖商品列表等商品总数、热卖商品列表等l客户整体信息客户整体信息：累计购买客户总数和活跃客户数等累计购买客户总数和活跃客户数等电商运营管理有关数据类型电商运营管理有关数据类型日常运营数据日常运营数据l网站网站/网店相关数据网店相关数

8、据：与流量相关的数据，比如平均与流量相关的数据，比如平均停留时间、用户平均访问页面数、跳出率等停留时间、用户平均访问页面数、跳出率等l商品相关数据商品相关数据：商品浏览次数、收藏和分享次数、商品浏览次数、收藏和分享次数、购买次数等，以及商品的细节，商品的图片等购买次数等，以及商品的细节，商品的图片等l订单相关数据订单相关数据：每天的平均客单价、转化率等每天的平均客单价、转化率等l客户相关数据客户相关数据：客户详细信息、历史购买数据及客客户详细信息、历史购买数据及客户满意度、客户重复购买率、客户流失率等户满意度、客户重复购买率、客户流失率等l品牌相关数据品牌相关数据：品牌认知度和品牌美誉度品牌认

9、知度和品牌美誉度电商运营指标数据电商运营指标数据流量指标流量指标：PV、UV、访问深度、停留时间、访问深度、停留时间转化率指标转化率指标：跳失率、二跳率、退出率：跳失率、二跳率、退出率首页指标首页指标：首页停留时间首页停留时间、首页跳失率首页跳失率成交指标：成交件数成交指标：成交件数/笔数笔数/金额金额/用户数、客单价、用户数、客单价、重复购买率重复购买率活跃用户数活跃用户数、活跃客户率活跃客户率参与指数参与指数平均收入平均收入运营的核心指标运营的核心指标商家的基本数据：商家的基本数据：l每天每天新增客户数新增客户数是引流是引流UV的的 1%-5%l活跃客户活跃客户是注册客户数的是注册客户数的

10、 3%-15%l每天每天在线客户在线客户是活跃客户的是活跃客户的 5%-20%l付费客户付费客户是活跃客户的是活跃客户的 2%-20%假设某商家的数据：假设某商家的数据： 则：则：l每天引每天引流流UV=1万万l注册客户注册客户=2万万l客单价客单价=200l日营收日营收=0.24-12万万营业收入营业收入访客数转化率客单价l每天新增客户每天新增客户100-500l活跃客户活跃客户600-3000l在线客户在线客户30-600l付费客户付费客户12-600指标示例指标示例淘宝的四个核心数据淘宝的四个核心数据平均收入平均收入 网店在一定时间内的平均收入网店在一定时间内的平均收入访客数访客数UV

11、访问网店的人数访问网店的人数lPV 页面浏览量页面浏览量 转化率转化率l转化率转化率 = 成交客户数成交客户数 / 总访客数总访客数平均客单价平均客单价l客单价客单价 = 总成交金额总成交金额 / 成交笔数成交笔数 2 数据运营数据运营的的分析分析转换问题转换问题整理数据整理数据建立模型建立模型提出问题提出问题理解数据理解数据可可行行调整参数、问题调整参数、问题分析绩效分析绩效执行决策执行决策需要做哪些数据分析？需要做哪些数据分析？网站网站/网店流量分析网店流量分析lUV、PV、PV/PU（每客户（每客户PV）商品销售分析商品销售分析l销售量、平均客单价销售量、平均客单价定期数据分析定期数据分

12、析l增长量、增长速度、增收贡献度增长量、增长速度、增收贡献度内容分析内容分析l流量与客户兴趣点匹配流量与客户兴趣点匹配运营分析运营分析用数据解决运营中的问题用数据解决运营中的问题l网站网站分析分析PR（Page Rank）值，）值，Alexa排名排名l流量流量分析分析访客数、转化率、活跃客户率、参与指数访客数、转化率、活跃客户率、参与指数跳出率跳出率 + 二跳率二跳率 = 100%l页面分析页面分析跳出率、二跳率、退出率跳出率、二跳率、退出率l商品分析商品分析浏览数、转化率、下单数、购买数浏览数、转化率、下单数、购买数l服务分析服务分析资询数、成交数、咨询成单率资询数、成交数、咨询成单率商品与

13、服务分析示例商品与服务分析示例3 数据运营的管理数据运营的管理初创公司的管理初创公司的管理l商品选择商品选择，与，与企业的经营策略有关企业的经营策略有关l平台选择平台选择，明确，明确入驻平台入驻平台的的目的目的l经营策略选择经营策略选择，选对策略并认真执行选对策略并认真执行l推广选择推广选择，网站网站/网店需要进行推广，尤其应重视线网店需要进行推广，尤其应重视线下的推广策略下的推广策略数据运营的优化数据运营的优化明确业务需求并进行分解明确业务需求并进行分解明确运营的问题和目标明确运营的问题和目标梳理分析核心业务流程，找出产生问题的原因梳理分析核心业务流程，找出产生问题的原因提出假设和可迭代的解

14、决方案提出假设和可迭代的解决方案追踪指标变化，不断验证反馈迭代追踪指标变化，不断验证反馈迭代4 数据质量管理数据质量管理电子商务运营离不开数据化运营，而数据化运电子商务运营离不开数据化运营，而数据化运营的基础是高质量的数据营的基础是高质量的数据电子商务企业通常以两种方式使用数据电子商务企业通常以两种方式使用数据l在业务流程中使用数据执行事务处理，支持日常的在业务流程中使用数据执行事务处理，支持日常的运营活动运营活动l管理分析师通过报告和分析引擎考查日常运营结果管理分析师通过报告和分析引擎考查日常运营结果数据，以找出新的增长机会数据，以找出新的增长机会4.1 数据质量数据质量数据质量的评价常常带

15、有主观性数据质量的评价常常带有主观性客观的数据质量度量指标可能与业务绩效没有客观的数据质量度量指标可能与业务绩效没有必然联系，而且使用的技术方法也难以转化为必然联系，而且使用的技术方法也难以转化为对业务价值的提升对业务价值的提升数据质量是数据的一组固有特性满足要求的程数据质量是数据的一组固有特性满足要求的程度度数据质量的高低代表了该数据满足数据使用者数据质量的高低代表了该数据满足数据使用者期望的程度，这种期望基于他们对数据的使用期望的程度，这种期望基于他们对数据的使用预期预期数据质量特点数据质量特点要求会随着时间推移发生变化，数据质量也会要求会随着时间推移发生变化，数据质量也会随着时间推移发生

16、变化随着时间推移发生变化数据质量是数据的本质属性，要求不同其表现数据质量是数据的本质属性，要求不同其表现也不同，但不影响其他要求下质量的客观存在也不同，但不影响其他要求下质量的客观存在数据质量可以借助于信息系统来度量，但独立数据质量可以借助于信息系统来度量，但独立于信息系统而存在于信息系统而存在数据特性之间可能存在矛盾，某一特性的提高数据特性之间可能存在矛盾，某一特性的提高可能导致另一个特性的降低可能导致另一个特性的降低数据质量存在于数据的整个生命周期数据质量存在于数据的整个生命周期数据质量维度数据质量维度数据质量维度是数据质量的评估标准，用于衡数据质量维度是数据质量的评估标准，用于衡量数据在

17、某一方面的性质量数据在某一方面的性质数据质量维度数据质量维度l准确性：指数据是准确的，当数据存储在数据库中与真准确性：指数据是准确的，当数据存储在数据库中与真实世界的值对应实世界的值对应l完整性：指数据有足够的广度、深度和范围的程度完整性：指数据有足够的广度、深度和范围的程度l一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整整l可获得性：指数据使用者在权限允许的范围内应能高效可获得性：指数据使用者在权限允许的范围内应能高效地获得并使用数据地获得并使用数据l及时性：指在现实世界状态的一个改变和信息系统状态及时性：指在现实世界状态的一个改变和信息系

18、统状态之间结果变化的时延，是一个任务中数据充分更新的程之间结果变化的时延，是一个任务中数据充分更新的程度度4.2 数据质量评估数据质量评估和管理和管理数据质量评估是对数据质量进行科学和统计的数据质量评估是对数据质量进行科学和统计的评估过程，以考查它们是否满足数据化运营或评估过程，以考查它们是否满足数据化运营或业务流程所需的质量、是否能够真正支持其预业务流程所需的质量、是否能够真正支持其预期运营管理用途期运营管理用途数据质量评估框架数据质量评估框架lAIMQ（Assessment Information Management Quality）lDQA（Data Quality Assessmen

19、t）lDQAF（Data Quality Assessment Framework）数据质量评估方法数据质量评估方法定性评估方法通常根据评估的目的和用户对象定性评估方法通常根据评估的目的和用户对象的需求，基于一定的评估准则与要求，从定性的需求，基于一定的评估准则与要求，从定性的角度对数据集合进行说明与评估的角度对数据集合进行说明与评估l首先首先，应确定相关评价准则或指标体系，并建立评应确定相关评价准则或指标体系，并建立评价准则及各个赋值标准价准则及各个赋值标准l然后然后，通过对评价对象的针对性度量，给出各个评通过对评价对象的针对性度量，给出各个评价结果价结果l评价结果有等级制、百分制等表示方式

20、评价结果有等级制、百分制等表示方式数据质量评估方法数据质量评估方法定量评估方法是指按照数量分析方法，从客观量定量评估方法是指按照数量分析方法，从客观量化角度对评价对象的数据集合进行优选与评价化角度对评价对象的数据集合进行优选与评价数据质量评估方法数据质量评估方法综合评估方法将定性和定量两种评估方法有机结综合评估方法将定性和定量两种评估方法有机结合起来，从两个角度对数据资源质量进行评价合起来，从两个角度对数据资源质量进行评价lAHP是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法分析方法，核心是对评价对象进行优劣排序、评价核心是对评价对象进行优劣排序、评价

21、和选择，从而为评价主体提供定量形式的评价依据和选择，从而为评价主体提供定量形式的评价依据l模糊综合评估法是在考虑多种因素的影响下，运用模糊综合评估法是在考虑多种因素的影响下，运用模糊数学方法对评价对象做出综合评价模糊数学方法对评价对象做出综合评价l缺陷扣分法是指计算单位产品（数据）的得分值，缺陷扣分法是指计算单位产品（数据）的得分值，用来评价产品质量的方法用来评价产品质量的方法l云模型评估法旨在实现定性概念与定量数值之间的云模型评估法旨在实现定性概念与定量数值之间的不确定性转换模型不确定性转换模型质量管理成熟度模型质量管理成熟度模型DQM3模型由四级成熟度级别构成模型由四级成熟度级别构成l初始

22、级，是最低的数据质量成熟度初始级，是最低的数据质量成熟度，主要是通过数主要是通过数据库系统字典中所定义的规则来管理数据结构质量据库系统字典中所定义的规则来管理数据结构质量l定义级定义级，数据管理通过逻辑数据模型和物理数据模数据管理通过逻辑数据模型和物理数据模型共同完成的型共同完成的l管理级管理级，最核心的工作是元数据管理，包括规范化最核心的工作是元数据管理，包括规范化各种属性、策略、值域和数据模型等各种属性、策略、值域和数据模型等l优化级优化级，通过数据架构管理来实现数据管理通过数据架构管理来实现数据管理，定义定义企业标准体系结构模型，是在定义的企业标准体系企业标准体系结构模型，是在定义的企业

23、标准体系结构模型的基础上，对数据、数据模型和数据关系结构模型的基础上，对数据、数据模型和数据关系进行管理的优化数据管理阶段进行管理的优化数据管理阶段实施数据质量管理实施数据质量管理一种一种按数据质量管理周期的管理方法按数据质量管理周期的管理方法l分析数据分析数据，界定数据质量方案界定数据质量方案l建立度量并定义目标建立度量并定义目标，帮助帮助IT和业务部门评定数据和业务部门评定数据质量工作的成果质量工作的成果l设计并实施数据质量业务规则设计并实施数据质量业务规则l将数据质量规则集成到将数据质量规则集成到BI流程流程l检查异常并重新定义规则检查异常并重新定义规则l监控数据质量与目标对比监控数据质

24、量与目标对比4.3 大数据质量管理大数据质量管理数据化运营中的大数据特点数据化运营中的大数据特点l运营中的大数据来源仍以企业内部数据为主运营中的大数据来源仍以企业内部数据为主l大数据应用主要依赖于数据的关联整合大数据应用主要依赖于数据的关联整合l大数据分析的目的是预测大数据分析的目的是预测l大数据的个性化服务大数据的个性化服务大数据质量管理的复杂性大数据质量管理的复杂性大数据质量管理大数据质量管理的的复杂复杂性性，体现在，体现在：l多源数据、多种类数据多源数据、多种类数据l不受控制的重复使用不受控制的重复使用l质量控制的权衡质量控制的权衡l数据的数据的“重生重生”能力能力复杂性的原因：复杂性的

25、原因：l数据来源途径的差异数据来源途径的差异l难以难以有效进行质量控制有效进行质量控制l对数据一致性清洗维护会导致其与原始数据不一致对数据一致性清洗维护会导致其与原始数据不一致l大数据存储方式的扩展大数据存储方式的扩展l传统数据库技术和管理平台面临较大的挑战传统数据库技术和管理平台面临较大的挑战大数据质量大数据质量策略策略管理层对大数据质量的态度直接影响着大数据管理层对大数据质量的态度直接影响着大数据质量管理实施的效果质量管理实施的效果大数据质量策略大数据质量策略l结合组织业务经营策略和大数据策略，制定、评估结合组织业务经营策略和大数据策略，制定、评估和更新组织级的大数据质量策略和更新组织级的大数据质量策略l企业高层要积极参与制定大数据质量策略，确保大企业高层要积极参与制定大数据质量策略，确保大数据质量框架的开发、共享、实施和改进，并与管数据质量框架的开发、共享、实施和改进，并与管理体系的协调一致理体系的协调一致大数据质量大数据质量控制目标控制目标大数据质量控制目标是实现内外部数据质量的大数据质量控制目标是实现内外部数据质量的监测，通过定量化评估、识别和检测，明确大监测