电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据

项目四

阅读和分析销售数据电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第1页。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第2页。张雷接到领导分配的任务，要求他根据半年来的消费数据，分析出公司客户的流失与引进状况、业务的推广成效、及新产品的发展潜力。当他调出半年来与消费数据相关的订单、销售额等数据后，发现无从下手，不得不再次请教老师。本项目将根据订单、销售额、客户、商品关联四个方面的数据来进行阅读和分析，帮助大家学习电子商务中各种消费数据的分析方法。掌握各种消费数据的分析方法电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第3页。结果在1988年度，摩托罗拉因此减掉了昂贵的零件修复与替换工作，从而节省了2.5亿美元，收入增加了23%，利润提高了44%，达到前所未有的记录。1989年，摩托罗拉如愿获得国家品质奖。知识目标理解消费数据的含义和分类掌握消费数据的阅读和分析方法技能目标能够独立阅读和分析各种消费数据能够从消费数据中发现问题素养目标具备数据化运营的意识养成正确阅读与分析数据的习惯电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第4页。任务4.1-阅读和分析订单数据【任务目标】1.能够阅读订单数据。2.能够分析订单数据。【任务描述】阅读某电子商务网站日常消费数据中的订单数据，从状态、时间和地域三个方面来分析这些订单数据，掌握阅读和分析订单数据的方法。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第5页。4.1.1阅读和分析订单状态数据（阅读订单状态数据）如图4-1所示为通过CRM系统显示出的某网上礼品店60天的运营情况。状态订单处理的阶段所表现出来的情况，不同的网站，其订单状态的表现类目是不同的。划分订单状态数据通常是按照一定的时间进行划分，显示某一时间段内的各种订单情况。通过分析订单状态数据，可以调整企业接下来的工作和发展战术。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第6页。4.1.1阅读和分析订单状态数据（分析订单状态数据）（1）全部订单金额全部订单金额上升，说明了该网站整体运营情况良好，消费者稳定，商品占有一定市场。（2）新老客户新老客户都保持增长，说明该网站不断有新的客户购买商品，并且多次购买的老客户数量也在上升。于是，可以推测该网站在吸引客流，提高客户忠诚度，不断发展客户三个方面所做的努力都取得了一定的效果。分析电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第7页。4.1.1阅读和分析订单状态数据（分析订单状态数据）（3）未付款客户未付款客户数量增加，说明更多的客户在下单后没有进行付款。因此可以推测这些客户当时的购买意愿不强，或是他们在最后付款时，对比了其他网站后改变了购买决策。这个数据的上升，意味着该网站应该在客户下单后积极与之沟通，介绍一些限时的优惠活动，以此加大其购买意愿。（4）付款客单价付款客单价的提升，说明单个客户所消费的金额有所上升。这可能是由于客户购买商品的数量上升，也可能是购买了单价更高的商品。这两种情况都能反映出，客户对该网站的商品有了一定的认同，愿意产生更多的消费。分析电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第8页。4.1.2阅读和分析订单时间数据（阅读和分析一周数据）订单时间数据主要针对一周或某一天的订单数据进行分析。阅读和分析某一周的订单时间数据，其目的是据此推测下一周的销售时机分布。如图4-2所示为某化妆品销售网站随机四周的订单时间数据。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第9页。4.1.2阅读和分析订单时间数据（分析一周数据）分析通过对这4张图片的数据阅读会发现，每一周都会有一天的订单金额、订单量和会员数降到最低点，而这一天恰好是星期六。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第10页。4.1.2阅读和分析订单时间数据（分析一周数据）分析通过对这4张图片的数据阅读会发现，每一周都会有一天的订单金额、订单量和会员数降到最低点，而这一天恰好是星期六。各项指标全部处于最低点，说明无论是购买的人数、订单数还是金额，都是一周中最少的。并且由于数据是随机的，说明这很有可能是一个普遍的现象。从时间出发，星期六这一天是假日，而第二天也是假日，更多的人会选择外出度假或是逛街，因为即使是回家晚了，第二天也可以进行休整。这一天网购的人就会相对减少。并且，购买化妆品的大部分是女性，而女性更有可能在周六选择外出购物。123电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第11页。4.1.2阅读和分析订单时间数据（阅读和分析一天数据）除了可以通过一周的订单时间数据推测一周的销售时机分布，还可以通过一天的订单时间数据推测一天的销售时机分布。。123如图4-3所示为通过CRM系统分析出一家网店在一天中各个时间段的店铺运营数据。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第12页。4.1.2阅读和分析订单时间数据（阅读和分析一天数据）分析通过对这张图片的阅读会发现，该网店在一天的凌晨时段销售情况最差，晚上九点到十点销售情况最佳。123凌晨，大部分人都处于休息状态，不会网上进行购物；晚上九点到十点，大部分人吃过晚饭，处于相对轻松的状态，更可能进行网购。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第13页。4.1.2阅读和分析订单时间数据（了解订单数据分析结果的作用）123订单时间电子商务网站应该根据自己的订单时间数据，选择合适的时间段进行商品促销促销支持通过对一周数据的分析，可以发现，在星期六，更多的人选择外出。那么，在进行促销活动时，就应该尽量避免放在星期六。同理，其他假日也不适合做过多的促销推测趋势而一天数据的分析结果显示，晚上九点到十点有更多人网购，因此，可以在这个时间段推出优惠活动，从而吸引更多人的注意电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第14页。4.1.3阅读和分析订单地域数据（阅读和分析订单金额的地域数据）123电子商务都会涉及运输的问题，而通过分析订单的地域数据，则有利于企业针对不同地域设置不同的条件，来解决运输的问题。如图4-4所示为通过CRM工具计算出某电子商务网站各个地域的订单金额数据图。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第15页。4.1.3阅读和分析订单地域数据（分析订单金额的地域数据）123通过对这张图片的阅读会发现，订单金额较高的地域依次为：浙江、江苏、上海、广东、北京。一线城市购买力强注重品质销售服务商品质量价格次要电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第16页。4.1.3阅读和分析订单地域数据（阅读订单单价的地域数据）123订单的单价通常能够展现出消费者的不同层次的购买力，所以对于订单单价的地域数据也需要关注。（1）如图4-5所示为通过CRM工具计算出某电子商务网站订单单价的地域数据图。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第17页。4.1.3阅读和分析订单地域数据（分析订单单价的地域数据）123分析通过对这张图片的阅读会发现，这张单价图与前面的总金额图大相径庭，排名前五的区域与上一张图完全不同，有些地方甚至处于偏远地区。问题偏远地区的购买能力远没有一线城市强，那么为什么他们的付款单价却名列前茅，看起来似乎很反常。分析如果仔细思考订单单价的意义，就会发现，订单单价与购买能力并没有直接联系，相反的，偏远地区的运费高、运送时间长，结论人们更倾向于一次性购买更多的商品，这恰恰造成了订单单价的上升。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第18页。4.1.3阅读和分析订单地域数据（了解订单地域数据分析结果的作用）123地域数据销售特点销售策略现象一线城市的客户购买能力强，因此可以针对他们进行网购包邮策略，从而进一步提升订单总金额。对于其他城市，运输成本较高，进行包邮策略显然是不明智分析可以通过降低商品价格来吸引客流。这里的降低商品价格，并不是单纯的降低单个商品价格，企业经营目的是提高订单量和消费数量。所以，降低商品价格是指，多买多降，买的越多，优惠幅度就越高，以此吸引客流和提高购买量。策略电子商务网站不能只依靠一线城市的消费群体支撑，还需要提高其他城市的销量。应该针对不同区域的消费者，实行差异化的销售策略。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第19页。阅读并分析如图4-6和4-7所示订单数据，思考该网站的订单状态数据存在哪些值得关注的地方，将阅读、分析的过程与结果整理成报告。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第20页。任务4.2-阅读和分析销售额数据【任务目标】能够阅读和分析销售额数据。【任务描述】本任务将通过某化妆品网站的销售额数据来介绍如何阅读和分析电子商务网站的销售额数据，如图。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第21页。4.2.1理解环比与同比的含义环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；而对于同一个地方，考虑时间纵向上发展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。环比本期统计数据与上期比较，如2016年12月与2016年11月比较，称为环比。环比可以分为日环比、周环比、月环比和年环比，主要是对比很短时间内涨幅程度，不过由于行业差异，比如旅游，会受到淡旺季影响。同比本期统计数据与历史同时期比较，如2016年12月与2015年12月比较，则称为同比。同比一般用在相邻两年的相同月份，很少用在两月相同日期。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第22页。4.2.2阅读和分析总销售额（阅读总销售额）如图4-8所示，总销售额由新客户销售额和回头客销售额组成，整个网站的销售额环比下降了14.24%。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第23页。4.2.2阅读和分析总销售额（分析总销售额）分析销售额环比下降，说明这一周与上一周相比，销售额减少了。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第24页。4.2.3阅读和分析新客户销售额（阅读新客户销售额）新客户销售额下分了三个指标，分别为新客户数、客单价和购买频次。（1）新客户数新客户数环比下降了35.24%，客单价环比上升了21.75%，（2）客单价单价环比下降了30.04%（3）购买频次平均购买件数上升了73.8%购买频次则下降了36.22%电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第25页。4.2.3阅读和分析新客户销售额（分析新客户销售额）问题1：新客户数减少说明网站在吸引客流方面的策略可能需要调整问题2：购买频次下降说明已有的新客户购物活跃度不高或是他们的购物意愿不高，网站的工作人员应该积极与新客户沟通，适当给予优惠政策，激发他们的购物意愿。问题3：客单价升高说明在已购物的新客户中，每个新客户的平均购买金额提高了。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第26页。4.2.3阅读和分析新客户销售额（分析新客户销售额）分析原因一个是网站提升了商品的单价抑或是新客户选购了单价更高的商品，即件单价提高一个是新客户购买的商品数量增加了，即平均购买件数增加。判断成因图4.2.1可知，客单价的提升是因为新客户的平均购买件数增加。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第27页。4.2.3阅读和分析回头客销售额（阅读回头客销售额）数据（1）回头客销售额环比上升了31.82%（2）老客户数上升了31.4%（3）客单价环比上升了0.32%（4）单价环比上升了11.29%（5）平均购买件数下降了9.83%（6）购买频次则上升了26.35%电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第28页。4.2.3阅读和分析回头客销售额（分析回头客销售额）现象回头客销售额环比上升，其下属的三个指标也全部环比上升分析这说明网站在提升老客户的忠诚度和购买意愿上的运营相对成功决策这家店铺做到了与老客户积极沟通，了解其需求，并适当给予优惠三个方面。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第29页。4.2.3阅读和分析回头客销售额（分析回头客销售额）现象回头客客单价的提升，是由于件单价的提升。分析回头客接受了网站商品的适当提价；回头客选购了单价更高的商品。决策在稳定老客户方面的运营比较成功。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第30页。1、阅读并分析如图4-9所示的销售额数据，思考该网站的销售额数据存在哪些值得关注的地方，将阅读、分析的过程与结果整理成报告。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第31页。任务4.3-阅读和分析客户数据【任务目标】能够阅读和分析各种客户数据。【任务描述】“顾客是上帝”，如今，电子商务行业竞争日益激烈，“客户至上”是每个店铺的共识，所以，客户数据就显得至关重要。本任务将介绍如何通过阅读和分析客户数据，来促进企业的发展。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第32页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）123对于电子商务来说，维护一个老客户的成本要远远低于开发一个新客户，分析客户购买频次的目的是寻找最有价值的客户，提高用户网站黏性，尽量多地满足老客户的需要。含义客户购买频次即客户在某一时间段内购买的次数，它能够反映客户购物的活跃度，频次越高，活跃度越高，客户对于网站的价值也就越大，网站的粘性也就越大。方式客户活跃度分析，客户流失分析，提升客户平均停留时间电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第33页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）123（1）客户活跃度分析平均访问次数平均停留时间平均访问深度电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第34页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）123（2）客户流失分析发现潜在流失客户名单设定一个“挽回方案”购买记录行为轨迹判断需求适当关怀尽可能留住需要的客户电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第35页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）123（3）提升客户平均停留时间客户停留浏览记录购买记录调整页面推送广告购买产品购买服务电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第36页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（理解客户购买频次的含义）123比如如图4-10所示为淘宝在年底推出的新年年货节活动，采用了推荐系统给客户提供个性化推荐，并有足够吸引人的内容以及各种各样的购物活动等，提升而来客户的平均停留时间，提高了客户的购买频次。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第37页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（阅读客户购买频次）123通过对如图4-11所示这张图片的阅读会发现，一周内，某化妆品的下单1次的客户有655人，订单总金额为13万，下单2次的客户有7人，订单总金额为2千。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第38页。4.3.1阅读和分析客户购买频次（分析客户购买频次）123（1）消费规律通过对会员下单次数与订单金额分析发现，该化妆品的客户在一周内通常只下单一次，一周内的订单金额大部分是一次下单所贡献的。（2）数据合理考虑到该网站主要经营化妆品，这个结果是合理的。因为化妆品的使用时间相对，在短时间内不会重复下单,提高客户在一周内的下单次数和下单金额相对比较困难。（3）聚焦行业如：主要销售零食的网站，零食的回购率往往都会很高，所以客服人员可以在短时间内对消费者进行商品推广，适当推出促销活动，这样就可以在短时间内增加回购率，加大订单量，提升店铺效益。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第39页。4.3.2理解RFM客户分类123分类许多企业在经营过程中会将客户进行分类，例如VIP（VeryImportantPeople，贵宾）客户和一般客户。针对不同类别的客户，企业会使用不同的销售策略。关键指标根据美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标，这也是项目一种提到过的RFM模型，通过RFM分析，可以非常清楚地分类客户的价值。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第40页。4.3.2理解RFM客户分类123RFM模型R（Recency）最近一次消费的时间R值越大流失的客户R值越小容易成交F（Frequency）指消费频率F值越大粘性越大F值越小粘性越小M（Monetary）指消费金额M值越大购买力高M值越小购买力低电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第41页。4.3.2理解RFM客户分类（客户分类）123R：分割点设置为30天，即客户的最后消费时间以30天为界限，大于等于30天或小于等于30天，数值越小,说明该客户越活跃。F：分割点设置为5，即消费者自开业以来成功付款的单数以5次为界限，数值越大，该消费者的忠诚度就越高。M：分割点设置为300元，即客户的平均订单金额以300元为界限，数值越高，该客户的消费能力和价值就越高。根据企业的实际情况，通过设置合适的分割点，可以将客户进行分类，通过以下RFM参数的设置，我们可以将客户进行分类。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第42页。4.3.2理解RFM客户分类（客户分类）123通过以下RFM参数的设置，我们可以将客户进行分类。

RFM重要保持√√√重要发展√××重要价值√×√重要挽留×√√一般重要√√×一般客户××√

RFM一般挽留×√×无价值×××电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第43页。4.3.2理解RFM客户分类（客户分类）123如图4-12是CRM系统分析出的某电子商务网站各类客户的数据。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第44页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（1）重要保持客户（2）重要发展客户（3）重要价值客户（4）重要挽留客户（5）一般重要和一般挽留客户（6）一般客户和无价值客户电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第45页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（1）重要保持客户R低于参数分割点，FM高于参数分割点。这类客户的活跃度高，购买频次高，订单平均单价高。这类“三高”客户对于企业来说就是宝藏，他们是最具忠诚度，最有购买能力，最活跃的网络购买者，他们的存在证明了企业的成功，企业不断做大也与这类客户密不可分。对于一般企业，这类客户较少，所以一旦出现这类客户，要积极沟通，重视他们的需求，给予他们VIP资格，牢牢抓住这类客户。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第46页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（2）重要发展客户RFM都低于参数分割点。这类客户的活跃度较高，但是购买频次和购买能力都相对较低，这类客户对企业的利益贡献也不能忽视。通过图4.3.2可以看到，这类客户为网站贡献了10,001,949元，排行第3。这类客户网上购物的活跃度高，购物机会多，网站向他们销售的机会就多。所以，网站的工作人员应该采取措施，将这类客户积极发展为高忠诚度、高价值的客户。例如，可以向他们提供“满就送”或超值套餐促销等以低价位为主要手段的策略。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第47页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（3）重要价值客户R和F都低于参数分割点，M高于参数分割点。这类客户活跃度较高，购买能力较强，但是购买频次较低。消费能力高决定了他们可以为网站贡献较大的交易额，是网站盈利的保障。但是他们的购买频次较低，即该类客户在最终购买时，易与其他网站商品进行对比或是购买意愿不强。网站的工作人员应该在该类客户选购商品时，积极与他们沟通，为他们制定一些促销优惠，或是在平时，定期向他们发送区别于其他网站的商品信息，加大其购买意愿。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第48页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（4）重要挽留客户RFM都高于分割点。这类客户活跃度较低，但购物频次高，并且购买能力强。他们的存在往往是店铺持续发展的保证。网站的相关工作人员应加强客户关系管理，重视他们的需求，给予其特定的优惠，逐步增强忠诚度。图4-13为不同客户的营销策略图。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第49页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第50页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（5）一般重要和一般挽留客户一般重要客户活跃度和购买频次都比较高，但是平均订单金额较低，对于以盈利为目的的电子商务网站来说，重要性比起前四种客户相对要低一些。一般挽留客户虽然活跃度和平均订单金额较低，但是购买频次较高，仍然能为网站带来一定的收益，因此也需要一定的关注。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第51页。4.3.2理解RFM客户分类（了解各类客户的特点）123根据RFM分析，不同类型的客户有自己的特点，网站需要根据不同的客户特点提供有针对性的客户服务。（6）一般客户和无价值客户仔细查看这两种客户的RFM参数，可以发现，这两类客户R值都高于参数分割点，F值都低于参数分割点，这说明他们的活跃度不高，购物频次也较低，即网购的机会较低。他们可能更多地选择实体店购物，抑或是其他网站的忠诚客户，只是碰巧走进该网站选购了某样商品。所以，这类客户在该网站购物的随机性过强，如果想发展这类客户，需要付出的成本较高，并且成功率较低。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第52页。1、阅读并分析如图4-14所示的客户数据和RFM分析，思考该网站的客户数据存在哪些值得关注的地方，将阅读、分析的过程与结果整理成报告。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第53页。任务4.4-阅读和分析商品关联数据【任务目标】能够阅读和分析商品关联数据。【任务描述】每一类商品都有自己固有的消费群体，而两个关联度高的商品很有可能会吸引相同的消费群体，因此，可以通过推荐或捆绑销售关联度高的商品来提高订单金额。。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第54页。以“韩式喜糖盒”为商品A，其关联商品为B，抽取出一张AB商品的关联数据图，如图4-15所示。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第55页。

4.4.1阅读和分析关联订单数可以用符号、字母等方式对客观事物进行直观描述；数据也是进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值，这些数值是反映客观事物属性的数值；数据也是表达知识的字符集合以及信息的表现形式。数据在生活中的应用随处可见，是进行测量、评估以及预测的基础。将通过商品关联数据，寻找关联度高的商品。关联商品指同主力商品或辅助商品共同购买、共同消费的商品，关联商品可以是属性相同的商品，或者是属性想融的商品，可以是不同属性的商品，把这些商品展示在主推商品详情页面中，进行关联销售。关联订单购买这些关联商品所产生的订单。做好网站的关联销售，能降低网站的跳出率，有效把握进入网站的每个客户，达到网站利益最大化。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第56页。推广免费试用吸引关注流量提升人气提升流量关联提升力量提升销量例如一个客户是因为看到网站的衣服促销进入网站，看完后发觉这件衣服总价180元，只要买够200元就可以包邮，正好该衣服的页面上有一款搭配的裤子，价格才60元，他购买这两件商品正好可以包邮，而且可以搭配在一起穿着，于是他就两件一起买了，而他购买衣服和裤子的订单也就成为了关联订单。电子商务数据分析项目四-阅读和分析消费数据全文共63页，当前为第57页。

4.4.1阅读和分析关联订单数可以用符号、字母等方式对客观事物进行直观描述；数据也是进