《商务数据分析与应用》课件-项目二数据采集与质量管理

1.数据采集渠道确认数据采集渠道确认数据采集渠道进行电子商务数据分析与采集时常用的数据来源渠道有电子商务网站、店铺后台或平台提供的数据工具、政府部门、机构协会、媒体、权威网站数据机构、电子商务平台、指数工具等。数据分析人员需要明确几类数据源所能获取到的数据指标，在选择数据源时选择具有所需数据指标的数据源。数据分析人员需要对数据源按照所提供数据的精准度为其划分等级，优先获取等级更高的数据源。数据采集渠道确认电子商务网站、店铺后台或平台提供的数据工具01

在电子商务项目运营过程中电子商务站点、店铺自身所产生的数据信息，如站点的访客数、浏览量、收藏量，商品的订单数量、订单信息、加购数量等数据，可通过电子商务站点、店铺后台或类似生意参谋、京东商智等数据工具获取。对于独立站点流量数据还可使用百度统计、友盟等工具进行统计采集。数据采集渠道确认政府部门、机构协会、媒体02政府部门、行业协会、新闻媒体、出版社等发布的统计数据、行业调查报告、新闻报道、出版物。数据采集渠道确认权威网站数据机构03行业权威网站或数据机构发布的报告、白皮书等，常见的网站有易观数据、艾瑞咨询等。数据采集渠道确认电子商务平台04电子商务平台上聚集着众多行业卖家和买家，也是电子商务数据产生的重要源泉来源。指数工具05百度指数、360趋势、搜狗指数、阿里指数等工具依托于平台海量用户搜索数据，将相应搜索数据趋势、需求图谱、用户画像等数据通过指数工具向用户公开，该类型数据可为市场行业、用户需求和用户画像数据分析提供重要参考依据。重点理解与掌握的内容一、认识数据采集渠道二、区分不同数据采集渠道2.数据监控数据监控数据监控是及时、有效反馈数据异常的一种手段，通过对数据的监控，观察数据是否存在异常，进而分析数据，发现可能产生问题的苗头，然后将问题扼杀在萌芽阶段。数据监控制定监控目标明确监控的主要指标分析各指标的影响因素数据预警

数据监控的一般流程数据监控制定监控目标对象是什么目的是什么要解决什么业务问题整理分析框架和分析思路数据监控行业竞争对手客户店铺日常运营常见的监控对象数据监控通过监控行业竞争，判断行业现状和竞争格局，预测行业发展走势和竞争对手的未来战略，从而优化自身发展策略;1通过监控客户的购买行为、消费偏好等数据，分析客户价值，完成客户分类;2通过对销售数据、推广数据、客服绩效数据等运营类数据进行监控，实时掌握企业的运营情况，帮助企业及时调整运营策略。3数据监控根据数据监控目标，拆分数据监控的指标体系，进而对该指标体系下的数据指标对应的数据进行监控。关注每个环节的基础数据指标，监控各业务环节的基础数据。明确监控的主要指标数据监控如果商品详情页的流量低，说明商品详情页点击率低，需要优化商品排名和主图;如果商品详情页的流量不低，但是跳失率高，说明商品详情页中的图片、描述、价格、评价、销量等有问题，需要优化商品详情页;如果商品详情页的收藏率高，说明商品比较受买家欢迎，此时卖家就需要分析商品受欢迎却没有形成转化的原因。分析各指标的影响因素数据监控数据预警量级指标每个环节的数据指标。转化指标反映每个环节的转化情况，通过监控转化指标可以快速定位出哪个环节出现了问题，如果下单转化率下降幅度很大，说明在商品价格、商品评价、商品详情页、客服引导话术等引导客户下单的环节出现了间题。指标确定数据监控每个指标正常波动范围的确定数据类型正常波动范围设置方法同比数据与上周同一天同时段进行对比环比数据与前三天同一时段的平均值进行对比每个环节的转化与前N天每个环节的转化进行对比每个小时的增幅与前N天每个小时增幅进行对比表1指标正常波动范围的确定方法数据监控触发条件的确定数据预警的触发条件的确定，通常是超出正常浮动范围就会发出预警。预警周期与频次的确定预警周期需要根据具体监控的数据指标进行调整，如在日常运营中对流量的预警周期通常是一天，频次半个小时一次或一个小时一次。数据监控预警方式在通常情况下，当数据出现异常时，电商平台会通过站内消息的形式进行提醒，监控人员需及时查看，对异常情况进行评判，需要上报时，可以通过即时通信工具向相关人员上报。数据监控以大促期间的商品数据监控为例在大促期间，通过商品流量的数据监控分析，可以优化商品渠道流量效果，提升大促中的商品流量和销售效果。在大促中，针对商品SKU加购数据反馈，可以对接大促中后期的发货安排，提前做好商品的打单发货、补货安排，提升店铺购物体验，避免库存缺失，导致销售额损失。数据监控在大促中，可以根据访问商品实时数据反馈，了解商品不同时段的访客量、收藏量、加购人数及支付买家数;可以通过支付买家数分时段的趋势变化了解转化效果，对增长比较快的商品进行补仓，将售罄的商品改为预售，从而对核心商品进行转化价值提升，生意参谋中的商品核心指标监控情况如图所示。商品实时数据监控数据监控商品流量数据监控数据反馈商品访问数据反馈，主要指标包括商品访客数、商品浏览量、商品收藏人数、加购人数等；商品转化数据反馈的主要指标包括支付买家数、支付转化率、客单价等。生意参谋-商品流量数据监控数据监控大促中商品流量数据监控表大促中时间段商品访问数据反馈商品转化数据反馈商品访客数商品浏览量商品收藏买家数加购人数支付买家数支付金额支付转化率客单价时间段1流量反馈

时间段2流量反馈

时间段3流量反馈

大促中商品流量数据监控表，通过数据监控优化商品流量渠道效果，围绕销量靠前的商品去优化大促期间的预算规划，并对流量渠道获取方式进行调整，帮助店铺带来流量和转化的提升。数据监控商品数据监控结果的应用场景针对大促前或大促中的收藏加购反馈效果进行分析，可以调整商品大促的投放方案，基于加购高的商品，补充流量渠道投放预算，提高商品效果。大促期间商品数据监控报表时间商品名称商品访客数商品加购件数收藏人数支付转化率支付件数SKU信息新增加购件数支付件数11.1连衣裙20000200018005%1000黑色600300米色900450粉色500250

11.11

对于大促前和大促中的访客、加购、收藏数据进行监控，去判断商品各SKU需要补货的件数，并及时反馈大促商品库存预警，进而及时进行商品补仓。3.异常数据鉴别与分析异常数据鉴别与分析异常数据鉴别与分析电子商务运营过程中难免会遇到数据异常的情况，如遇到店铺流量突然下滑、转化率波动、销售额大幅度下降等等，需要运营人员结合数据报表对异常数据进行鉴别与分析，通过分析来明确造成数据异常波动的原因，建立日常的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度，从而找到促进数据增长的途径，改变数据结果。一般流程通常包括：获取诊断的相关数据对比分析，找出差距制定优化对策异常数据鉴别与分析行业异常数据鉴别与分析以生意参谋为例，卖家可以通过实时监控市场以及行业TOP排行了解行业动态，通过同周期对比发现数据异常。通过行业TOP商家、商品、品牌排行实时监控，识别高潜力竞争对手，实时监控竞争动态，帮助店铺在竞争中了解对手情况。通过对行业客群、搜索客群、品牌客群、属性与产品分析等数据的监控，帮助店铺锁定热门人群特质及人群变化趋势，鉴别市场红蓝海。异常数据鉴别与分析异常商品鉴别与分析异常商品是指店铺所有终端，截至当日中有出现“支付转化率低”、“支付下跌”、“流量下跌”、“高跳出率”、“零支付”、“低库存”数据的商品。异常数据鉴别与分析运营异常数据鉴别与分析1.店铺动态评分（DSR）下滑店铺动态评分（DSR）是指客户对店铺“宝贝与描述相符”“卖家服务态度”、“物流服务的质量”这三项的评判打分。店铺应该做好预防工作，避免DSR评分出现异常：（1）主图、详情页不夸大宣传，不做实现不了的承诺；（2）客服态度至关重要，客服人员需要有专业知识、及时的响应速度以及良好的回复态度；（3）利用小赠品，让客户有意外惊喜；（4）物流速度是最不可控的，也是需要店铺重点维护的一个方面。异常数据鉴别与分析运营异常数据鉴别与分析2.物流数据异常对物流数据进行监控可以看到异常的物流信息，进而可以制定应对策略。主要包括以下几个方面：（1）实时物流订单流转追踪（2）设置物流异常预警（3）订单状态实时追踪（4）精准定位问题线路，给出优化策略（5）消费者体验问题挖掘，多维度分析归纳背后原因异常数据鉴别与分析运营异常数