《电子商务数据分析与应用》教案 邵贵平

-PAGE13-《电子商务数据分析与应用》教案/学年第一学期授课教师：所属部门：授课班级：教学内容电子商务数据分析认知检查签字授课时间授课时数教学目的理解电子商务数据分析的相关概念；熟悉电子商务数据分析的流程与智能化操作；掌握电子商务数据分析的常用方法；掌握电子商务的智能数据分析工具；理解电子商务数据分析的核心模型；具备基于ARIMA模型预测销售额的能力；具备运用AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商的能力；具备基于LLM拆解GMV目标的能力；具备分析智能数据分析相关工作岗位招聘信息的能力。教学重点与难点1．基于ARIMA模型预测销售额2．AARRR模型及其应用教学方法理实一体化教学过程设计一、开篇序言1.什么是数据分析？2.数据分析与电子商务的关系3.数据分析与人工智能的关系4.课程教学内容介绍5.考核方式介绍二、数据分析认知导入案例电子商务的智能化趋势AI正在引领第四次工业革命，该技术对电子商务的影响是巨大的个性化的购物体验不再是一种反常现象，而是客户所期望的动态定价可以帮助企业最大限度地提高收入，同时保持市场竞争力聊天机器人正逐渐成为企业的主要技术支持工具，通过自然语言提供个性化客户支持、实时答疑并解决消费者问题人工智能驱动的搜索和推荐引擎使用机器学习算法来更好地捕捉用户意图，提高搜索相关性并增强产品发现将AR和VR集成到EC中的好处是能为客户提供逼真和身临其境的产品预览如果设计得当，虚拟试用体验有可能为时尚和美容行业带来变革思考：人工智能对电子商务的影响体现在哪些方面？不久的将来，电子商务领域还会出现哪些基于人工智能的新应用？请谈谈你对新的电子商务形式的理解？基础知识电子商务数据分析的相关概念数据分析是指收集、处理数据并获取有价值信息的过程。数据分析的作用：现状分析、原因分析、预测分析。数据分析一般可以分为3类：探索性数据分析（EDA）、验证性数据分析（CDA）和定性数据分析大数据通常需满足3个特点：规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）。人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器像人一样思考、学习和处理问题。其核心特征有自主性（Autonomy）、适应性（Adaptability）、可解释性（Accountability）和敏捷性（Agility）。云计算的核心思想是将计算资源和服务集中在云端，通过网络进行访问和使用，以实现资源共享、灵活性和可扩展性。量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。区块链是一种以链的方式把区块组合在一起的数据结构，选取新节点时需要将新区块里前一个区块的哈希值、当前时间戳、一段时间内发生的有效交易及其梅克尔树根值等内容打包成一个区块向全网广播。数据湖是一个庞大的数据存储库，从不同来源收集数据，并将其以自然状态存储起来。数据挖掘的各种算法基于不同的数据类型和格式，能更加科学地呈现出数据本身的特点，从而帮助人们更快速地处理大数据。数据可视化是指将数据分析结果用简单且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字、表格、图标和信息图等方式进行展示。RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）技术能够代替或者协助人类在计算机、RPA手机等数字化设备中完成重复性工作与任务知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用图结构表示知识和关系的技术，通过节点（实体）和边（关系）构建语义网络，旨在将分散的数据转化为机器可理解、可推理的知识体系。电子商务数据分析的流程与智能化数据收集与智能化数据处理与智能化数据分析与AI数据解释与展现及智能化3）电子商务数据分析的常用方法数据分析方法分类：常规分析方法、统计学分析方法、自建模型对比分析法时间序列分析法描述性统计分析回归分析法相关分析法方差分析法分类分析法聚类分析法杜邦分析法机器学习深度学习4）电子商务的智能数据分析工具生意参谋京东商智亚马逊ABA品牌分析EXCELPowerBISPSSPython九数云BIQuickBI5）电子商务数据分析的核心模型AIPL模型AARRR模型任务一基于ARIMA模型预测销售额以新零售企业A某门店主营的水果、蔬菜类目为例，根据最近6个月的销售数据，运用ARIMA模型预测其后2天的销售额，建议采用SPSS的时间序列预测分析功能。注:原始数据可从在线课程的课程资源/拓展资料中下载任务二基于AARRR模型分析社交电商/直播电商/跨境电商基于AARRR模型分析×××社交电商/直播电商/跨境电商，首先需要了解社交电商/直播电商/跨境电商当前的运营状况，然后深入分析社交电商/直播电商/跨境电商如何获取用户，如何激活用户，如何留存用户，如何获取收入，以及如何激发用户推荐自己，最终完成《基于AARRR模型的×××社交电商/直播电商/跨境电商分析报告》。社交电商/直播电商/跨境电商可以任选其一完成4.总结附记作业布置教学内容店铺智能诊断检查签字授课时间授课时数教学目的理解店铺智能诊断的相关概念；熟悉店铺智能诊断工具；理解和掌握店铺健康度指标体系；具备店铺运营智能诊断的能力；具备关键词推广ROI计算与分析的能力；具备进行库存健康度诊断的能力；具备基于AI大模型诊断社交号的能力。教学重点与难点店铺运营智能诊断ROI计算与分析教学方法理实一体化教学过程设计1.导入案例店铺诊断智能体开启数智化洞察新时代获得接入授权后，其可向用户提供个性化店铺诊断、关键指标分析，以及智能化策略建议、自动化运营落地等一站式服务，全方位提升店铺经营的科学性和精准度。从“数据堆砌”到“故事讲述”，超智能多模态分析洞察从“全员看数”到“千人千面”，大模型优化驱动个性化分析从“静态报表”到“动态推演”，大模型+小模型协同智能决策从“经验判断”到“智能洞察”，AI驱动的店铺诊断智能进化思考：数云智能报告具备超智能多模态分析洞察能力，其超智能与多模态分别体现在哪里？数云智能报告如何解决复杂业务场景下用户需求的精准识别难题？在数云智能报告的“大模型+小模型”协同作业模式中，小模型的作用是什么？请你谈谈如何利用数云智能报告实现“分析-策略-行动”的店铺诊断闭环。2.基础知识1)店铺智能诊断概述智能诊断流程指标拆解销售收入=访客数x转化率x客单价因果推断模型源于统计学的潜在结果模型（PotentialOutcomesModel,POM）植根于计量经济学的结构方程模型（StructuralEquationModeling,SEM）由计算机科学家倡导的结构因果模型（StructuralCausalModel,SCM）归因分析模型首次触点归因末次触点归因线性归因时间衰减归因位置归因商家经营知识图谱店铺智能诊断工具生意参谋的店铺智能诊断生意参谋提供的一系列智能化工具，帮助商家提升店铺运营效率。当前，AI工具主要有商品推荐、流量分析、智能诊断、智能客服、广告智投等等。京东商智的智能诊断功能东商智是京东官方数据平台，提供店铺运营、行业洞察、流量分析、用户画像、单品诊断等分析功能，还对接京东物流、金融等生态数据，支持多维度交叉分析。帆软的商业智能工具帆软（FineBI）基于大模型技术实现对话式业务智能分析，降低数据分析门槛，助力企业实现数据驱动决策，推动BI行业变革与发展。3)店铺健康度指标体系运营管理健康度指标销售计划完成率=实际销售额/计划销售额×100%。销售增长率=（本期销售收入-上期销售收入）/上期销售收入×100%。销售成本=产品的采购成本。平均销售折扣率=总销售额/总吊牌额。退款率=退款成功笔数/支付订单数×100%。毛利润=销售收入－销售成本。毛利率=毛利润/销售收入×100%。成本利润率=净利润/成本总额×100%。销售利润率=净利润/销售收入×100%。计算题：例如，某官方旗舰店9月的销售收入为3000000元，销售成本为1200000元，期间费用为600000元，净利润为900000元，计算该企业的毛利率、成本利润率和销售利润率。商品管理健康度指标商品差评率=描述相符的评价为1星或2星的订单量/店铺确认收货订单量。销售进度=实际销售额/目标销售额。动销率=动销品种数/店铺商品总品种数×100%。支付商品件数=统计时间内买家完成支付的商品数量之和。售罄率=某段时间内商品销售数量/（期初库存数量+期中进货数量）×100%。库存周转率=销售数量/［（期初库存数量+期末库存数量）/2］×100%。金额退货率=某段时间内的退货金额/总销售金额×100%。数量退货率=某段时间内的商品退货数量/总销售数量×100%。营销策划健康度指标独立访客数（UniqueVisitor，UV）PV=店铺或商品详情页被访问的次数。支付金额=统计时间内客户拍下商品后支付的总金额。ROAS=广告带来的收入/广告花费×100%。ROI＝（投资收益-投资成本）/投资成本×100%成交转化率=成交人数/访客人数×100%。获客成本=总营销费用/新增客户数量。支付买家数=统计时间内完成支付的去重买家人数。新/老客户占比=新/老客户数量/客户总数。DAU=当日达到活跃客户标准的人数，MAU=当月达到活跃客户标准的人数复购率=复购客户数/客户总数×100%。视觉设计健康度指标跳失率=访客中没有发生点击行为的人数/总访客数×100%。平均停留时长=来访店铺的所有访客总的停留时长/访客数。平均访问深度=PV/UV。详情页跳出率=访客在详情页中没有发生点击行为的人数/详情页访客数×100%。页面热力图是以特殊高亮的形式或模块形式显示客户页面点击位置的图示，可以直观地展示客户的总体访问情况和点击偏好。客户服务健康度指标咨单支付转化率=询单且下单支付的人数/总询单人数×100%。平均响应时长=人工客服回复时长之和/咨询对话轮次。服务质量评分=客户咨询体验评分之和/评分次数。人效=咨询下单支付金额/客服人数。纠纷退款率=判定商家责任退款生效笔数/支付成交笔数×100%。计算公式：纠纷投诉商责率=平台判定为卖家责任的纠纷投诉订单数/判定成立的纠纷投诉订单总数。退货退款完结时长=退货退款完结总时长/退货退款完结笔数。物流服务健康度指标缺货率=缺货的单品数/总销售单品数×100%。库存准确率=真实库存量（件数或金额）/账务库存量（件数或金额）×100%。日均发货单数=统计周期内发货单数合计/统计周期天数。48小时揽收及时率=48小时内发货的订单量/应揽收订单量。平均到货时长=消费者下单支付到签收的总时长之和/已签收的包裹数量。物流服务差评率=“物流服务”评价为1星或2星的订单量/店铺确认收货订单量。企业财务健康度指标毛利率波动系数=（毛利率标准差/毛利率均值）×100%。资产负债率=负债总额/资产总额×100%。经营现金流比率=经营活动现金流净额/营业收入。3）任务实战任务一店铺运营智能诊断选择一家店铺，从后台获取该店铺最近3个月的经营数据，查看销售收入的变化趋势，在此基础上运用WPSAI等工具对店铺的支付金额、访客数、转化率、客单价4项指标展开分析并做出诊断，然后根据诊断结果提出改进策略任务二关键词推广ROI分析某店铺专营男士衬衫，自1688平台进货，9月以每件65元的价格采购了80件男士高档免烫衬衫，共花费5200元；然后在淘宝店铺中销售，在关键词推广上投放广告花费1200元，卖出这批衬衫的销售额为7600元。请计算关键词推广ROI，并判断是否盈利。4.总结附记作业布置教学内容流量数据分析检查签字授课时间授课时数教学目的掌握流量来源和趋势的智能分析,掌握流量质量评估方法,掌握流量价值计算方法,掌握融入AI技术的爆款引流方法,理解掌握千人千面的原理和方法,具备基于AI大模型进行流量来源对比分析的能力；具备商品标题智能优化的能力；具备设计GEO策略的能力；具备应用SEO智能体的能力；具备商品类目优化的能力。教学重点与难点基于AI大模型进行流量来源对比分析商品标题智能优化教学方法理实一体化教学过程设计1.导入案例AI驱动广告引流变革生产广告创意，选择广告投放平台及展示位置是通常的广告引流方程式；而生成式AI不仅能自动生成广告内容，还能直接决定广告展示的场景、时机和方式AI生产创意规模化且即时的，且迈入“一人千面”时代投放逻辑变革广告投放的预算分配正从搜索优先转向生态闭环广告形态重构未来的广告投放逻辑是：不只是买流量，而是让AI愿意把你写进答案思考：如何理解生成式AI让广告迈入“一人千面”时代？AI让广告投放逻辑产生怎样的变革？AI时代，广告形态应如何重构？2.基础知识1)流量来源分析站内免费流量：主要渠道有手淘搜索、猫客搜索、淘特搜索、手淘首页、手淘推荐、手淘旺信、手淘问大家、手淘拍立淘、日常营销活动、红包省钱卡，以及逛逛、淘宝直播、有好货等内容板块，通过短视频、图文笔记、直播等形式获取的免费流量。站内付费流量：来源主要包括关键词推广、人群推广、全站推广、淘宝客、流量宝等。站外流量：站外流量主要来自各大知名网站，如抖音、今日头条、新浪微博、微信、百度、搜狗、360搜索、一淘、小红书、美丽说、蘑菇街、腾讯微博、QQ空间、爱奇艺、折800、米折网、卷皮网、嗨淘、人人逛街、优酷、必应、有道等。2)流量趋势智能分析发现流量变动趋势对比行业流量趋势流量来源数据智能分析查找问题症结所在对症下药，解决问题3)流量质量评估流量质量常用的评估指标有跳出率、平均停留时长、访问深度、转化率、活跃客户率和参与指数等。4)流量价值计算流量价值计算公式某店铺UV价值计算融入AI技术的爆款引流洞察需求新品选款用AI大模型提炼卖点智能定价商品预热促销方式口碑营销千人千面“猜你喜欢”店铺标签3.任务实战任务一基于AI大模型的流量来源对比分析请以自家经营的店铺为分析对象，获取最近一周或一个月流量来源的细分数据，并应用AI大模型绘制4张饼图。第一张为自家店铺的PC端流量来源饼图，第二张为同行的PC端流量来源饼图，第三张为自家店铺的移动端流量来源饼图，第四张为同行的移动端流量来源饼图。将4张饼图做对比并分析，以发现自家店铺流量来源与同行的差异，并提出改进意见。任务二商品标题智能优化选择淘宝店铺中的一个商品，获取其当前的商品标题、流量数据和转化率数据，再应用生意管家对商品的标题进行优化，过一段时间后再获取新的流量数据和转化率数据，进行对比分析。4.总结附记作业布置教学内容转化数据分析检查签字授课时间授课时数教学目的掌握与转化率相关的计算，理解转化率的重要性；掌握成交转化漏斗模型；理解用户旅程地图的基本概念与七个要素；熟悉电商转化率分析指标，掌握转化率分析指标的计算方法；了解影响转化率的因素；掌握关键词推广的转化分析方法；具备利用AI试衣功能进行A/B测试的能力；具备基于LLM分析转化漏斗的能力；具备开发点击率诊断智能体的能力；具备绘制用户旅程地图的能力。教学重点与难点成交转化漏斗模型用户旅程地图教学方法理实一体化教学过程设计1.导入案例电商智能体结合京麦数据提升店铺转化率用京麦数据识别转化痛点京麦用户每天从后台导出各项运营数据，深入分析用户行为路径以某店铺爆款蓝牙耳机为例，京麦数据揭示其第一个痛点：虽然60%的流量来自搜索，但搜索点击率仅有1.8%，远低于行业平均水平3%继续挖掘数据发现，用户在详情页的平均停留时间仅15秒更有趣的发现来自加购，虽加购率达8%，但加购后的转化率仅20%用电商智能体提升数据分析效率知行奇点电商智能体自动抓取京麦全量数据，实时监测各环节转化指标，一发现异常立即预警，给出精准的优化建议有了知行奇点的AI电商智能体加持，原本繁琐的数据分析工作变得轻松高效。复杂的分析框架被固化成智能化流程，几分钟就能完成以往几小时的工作量，而且分析维度更加全面深入数据的价值不在于拥有多少，而在于如何解读和应用思考：某店铺爆款蓝牙耳机案例中，三个痛点分别对应用户行为路径的那个节点？知行奇点的AI电商智能体如何提升数据分析的效率？“要发挥数据的威力，需要科学的分析方法和智能工具的支撑”请谈谈你对这句话的理解？2.基础知识1)转化率相关概念转化率=（转化次数/点击量）×100%销量=流量×购买转化率利润=进店人数×购买转化率×客单价×净利润率2)成交转化漏斗模型用户旅程地图用户旅程地图（CustomerJourneyMap，CJM）又称用户体验地图，是指用户与产品互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情感体验的可视化表示。用户旅程地图通常包含七个要素：用户需求、旅程阶段、用户行为、触点、用户想法、情感曲线、用户痛点。转化率分析指标点击率＝点击量/展现量×100%跳失率＝访客中没有发生点击行为的人数/总访客数×100%访客数＝有效入店人数+跳失人数有效入店率＝有效入店人数/访客数×100%详情页跳出率＝访客在详情页中没有发生点击行为的人数/详情页访客数收藏率＝收藏人数/总访客数×100%加购率＝加购人数/总访客数×100%咨询率＝咨询人数/总访客数×100%咨询转化率＝咨询下单客户数/咨询人数×100%静默转化率＝静默成交人数/总访客数×100%下单转化率＝下单人数/总访客数×100%下单支付转化率＝支付人数/下单人数×100%支付转化率＝支付人数/总访客数×100%影响转化率的因素品牌/产品的竞争力商品定价消费者评价商品详情页设计店铺装修促销活动消费能力目标受众的精准度购物体验关键词推广的转化分析实际点击价格=（下一名出价×下一名质量分）/自己的质量分+0.01元3.任务实战任务一“京点点”AI试衣试用“京点点”（）的AI试衣功能，并利用京麦A/B实验平台进行测试，然后在此基础上对AI试衣功能进行评价，分析其优劣势，并撰写《“京点点”AI试衣测试报告》。4.任务二绘制该电商企业7月与8月的转化漏斗图，然后将5个环节的转化率指标进行对比分析，以评估8月各环节的转化效率，再针对具体问题提出改进措施，促进总体转化率的提升，并撰写《基于LLM的转化漏斗对比分析报告》4.总结附记作业布置教学内容客单价数据分析检查签字授课时间授课时数教学目的理解和掌握客单价基本概念和计算方法,了解和掌握客单价影响因素,熟悉客单价分析指标,具备基于AI大模型开发与测试关联分析应用的能力；具备设计客户复购行为分析报表的能力；具备基于AI大模型预测复购概率的能力；具备分析客单价案例的能力教学重点与难点客单价的影响因素关联分析及其应用教学方法理实一体化教学过程设计导入案例小米的商业智慧用户共创模式:小米的成功，本质是“用户共创”的商业模式;从早期MIUI系统的用户反馈迭代到如今小米汽车的用户共创实验室，小米始终将用户纳入产品研发体系人车家全生态:小米构建的“1+4+X”战略;以手机为核心，连接汽车、电视、笔记本、AIoT四大主场景，覆盖智能穿戴、家居、出行等N个细分领域。精准打造爆品:极致性价比的“价值锚点”;生态协同的“降本增效”;设计驱动的“颜值经济”用户粘性构壁垒:小米建立“用户+生态+爆品”的三维壁垒;当用户有3件以上小米设备，更换品牌成本将显著提升;小米正在构建“消费数据闭环”思考：“用户共创”的商业模式对提升复购率起到什么作用？为什么小米用户平均年消费额能够达到1.2万元，是普通品牌用户的4倍？小米打造爆款的核心能力来自哪里？小米如何构建用户粘性壁垒？2.基础知识1)客单价概述客单价（percustomertransaction）是指每一个顾客平均购买商品的金额客单价=销售总额÷顾客总数（1）笔单价=销售总额÷成交总笔数（2）客单价＝笔单价×人均购买笔数（3）件单价＝销售总额/支付商品总件数（4）客单量＝支付商品总件数/客户总数（5）客单价＝件单价×客单量（6）2)客单价影响因素商品结构关联推荐促销活动客服推销技巧商品类目的广度和深度客户购买能力客户复购3)客单价分析指标3.任务实战任务一基于AI大模型开发与测试关联分析应用以AI大模型为工具，开发基于APRIORI算法的关联分析应用，再以表1中某化妆品网店的交易数据为例，测试关联分析应用，快速从交易数据中找出强关联规则，为商品推荐、促销策略和库存管理提供数据支持。已知支持度阈值α=0.4,置信度阈值β=0.5。表1某化妆品网店的交易数据任务二客户复购行为分析报表设计某店铺客户订单数据如表2所示，一共有8个字段，分别是order_id（订单ID）、customer_id（用户ID）、order_date（下单日期）、product_category（产品品类）、amount（交易金额）、is_first_order（是否为新订单）、first_order_date（首单日期）、payment_method（支付方式），请据此运用可视化工具设计客户复购行为分析报表，分析指标包括复购客户数、复购订单数、客户复购率、订单复购率、平均复购周期、购买频次、客户复购排行榜、品类复购排行榜等，其中复购客户数、复购订单数、客户复购率、订单复购率、客户复购排行榜、品类复购排行榜可按月变动。表2某店铺客户订单数据4.总结附记作业布置教学内容客户数据分析检查签字授课时间授课时数教学目的理解客户数据分析的概念，掌握客户数据分析的主要内容；熟悉客户数据分析指标；掌握客户细分的常用方法与模型；理解和掌握访客特征分析；理解和掌握访客行为分析；具备用AI工具绘制客户画像的能力；具备设计RFM分析智能体的能力；具备同期群组分析的能力；具备分析客户评价的能力。教学重点与难点用AI工具绘制客户画像RFM模型及应用教学方法理实一体化教学过程设计1.导入案例AI算法+人类造型师Stitchfix是一家以数据驱动的服装新零售电商公司，凭借其独特的AI算法+人类造型师的实践脱颖而出，成功地将科技与时尚紧密结合。数据与算法团队超过350人，分成客户、推荐、库存和数据平台四个团队用户从StitchFix购物，既不需要进入商店挑选，也不需要花大量时间上网浏览网页，取而代之的是先填写一份详细的表格，其中包含个人的形体特征、喜欢的风格和购物预算接着，AI算法将客户的体型、穿衣风格、预算约束等内生变量，与季节、库存、销量等外生变量相结合，从超过2000多家品牌的产品中为消费者挑选符合他们体型、风格偏好的衣服和首饰然后去掉客户曾退回的排除项，再将剩下库存每件商品上100∽150个代表颜色、面料、款式等属性的数据点与客户的偏好进行匹配并打分，用协同过滤算法调整后将得分排序最后构成供造型师挑选的搭配方案及清单然后，AI的推荐结果会交给专业的人类造型师进行最终审核和微调。按照约定的时间，StitchFix会给消费者寄出一个盒子，盒子里是StitchFix认为最适合该消费者的5件衣服，还有一张造型师写的便笺，向客户致以问候，解释自己选择时的考虑，并邀请客户给出反馈。消费者收到盒子之后，可以自己在家里试穿，并根据自己的喜好留下全部或者部分的衣服，将不喜欢的衣服退给StitchFix。思考：客户在购物过程中能够获得哪些体验，举例说明？AI算法与人类造型师在销售过程中各自承担了什么功能，各自优势又是什么？你认为StitchFix的商业模式适用于中国市场吗？2.基础知识1)客户数据分析概述客户数据分析的概念：是指利用统计学、数据挖掘、机器学习等方法，对企业在运营中产生的客户数据进行收集、处理、建模、分析与可视化，从中提取客户特征、行为模式、需求痛点等有效信息，为客户获取、留存、转化及价值提升提供决策依据的过程。客户数据分析的主要内容客户属性分析客户行为分析客户需求分析客户价值分析客户忠诚度分析2）客户分析指标新客户数活跃客户数复购客户数流失客户数新客户比例＝新增客户数/客户总数×100%客户活跃率＝活跃客户数/全部客户数×100%客户复购率＝购买次数大于1的客户数/有购买行为的客户总数×100%客户留存率=(在指定周期内留存客户数/在初始周期新增客户总数)×100%客户流失率＝(期中流失客户数/期初客户总数)×100%3)客户细分按客户重要程度来分类：分成A、B两类按客户属性来分类：描述客户属性的要素有很多，如性别、年龄、地域、职业、偏好、消费能力、教育程度、婚姻状况等进行分类按客户行为来分类：客户在线上购物过程中的行为有搜索、点击、浏览、收藏、加购、咨询、下单、支付、评论、分享等进行分类。按客户忠诚度来分类：通常分为潜在客户、新客户、老客户、成熟客户和忠诚客户。按客户价值来分类：客户价值矩阵模型将客户划分为4种类型，即优质型客户、消费型客户、经常型客户和不确定型客户。RFM模型RFM模型是广泛应用于数据库营销的一种客户细分方法。它通过客户购买行为中的“最近一次消费（Recency）”“消费频率（Frequency）”“消费金额（Monetary）”来了解客户的层次和结构、客户的质量和价值以及客户流失的原因，从而为企业制定营销策略提供支持。访客特征分析访客地域分布访客时段分布访客年龄分布访客性别占比访客职业占比访客消费层级分布访客购买频率分布访客会员等级分布访客偏好分析新老访客占比访客行为分析访客行为分析指标：客户黏性、活跃程度、产出成果。浏览行为分析平均访问深度平均停留时长访问路径热力图点击行为分析搜索行为分析收藏/加购行为分析咨询行为分析发帖/评论行为分析售后投诉行为分析客户忠诚度分析客户忠诚度的衡量主要涉及客户对品牌产品价格的敏感程度、对竞争产品的态度、对产品质量问题的承受能力等方面。3.任务实战任务一用AI工具绘制客户画像收集一家网店客户的属性数据、行为数据和心理数据，运用AI工具绘制店铺的客户画像，具体包括客户的人口属性特征、商业属性特征、行为特征和心理特征，并根据这些特征用AI工具绘制人物画像，并设置标签。任务二RFM分析智能体设计某化妆品网店的12位客户最近一年的交易记录如表6-6所示，设计RFM分析智能体，具备基于RFM模型细分客户的能力，准确判别这12位客户分别属于哪种类型，并根据客户分类提出相应的营销策略。客户类型要求分成8类，即重要发展客户、重要价值客户、重要挽留客户、重要保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、一般保持客户。数据采集日期为12月31日。4.总结附记作业布置教学内容商品数据分析检查签字授课时间授课时数教学目的理解商品数据分析的定义、内容和重点；掌握商品销售分析方法；理解和掌握商品价格分析方法；理解和掌握商品生命周期分析方法；具备商品价格带分析的能力；具备融合AI技术分析购物篮的能力；具备应用POWERBI进行销售结构差异分析的能力；具备撰写产品智能分析报告的能力。教学重点与难点商品价格带分析购物篮分析教学方法理实一体化教学过程设计1.导入案例伊利“豆王”引爆敏捷增长新范式“豆王”的诞生：接到任务，即刻进入“闪电战”模式；产生“生牛乳+绿豆”的创意；新品方案获得山姆的认可；第一版样品的口感希望更柔和；优化标签、口感、甜度后通过。上市销售：第一批10万支，一周就销售一空；山姆加大资源倾斜开放动销数据；伊利建立“日追踪、周复盘”机制；销量呈井喷式增长占据32%份额；豆王的复购率是常规新品的2.3倍。爆款进化论：伊利将山姆App当作第二中控室；评论区成实验室，消费者成共创者；伊利依然可以以创业者的速度奔跑。思考：在“豆王”的诞生过程中，伊利的研发团队做了哪些数据分析？山姆对伊利开放门店动销数据，对伊利优化供应链管理有哪些好处？伊利团队为什么把把山姆App当作“第二个中控室”？2.基础知识1)商品数据分析概述商品数据分析的概念商品数据分析是指运用统计学、数据挖掘、机器学习等方法，对与商品的进货、销售、库存情况进行分析的过程。商品数据分析的内容2)商品销售分析销售计划完成情况的一般分析品类销售计划完成情况具体分析热销单品销售情况具体分析3)商品价格分析影响定价的因素内部因素外部因素处于成熟阶段的店铺都会有固定的消费人群基于消费人群的消费能力来确定商品价格消费人群市场上的客户需求为价格设立了上限客户需求取决于客户对商品和服务的价值感受客户需求商品成本决定商品的最低定价常用的有成本加成、安全和目标利润定价法商品成本商家制定价格时应参考竞争商品的价格客户对品牌价值认可度越高，对价格越不敏感竞争对手价格分成4类：引流款、形象款、利润款、常规款合理的比例分别是5%：10%：70%：15%商品类别商家还要考虑市场需求量和供应链、政府管制、经济状况、新技术等其他外部因素的影响其他外部因素处于成熟阶段的店铺都会有固定的消费人群基于消费人群的消费能力来确定商品价格消费人群市场上的客户需求为价格设立了上限客户需求取决于客户对商品和服务的价值感受客户需求商品成本决定商品的最低定价常用的有成本加成、安全和目标利润定价法商品成本商家制定价格时应参考竞争商品的价格客户对品牌价值认可度越高，对价格越不敏感竞争对手价格分成4类：引流款、形象款、利润款、常规款合理的比例分别是5%：10%：70%：15%商品类别商家还要考虑市场需求量和供应链、政府管制、经济状况、新技术等其他外部因素的影响其他外部因素定价策略以投资收益率最大化，以利润最大化，以市场份额最大化，以提高品牌形象等为目标营销目标处于成熟阶段的店铺都会有固定的消费人群基于消费人群的消费能力来确定商品价格消费人群商品竞争优势有低价优势、专业优势、特色优势和附加值优势店铺商品定位市场上的客户需求为价格设立了上限客户需求取决于客户对商品和服务的价值感受客户需求商品成本决定商品的最低定价常用的有成本加成、安全和目标利润定价法商品成本商家制定价格时应参考竞争商品的价格客户对品牌价值认可度越高，对价格越不敏感竞争对手价格分成4类：引流款、形象款、利润款、常规款合理的比例分别是5%：10%：70%：15%商品类别商家还要考虑市场需求量和供应链、政府管制、经济状况、新技术等其他外部因素的影响其他外部因素一般的定价策略：包括撇脂定价法（SkimmingPricing）、渗透定价法（PenetrationPricing）和适中定价法（NeutralPricing）3种以投资收益率最大化，以利润最大化，以市场份额最大化，以提高品牌形象等为目标营销目标处于成熟阶段的店铺都会有固定的消费人群基于消费人群的消费能力来确定商品价格消费人群商品竞争优势有低价优势、专业优势、特色优势和附加值优势店铺商品定位市场上的客户需求为价格设立了上限客户需求取决于客户对商品和服务的价值感受客户需求商品成本决定商品的最低定价常用的有成本加成、安全和目标利润定价法商品成本商家制定价格时应参考竞争商品的价格客户对品牌价值认可度越高，对价格越不敏感竞争对手价格分成4类：引流款、形象款、利润款、常规款合理的比例分别是5%：10%：70%：15%商品类别商家还要考虑市场需求量和供应链、政府管制、经济状况、新技术等其他外部因素的影响其他外部因素与商品生命周期有关的定价策略：商品生命周期被划分为4个阶段：导入期、成长期、成熟期和衰退期。每个阶段的特点和采用的市场策略与定价策略竞品价格分析4)商品毛利分析商品销售额计划为80000万元，商品销售成本计划为70000万元，全部商品销售毛利额预计为10000万元；实际商品销售额为92000万元，商品销售成本为79000万元，实际全部商品销售毛利额为13000万元，实际商品销售毛利额比预计商品销售毛利额增加了3000万元，请分析是什么原因造成的？商品进销价格变化对毛利额的影响分析如下：甲类商品：（2500-2300）×300000=60000000（元）乙类商品：（1500-1800）×85000=-25500000（元）5)商品库存分析库存量库存周转率＝销售额/库存金额×100%库存周转天数＝360天/年库存周转率交叉率＝库存周转率×商品毛利率存销比＝期末库存金额/当期销售额案例：3.任务实战任务一商品价格带分析美的官方旗舰店8月做了一期聚划算活动，图7-13所示为空调展示区，共展示了9款空调。请以此为例分析本期聚划算美的空调产品的价格带，计算价格带三度（宽度、广度和深度），并确定价格点和价格区。任务二AI购物篮分析某经营18种商品，从A到R，这18种商品某月共销售了24000件，一共是6000张订单（即6000个购物篮），含指定商品的订单数量（即购物篮数量）和含指定商品订单的销售总数如表所示。请对这18种商品做购物篮分析，包括计算每种商品的购物篮系数，每种商品的人气指数，确定人气王商品，再应用AI大模型绘制购物篮矩阵，并结合AI输出结果分析购物篮矩阵。4.总结附记作业布置教学内容市场行情数据分析检查签字授课时间授课时数教学目的了解市场行情的概念；理解需求规律，熟悉市场需求分析；理解供给规律，掌握市场供应分析；理解价格形成理论和价格带分布；理解市场集中度的相关概念，掌握赫芬达尔指数的计算方法；具备应用AI技术分析品牌竞争力的能力；•具备结合AI与百度指数分析市场行情的能力；具备应用AIGC生成行业全景分析报告的能力；具备增量市场与存量市场分析的能力。教学重点与难点结合AI与百度指数分析市场行情品牌竞争力分析教学方法理实一体化教学过程设计1.导入案例中国新电商发展报告（2025）思考：为新电商发展注入源源不断创新活力的新动能来自哪里？当前市场需求发生了哪些变化？这些变化又是如何影响新电商发展的？新电商为社会经济发展创造了哪些新价值？2.基础知识1)市场行情认知市场行情是指特定时期内，市场构成各要素互动产生的相关数据与趋势集合，具体表现为交易标的供需关系、价格波动、交易活跃度及行业趋势等。市场需求分析需求规律市场需求分析案例基于生意参谋提供的数据分析市场规模、支付偏好、购买偏好。3)市场供给分析供给规律市场供应分析案例基于生意参谋提供的数据分析市场上的供应商、供应量、供应价格、供应市场结构。4)市场价格分析价格基本上是自发形成的，是由商品价值、货币价值、供求和竞争等决定的商品的价值是商品价格的基础，只要商品的价值不变，商品价格就会在其他因素的影响下围绕其价值来回波动市场供求是形成市场价格的重要参数5)市场集中度分析计算公式：赫芬达尔指数的应用表1以HHI值为基准的市场结构分类标准练习题某年某行业TOP50