电子商务数据库分析教案

同学们好，今天我们要讲的是电子商务数据库分析。有同学了解数据分析么？

对于电商行业来说，数据分析在企业内部是非常重要的。在营销管理、客户管理等环节都需要用到数据分析的结果，通过数据分析发现企业内部，营销手段、客户体验等方面的不足，利用数据挖掘了解客户的内在需求。

这节课我们主要讲三个内容，我们先来看一下第一部分电商数据分析的应用。一，企业会借助大数据，分析优化自身的市场定位。在这里想问一下大家有没有用iphone手机的？看来用的人还不少哈。

下面我们要讲的案例就是关于是关于iphone公司进军移动手机行业的。在iPhone推出之前，移动运营商对于从用户手中收集到的大量数据，并没有深入挖掘，研究其中的价值。相反，iPhone公司在与各运营商签订合约时，则规定运营商要提供给iPhone公司，大部分的有用数据。IPHONE通过来自多个运营商提供的大量数据，去分析了解关于用户对于IPHONE手机的体验情况。从而在产品设计阶段，对产品进行个性化的优化和开发。这是一个很好的关于企业借助大数据，提升客户体验的案例。通过这个案例我们会发现：

企业会根据数据了解行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等诸多因素。以便能够最大化规避市场定位不精确给企业自身带来的毁灭性损失。这就是企业借助大数据，分析优化自身市场定位。

下面我们来看关于电商数据分析应用的第二点内容：

企业借助大数据优化市场营销。我们再来看一个案例：塔吉特百货孕妇营销分析案例。塔吉特是美国仅次于沃尔玛的第二大零售百货集团。

塔吉特的数据分析团队，在查看准妈妈的消费记录之后，找出了20多种关联物，通过这些关联物对准妈妈们进行了“怀孕趋势”预测，并根据不同阶段，寄送相应的优惠券，精准又高效。比如：婴儿登记处的准妈妈们，在孕中期会购买大量的无香味乳液。大约在怀孕20周之后的孕妇，会增加购买钙、镁、锌营养品的数量。而当顾客突然开始大量购买无香味肥皂，超大包的棉花球，消毒杀菌剂和毛巾的时候，这就意味着这个家庭将有孕妇要生产了。塔吉特百货通过对准妈妈的购物记录进行数据分析，使孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。案例中的这种现象其实我们在网购时是很常见的，像我们在逛淘宝，小红书，的时候，都会有推荐页，购买过商品的店铺也会给我们推荐他们家的其他关联产品。这其实是企业通过我们的购买历史记录，去分析建立模型，进行精准定向的营销策略。我们再来看一下企业借助大数据优化市场营销。进一步解释就是企业通过数据，去分析消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据总结出的结论，制定有针对性的营销方案和营销策略。

通过了解电商数据分析的应用，我们会发现，大数据分析在电商行业有着举足轻重的地位，有些时候电商企业的竞争，其实是大数据的竞争。

了解了电商数据分析的应用之后，我们来看一下数据分析时常用的软件。

第一个是SPSS，SPSS的基本功能有很多，像数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。我们可以运SPSS对数据进行描述性统计、一般线性模型、相关分析、回归分析等等数据分析。像塔吉特百货案例中提到的关联规则分析就可以通过SPSS来实现。

第二个是我们大家都比较熟悉的软件Excel，相信我们在考计算机一级时就已经对这个软件比较熟悉了，我们在学习第三部分店铺运营分析时，还会用到这个软件。

第三个软件是百度统计，请大家打开浏览器搜索一下百度统计。它是一个免费的流量分析平台，帮助企业收集网站访问数据，提供流量趋势、来源分析、转化跟踪、访问流等多种统计分析服务。通过这个页面我们不难发现，它所提供的的数据是非常直观易懂的。

第四个软件是飞瓜数据。有没有同学尝试过抖音直播带货或者游戏主播之类的体验，示意一下。看来是有同学尝试的。我们在进行短视频和直播带货的时候，如果想对自己的情况进行分析或者进行选品，就可以用到这个飞瓜数据。飞瓜数据是比较早的一款针对短视频及直播数据查询、运营及广告投放效果监控的数据分析工具。

以上就是在电商数据分析中比较常见的四个软件。

下面让我们来看一下最后一部分的内容：店铺情况运营分析。

这一部分内容请同学们打开老师发给大家的“数据包”按照步骤进行操作。张芸经营一家网店，她希望通过Excel分析店铺浏览量、成交转化率和商品评价等方面的数据，判定店铺的经营方法是否合理，并根据分析结果及时调整运营策略，谋求更多的利润。

首先我们进行店铺流量分析，根据步骤给大家5分钟时间进行操作，时间到大家都完成了么？请大家通过电脑进行举手。很好同学们都完成了。通过店铺流量数据的分析我们可以看出最近张芸的店铺浏览量偏低，大部分时间低于日平均浏览量，需要及时调整运营策略。

我们继续进行下一步成交转化率的操作，给大家3分钟的时间进行操作，完成后请大家用电子举手示意。大家已经都完成了，通过EXCEL表格可以看出，成交转化率最低的是直接访问，转化率最高的是淘内收费流量。直接访问量成交转化率低，首先我们要查询商品浏览量7天内的关键字，看是否某些关键字造成了流量下降。之后，寻找是否有商品差评。最后，了解人群标签的准确性。通过调整关键字，解决差评和提高人群标签准确性去改善直接访问的成交转化率。

最后是商品评价分析，商品评价是能够增强买家和卖家之间的互动的。有效的商品评价可以促进其他买家下单，提高成交转化率。通过饼图我们更加直观的了解商品评价情况，多数是好评，说明服务得到认可，但仍有提高的空间。需要对中差评进行优化。

以上为本节课的全部内容，请同学们完成店铺运营分析，学委收齐后发到我邮箱。

接下来我们再看一下，第二个关于阿里巴巴信用评级的案例：

阿里巴巴通过在淘宝、天猫等网站积累的数据资料，对用户的销售终端、资金使用等数据进行追踪和收集，了解了中小企业的交易状况。从中筛选出财务健康、讲究诚信的企业，为其发放无担保贷款，解决其贷款难的问题。具调查2018年，阿里巴巴已收贷300多亿元，坏账率仅为0.3%，远低于银行贷款坏账率。阿里巴巴借助大数据，创造了新的盈利模式，也体现了数据分析在电商行业中的应用价值。

最后我们再看一个案例：交通数据处理公司Inrix

他是成立于美国的一家交通数据处理公司，它依靠分析历史和实时路况数据，给出及时的路况报告，以帮助司机避开正在堵车的路段，并且帮他们提前规划好行程。很多企业都需要Inrix的路况报告，像汽车制造商、移动应用开发者、运输企业等等。我们熟悉一些车像奥迪、福特、微软等巨头也都是Inrix的客户。

案例2：塔吉特百货（Target）孕妇营销分析

塔吉特百货的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。

我们再来看第二个

下面这个案例是非常经典的了，我们看到尿不湿与啤酒会想到它们之间会有关系么？没有是吧，老师在没看到这个案例之前也想不到这两样东西之间会有联系。下面让我们来看看这个案例，尿不湿与啤酒表面上看来是毫无关系的两类东西。但沃尔玛公司用数据挖掘工具对顾客的购物行为进行了关联规则分析后，却得出一个令人惊奇和意外的结果：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”！沃尔玛公司为了验证这一结果的真实性，进行了大量的实际调查和分析，最终揭示了一个隐藏的美国消费者行为模式：

在美国，到超市去买婴儿尿不湿，其实是一些年轻父亲下班后的日常工作，他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是尿不湿与啤酒的销售量双双增长。这就是企业借助大数据优化市场营销。