电力营销大数据监控分析平台分析路亮
发表时间：2019-12-27T14:40:11.133Z 来源：《中国电业》2019年18期作者：路亮
[导读] 随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。
摘要：随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。本文以电力营销大数据平台的架构和基于大数据的客户服务态势监控进行分析。
关键词：电力营销；大数据监控；平台
引言
传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。随着IT技术的不断发展，大数据平台在供电企业营销管理中将发挥重要作用，从目前情况来看，供电企业营销系统积累了海量的存储数据，具备以营销大数据平台为基础开展数据挖掘及深入分析的条件与基础。
1电力营销大数据平台的基本概念
在了解电力营销大数据平台的基本概念之前，首先需要对电力营销有一个基本的了解。电力营销意味着在不断变化的电力市场中，电力客户需要关注电力供应和使用关系，使电力用户能够使用安全、可靠、合格、经济和可靠的电力产品及服务。以传统的能源营销理念，结合主要技术和大数据的特点，电力营销大数据平台可以简单地归纳为基于营销系统海量存储数据，利用先进的技术和方法，如数据存储、数据挖掘、数据分析、可视化展示等来实现预测分析、客户服务分析、营销精益化管理等功能，进一步提高营销服务能力和服务质量的平台。随着电力市场的不断发展，电网公司提出了营销配电等业务板块建设的集成协同运营机制，实现了信息共享、协调互动以及构建大型营销体系。
2电力营销大数据平台的架构
2.1存储
电力营销大数据平台架构设计应充分考虑存储技术，需要PB、ZB级的存储空间作为支撑，否则系统就很容易崩溃。因此，在进行存储应用时，我们可以从存储模块入手，为了降低该模块的硬件成本，提高硬件的可拓展性，将大数据存储模块与大数据处理模块构建在通用的服务器、操作系统或者虚拟机上建立存储单元，标准的普通服务器或者PC机即可成为基于该架构的终端组成单元。除此之外，存储还能在大数据调度框架之上作为企业级商业智能应用系统，用来进行查询、分析和统计等工作。
2.2操作系统
在进行操作系统的构建时，可以从四个方面进行考虑。第一，基础设施层。包括网络、服务器和存储等硬件资源以及操作系统，数据库和其他支持软件等软件资源数据源层分为数据访问和数据存储两个部分，数据访问由数据复制软件GoldenGate和ODI实现数据转换工具的数据存储使用关系数据库Oracle存储缓存数据，公司数据，系统支持数据。第二，接口交换数据业务逻辑层。平台管理软件实现业务逻辑包括模型管理、标准编码管理、数据转换管理、数据质量管理、主数据订阅管理、交换区域管理、平台资源监控和平台数据监控等八个组件和应用架构；第三，集成服务层。为其他管理系统提供数据服务，包括数据访问Web服务实现的服务和通过JMS实现的消息传递服务；第四，表示层。基于业务逻辑层组件提供的功能，一系列完美匹配用户体验的接口由JSP/Servlet、AJAX、Flex、JavaSwing、HTML和CSS等技术手段实现。
2.3服务器
电力大数据平台的总体结构与电力系统中丰富的电力数据源流相结合，包括电力流量、信息流量、业务流量、故障流量和气象流量，然后从具体的工业应用中推导出来，作为传输和转换。负载控制系统，管理信息系统，监控和数据采集系统，能量测量系统都会在电力设备或在线监测系统等上分布、使用、调整。服务器的稳定关系到上述系统的稳定性以及可靠性。因此，建立一个具有完整功能、稳定的服务器是十分必要的。
2.4数据处理
数据复制的转型是强大的数据营销平台的主要功能。通过这一功能，庞大的电力营销数据平台实时从各个营销业务系统获取业务数据，并执行标准转换来标准化数据，为营销业务监控系统提供数据支持以及每个业务系统的数据查询。
3基于大数据的客户服务态势监控
3.1客户服务态势监控过程
借助大数据分析技术，并依靠多个大数据分析的模型与场景能够掌握客户服务的多层级、多维度数据标签。对于客户服务态势监控而言，就是在监控大屏中显示分析结果；首先借助客户关注的热点话题，掌握不同地区用户实际服务需求。接着，利用业务办理实时抢修、停电态势，体现用户需求的服务进程，从大方向了解客户落地与诉求的变化趋势。紧接着，借助服务渠道掌握供电企业提供的各项服务渠道整体使用状况以及业务分布状况，并对各渠道的服务能力进行初步评估，以此为根据判断是否存在漏洞。最后，借助特点事件态势、电力舆情态势、投诉全景态势以及客户满意度态势、投诉全景态势、电力舆情态势、热点事件态势掌握客户对电力服务全方位的整体评价，进而分析影响电力服务与客户满意度的主要因素。除此之外，客户服务态势监控应当以辖区GIS地图为依据，并新增钻取、元素以及浮层等功能充分表明客户服务态势。
3.2客户关注热点态势
以GIS地图为基础，对客户关注渠道分布、关注人群分布、热点区域分布以及关注热点构成等进行实时展示，同时紧密联系历史监控数据掌握动态变化趋势，从而全方位掌握用户关注热点情况，更能够提供多元化的自定义组合条件，进而掌握详细渠道、人群、区域以及热点的实际情况，也能够了解各热点之间的关系，为电力服务决策提供可靠依据。根据种类的不同，客户关注热点主要有服务质量、供电质量、电价电费以及供电业务等，而每个分类也包含多种热点，主要有电力积分、电e宝、电量异常、电压不稳、网点查询、电费缴纳、停电公告、进度查询、电力工程、窃电行为、故障检修、停电抢修、业扩咨询以及业扩受理等。
3.3关注热点构成
结合系统判断出来的用户关注热点，体现热点关注比例、关注量、分类以及热点明细等，借助颜色的不同对近段时间内热点的变化趋势进行判断。除此之外，也能够全面展示不同时间段，每个热点的实时变化状况。系统自动展示全部热点构成状况，能够自动组合显示部
大数据分析与营销 课程背景： “大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍 课程时间：1天，6小时/天 适合对象：市场分析人员及各销售管理岗 课程大纲： 一、大数据时代概述 “大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？ 5. CRISP方法论 案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程 二、构建企业的分析体系
本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据 三、基于关键指标的分析方法 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考：从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析： a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型 四、时间序列分析 时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期，认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析
学士学位毕业论文 题目：大数据下的精准微博营销策略 学院：经济与管理学院 专业班级：工商管理 姓名：尹铭 指导教师：林彦新 完成日期：2017年3月31日
摘要 大数据时代的到来，改变生活的方方面面，并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生，但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上，而不是更显而易见的“r（Information，信息）。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下，精准的营销节省了时间，提高了效率，正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站，拥有庞大的用户量和信息量，这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛，越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代，广告行业从以媒体主导转向以用户为主导，有了大数据平台的存在，以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于：突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流，发现市场的新趋势从而改进自身，并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博，以具体案例进行分析，分析微博上的大数据营销的优劣处，总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲，希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考，使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合，将微博传播方式从目前的单一化变为多元化，以此来迎接4G 时代的大信息化，从而以更丰富的表现形式，更便捷的无障碍互动，将企业微博营销推入微时代营销。 关键词：大数据；精准营销策略；微博营销
电力营销大数据监控分析平台分析路亮 发表时间：2019-12-27T14:40:11.133Z 来源：《中国电业》2019年18期作者：路亮 [导读] 随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。 摘要：随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。本文以电力营销大数据平台的架构和基于大数据的客户服务态势监控进行分析。 关键词：电力营销；大数据监控；平台 引言 传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。随着IT技术的不断发展，大数据平台在供电企业营销管理中将发挥重要作用，从目前情况来看，供电企业营销系统积累了海量的存储数据，具备以营销大数据平台为基础开展数据挖掘及深入分析的条件与基础。 1电力营销大数据平台的基本概念 在了解电力营销大数据平台的基本概念之前，首先需要对电力营销有一个基本的了解。电力营销意味着在不断变化的电力市场中，电力客户需要关注电力供应和使用关系，使电力用户能够使用安全、可靠、合格、经济和可靠的电力产品及服务。以传统的能源营销理念，结合主要技术和大数据的特点，电力营销大数据平台可以简单地归纳为基于营销系统海量存储数据，利用先进的技术和方法，如数据存储、数据挖掘、数据分析、可视化展示等来实现预测分析、客户服务分析、营销精益化管理等功能，进一步提高营销服务能力和服务质量的平台。随着电力市场的不断发展，电网公司提出了营销配电等业务板块建设的集成协同运营机制，实现了信息共享、协调互动以及构建大型营销体系。 2电力营销大数据平台的架构 2.1存储 电力营销大数据平台架构设计应充分考虑存储技术，需要PB、ZB级的存储空间作为支撑，否则系统就很容易崩溃。因此，在进行存储应用时，我们可以从存储模块入手，为了降低该模块的硬件成本，提高硬件的可拓展性，将大数据存储模块与大数据处理模块构建在通用的服务器、操作系统或者虚拟机上建立存储单元，标准的普通服务器或者PC机即可成为基于该架构的终端组成单元。除此之外，存储还能在大数据调度框架之上作为企业级商业智能应用系统，用来进行查询、分析和统计等工作。 2.2操作系统 在进行操作系统的构建时，可以从四个方面进行考虑。第一，基础设施层。包括网络、服务器和存储等硬件资源以及操作系统，数据库和其他支持软件等软件资源数据源层分为数据访问和数据存储两个部分，数据访问由数据复制软件GoldenGate和ODI实现数据转换工具的数据存储使用关系数据库Oracle存储缓存数据，公司数据，系统支持数据。第二，接口交换数据业务逻辑层。平台管理软件实现业务逻辑包括模型管理、标准编码管理、数据转换管理、数据质量管理、主数据订阅管理、交换区域管理、平台资源监控和平台数据监控等八个组件和应用架构；第三，集成服务层。为其他管理系统提供数据服务，包括数据访问Web服务实现的服务和通过JMS实现的消息传递服务；第四，表示层。基于业务逻辑层组件提供的功能，一系列完美匹配用户体验的接口由JSP/Servlet、AJAX、Flex、JavaSwing、HTML和CSS等技术手段实现。 2.3服务器 电力大数据平台的总体结构与电力系统中丰富的电力数据源流相结合，包括电力流量、信息流量、业务流量、故障流量和气象流量，然后从具体的工业应用中推导出来，作为传输和转换。负载控制系统，管理信息系统，监控和数据采集系统，能量测量系统都会在电力设备或在线监测系统等上分布、使用、调整。服务器的稳定关系到上述系统的稳定性以及可靠性。因此，建立一个具有完整功能、稳定的服务器是十分必要的。 2.4数据处理 数据复制的转型是强大的数据营销平台的主要功能。通过这一功能，庞大的电力营销数据平台实时从各个营销业务系统获取业务数据，并执行标准转换来标准化数据，为营销业务监控系统提供数据支持以及每个业务系统的数据查询。 3基于大数据的客户服务态势监控 3.1客户服务态势监控过程 借助大数据分析技术，并依靠多个大数据分析的模型与场景能够掌握客户服务的多层级、多维度数据标签。对于客户服务态势监控而言，就是在监控大屏中显示分析结果；首先借助客户关注的热点话题，掌握不同地区用户实际服务需求。接着，利用业务办理实时抢修、停电态势，体现用户需求的服务进程，从大方向了解客户落地与诉求的变化趋势。紧接着，借助服务渠道掌握供电企业提供的各项服务渠道整体使用状况以及业务分布状况，并对各渠道的服务能力进行初步评估，以此为根据判断是否存在漏洞。最后，借助特点事件态势、电力舆情态势、投诉全景态势以及客户满意度态势、投诉全景态势、电力舆情态势、热点事件态势掌握客户对电力服务全方位的整体评价，进而分析影响电力服务与客户满意度的主要因素。除此之外，客户服务态势监控应当以辖区GIS地图为依据，并新增钻取、元素以及浮层等功能充分表明客户服务态势。 3.2客户关注热点态势 以GIS地图为基础，对客户关注渠道分布、关注人群分布、热点区域分布以及关注热点构成等进行实时展示，同时紧密联系历史监控数据掌握动态变化趋势，从而全方位掌握用户关注热点情况，更能够提供多元化的自定义组合条件，进而掌握详细渠道、人群、区域以及热点的实际情况，也能够了解各热点之间的关系，为电力服务决策提供可靠依据。根据种类的不同，客户关注热点主要有服务质量、供电质量、电价电费以及供电业务等，而每个分类也包含多种热点，主要有电力积分、电e宝、电量异常、电压不稳、网点查询、电费缴纳、停电公告、进度查询、电力工程、窃电行为、故障检修、停电抢修、业扩咨询以及业扩受理等。 3.3关注热点构成 结合系统判断出来的用户关注热点，体现热点关注比例、关注量、分类以及热点明细等，借助颜色的不同对近段时间内热点的变化趋势进行判断。除此之外，也能够全面展示不同时间段，每个热点的实时变化状况。系统自动展示全部热点构成状况，能够自动组合显示部
浅析大数据分析对电力营销工作的重要性朱晓霞 发表时间：2019-01-16T10:59:46.823Z 来源：《电力设备》2018年第26期作者：朱晓霞[导读] 摘要：当今时代，科学技术发展速度极快，其中大数据技术得到了广泛应用。 （国网山西省电力公司阳泉供电公司山西省阳泉市 045000）摘要：当今时代，科学技术发展速度极快，其中大数据技术得到了广泛应用。在电力行业中，营销信息系统向实用化推进，各营销信息系统在负控管理、配变监测、低压集抄、抄表结算、用电检查支持、负荷管理、有序用电、优质服务、线损分析以及营配系统数据支持等方面发挥了重要作用。同时，表计规模数据的不断扩大，系统应用的不断深入，系统的数据分析功能也越来越重要。面对海量的用电数 据信息，进一步挖掘这些数据的应用价值成为当前需要研究的重要课题。 关键词：大数据分析；电力营销；重要性 引言 大数据时代，企业的资产不再局限于有形资产，更包括了海量的无形数据资产。大数据技术已经成为企业生存和发展必须要倚重的关键技术。当前电力行业处于改革的关键时期，基于大数据实现电力营销管理的创新是非常值得研究的课题。 1大数据分析对电力营销工作的重要性关于大数据这一概念，从通俗易懂的角度进行解释，其就是海量的数据。数据通过深度分析与精准推送，向广大用户传递出最具针对性和更有效的信息，用户在接受之后，能够对用户发出的行为以及做出的决策提供丰富的依据。 1.1变革电力营销服务方式 在互联网日新月异发展的推动下，电力营销服务方式向着多层次、多渠道发展。将大数据分析应用到电力营销工作中，使得用户以及供电企业之间的交流方式更多、更便捷。用户对于电力企业的服务质量可以通过大数据分析得出，通过各种数据的比较，可以了解电力企业的服务情况。不同电力企业之间通过大数据分析，可以了解不同电力企业的运营状况，可以相互吸收借鉴良好的服务方式和经验。除此以外，管理者可以通过大数据分析对电力企业进行监督和管理，随时监控企业的运营状况。另外，在大数据时代下，电力营销部门不断引进大量的大数据人才，这些人才具有较强的综合素质，不断对大数据进行维护和搜集，以及更深入的分析，必将衍生出的更具有商业价值的相关电力产业。 1.2加强信息收集和过程管控 （1）将大数据分析平台建立到电力营销工作中，不仅可以提前了解到潜在客户的用电信息，重点搜集项目信息，这样能够极大地调动电力企业的改革创新意识以增强本身的竞争力。（2）在电力营销工作中，利用大数据平台，可以定期对业扩结存工单进行整理，发现注销工单数量多等一些问题单位，积极组织专门的团队进行调查，彻底分析其中的原因并相应地提出措施，对相关问题能够做到及时处理，不会给企业带来损失。（3）利用大数据平台，切实做好对各项工程的管控，同时随时与客户沟通，不断加强停送电规范管理。保证每项工作均在合理可见的数据范围内进行，不断通过对工程数据的监控，充分保证业扩工程停送电时间与电网计划检修紧密结合、同步进行，最大限度地减少电网停电时间。 1.3建立详细客户档案，随时更新监督 经由大数据分析，可以全面获取所有客户的信息，并且可以将各处分散的不同的信息进行整合分析。在未采用大数据分析时，掌握的用户的信息往往不够全面，这样的情况对于电力的营销是很不利的。只有全面地掌握用户的信息，才能提出适应于不同客户的营销方案，深入分析客户相关的当前及历史信息，随时掌握客户相关的各类信息及其“健康状况”；实时监视客户主要电气设备安全运行状况，实现对客户用电情况的实时管理，从而做到基础数据全面覆盖，客户信息无遗漏，根据需要及时调整客户组成明细。建立完整的客户档案库，以便对客户信息具有全面的掌控，为客户服务提供必要的基础信息。 2大数据在电力营销工作中的实际应用 2.1高效整合信息资源 电力营销数据与网络信息技术的高效融合，不仅可以让广大电力企业在第一时间获得大量有价值的市场信息，还能够在一定程度上降低信息的获取成本以及后期处理成本，进而有效保障经济效益，让电力企业的市场竞争能力更上一层楼。所以，必须科学高效地整合信息资源。一方面，各大电力企业必须持续强化电力营销、基础建设以及生产互通等各方面的网络建设工作。另一方面，各电力企业应当尽快打造安全稳定的网络系统，为信息资源的高效整合提供强有力的支撑，保障其安全性，有效规避各类突发的危险因素。 2.2基于大数据精准定位客户 利用数据挖掘，在海量的电力营销数据当中分析出客户的消费行为，进而找到精准的客户，实现精准化营销。同时由于用户消费行为存在差异，就必须要通过需求分析，制定精准的营销策略。也就是说，电力营销管理需要基于大数据技术来改造营销决策，利用技术手段所获取的信息来支撑决策。这是改变以往以业务导向为核心的营销模式的关键手段，并最终形成以客户为核心的营销管理机制。 2.3基于大数据开发新产品 由于电力营销具备的特殊性，其营销的商品是无形的电力，这是电力企业营销当中的核心点，所有的营销策略基本上都是建立在电力这个无形商品之上的，而电力这个商品一旦售出，一般情况下是不会出现变化的，所以在目前的形势下，电力企业需要抓的一个关键点是售后服务。为此，基于大数据技术，分析客户用电情况乃至客户在用电过程中发生的停电情况，当然关键就是这个停电问题，电力企业的服务好不好，实际上就看这个供电可靠性。所以可以考虑建立一套可视化故障维修程序，变被动维修为主动维修，当然这需要加强电网的支持。这就不得不说，在大数据技术的支撑下，可以更好的在电网规划、建设、改造上出力，打造坚强电网，实现可靠供电，尤其是现在多元化电源的背景下。 2.4普及掌上电力APP的应用 电力营销可以通过互联网进行办公，为企业的办公提供了便利，一切都特别容易，减少了很多的麻烦。该业务审批场景逐渐使用各行业中，在电力营销中得到了很好的发展。到目前为止，掌上电力APP得到了广泛的使用，客户可以直接在手机上进行电费的缴费，可以通过在线平台进行缴费，为客户提供了很大的方便，现在，也是越来越多的人在使用，解决了以前专门使用大量时间去缴费的问题。 2.5提高数据挖掘能力，开辟更多增值服务
大数据分析对市场营销的影响 所谓大数据分析，是指数字信息量异常巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富，信息繁杂，有用无用的数据均混作一团，相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式，以及明确的分析目标，来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问，大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展，从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求，更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点 大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合，无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理，需要新的处理模式才能对其加以应用。目前，对于大数据的理解和应用只停留在概念层面，还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂，数据的增长速度快，所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别，其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理，刨去里面的垃圾数据和垃圾信息，从而将有效的数据整理结合起来，才能通过有效数据信息的表象得出一个定论，为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点 市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动，前期的数据分析、市场调查、产品设
计等工作实际上也属于市场营销，前期工作与后期工作均是为市场效力，让产品更好地适应市场，让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求，让消费者更加满意。市场营销的特点在于，它具有整体性、全局性、指导性、可调性，并且微观宏观的层面都均需考虑到，也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此，它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工，让企业的输出更好的同市场接轨，同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销 传统的市场营销中，往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等，在经过分析阶段的万全准备后，才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后，客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查，花费大量人力物力，并再通过调查结果重新调整市场营销战略，这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的，因为万一初始的产品定位就出现方向性错误，那么到了第一次反馈调查时发现，就需要更多精力、时间、金钱去调整定位，而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出，因为木已成舟。但是如若不作调整，产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现，使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中，这一点显得尤为明显。数据均为实时更新，可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体
商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......
第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多
3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值
大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。
具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
大数据精准营销的五大弊端 高承远 在移动互联时代，猪也能被吹上天。这两年，各种各样的名词层出不群，刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。 这其中被吹上天的，就有大数据营销。 百科里面，是这样解释的：大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。 直白一点，大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 看上去很美好，实际操作过程中却乱想丛生，甚至是一地鸡毛。 首先，从法律法规的层面来看，大数据精准营销非常容易剑走偏锋，实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具，本来无可厚非，各行各业，大到国家经济政策变动，小到一个马路口红路灯的时长，背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”，掌握了大量个人信息之后，如果缺乏有效地管控，大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。 其次，从经营的层面，大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎，对老顾客不闻不问，此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商，还是滴滴打车等互联网企业，对客户分层分级、标签化的结果就是，对那些产生利润的老顾客，尽量少投入营销资源，对于新客户以及不稳定的老客户（存在流失风险的），反而花大力气营销，企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”，说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。 再次，从客户感知的角度，大数据精准营销往往有一种等着客户，守株待兔愿者上钩的感觉，很是“无礼”。传统广告，无论是电视、报纸还是户外广告，总是静静地等在那里，无论你是否看到，它都在那里，而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告，像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动，你经常会心里嘀咕，是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且，动不动就弹出的广告，对用户行为很是打扰。 同时，从传播效果的角度看，大数据精准营销广告由于传播的分散，缺乏
大数据营销价值 随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。 大数据营销关键问题： 问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do? 大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为
中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。 问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？ 当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？ 问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？ 营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。 问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？ 企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。 大数据营销系统组成： 基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度
互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可
通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数
互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍 生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业 它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前
的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。． 率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台 介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算
大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.doczj.com/doc/1517689096.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，
浅谈电力营销系统IT运维数据的分析 电网IT运维呼叫中心作为电网企业信息化系统的统一运维服务中心，在运维过程中会产生大量的服务基础数据。如何分析这些运维业务数据？如何将数据分析结果应用于改进服务，是IT运维呼叫中心数据分析的主要目的。本文主要讲解通过摸索和实践，电力IT运维呼叫中心所总结出的数据分析方法和应用情况，以及对IT运维呼叫中心数据分析未来趋势的美好展望。 关键字：电网;IT运维;呼叫中心;营销系统;数据分析; 引言 近年来，越来越多的企业意识到数据中蕴藏的价值，依托互联网、计算机技术的发展，大数据分析时代已经到来，数据是行业资源和商业财富最有效挖掘点。电网企业信息化建设现已开展多年，信息系统的应用在营销、财务、人资、生产等各个业务领域日渐深入。电网“十三五”信息化规划中，要求信息化运维体系以“大运维、大服务”为目标，以“用户服务”为核心。随着企业级信息系统进入运维阶段，各信息系统逐步实现网、省级大集中运维，而IT 运维呼叫中心则成为了面向全省用户的统一运维服务窗口。作为统一对外的服务窗口，担负着树立公司形象，给广大用户带来最优质服务的责任，是零距离与广大系统用户直接对接的服务门户。 IT运维呼叫中心主要通过客服电话、企业社交化应用系统等途径受理各业务域信息系统用户的问题，再根据服务管理流程要求，对问题的处理进行全过程管理，在这个闭环管理流程中，自然会产生大量的服务业务数据。电力营销作为电力系统不可或缺的部分，也是实现对自身核心力提升的关键，数据价值的挖掘及应用是适应时代需求与发展，改革与创新不可或缺的落脚点。该如何对运维服务过程中产生的数据进行收集、整理、分析，最大化地开发数据的功能，挖掘数据的价值，为IT运维工作提供优化建议，推进IT服务全过程精益化管理？通过逐步研究和实践，数据分析人员对这些问题已经有了初步的认识，形成了基本的分析方法。 什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的基本步骤一般包括数据收集、数据清洗、数据分析、结果展示、反馈与改进。其中，数据清洗，顾名思义就是把“脏”数据“洗掉”。数据收集阶段是从多个业务系统中抽取数据，可能会包含历史数据、错误数据、冗余或有冲突的数据等，我们称之为“脏数据”。在数据清洗阶段需要结合电力营销业务流程通过制定一系列的规则和方法过滤掉不符合要求的数据，对基础数据进行初步的规范化处理，为接下来的分析环节建立良好的基础。通过对服务业务数据进行收集、清洗、分析，实现对客户潜在需求的有效寻找，这也是获取电力营销系统可靠、有效的客
大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现
营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求
学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录
1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。