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 (1)
2.主体分析 (1)
2.1 流量分析 (1)
2.2 销售分析 (3)
2.3 商品分析 (3)
2.4 客户分析 (4)
2.5 推广分析 (5)
2.6 服务分析 (6)
3．综合结论与建议 (6)
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https://https://www.doczj.com/doc/1a2174665.html,/?spm=a230r.7195193.1997079397.2. xyTyxy
2.主体分析
2.1 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54.72%,商品的访客数下降了54.41%，跳失率下降了16.27%，转化率上升了61.54%。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。
自然流量：研究淘宝排名规则，所有宝贝，占搜索的70-80%（相关性丶上下架时间、DSR评分）人气排名(相关性、转化率、最高权重、DSR评分），选择适合自身的关键字去竞争排名。
直接点击流量：做好店铺收藏，客服可建议买家进行收藏;会员管理是重点。
淘宝客：引导淘宝客推广店铺主推商品(主推商品高拥金)，寻大淘客合作(多去联盟，或可以和淘宝达人以淘宝客的形式进行合作)，报淘宝客活动(帮派或类目群经常会有淘宝客活动报名消息)。
活动流量：产品有竞争力、活动多报(尽量第一时间报名)丶帮派多去，和小二常联系。
再者就是对标题的优化，标题和产品关键词与买家搜索的关键词匹配度高，平时做好服务，用好橱窗位，做好客户维系，让更多买家回访，优化商铺内的各项导航，如产品分组，关联产品推荐，留住买家，增加访问深度，多参加平台活动，利用多种平台推广自己的店铺。
2.2 销售分析
近30天销售如下图2-2-1所示，下单转化率为9.72%，下单支付转化率为100%，整体的支付转化率为9.72%，客单价相比较前一个月有所提高，支付金额也有所提升，访客数量却下降了54.72%，下降比较严重，销售总体分析较前一个月呈上升趋势。
图2-2-1 交易概况
2.3 商品分析
商品概况如下图2-3-1所示，商品访客数较上30天下降了54.41%，商品浏览量较上30天下降33.11%，访问质量有所上升，平均停留时长上升12.41%，跳
出率比较严重达到62.27%较上30天下降19.48%。
综上可以看出，引起商品浏览量过低的原因可能是宝贝的图片标题不够吸引人，宝贝详情不够详细美观。所以要对宝贝的描述标题以及详情进行优化，对店铺进行美化。
图2-3-1 商品概况
2.4 客户分析
网店店铺的客户管理可以把老客户按光顾天数划分会员等级: 1、多次购买老客;2、1 次购买老客; 3、1 次购买新客; 4、沉默客人; 5、睡眠客人; 6、流失客人。针对顾客的分类在店铺相关营销推广活动中实现精准推送，来提高活动的整体效果，确定主推产品，产品价格区间，预测热销产品，从顾客喜好、产品创新、价位、品牌、卖点、客单价，与同类产品对比，分析产品为什么会热销，热销时间会继续多久，怎么寻找热销替代产品。
根据客户分类为基础的精准营销策略在众多的客户关系管理模式中，我们通常使用的是 RFM模型。在这个模型中，R表示客户在最近购买行为的详细时间情况，F表示一定时间内购买行为次数，M则表示在一定时间内客户具体购买金额数量。RFM模型对客户轮廓进行全动态展示，从而帮助我们分析客户创利能力和客户实际价值，来制定相关营销策略，进而为我们的客户提供更精准的服务。
客户特征如下图2-4-1所示，消费层级属于中低层消费者，多为女性，新访客占比比较多，访客集中在中部以及东南部地区，主要是山东以及广东等地区。挖掘潜在客户将其发展为有效客户，针对有效客户实施会员制度，提高客户的回购率以及忠诚度。
图2-4-1 客户特征分布
图2-4-2 客户地域分布
2.5 推广分析
较上30天推广力度下降了，虽然店铺有促销活动，可推广力度较小导致访客流量以及商品流量较上30 天降低了很多。提升活动到访客户转化率和二次到访客户成交率是长期保证项目认筹客户数量的根本，吸引客户二次到访，来提高项目的客户到访率和转化率，所以要加大推广的力度，吸引目标消费人群到店，在通过店铺的促销活动带动消费，提高支付转化率。
针对店铺状况做出推广计划：A、线上推广：门户、导航站、垂直类知名站点；B、搜索引擎关键词、品牌专区等；C、CPS联盟：中小站长、网店、第三方联盟；D:论坛，贴吧，QQ群推广。
2.6 服务分析
近30天来店铺描述相符动态评分以及服务态度动态评分和物流服务动态评分都较高，存在一起售中退款，在客户下单付款后又退款了，针对这种情况要仔细查清其原因。评价方面几乎都是好评，在这方面还要针对客户进行引导好评。建立一套优质合理的服务体系标准，优化每个客户接触到窗口，制定统一的标准流程，设好售前售后，多添加几个子账号，做到及时回复。
图2-6-1 维权概况
图2-6-2 评价分析
3．综合结论与建议
综上数据分析，店铺营销、推广不到位，产品定位高客户消费能力有限，信誉等级较低，品牌尚无拓展，回头客少，店铺装修吸引不了客户停滞时间。流量
构成方面，由于是新店，自然流量方面很少这是事实，付费推广效果一直都不理想，如果没有访问，就无法积累原始数据分析店铺运营情况。产品多元化，在产品构成方面不够多元化，客户在选择面上不够多，这样会使好不容易导入一个客户白白流失掉。所以，后期产品外观尽量大众化。重新定位消费人群，客户消费能力，积攒信誉等级，拓展品牌信誉，定制适合自身的店铺风格和设计更符合客户体验和购买行为的页面。
所以，店铺现阶段最主要的是提升流量，如何让提升店铺流量，首先要做的是了解淘宝活动平台的特性，同时分析自己店铺的定位和产品优劣势，根据营销阶段需求选择合适的平台报名。关注淘宝活动信息，通过官方帮派、官方论坛和类目群了解相关的活动信息，积极配合小二的活动需求报名。充分利用免费推广资源，高效率配合小二组织活动，达到双赢的合作形式，争取下次的活动机会。然后通过二次营销增加老客户回头率和新客户的加入。由于刚开店，对于淘宝免费流量部分，最需要重视的是淘宝搜索，主要是免费推广排名，依转化率的高低对流量来源进行排序，依次是活动流量(部分活动如聚划算)、直接访问(老顾客或收藏)、自然流量、直通车流量、硬广流量，淘宝客流量转化率也特别高。
淘宝免费流量部分，最需要重视的是淘宝搜索，主要是免费推广排名。自主访问流量部分，最重要的是坚持和其他人互换收藏。淘宝站外搜索引擎部分，需要重视搜索引擎。一淘部分，需要经常去发帖。淘宝站外其他部分，重视博客和微博。淘宝付费流量部分，也需要重视。
《营销数据分析》实践考核成绩报告单
（课程代码B120613）
评分人：复核人：2017 年12 月31 日
2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;
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
前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。
业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式
前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：
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
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
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。
图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。
从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：
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大数据营销服务成为互联网应用新热点 ?门户网站 通过大数据的商品化服务， 从数据技术角度解决市场营销问 题，优 化业务的运营效果。 史数据营销服鴛丿 1、 消费决策周期长，考虑因素多样 2、 资源被充分竞争，导致媒体价格不断 升高 需要提高用户的转化与变现效果 线下业态受线上业态冲击明显 用户易流失，亟待唤回流失用户 更加重视搜索引擎营销效果 2000年 2005年 2010年 2015年 ?社交媒体 大数据营销核心目标 大数据营销用户需求背景 ?搜索引擎 4 6
大数据营销服务市场发展推动因素 行业竞争者企业大数据营销 的需求动力来源于①内 部 数 据 自有数据 企业精细化管理数据 有偿数据 无偿数据 数据数据 外 部 数 据 业 务 营 销 与 运 营 优 化 不断加速创新的竞争者 ②企业自身的精细化管 理③自身数据管理水平 的提升三大方面。通过 整合内部与外部数据， 实现对业务营销与运营 优化的 精确支持。
程序化营销生态圈■大数据生态营销平台 基于全线产品打造自有生态圈,打破i孤岛壁垒，实现匚流自循坏,通过数据共享、打通，实现流呈价值最大化。 史前时代 2008年-2010 年 富媒体快速发展 前程序化时代 ▲ 开启大数据时代 程序化营销元年 ▲ 移动端高速发展 快速发展期 ▲ 高度竞争多元化 趋于成熟市场 ▲ 原生、大屏交互、场程序化营销发展时间轴 90 年代）> 2010 \ 2012 \ 2014 | 2016 2009年成立厂/ 'r OTV&DSP DMP5.0 言2“I MOSP _DAcg_ m三x台北布局DSP_____ ___ 命入as ； 2017台北布局DSP正式友布DMP产品 DAtA PDB+RTB H5 程序化营销生态圈互联网公司综合实力TOP14 ?
市场营销数据分析计算 公式 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC（ProductLifeCycle）：开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具
价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型
Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI（广告效果指数，AdvertisingEffectivenessIndex）指数模型 CSP（CommunicationSpectraPattern）传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具
退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI（customersatisfactionindex）模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC（IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型（SupplierPerceptionModel） 销售量比较评价法 商圈饱和度工具
第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠
EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心） 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。 这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。 来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要
运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部 背景 目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。 运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。 目标 通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。需求说明 一、需求概述 条件索引：时间、指标、栏目 时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）； 主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）； 栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。 四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析； 功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；
市场营销是企业的命脉，然而，为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。本课程着眼于营销数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能，提升科学管理和科学决策的水平。 一、导言 互联网的高速发展加上市场竞争的加剧，使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野，并引起了营销方式的巨大改变... 1.用数字说话 2.数字化营销新趋势 3.精确营销循环 4.实施营销数据分析的系统策划和实施 5.数据分析与挖掘工具简介 二、指标分析 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，本节对各类指标进行深入解析，并试图透视指标背后的隐含信息。 1.销售绩效的评估与考核 2.宏观市场指标 3.公司经营状况指标 4.客户相关指标 5.市场营销指标 6.对指标的细化分析，从数据的分布趋势深入分析指标 7.如何将指标分解到相关影响因子 8.案例演练 三、常规收据收集和指标统计 没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。 1.指标统计方法与来源格式 2.数据来源和收集途径 3.数据搜集工具和手段 4.数据表的规划和设计 5.数据的有效期和保鲜 6.将目标和KPI相连 四、竞争分析 企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。 1.市场竞争的四个层次 2.如何界定竞争对手 3.竞争对手数据收集 4.需求的交叉弹性 5.品牌转换矩阵 6.行业竞争力分析 7.竞争分析矩阵 五、常用分析方法 数据分析需要有实际的方法和手段，以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。 1.方差分析 2.时间序列分析和对比分析 3.频数分析 4.多业务条件动态分类汇总 5.可视化分段与结构分析 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法
百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
网站运营数据分析 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成为了每个网站策划和网站运营人员每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际情况。那网站运营数据分析怎么进行呢？下面是收集的一些分析。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates（Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高
基于大数据平台的电力营销信息化建设分析 1蒋国宇 发表时间：2019-03-27T16:20:10.577Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者： 1蒋国宇 2刘浩淼 3秦强 4耿嘉谣 5刘禹辰[导读] 摘要：传统的电力营销满足不了现在人们的需求，所以电力企业不断的改革和进步，电力企业提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。 1国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 2国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 3国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114100 4国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 5国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 摘要：传统的电力营销满足不了现在人们的需求，所以电力企业不断的改革和进步，电力企业提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。以电力营销系统的海量电力数据为依据，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，在此基础上有针对性地优化营销方式，改善服务模式。营销信息化包括基于大数据平台的全方位服务体系、基于移动互联网的智能营销服务和大数据平台的技术架构。 关键词：大数据平台；电力营销信息化；建设分析 引言 电力营销相对来说比较复杂，牵扯到不同类型的电力数据。除动态数据外，我们也应当对数据作出综合地分析，梳理数据彼此的相关性与影响。然而，电力营销尚未具备很高的信息化水平，数据分析与挖掘能力也不是很高，这就降低了营销水平与服务品质。为了改善营销水平，我们应当借助大数据平台来开展信息化建设。 1电力营销信息化管理的重要性 在企业经营发展的过程中，往往要求有关经营者能够做好相关的管理工作，因为这样才能起到一定的规范作用，进而取得令人满意的效果。而在电力营销的过程中，同样也需要有关人员能够做好相关管理工作，而信息管理就是电力营销工作中的重要内容，特别是在大数据时代的背景下，每天都有大量的信息产生，做好其信息化的数据管理则是必然的要求，这就要依靠先进的信息技术，建立健全相关的信息管理平台，以实现电力营销水平的提高，增加一定的经济效益，更好的促进企业的良好发展。可见，做好电力营销信息化管理至关重要。 2电力大数据 2.1电力大数据平台及其特征 电力大数据平台是指利用各种先进的技术和方法，如数据集成管理技术、数据存储技术、数据挖掘技术、数据计算方法等，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，从而提高电力企业的经营发展水平以及经济效益。电力大数据的特征可以用“4V”概括，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）：（1）规模性是指电力数据量庞大，数据流已从GB、TB级上升至PB、EB、ZB级；（2）多样性是指数据类型繁多，包含结构化、半结构化和非结构化的数据；（3）高速性是指数据以数据流的形态快速、动态地产生，数据处理的速度也必须同时达到高速实时处理；（4）价值性是指电力数据蕴含着简单数据处理无法获取的潜在价值。 2.2电力大数据关键技术 电力大数据关键技术是为了满足电力数据的飞速增长，以及各项专业工作、电力工业发展和经济发展的需要。包括集成管理技术、分析技术、处理技术、数据可视化技术等。（1）集成管理技术电力企业数据集成管理技术是将来自2个或多个应用系统的数据进行合并，创建一个具有更多功能的企业应用过程。从集成的角度看，就是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑或存储介质上进行有机地集中，存储为一系列面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，从而为系统提供全面的数据共享。（2）分析技术电力大数据的分析技术是指利用统计学和计算机科学等学科中的关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、遗传算法等分析技术从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）处理技术电力大数据的处理技术包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术等。分布式计算技术用于解决大规模数据的分布式存储与处理；内存计算技术用于解决数据的高效读取和在线的实时计算；流处理技术用于处理实时到达的、速度和规模不受控制的数据。（4）可视化技术电力大数据的可视化技术是指借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于对数据的理解和认识。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。 3电力大数据平台中电力营销信息化建设的方式分析 3.1加强电力大数据平台的安全性 若要针对电力营销系统建立完整的大数据平台，电力企业应当确保大数据平台足够安全、平稳，注重对电力数据进行管理。为确保大数据平台自身的安全性，企业需抓好信息安全，并维护内部数据环境以及平台安全，从根本上提升大数据平台总体的安全系数，将建立电力大数据平台当作电力企业眼前的首要工作，对病毒隐患进行综合排除，设计网络防火墙。另外，电力营销人员应当培养和树立足够的安全意识，健全信息化体系。 3.2构建全方位服务体系 电力营销在实施信息化建设时，应注重对信息化建设体制作出创新。将集约化理念作为营销活动的指导，促进不同部门彼此的联动性，促进统一调度，保证营销系统的合规化，对不同营销环节作出良性地整合，建立起良好的整体，确保营销系统的集中化。利用远程抄表、流程监控、业务终端、信用管理、风险预警、营销稽查以及短信平台，同时包括电子文件或是财务EＲP协同等进行横向协同，确保信息共享，使营销数据能够从纵向上完成上报，建立和营销数据为支撑的共享系统。 3.3优化配置好信息数据资源 若要突出大数据平台的功能和地位，我们应当将大数据引入至电力营销日常的业务活动中来，了解和得到市场上的各类电力信息，同时明确反馈，对电力行业中出现的信息数据进行统筹与分配。故而，电力企业需抓好信息化建设，建立良好、完整的信息平台，分配专业人员来管理和维护平台，保证大数据平台能够在安全的状态下运转，维护企业自身的信息安全，保障最佳的经济和社会权益。