数据分析师熬夜整理,电商大数据分析 _云知道

小型电商如何进行大数据分析？

简单论述：首先，任何数据分析都必须有明确的目的。分析这些数据你是为了营销卖产品，还是为了做研发做产品等。这样才可以倒推出需要从这些数据里得出什么（结论，或二次加工后的新数据）。举例，顺着题主说的，小型电商。小电商户一般手头起码都有发货的订单数据对吧，那就以此为例说一下：本人曾服务于一家零食类天猫旗舰店（行业TOP10），每到新品上架或大促前都需要群发信息来把相关活动推荐给老客。
如何在只有订单数据情况下做一些简单分析达到更好的信息点击阅读率，店铺达到率呢？（注：发货订单信息一般只包含顾客姓名或称谓、手机、收件地址）典型的做法有按地域划分、一二线城市划分等。同时根据店铺行业特点，我们认为男女顾客的零食诉求，促销兴奋点是不同的，因此首先想到是否能区分男女。问题就变成：如何从收件人、手机、地址里分析出性别？显然只有对收件人姓名或称谓进行分析处理了。
1.具体思路就是除姓氏外，剩下名字里包含常见女姓名常用字即判断为女性（以及称谓里有明确某小姐、某女士的），有个8-9成正确率就够了。2.女姓名常用字来源可以是列举法（如图），以及数据统计法（用另外批量有姓名性别的数据源统计得出，如手头有现成人群信息则更好，举一个不是该举的例如大学名单、单位名单等，[捂脸]来源不表！）最后补充思路，再举1个：· 手机号判断出手机归属地，然后跟收件地址比对，不一样的是不是离家打工的？异地的？不在一个城市的等等，容易找到情感共鸣点。
电商平台流量营销，让电商生存堪忧，割韭菜暴利惊人，怎么办？
【数据分析师熬夜整理,电商大数据分析】

电商平台流量营销，让电商生存堪忧，割韭菜暴利惊人，怎么办？在展开回答这个问题之前，有几样东西电商商家都必须具备清晰的认识。其一，在未来的一两年中，电商尤其是实物电商的增长很可能从过去两位数以上的增长跌落到10%以下的增速。在其背后，对应的是电商流量红利时代的真正结束，以及流量必定还会越来越贵。其二，电商平台的获客成本在增加，平台上的商家的获客成本自然也会水涨船高。
有数据显示，京东、拼多多、阿里巴巴等几大平台的获客成本已经达到380元/人到640元/人之间，电商平台的获客成本都已经这么高了，它们分化到商家身上的流量成本会更高，自然也是正常的。（换个角度谈）这些背景及因素，为我们指出了以下两点。1.从流量红利时代用户运营的时代。接下来就是在用户运营上下苦功的时代，在有限流量以及在有限的流量投入之下，通过对应类目、产品、服务、活动、内容、体验等，尽己所能去提高流量的成交转化、客单价值、复购等。
2.每一个电商商家都需要一个流量矩阵。公域与私域，站内与站外，能够有效构建起这个矩阵，处理好几者关系的商家并不多。因为过往操作不力乃至一些先入为主的意识，电商商家在高质量私域流量的构建，在高质量站外流量的转化等方面是收效甚微的，最后甚至是放弃了去有效构建起自己的流量矩阵的想法。我认为这是不对的。你或者是身边的其它商家过去没跑通，不代表现在及未来也跑不通；过去做不好，不代表现在及未来也做不好。
说说我们最近的一个例子吧。前不久，我们的大数据智能营销公司及其旗下数智化用户运营平台骆驼码帮助某知名酒水企业（名字就不透露了）电商做跨界破圈式站外引流，拿出来运作的五六款产品，有一款产品的转化率超过2.7%，一款产品的转化率超过6%，一款产品的转化率高达18%，另外还有两款产品的转化都在1.2%-2%之间。