京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网的分析将人为的感性判断转化为定量分析,在提升客户体验上发挥着重要的作用。笔者一直相信数字的“语言”,数字是最能直观的反映业绩的一个衡量标准,而闲散的一堆数据是毫无用处的,只有经过有意识的加工、分析之后才能为我们的工作带来益处。
尤其是互联网上的贸易,我们无法单单从获得订单的数量上来确定是否有价值。例如,笔者是经营装备制造网的市场推广人员,每天需要进行大量的推广工作,包括博客推广、推广、论坛推广、QQ群推广、软文推广等等等等,而我每天繁忙的进行推广的成果如何度量呢?——数据归纳分析。又如Lotte.com是一家韩国的网上购物商城,有1300万名客户,网站的日访问量接近100万人次。管理者发现,网站每次做活动促销的预期结果远远低于的响应,产生销售的商品比例不高,这一点让工作人员很困惑。
互联网数据分析的重要性
在意识到数据分析的重要性之后,就要付诸实际行动。数据分析并不是简单的罗列归纳大量的数据,在这方面Lotte.com做的还是很不错的,可以参考一下。这家网上购物商城建立了客户行为分析数据库,用来测评每位访问者、访问的网页、访问者在网站上的浏览方式以及采取的行动。此外,数据库还捕获用户人口信息、购物车大小和转化率、订单数量及意向数量。
与单纯分析访问者数量不同的是,网站所采用的数据分析系统可通过对比每类促销活动的实际访问者 (电子邮件、广告、关键词等) 分析转化率 (购物车、立即采购、意向清单、采购完成),因此可以详细分析渠道效率。同时,可以确认每类促销活动访问者搜索使用最多的关键词、位置和采购的商品。页面覆盖功能可以测量页面中每一项的点击率和访问者数量,测量页面中每个位置的价值,找出热点和非热点区域。
利用这种功能,网站可以立即更换流量低的货品,优化页面,并且开展有针对性的营销。更进一步,网站将数据分析的重点从下订单的过程延伸至购物车,以期找到阻碍客户购物的环节,提高转化率。通过分析访问者购物前的运动模式以及退出点,预测客户的购物模式,洞察每位客户的行为、需求和兴趣,以此来更加有效地促进客户采购,提高客户满意度。
通过互联网数据分析之后的结果,在实践中,Lotte仅通过用数据识别分析放弃购物车的原因,第一年网站的销售额便增加了1000万美元。
这正是数据分析所发挥的作用,它将人为的感性判断转化为定量分析,在提升客户体验上发挥着重要的作用。在互联网行业,数据对客户行为的分析很有意义。比如将行为相似的客户聚成相同的类。有些网民是职业女性,其网络浏览行为模式,如时间段、关注的网页内容、访问的频道与家庭主妇不太一样。
另外,公司面临的市场竞争愈益剧烈,会不断地有客户流失的问题。而客户流失的特征和模式要做数据分析之后才能知道一定的规律和特征。例如,一家航空公司在对客户订购流程的数据分析中,人们发现有较多客户总是会在某个步骤中停顿不前,最后放弃,结果发现网页和提示内容不合理,误将客户输入“信息无效”提示为“舱位已无”,导致了一些生意机会流失。
对于互联网企业,通过分析客户在线行为数据模式,可以发现很多改进机会,一方面改善了客户体验,同时也为企业带来了实实在在的利润。
互联网数据分析的八个重要方面
通常企业在做数据分析时,最重要的是业务问题导向、数据驱动、技术支持的指导原则。 数据分析应用技术上有八个方面。
第一:固定的报表。比如定期反映用户访问量,报告产品销售量等。
第二:即席查询,支持灵活的查询分析,满足报表之外的信息需求。例如,查看购买了某些问题产品的客户有哪些,以实现主动客户服务。
第三:多维分析(OLAP), 从多个角度分析查询问题答案。比如从地理区域、产品线、时间、用户群等角度寻找销售量下降的原因在哪里。
第四:预警功能。比如某季度销售收入未达标时可以把数字标成高亮,或发送提醒消息进行重点关注。
第五:统计分析。比如通过回归分析,在价格、产品、服务、物流效率等诸因素中找出影响客户满意度的关键因素。
第六:预测分析(Forecasting)。比如预测未来一个月网站访问量是否会增加,应该如何增加网站的空间和性能部署,才能满足业务需求,保证用户的服务体验。
第七:数据挖掘建模分析,基于网络浏览行为,细分客户群,寻找每个客户群的行为特征以及潜在需求,推送个性化的信息和服务。
第八:优化分析。以网上零售业务的整个流程讲,比如根据线上的历史业务需求量,线下应该如何安排库存,才能避免库存资源的浪费,同时又能满足需求及时供应。
在互联网的交易中,物流环节所占的比重是不言而喻的,客户非常有可能因为物流的服务而放弃或者选择购买产品。所以,在产品投递的物流环节,该如何安排配送的最佳路径,才能以最快的速度、较少的投递成本完成投递。再如沟通渠道方面,呼叫中心的客服资源该如何配置,才能既减少用户在线等待,不浪费用户的时间。在互联网行业,企业往往积累了很多客户行为等数据,向数据要价值,将企业数据资产转化为竞争优势,是一些成功的网络企业已经走出的道路,值得其他企业学习和借鉴。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02