京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商新趋势下的数据分析实践与思考
潮流趋势总是不断在改变,电商市场也是如此。新趋势带来新机遇,同时也带来了新的挑战。移动购物的崛起、多渠道购物、自动化营销、闪购模式、优质的配送等等形式的出现,使得电商市场越来越多元化。
电商新趋势
从2015年开始移动电商大幅度崛起,电商整体上升趋势减缓,移动电商崛起,原有PC端流量减少,指标下降。新形势下用户与商品之间的关系包括:数据关系、技术问题、算法策略、产品形态、平台策略。
用一张小图说明思路:移动端是一艘大船,量在变大、变快,PC相当于一条小船,在不断萎缩。领航员基本上是算法分析师或者数据分析师,想在数据变现的过程中少走弯路,船上拉的货物:数据,就是变现的重要一部分。整个船在萎缩,通过数据分析已经不大可能从大的程度上提升,这时候怎么办?整个船是产品,所以应该从产品的角度考虑。
首先是数据层面,商品数据的特点是种类变得多了,呈现出多媒体化和电子化。用户数据则有年龄增长的特点,并且更偏向移动化。对于用户,首先要找出重点用户,逐个分析原因,进行回访。对于商品,纸质图书、电子图书、3D图书、多媒体图书等等都有很多,当当采用过赠送电子书,书籍预售等方式进行个性化判定,进而总结当前的应对策略、基本路线、发展目标。
技术层面。由于做AB测试过于复杂,作业流程过长,还会有数据延迟、数据误差、AB的误差、数据埋点的误差等等。作为一个数据分析师,本身就应该了解,当数据出现问题的时候,经过分析就应该知道问题是出在前端,还是出在中间环节,或者计算环节,这时候要对这个算法工程师做出指导。此外,不能把服务端的请求数据当做曝光数据。
算法层面。举个例子,加入算法峰值,第一年是10%,第二年3%,那么第三年是否还要投入,投入多少,最终的解决方法是算法突破,找一位高级算法工程师突破这个算法,但是代价太高。此时,不能纠结在算法层面,应该从大局着手,看产品形态,如果原来的产品比较单一,这时就要改变产品形式,用改变产品形态和表现形式来吸引用户,可能一个好的产品形态上的改变相当于一个算法工程师工作三年所提升的概率。用户在购买书的过程中,要把用户购买的历程、学习的里程,包括如果用户喜欢看视频,是否能给他推荐出一些教材,还有一些名人书单,是不是要给他赠送电子书,这些小的细节也在产品形态中表现出来。
平台策略。程序员或者工作人员最爱吐槽的:公司在走下坡路,团队也在走下坡路,或者行业正在变成传统行业,所以利润不高了等等,其实在平台这方面的吐槽是最多的。对于当当来说,用户不爱读书了,因为大多数用户去看视频了,这时候对喜欢看视频的人继续做一些个人性分析,因为看视频的人还是需要一本教材的,可能关系比较好的情侣共用一个账号,单独地去打性别或者属性就不太合适了。
在分析了以上几点策略后,对整个团队提出了总体的方向。
首先是守住已有的成果,比如做推荐,不要一味地去突破、创新,因为太难了,整个PC在下降,做创新可能得不偿失。PC上有很多已经成熟的技术要进行拓展,想在技术水平上继续成长,基本上已经长不高了,但是可以长胖,原来可能只在这个页面或这个业务方向上有推荐,现在可以拓展到其他方向,比如百货、图书。原来只有图书现在扩展到百货,扩展到母婴。
第二,在用户数据上做精准化分析,比如现在收集用户已经很多年了,对用户的行为已经比较精确了,这时候就不要再推一些特别粗糙的数据。在产品形态上还是要多样化,主要依赖产品,多想一些好的创新思路,毕竟PC的展示页面比较大,开发PC技术成本比较小,比较成熟,所以可以多做一些尝试和主题。在技术层面尽量减少延迟和误差,算法层面如果遇到困境,就不要再做大难度的突破。在平台层面,尽量用技术团队的分析去影响公司和平台层面的一些决策,能够给公司提供一些好的思路和好的发展方向,这样,基本上就做到了一个合格开发人员的本职。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29