數(shù)據(jù)分析是一個相對較新的領(lǐng)域，在20世紀(jì)早期才確立了它的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，它被定義為探索收集、整合、分析和解釋數(shù)據(jù)以理解和解釋人類行為的科學(xué)學(xué)科。對大多數(shù)人來說，數(shù)據(jù)分析都是關(guān)于預(yù)測分析、機器學(xué)習(xí)和商業(yè)智能的，然而，數(shù)據(jù)分析在電子商務(wù)中還有其他驚人的應(yīng)用。事實上，世界各地的公司現(xiàn)在都在使用這些分析方法來提高他們的業(yè)務(wù)效率和盈利能力。
以下列出的為電商公司目前用于獲得競爭優(yōu)勢所采用的的五種最佳數(shù)據(jù)分析方法。
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1、預(yù)測性客戶行為分析
進行市場研究和調(diào)查是所有企業(yè)的常見手段，這為他們提供了有關(guān)消費者需求的相關(guān)信息。然而，人們往往會根據(jù)自己的情緒而不是根據(jù)事實和數(shù)據(jù)做出決定。例如，您會因為厭倦了舊手機而購買新智能手機，而不是因為它比市場上的其他智能手機具有更好的技術(shù)規(guī)格。
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亞馬遜目前正在使用預(yù)測性客戶行為分析來在正確的時間里準(zhǔn)確地為客戶提供他們想要的東西。例如，亞馬遜有兩項新服務(wù)——“我的組合”和“你也應(yīng)該買”，旨在對客戶行為進行識別并推薦個性化產(chǎn)品，主要是在兩種不同的商品之間建立聯(lián)系，并根據(jù)客戶的行為推薦另一種商品。
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2、客戶情緒分析
客戶情緒分析將數(shù)據(jù)分析提升到一個全新的層次——它可以用于包括電商在內(nèi)的多個行業(yè)。例如，客戶情緒分析的一種應(yīng)用是在電影行業(yè)中，公司使用微博來衡量公眾對不同電影的看法，以下是如何進行分析的一些方法：
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??? 跟蹤社交媒體上的趨勢——公司監(jiān)控與特定電影相關(guān)的關(guān)鍵詞，并將評價分類為正面、負面或中立，以確定公眾輿論。
??? 跟蹤主題標(biāo)簽——人們對類似的電影使用不同的主題標(biāo)簽。例如，如果有兩部電影同時上映，即《鋼鐵俠3》和《鋼鐵俠》，那么Man Of Steel 和 Iron Man3 將是兩個不同的標(biāo)簽，可以分別跟蹤。
??? 電影過程中的評價反應(yīng)——在特定時間點的積極反應(yīng)表示興奮，而消極反應(yīng)表示對電影的某些方面不滿意，然后可以使用這些數(shù)據(jù)點對未來的電影進行必要的更改。
簡而言之，客戶情緒分析對電商企業(yè)非常有價值，因為它提供了客戶對產(chǎn)品或服務(wù)的感受的實時視圖，此信息可以提高客戶滿意度并幫助識不滿意的客戶。
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3、點擊率優(yōu)化
點擊率是鏈接在廣告上被點擊的次數(shù)除以被顯示的總次數(shù)，通常以百分比表示，點擊率越高，您的廣告效果就越好，企業(yè)使用點擊率來確定其廣告的效果以及哪個廣告的效果更好。
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雖然有幾個因素會影響廣告的點擊率，但價格是最重要的因素之一。例如，假設(shè)您正在電商網(wǎng)站上投放新智能手機的廣告，您希望用戶看到您的廣告并點擊它，以便他們登陸您的網(wǎng)站并查看產(chǎn)品詳細信息?，F(xiàn)在，您將不得不決定為您的廣告使用什么價格——300美元還是400美元？
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這就是數(shù)據(jù)分析的用武之地，像亞馬遜這樣的公司就是使用復(fù)雜的模型（可以使用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建）來分析歷史銷售模式以及消費者行為，以確定完美的價格點。例如，亞馬遜已經(jīng)使用數(shù)據(jù)分析來為他們的新產(chǎn)品 Fire TV Stick 和 Dash Buttons提供定價策略的信息，它還利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化Whole Foods（該公司于 2017 年收購的一家雜貨店）銷售商品的定價。
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4、產(chǎn)品推薦
電商增長迅猛的主要原因之一是它能夠為用戶提供量身定制的體驗。推薦系統(tǒng)是一個自動化的應(yīng)用程序，當(dāng)你搜索某一個商品時，可以把預(yù)測的所有結(jié)果呈現(xiàn)出來。這些預(yù)測結(jié)果由機器學(xué)習(xí)模型提供支持，這些模型使用統(tǒng)計算法來分析歷史數(shù)據(jù)并做出準(zhǔn)確的預(yù)測。推薦系統(tǒng)可幫助公司提高其網(wǎng)站的參與度，因為它會給客戶帶來更有針對性的流量，推薦越個性化，增加轉(zhuǎn)化的可能性就越高。
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Netflix（奈飛）是個性化產(chǎn)品推薦促成大規(guī)模增長的一個例子。Netflix今天擁有超過1億流媒體的訂閱用戶，但在2011年的時候還不到1000萬，這一巨大的增長可歸因于數(shù)據(jù)分析驅(qū)動平臺提供何種內(nèi)容的決策。Netflix 大約在 2007 年左右開始使用數(shù)據(jù)分析來決定推薦什么樣的內(nèi)容以及一季劇集應(yīng)包含多少集。
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5、網(wǎng)站搜索分析
電商公司正在利用數(shù)據(jù)分析來提供個性化體驗，使用網(wǎng)站搜索分析來提高轉(zhuǎn)化率。雖然有幾個因素會影響轉(zhuǎn)化率，但最關(guān)鍵的因素之一是網(wǎng)站搜索分析。
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如果用戶在您的電商網(wǎng)站上找不到他們想要的東西，他們就會離開，大多數(shù)用戶不會返回您的網(wǎng)站購買他們想要的產(chǎn)品，這就是為什么電商公司需要使用數(shù)據(jù)分析來改進搜索分析，以幫助他們識別最常搜索的產(chǎn)品。
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像亞馬遜這樣的公司使用不同的數(shù)據(jù)分析解決方案來確定流行的搜索詞組合，然后在網(wǎng)站上推薦類似的產(chǎn)品。他們還可以使用付費廣告在搜索引擎結(jié)果頁面上顯示產(chǎn)品推薦。
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電商數(shù)據(jù)模型
除了以上五種分析方法，電商分析還有其他很不錯的數(shù)據(jù)模型，例如購物籃分析、RFM分析等等，在Smattbi智分析上就有非常多的電商分析模型，有興趣小伙伴可以去找找。
結(jié)論
未來幾年，數(shù)據(jù)分析將在電商中發(fā)揮關(guān)鍵作用，很多大的電商企業(yè)已經(jīng)開始利用數(shù)據(jù)分析的力量來改善客戶體驗并增加銷售利潤。在 2022年及以后，越來越多的企業(yè)將探索數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的機會，將盈利提升到一個新的層次。
