零孙晓峰-售电商数据价值part1资料下载.pdfx资料下载.pdf

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本产品保密并受到版权法保护ConfidentialandProtectedbyCopyrightLaws电商零售数据获取及价值解析易观国际方法论高级分析师孙晓峰2015-42015-4-20大数据大价值大数据与传统数据研究比较2目录12电商大数据采集流程介绍3主要指标商业价值解析4电商零售数据研究方法概述5研究方法实例解读2015-4-20大数据大价值3大数据需要发现的眼睛全面性及时性大数据相对于传统调研数据的优势：

@#@2015-4-20大数据大价值4大数据价值呈现维度传统数据分析方法在数据传统数据分析方法在数据关联性关联性和和预预测性测性方面有很深的方面有很深的理论基础，在大数据中仍有巨大的应用空间理论基础，在大数据中仍有巨大的应用空间数据筛选流程数据筛选流程发现性发现性追求时效性广泛的覆盖范围Step_1关联性关联性制定分类标准寻找强关联性Step_2预测性预测性应用历史数据寻找规律性Step_32015-4-20大数据大价值55常规数据挖掘研究方法关联分析聚类预测AprioriSequenceGRIK-meankohonen贝叶斯分析回归分析神经网络决策树2015-4-20大数据大价值大数据与传统数据方法比较6目录123主要指标商业价值解析电商大数据采集流程介绍4电商零售数据研究方法概述5研究方法实例解读2015-4-20大数据大价值77数据源的问题内生数据外部数据销售数据用户行为CRM数据合作技术获取1）内嵌SDK2）爬虫技术2015-4-20大数据大价值8关于网络爬虫技术2015-4-20大数据大价值9平台类站点抓取示例2015-4-20大数据大价值10电商零售平台数据采集常见问题2、数据量大，数据清洗及存储3、平台管制4、运维难度大1、页面变动频繁，周期短2015-4-20大数据大价值11常规数据采集系统服务流程网上零售平台网上零售平台爬虫采集程序数据合作对接数据推演/校验模型数据治理流程在线数据报告系统离线多维数据分析专项数据分析服务云数据服务中心数据整合数据清洗数据挖掘。

@#@价格监测预警系统数据采集数据对接数据对接周期订阅专项服务周期订阅周期订阅模型校准模型推演2015-4-20大数据大价值12采用抽样方法采集线上零售数据减少冗余信息检索量，缩短数据检索时间通过建立模型对市场销售信息进行分类,筛选,提取最有价值信息信息效能=检索有效信息量/检索信息总量有效信息特点1）客户需要2）具有代表性3）易建立关联4）易进行分类量化25%50%75%100%96%店铺数量%销量叠加%越接近曲线尾部,数据抓取效能越低线上销售数据的长尾性,20%产品控制90%销量进行精准扫描,获取高效能信息2015-4-20大数据大价值大数据与传统数据研究比较13目录123电商大数据采集流程介绍主要指标商业价值解析4电商零售数据研究方法概述5研究方法实例解读2015-4-20大数据大价值14电商产品指标体系产品销量上市时间价格促销评论功能以产品为核心的网销渠道研究体系非结构化数据结构化数据产品功能促销信息用户评论产品销量产品价格上市时间量价关系研究生命周期研究上市产品定价，促销方式研究产品改进建议品牌满意度2015-4-20大数据大价值15电商零售数据研究层次基础信息层销售信息促销信息评论信息产品信息初级数据层（呈现性）信息实时监测）最基础的数据维度，销量变化，价格变化，产品数量，SKU数量产品功能交叉分析层（关联性）信息深度分析量价交叉分析智能预测层（预测性）信息深度分析促销预测模型产品/品类生命周期分析品类电商成熟度曲线店铺维度，产品维度，品类维度2015-4-20大数据大价值大数据与传统数据研究比较16目录123电商大数据采集流程介绍4主要指标商业价值解析电商零售数据研究方法概述5研究方法实例解读2015-4-20大数据大价值17电商零售数据分析方法时间空间人物时间渠道消费者商品时间电商平台线上买家家电商品时间某猫平台女性买家手机2015-4-20大数据大价值18电商零售数据分析体系-发现关键点渠道商品消费者市场市场1.平台访问流量监测（PV,UV）2.平台店铺数量3.店铺分布结构（大店，中店，小店，直营店等）4.平台促销监测（促销频次，促销种类，促销规模）1.用户评论监测（用户评分变化）2.用户画像（APP用户），性别，年龄，学历，地域分布等1.产品价格巡检2.指定功能产品巡检3.产品市场份额/销售额份额4.不同销售形态产品巡检（新产品,畅销品,滞销品）1.市场容量2.市场销售规模3.品牌竞争结构4.市场价格走势5.产品价格段分布结构2015-4-20大数据大价值19电商零售数据分析体系-发现关系渠道消费者商品1.线上线下渠道交叉分析（重点店铺产品上架巡检；@#@乱价产品发货地点追踪）2.促销敏感度监测（促销规模VS.销量）1.产品量价关系分析2.在售品与互补品关系分析3.在售品与与替代品关系分析4.产品性价比研究（基于用户评论）1.用户偏好（用户渠道选择，用户产品选择）2.用户画像（电商某一品类）3.用户评论分析2015-4-20大数据大价值大数据与传统数据研究比较20目录123电商大数据采集流程介绍4主要指标商业价值解析5电商零售数据研究方法概述研究方法实例解读2015-4-20大数据大价值21发现数据价值-示例单位：

@#@千台线上线下产品价格比较分析2015-4-20大数据大价值22产品价格预警条件筛选条件筛选1.指定产品指定产品2.设定预警价格设定预警价格分区域价格预警分区域价格预警2015-4-20大数据大价值23要点：

@#@数据在比较中才能发现价值让数据动起来！

@#@性质分析方法分析目的实际应用横向比较时效性数据横向分析（同一时间截面）发现联系竞合分析纵向比较连续性数据纵向分析（不同时间截面）发现规律预测2015-4-20大数据大价值24相关性分析-示例*.在0.05水平（双侧）上显著相关。

@#@*.在0.01水平（双侧）上显著相关。

@#@产品检验ABCDA相关性1.804*-.718*.049显著性.001.004.869B相关性.804*1-.449.318显著性.001.108.268C相关性-.718*-.4491.426显著性.004.108.129D相关性.049.318.4261显著性.869.268.129相关性显著性2015-4-20大数据大价值25发现数据价值“发现规律”2015-4-20大数据大价值26产品生命周期畅销期产品畅销期产品新产品新产品过渡期产品滞销期产品过渡期产品滞销期产品2015-4-20大数据大价值27产品生命周期判别流程图新产品A=60%个数=50%开始新产品新产品畅销期过渡期条件5条件6过渡期条件7滞销期条件12条件13滞销期条件18条件19滞销期滞销期畅销期条件1畅销期条件3畅销期过渡期条件8过渡期畅销期条件9条件10条件11过渡期条件16过渡期条件817条件4过渡期条件20条件21条件22滞销期条件2条件15过渡期YNYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYNNNNNNNNNNNNNN2015-4-20大数据大价值28要点：

@#@1）在连续时间范围内确认生命周期2）生命周期的确认顺序进行，不可逆转eCR-中国网购商品雷达eUR-中国数字消费用户雷达eBI-中国互联网商情eIR-中国创新应用雷达大数据大价值网址：

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