電子商取引ビジネスデータ分析（データ分析シリーズ：電子商取引におけるデータ分析の応用）

データ分析シリーズ: 電子商取引におけるデータ分析の応用

Come to Everyoneはプロダクトマネージャー[Starting Point Academy]で、BATの実践的なプロダクトディレクターが製品と運用について段階的に教えてくれます。

以前、Blue Whale さんが初心者がウェブサイト分析を学ぶ方法について書いていたのを思い出したので、今から振り返ってみましょう。

ウェブアナリストが持つべき 5 つの基本的な資質 1. インターネットを理解する必要がある。 2. Web テクノロジーの基本的な概念をいくつか知っておく必要があります。 3. いくつかの基本的なツールを使用できる必要があります。 4. 最も基本的な WA の概念と定義を学ぶ必要があります。 5. ビジネスセンスが必要です。

もちろん、ウェブサイト分析を実行するには、ウェブサイト分析ツールを使用する必要があります。したがって、少なくとも Google Analytics を知っておく必要があります。さらに、Omniture、WebTrends などを知っておくとさらに良いでしょう。さらに、それらのいずれかを使用できるようになると良いでしょう。初心者には Google アナリティクスから始めることをお勧めします。これは無料のツールであり、実装が簡単で、インターフェースがシンプルで、初心者のユーザーに非常に適しています。

WA の基本的な概念には、訪問とは何か、PV とは何か、直帰率とは何か、サイト滞在時間とは何かなどが含まれます。さらに詳しく知りたい場合は、Avinash の英語のブログをお読みください。具体的な内容は彼のブログの多くの記事に散在しています（彼のブログのサイトマップを直接クリックすることもできますが、彼のサイトマップは比較的ゆっくりと更新されており、新しい記事がまだ含まれていない可能性があります）。国際的に認められている WA の概念と定義を知りたい場合は、民間の協会組織である WAA (WA Federation、Web Analytics Association) を参照してください。 IAB (Interactive Advertising Association) にも関連コンテンツがあります。もちろん、もっと読むことは重要です。 Avinash は、お勧めのブログをいくつか持っています。何もすることがないときに、いくつか選んで読むこともできます。大きな利益が得られるでしょう。

何か良い本をお勧めいただけますか?中国語で書かれた良い本はあまりありません。 Avinash の「Web Analytics One Hour A Day」は、中国語に翻訳された数少ない書籍の 1 つです (私が知る限り唯一の書籍です)。したがって、インターネットで英語の本を探すことをお勧めします。 Google Analytics Short Cut（推薦してくれたKurtに感謝します）とWeb Analtyics Dumb Bookをお勧めします。

具体的なアプリケーションについては詳しく説明しません。下記のリンクからご確認いただけます。

初心者はウェブサイト分析をどのように学ぶべきか (I) 初心者はウェブサイト分析をどのように学ぶべきか (II) 初心者はウェブサイト分析をどのように学ぶべきか (III) トラフィック分析に関しては、日次、週次、月次ウェブサイト トラフィック分析レポートや、多数のウェブサイト トラフィック監視レポートがあります。 GA と Baidu Statistics はこのカテゴリに属します。

ユーザー分析については何度も議論されているので、詳細には触れません。

製品分析は主にアプリケーションポートレートと組み合わせられます。適用シナリオは、ショッピング カート、ウィンドウの推奨などです。カテゴリの潜在的ユーザーを活用するには、まずこのカテゴリの既存ユーザーを見つけ、次にユーザーの行動、好み、ポートレートなどの情報に基づいてユーザーをセグメント化し、ユーザー固有の特徴を活用し、最後にこれらの特徴を使用してこのカテゴリの潜在的ユーザーを見つけるためのモデルを構築する必要があります。

運用分析は、主に運用活動の前、最中、後の分析に焦点を当てており、期待分析、ユーザー分析、活動前の市場計画、活動中の効果監視と A/B テスト、活動後の特別活動分析が含まれます。たとえば、Quantum HengliやTaobao Rubik's Cubeなどのデータ製品。

一般的なものとしては、Analysys、iResearch、Paidai.com などの業界分析データを理解することや、e コマースの競合他社の業界データを監視することなどが挙げられます。

物流サプライチェーンは電子商取引において最も重要なリンクの1つであるため、ダブルイレブンのように商品を事前に準備し、配送ステーション計画を最適化し、物流配送リンクのデータを監視し、返品の理由を分析できることが重要です。

四半期および年間のビジネス分析を含む

終わり。

著者 @ Suhen 出典 @ 36 Big Data