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如何更有价值采集电商数据,高效分析数据?

来源:云腾舆情监测 时间:2018-12-06 18:16

 

大数据,就是在一定时间范围内用常规工具软件对历史数据捕捉、处理,加以分析,进而改善决策和管理。在大数据时代,企业必须用大数据分析方法来做电商。

 

本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值和更高效、以及数据分析思维三部分展开。

 

 

数据采集的三大要点

 

1. 全面性

 

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

 

比如对于“查看商品详情”这一行为,需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

 

2. 多维性

 

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而满足不同的分析目标。

比如“查看商品详情”这一行为,通过埋点,我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

 

3. 高效性

 

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。

基于以上三点,我们看如何让数据采集更准确、分析更有用以及团队内部更高效。

 

 

数据分析价值性和高效性

 

明确数据驱动目标

 

数据采集切忌大而全,数据分析需求也是随着产品不断迭代的,明确长远和当前阶段的分析需求,让分析更有目的性,技术执行更高效。

按需采集数据

 

带着需求和分析目标去采数据,不仅避免了数据冗余带来的无从下手,也避免了全量采集之后却不知道要分析什么的尴尬。

 

多维交叉定位问题

 

对数据的应用可分为一般分析和探索性分析。一般分析包括对日常数据如新增、活跃、留存、核心漏斗的监测分析,也包括对各部门日常业务的数据监测。监测每日增长,分析异常情况,比如对注册失败、支付失败事件的监控和及时优化。

 

探索性分析是对数据的高级应用。对核心事件的相关性分析、挖掘产品改进关键点等,如促进用户购买的相关性分析、找到促进留存的Ahamoment等。

 

优化产品、优化运营策略

 

基于数据反映的问题,做到实时监控和及时解决,基于分析得到的增长启发,去做A/B测试、灰度测试、去MVP实践。

 

衡量

 

衡量是数据分析到实践的最后一步,当然,也可能是第一步。有时候我们看似找到了增长点,但实验发现,事实并不如预期,不要灰心,不要丧气,更不要不吃饭,分析过程中对用户的理解、对业务的深度挖掘可能会让下一次优化产生累计价值。

 

 

数据分析思维

 

数据采集固然重要,数据分析的方法论也很重要,但不要迷信数据,因为更重要的,可能是人的创造力和想象力!数据分析也从来不是一劳永逸的,产品在不断迭代,业务在不断更新,从认知到决策,数据更多的是起到了辅助的作用,从梳理需求、到采集、到分析、到实践、再到衡量,它是始终循环在企业增长的整个过程中的。

 

最后,那些改变世界的程序猿,他们始终希望能用自己的技术创造更多的价值,很多时候,他们要的可能是明确的数据需求、明确的分析目标,以及一套高效协同的方法。

 

但是很多中小企业无法自己独立的采集、分析数据,观向数据可以汇集多平台、多维度数据,形成可视化报表,为企业提供行业分析、渠道监控、数据包等服务,帮助企业品牌发展提供科学化决策。

 

 

观向数据是一款针对品牌商、零售商和金融的线上运营数据分析系统,可以汇集多平台、多维度数据,形成可视化报表,为企业提供行业分析、渠道监控、数据包等服务,帮助企业品牌发展提供科学化决策。

 

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