电商数据分析师主要的模型及算法

2008年毕业后，我不知不觉地融入了电子商务行业，不知不觉地做了三年的数据分析，只是赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，这也很好，毕竟，我觉得未来仍然很光明。在过去的三年里，我从许多同事那里学到了很多东西，许多人需要感谢，他们无私地教给了我很多东西。就数据分析行业而言，我觉得这对互联网公司来说非常重要，也是一件真正能带来实际效果的事情。例如，利用数据分析进行精确营销；利用数据分析发现现有的不足，改进客户有更好的购物体验；利用CRM系统管理会员生命周期，提高会员忠诚度，避免会员损失；利用会员购买数据，挖掘潜在需求，提供销售，扩大影响力等。当我第一次进入公司时，我在运营部，主要负责运营报表的数据。当时系统还很差，很难提取数据，也很难做报告。我拼凑了一些数据，然后做了PPT。我记得当时的主要数据是一些特殊的基本数据，如销售、订单量、毛利润、客户单价、每个单价、库存等，然后用这些数据制作一些图表。现阶段基本都是做一些数据提取工作，Excel的技巧却学到了很多，算是数据分析的入门。后来，公司进入数据仓库，有大量的原始数据，提取数据非常方便，维度多，可以根据自己的想法随意组合分析，这个阶段主要是会员购物行为分析，开始接触数据建模、算法等困难的事情，也是学习最多的时候。我记得当时我做了很多分析报告，每周都会向总统办公室报告。以下是当时使用的一些主要模型和算法：1、RFM模型定义：RFM模型广泛应用于许多客户关系管理的分析模型中。RFM模型是衡量客户价值和客户盈利能力的重要工具和手段。该机械模型通过三个指标来描述客户的价值状态：最近的购买行为、整体购买频率和花费多少钱。在RFM模式中，R(Recency)说明客户最后一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户最近购买的次数，M(Monetary)表示客户最近购买的金额。一般分析CRM侧重于对客户贡献的分析，而RFM则强调用客户的行为来区分客户。通过RFM分析，我们可以做以下几件事：⑴建立会员金字塔，区分高级会员、中级会员、低级会员等各级会员，然后对不同级别的会员实施不同的营销策略，制定不同的营销活动。⑵通过及时发现流失和休眠会员，发现流失和休眠会员，采取营销活动激活这些会员。⑶在短信和EDM推广中，可以使用模型选择最佳会员。⑷维护老客户，提高会员忠诚度。使用方法:可以根据一定的规则给三个变量不同的权重或分组，然后组合使用，从而划分许多不同级别的会员。2、最原始的关联分析案例来自沃尔玛的“啤酒与尿布”。一般来说，只买A商品的人，很多人买B商品，所以我们可以认为A、B两种商品的相关性较高。许多数据挖掘工具都有相关的挖掘。主要算法是Apriori算法。在计算过程中，将主要调查项集、信誉和相关性，以最终确定商品之间的相关性。除Apriori算法外，还有许多其他关联分析算法，基本上都是从Apriori开发出来的，比如FPgrowth。从几年的数据分析经验来看，相关分析在零售业不是很实用。相关性高的商品一般是同类商品或同品牌商品，如“啤酒和尿布”，很少有。使用方法：组套销售或相关展示等。3、聚类分析零售业的聚类分析主要是指对类似购物行为的客户进行分组，以支持精细的营销活动，带来更大的营销效果，节约成本。Spss中的聚类分析主要有两种K-means聚类和系统聚类。您也可以根据客户在数据仓库中购买的商品属性对会员进行聚类分析。这里不需要算法的支持。您只需要根据系统中现有的商品进行分类，并将购买相同商品类别的客户分类在一起。这种方法可能更接近公司的业务。聚类分析是会员精细管理和精细营销的基础。做好聚类分析对企业有很大的好处。使用方法:细分客户，精准营销。4、这种方法主要是有一个非常明确的会员群体，然后通过分析这些会员群体的购买行为，提取这些购物行为的相似点，然后通过这些相似点返回整个数据，从中提取更大的会员群体，以制定准确的营销。后来公司去了SAP，去BW组做报告开发。做报告开发可以接触到更多的业务知识。虽然数据挖掘很少，但数据最终需要指导业务，所以对我的成长非常有利。业务方面主要了解几大块:1、库存管理-库存管理主要包括正品库存管理、滞销库存、高库存商品等不同类型的库存如何定义以及如何管理。例如，在管理供应商库存时，供应商的库存是否处于合理水平，是否购买或减少库存将根据正品库存、滞销库存和正常库存周转天数计算。2、促销管理-促销管理是一系列计划、组织、领导、控制和协调管理，旨在提高销售额，吸引和刺激消费者消费。在数据方面，不同的促销方式主要用于计算不同的收入。不同的促销方式可以带来不同的效果。因此，在使用促销活动时，应仔细选择，以达到理想的效果。此外，还有财务报表、采购流程等很多方面，这些接触较少就不写了。在BW项目组，我经常帮助网站做一些分析工作。我还自学了两本关于网站数据分析的书。我觉得我学到了一些皮毛。让我们谈谈：1、网站流量分析网站流量更重要的KPI指标包括浏览量、访问量、独立访问者数量、跳转率、转换率、页面停留时间、访问页面数量、流量来源、流量来源投资回报率等。这些数据可以充分反映网站的整体情况。跳失率可以用来衡量页面的质量，流量来源和转化率可以用来衡量市场和营销。在分析网站数据时，需要牢牢把握转化率指标，然后通过该指标的变化寻找其他相关数据的变化，最终找出原因，制定相应的策略，改进我们的工作。2、网站分析细分数据分析行业有句话——没有细分，没有死亡，足以看出细分对数据分析的意义。网站的数据分析尤其如此。网站的流量数据量非常大，从整体上看，没有问题，所以必须细分。例如，营销人员需要看到转换率，必须细分为每个渠道，然后看到这些渠道的成员点击，他们都看到了这些页面，什么感兴趣，损失率多少，浏览时间多长，最终转换多少等等，以便看到问题。3、在这个电子商务普遍烧钱的时代，网站的短信推广和EDM能花多少钱带来实际收入？在抢占市场的同时，如何最大化ROI的问题迫切需要解决。公司几乎每天都要发几万甚至几十万条促销短信。短信反馈率基本在2%以下。如何提高转化率需要更准确的用户定位，把钱花在最有可能带来好处的地方。因此，网站的短息推广和EDM推广必须根据会员的细分进行细分，不仅要满足客户的需求，还要挖掘他们的需求。写在这里基本上是一样的，通过总结发现他们知道很少，有很多地方需要学习，如数学建模知识不够，统计软件使用不够好，业务理解不够深入，整个电子商务行业的发展不清楚，这些需要加强。最近，我在一位数据分析师前辈的博客上看到，他对数据分析师的要求只有一点，那就是热爱数据。我觉得我还不够。我在工作中没有足够的投资。我总是觉得我在为公司工作，而不是为自己的兴趣工作。事实上，一个人每天所做的一定是为自己做的。即使我真的不为自己做，我也应该学习一些东西，成为我自己的东西，为自己服务。

以上就是关于电商数据分析师主要的模型及算法的相关介绍，更多电商数据分析师主要的模型及算法相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对电商数据分析师主要的模型及算法有更深的了解和认识。