市场营销行为的决策技术研究与应用——购物篮分析,购物篮问题是的典型案例

数据分析在商品全生命周期运营的落地

1、数据分析在商品运营的落地前面是对单个商品以线性思维讨论生命周期，但是在实际业务会更复杂。因为面对成百上千乃至上万的商品，以及变化迅速的市场行情、竞品招式，人工的思路已经无法满足品牌发展需求，需要借助数据分析的工具，赋能商品运营。

2、移动应用统计分析到底能为开发者解决什么问题呢？首先是让开发者知道宏观数据，然后是细致的App功能分析，更重要的是精准定位用户和了解其需求。让开发者不仅要知道产品运营的基本状况和使用状况，更要了解到用户到底是谁，发现用户深入的需求，进而提供个性化的服务。

3、上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等等），从而为决策提供依据。

4、营运效率的提升：通过成交金额、订单数量，了解销售业绩；退货数据则反映了商品质量和服务的瓶颈；而客单价、费销比，是衡量成本和效益的天平；仓储物流费占比，提示供应链管理的优化空间。

5、确定分析目标 在进行数据分析之前，首先需要明确分析目标。例如，电商企业想要了解某一商品的销售情况，或者想要了解用户的购买习惯等。只有明确了分析目标，才能更好地选择数据源和分析工具。收集数据 在确定了分析目标之后，电商企业需要收集相关的数据。

6、流量数据大都通过埋点上报产生，通过数据处理与加工形成质量高、易于分析的数据资产，经过数据分析为决策提供数据支持与洞见。