多因素敏感性分析电商敏感分析有什么用，敏感度分析怎么做 _睿知

一、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
【多因素敏感性分析电商敏感分析有什么用，敏感度分析怎么做】要分析的数据和电商平台的分析规则如下：1 。网站运营指标：网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营情况。在这里， EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品品类指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。商品品类指数主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指数、供应链指数密切相关。这里的供应链指数主要是指电商网站上商品的库存和配送，不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。二。商业环境指标：在这里，电子商务网站的商业环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场份额、市场扩张率、网站排名等。这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。相对于独立的B2C网站，淘宝这方面的数据要准确的多。网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营性指标(这部分与前面的流量指标一致) 。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付和配送方式、网站的正常运行、连接速度等。三。销售业绩指标：销售业绩指标与公司财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起主导作用。其他数据指标可以根据这个指标进行细分。网站销售业绩指标主要关注网站订单转化率，订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复购买率、退货率、汇率。当然还有很多指标，比如总销售额、品牌品类销售额、总订单数、有效订单数，这里就不一一列举了。四。营销活动指标：营销活动的成功通常从活动效果(收入和影响力)、活动成本和活动凝聚力(通常用用户关注度、活跃用户数和客单价来衡量)三个方面来考虑。这里将营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告指标和对外合作指标。其中，市场运营活跃度指数和广告指数主要考虑新客户数、订单数、订单转化率、每次访问成本、每次转化收入和投资回报率。对外合作指标由具体合作伙伴确定。比如某电商网站与返利网合作，首先考虑的就是合作的回报。5.客户价值指数：客户价值通常由历史价值(过往消费)、潜在价值(主要考虑用户行为，以RFM模型为主要衡量依据)和附加值(主要考虑用户忠诚度、口碑推广等)三部分组成。).这里，客户价值指标分为整体客户指标和新老客户价值指标。这些指标主要从客户贡献和获取成本两个方面来衡量。比如我们用访客数、访客成本、访客到订单的转化率来衡量总客户价值指数。除了以上考虑，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。数据扩展：在电子商务中使用分析数据的优势：数据分析系统建立后，其数据指标不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时调整。调整时要注意统计周期和关键指标的变化。一般来说，单个数据指标的分析是解决不了这个问题的，每个指标都是相互关联的。把所有的索引编织成一个网络，根据具体需要找到每个数据索引节点。用户在电商网站上购买，会从潜在客户变成网站的价值客户。电商网站一般会在自己的数据库中存储用户的交易信息，包括购买时间、购买的商品、购买数量、支付金额等。因此，这些客户可以分析他们自己的交易行为，估计每个客户的价值和发生交易的可能性
技巧不太清楚，主要看个人能力，但是它涵盖的素养就是多听。重要数据分析师的基本素质如下：一、严谨负责是seo数据分析师的必备素质之一。只有严谨负责，数据才能客观准确。在企业中， seo数据分析师可以说是企业的医生。他们通过对企业运营数据的分析，为企业找到症结和问题。一个合格的seo数据分析师要有严谨负责的态度，保持中立的立场，客观评价企业发展中存在的问题，为决策者提供有效的参考；我们应该在不受其他因素影响的情况下改变数据，隐瞒企业存在的问题。这样做对企业的发展非常不利，甚至可能造成严重后果。而且，对于seo数据分析师本身来说，前途尽毁。从此数据分析结果受到质疑，因为你不再是一个值得信任的人，在同事、领导、客户面前失去了信任。所以作为一个seo数据分析师，一定要有严谨负责的态度，这也是最基本的职业操守。第二，每个人都有很强的好奇心，但是作为一个seo数据分析师，这种好奇心应该更强，要主动发现和挖掘隐藏在数据里面的真相。Seo数据分析师的脑子里应该充满了无数个“为什么” ，为什么会是这个结果，为什么不是那个样子，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不如预期，等等。这一系列问题要在数据分析时提出，通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的seo数据分析师，越不容易满足自己的好奇心。回答完一个问题，他会抛出一个新的问题，继续学习。只有这样的提问精神，才能对数据和结论保持敏感，进而找出数据背后的真相。清晰的逻辑思维seo数据分析师除了有一颗探索真理的好奇心，还需要有缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。记得有一位大师说过：结构为王。什么是结构？结构就是我们所说的逻辑。无论说什么，写什么，都要有条理，有目的。
，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方想。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正厘清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。四擅长模仿在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿也是提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬” 。成果的模仿需要领会他人方法的精髓。理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的只是，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过” 。五用于创新通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的方法，甚至要有所创新。创新是一个优秀seo数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好的解决所面民的新问题的。这些素质能力不是说有就有的，需要慢慢培养形成，不能一蹴而就。希望可以解决你的问题。。。。
三、电子商务中的消费心理浅析有什么用1 电子商务环境下消费者的消费心理特征。改革开放使得产品种类和形式日趋多样化，消费者可挑选的范围也越来越广，因此市场也由最初产品匮乏的卖方市场向消费者掌握主动的买方市场转化。在消费者主导市场的时代，消费者的消费心理与卖方市场相比表现出一些新的特点和发展趋势，在电子商务模式中这些特点和趋势表现得更为突出，可以归纳为以下几个方面：1.1 追求便捷。现代社会将人们的生活节奏变快，对于快节奏生活的现代人来说，需要一种方便、快捷的购物模式，而传统的购物模式通常需要在规定的营业时间内到达购物场所、挑选购买产品，整个过程繁琐、复杂、耗时长，再加上往返路途上的时间，通常会消耗掉消费者大量的时间和精力。而电子商务环境下的网上购物恰好可以弥补这个缺陷，其方便、快捷、高效、24 小时不间断服务等特征符合现代人的消费心理。1.2 追求物美价廉。在买方市场中，消费者对于产品的选择余地变大，因而价格就成为消费者较为敏感的因素之一。互联网上的网店相对于传统商店而言，可以让消费者通过网页轻松地浏览商品、比较不同卖家的商品，更为重要的是，电子商务模式提供了企业直接面对消费者的平台，这样省去了中间商环节的网上直销模式可以节省成本，最终降低产品价格，因而，电子商务模式可以满足消费者选择价廉物美产品的心理需要。1.3 追求个性化。买方市场中消费品无论在数量上还是种类上都极为丰富，现代消费者特别是年轻消费者往往想象力丰富、喜欢展示自我个性，通常希望企业生产的产品能够独一无二，这种心理对个性化消费提出了更高的要求。消费者已经不再是单一的只看商品的实用价值，而更重要的是看商品是否与众不同，是否能充分体现个体的特性，这也已成为消费者消费的一项重要指标。1.4 追求独立思考。在消费品种类及数量急速增长的现代社会，随着消费者选择范围的扩大，消费者独立思考的意识也在加强。面对传统模式下商家的各种宣传消费者会产生强烈的不信任感，消费者通常会主动通过各种渠道和手段获取产品信息并进行分析比较。消费者会从自身分析比较的过程中获取心理上的平衡，从而降低购买产品特别是贵重产品的风险感，增强购物过程中的心理满意度。1.5 追求表现自我。电子商务购物环境中往往消费者会占据主导地位，通常消费者会花费较多的时间到虚拟网店中浏览、对比并选择产品。在买卖双方彼此看不到对方的购物环境中，消费者往往以自我为中心，完全按照自己的方式、想法行事，这种思想会使得消费者在电子商务购物模式中表现自我的心理体现的愈加明显。2 制约电子商务发展的心理因素分析。虽然电子商务的网购模式具有方便、快捷、高效等诸多优势，但是目前仍有大量消费者基于对互联网环境的不信任，进而对网上消费产生怀疑，对电子商务模式敬而远之，这会严重制约电子商务的发展。消费者的这些心理因素主要表现在以下几方面：2.1 传统购物方式已深入人心。消费者在传统购物模式中已经习惯“眼看、手摸、耳听”的方式，这种方式与网上购物环境中通过图片、文字、视频、影音等方法了解产品是截然不同的。网购平台不能满足消费者手摸、眼看的特定心理，而习惯了传统购物模式特性的消费者往往会因此对电子商务产生怀疑和顾虑。2.2 对网上支付模式缺乏安全感。国际互联网本身是一个完全开放的网络环境，对所有使用互联网的用户均没有准入限制，因此互联网上存在大量的黑客和攻击者，而电子商务是基于国际互联网开发出的一种应用，其支付过程完全是在互联网上实现的，尽管电子商务有一些安全保障措施，但是消费者的个人资料、银行卡密码、交易信息等都有被窃取、盗用和篡改的可能，部分消费者会因为这些原因不敢尝试电子商务活动。2.3 价格达不到消费者预期。在网络购物过程中，消费者通常期望能够得到质量相同但价格比传统商场中低很多的产品，据统计显示，目前的网上商品仅比商场中便宜 4%- 10% ，再加上网购环节中的物流、配送费用，消费者在网购过程中实际享受到的价格优惠是十分有限的。价格上达不到消费者预期会使部分消费者宁可多花时间和精力采用传统购物模式，也不愿选择电子商务模式。2.4 配送体系效率较低。电子商务模式中有形产品的运输无法通过互联网直接实现，必须借助物流配送体系才能完成，因此，电子商务与物流配送有着密切的关系。目前，我国商品的配送存在周期长、费用高、效率低等问题。数据显示我国仓库周转率仅为发达国家的三分之一，而差错率却近乎于发达国家的三倍。低效的物流配送体系会严重影响消费者对电子商务的感知，进而导致部分消费者不愿接触电子商务。3 小结。电子商务为消费者带来了方便、高效、快捷的购物方式，消费者在网络购物的过程中表现出的消费心理给企业传统的经营理念带来了新的挑战，商家必须适应消费者新的心理特征和变化，了解消费者的心理，满足消费者的需求，建立适合企业自身需要的电子商务运作机制，只有如此，企业才能在电子商务运作模式下获益。

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四、商务数据的作用是什么商务数据分析平台主要是通过对各类原始数据的集成和处理，实现不同的应用目标，最终达到提高电子商务运营效益的目的。平台构建过程中主要涉及到电子商务数据分析理论，以此为基础，利用Hadoop技术和Map/Rece技术具体构建系统架构，并利用数据挖掘技术、联机分析处理技术等实现应用目标。电子商务数据中包含着大量的信息，传统的数据处理方式只能够从统计的角度获取有限的知识，而商务智能则可以从海量数据中挖掘对提高商业效益具有重要价值的信息内容。电子商务数据处理分析的过程中需要关注六个重要因素：商业敏感性对电子商务数据分析的重要影响作用；电子商务数据分析的最终目标是提高投资回报率子商务数据分析指标的设置；对指标异常情况的分析和报警；对顾客行为数据的分析是重点；对客户关系的研究和管理是电子商务数据处理分析的重点。
五、电商运营具体工作是干什么的？,,1、负责平台整体运营，包括活动策划、在线宣传推广、品牌定位包装及日常运营。2、对网站营销数据有一定的敏感性，对每个产品运营情况进行评估，提炼总结，指导美工进行页面优化，提升搜索量，促进销量。3、对市场和行业信息高度敏感，学会分析竞争对手，关注对手营销策略，结合本店优势提供有效应对方案。4、熟悉各电商平台的运营环境、交易规则、淘宝网站广告资源。5、每日统计分析最新数据，并根据数据变化采取针对性运营措施。运营模式B2B是企业对企业进行网上交易，即商家（泛指企业）对商家的电子商务。B2C是电子商务按交易对象分类中的一种，即表示商业机构对消费者的电子商务。这种形式的电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于Internet开展在线销售活动。C2C是消费者与消费者之间的电子商务。打个比方，比如一个消费者的有一台旧电脑，通过网上拍卖，把它卖给另外一个消费者，这种交易类型就称为C2C电子商务。C2B是电子商务模式的一种，即消费者对企业。C2B模式的核心，是通过聚合为数庞大的用户形成一个强大的采购集团，以此来改变B2C模式中用户一对一出价的弱势地位，使之享受到以大批发商的价格买单件商品的利益。以上内容参考百度百科–电子商务运营

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六、电子商务数据分析的电子商务数据分析的七个重要因素1、电子商务数据分析需要商业敏感今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的交易量都增长，也还是有问题。再比如，一家刚踏入市场的B2B公司和已经占领大部分市场的B2B公司，它们的目标不一样。前者是看流量赚人气，后者对流量不怎么看重，而是看重交易转化率及回头率。当下的数据分析师多是学统计学出身的，一堆数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识，不知道这些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中彼此的关系，也就不知道该用什么样的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。2、电商网站转化率是关键， ROI是最终的目标电子商务B2B网站平台的宗旨就是为企业服务，让买家与卖家的市场销售成本降低，降低交易成本，提高订单利润。因此，电子商务的网站转化率是关键，这其中就提到一个指标的重要性——ROI 。ROI是Return On Investment的简写，是指通过投资而应返回的价值，它涵盖了企业的获利目标。利润和投入的经营所必备的财产相关，因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。又称会计收益率、投资利润率。其计算公式为：投资回报率(ROI)=年利润或年均利润/投资总额×100%投资回报率(ROI)的优点是计算简单;缺点是没有考虑资金时间价值因素，不能正确反映建设期长短及投资方式不同和回收额的有无等条件对项目的影响，分子、分母计算口径的可比性较差，无法直接利用净现金流量信息。只有投资利润率指标大于或等于无风险投资利润率的投资项目才具有财务可行性。投资回报率(ROI)往往具有时效性–回报通常是基于某些特定年份。3、电子商务数据分析衡量指标的设定指标是让我们更好的从数据量化的层面来了解运营的状况， PV、UV、转化率基本是运营监督的指标;网站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。有些人关心前端行为数据，也有些人关心后端商业数据，但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看数据看得“走火入魔”的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。4、某些指标异常变化的原因分析网站的某些指标的异常变化是外界市场一些变化的客观反应，网站的数据分析人员一定要积极注意。例如PV减少(异常) ，那我们就要分析用户是搜索来源减少还是直接访问减少?反连接过来的减少?搜索减少就要观察用户的关键字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出现阿里巴巴与慧聪发生争论，而在那几天，另一个B2B网站–世界工厂网的会员注册量批量上升，每天超过千个以上的注册量。当然这只是一部分的猜测，在两个B2B巨头不稳定之时，企业会选择第三方的平台，这是符合常理推断的。不过就此以后，世界工厂的注册量一直是稳中有升的，难道这是会员发现一个免费“新大陆”的口碑宣传吗?事后发现，是因为世界工厂网的一个新项目–全球企业库的上线吸引了大量企业会员的青睐，注册量猛然提升的。对于一些数据的异常增加或减少，一定要分析其产生的原因与市场时机，这对平台以后的发展及政策导向非常有借鉴意义。有一天， linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来，但是并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月，笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线，这也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是很有商业价值?5、利用数据分析用户的行为习惯再次说，得到数据来分析是在揣测用户的心理和一些习惯，最真实的是让用户告诉你，需要什么，这些可以利用投票调查及问题提交等来实现，当然利用数据整合分析也是必然的，然后做出来AT来权衡利弊来对用户体验惊醒改善，和一些基本的产品定位及活动。装备制造负责人认为，网站数据分析应该两个层次：第一，网站数据分析，是针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美。第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单!6、客户的购买行为分析当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行文进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销的可能性。客户的购买行为分析，如传统的RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，这些都精准的运营都是非常重要的。7、电子商务数据分析需注重实战经验以上所谈到的电子商务数据分析的几个重要因素，笔者个人感觉倒是有点套路，电子商务的数据分析更多的是实战，网站分析的本质是在了解用户的需求、行为，以开发用户体验良好的功能与服务，制定扩展营销的策略及附加功能的推广服务等等。