第6 章 网站数据分析(精品·公开课件).ppt

6．6 常用网站数据分析工具 7．Web页挖掘 通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。 6．6．4 数据挖掘应用 数据库营销（Database Marketing） 客户群体划分（Customer Segmentation Classification） 背景分析（Profile Analysis） 交叉销售（Cross-selling） 客户流失性分析(Churn Analysis) 客户信用记分(Credit Scoring) 欺诈发现(Fraud Detection)等等。 6．7 数据营销 1．什么是数据营销 数据驱动的营销管理--以互联网数据作为营销决策依据的营销策划与管理的活动过程；通过数字渠道宣传推广--以数字渠道作为营销渠道体系中的有机组成部分，服务于整体营销策划的具体执行过程。 既是策划又是执行；既是推广又是反馈。数据营销定义的二元统一源于其独有的渠道特性：互动性。 6．7 数据营销 PDCA循环 P（Plan）--计划，确定方针和目标，确定活动计划； D（Do）--执行，实地去做，实现计划中的内容； C（Check）--检查，总结执行计划的结果，注意效果，找出问题； A（Action）--行动，对总结检查的结果进行处理，成功的经验加以肯定并适当推 广、标准化；失败的教训加以总结，以免重现，未解决的问题放到下一个PDCA循环 6．7 数据营销 6．7 数据营销 实现PDCA的量化检查——互联网受众是具有统计意义的样本人群 网民并不是一个特殊群体，当企业的潜在客户希望了解更多信息的时候，而互联网和企业网站又是最好的渠道，他们就会成为网民。 网民数量的连年激增，已经使这个群体具有了相当程度的抽样样本质量。 本章小结 通过对网站日常运营积累的丰富数据进行分析，发现网站访问者的行为特点、偏好，并作为调整网站内容布局、完善网站功能、提高客户服务水平的重要依据。 数据分析的第一步是收集访问者的各种数据，收集数据要全面、及时、准确。 接下来就是选择必要的分析工具，在这里，数据挖掘技术得到了广泛的应用。 案例分析：淘宝网的量子统计 案例分析：淘宝网的量子统计 案例分析：淘宝网的量子统计 案例分析：淘宝网的量子统计 案例分析：淘宝网的量子统计 案例分析：淘宝网的量子统计 案例分析：淘宝网的量子统计 思考下列问题： 1．请分析淘宝网上述分析对店主经营的指导意义 2．网站数据分析的重要性 3．如果你是淘宝网上的店主，你希望得到哪些分析数据？ 4．你会花钱买这样的分析数据吗 引导案例 引导案例 L.L.bean是一家做户外用品销售商，早在1996年就实施了电子商务。 采用电子邮件方式向会员推广新产品。 但并没有得到预期的效果 原因？ “垃圾”和“信息”，只有一步之遥！ 本章知识点 1．网站的访问者都是谁？ 2．他们在网站上停留多长时间？ 3．他们对网站上的哪些内容感兴趣？ 4．平均多长时间来网站一次？ 5．访问者的访问路径？ 6．访问者的人口统计特征？ 7．分析结果对改进网站的影响 6．1 数据分析概述 6．1．1 什么是数据分析 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。 6．1 数据分析概述 6．1．2 数据分析步骤 1．探索性数据分析 往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性 2．模型选定分析 3．推断分析 6．1 数据分析概述 6．1．3 数据分析过程实施 1．识别信息需求 2．收集数据 3．分析数据 4．数据分析过程的改进 6．2 网站数据分析 思考：作为企业管理者，会关心顾客的哪些数据？ 作为网站的经营者，会关心哪些网站数据？ 网站与访问者之间的互动行为，基本上也分为两大类： 一种是最简单的互动 “我要访问某个页面” 用LOG文件来记录这些互动行为 二是比较复杂的互动，即为访问者一次跟网站之间要进行多个内容的互动 以提交表单的形式 用数据库来记录这些互动内容 6．2 网站数据分析 6．2．1 为什么要分析数据？ 网站的数据分析基本上还是围绕着顾客进行的 管理层面不一样，需要的数据也不一样 高层管理者 中层管理者 采购部 销售部 市场部 客户价值管理 “二八”理论 6．2 网站数据分析 6．