數據分析是一個相對較新的領域，在20世紀早期才确立了它的數學基礎，它被定義為探索收集、整合、分析和解釋數據以理解和解釋人類行為的科學學科。對大多數人來說，數據分析都是關于預測分析、機器學習和商業智能的，然而，數據分析在電子商務中還有其他驚人的應用。事實上，世界各地的公司現在都在使用這些分析方法來提高他們的業務效率和盈利能力。

以下列出的為電商公司目前用于獲得競争優勢所采用的的五種最佳數據分析方法。

1、預測性客戶行為分析

進行市場研究和調查是所有企業的常見手段，這為他們提供了有關消費者需求的相關信息。然而，人們往往會根據自己的情緒而不是根據事實和數據做出決定。例如，您會因為厭倦了舊手機而購買新智能手機，而不是因為它比市場上的其他智能手機具有更好的技術規格。

亞馬遜目前正在使用預測性客戶行為分析來在正确的時間裡準确地為客戶提供他們想要的東西。例如，亞馬遜有兩項新服務——“我的組合”和“你也應該買”，旨在對客戶行為進行識别并推薦個性化産品，主要是在兩種不同的商品之間建立聯系，并根據客戶的行為推薦另一種商品。

2、客戶情緒分析

客戶情緒分析将數據分析提升到一個全新的層次——它可以用于包括電商在内的多個行業。例如，客戶情緒分析的一種應用是在電影行業中，公司使用微博來衡量公衆對不同電影的看法，以下是如何進行分析的一些方法：

Ÿ 跟蹤社交媒體上的趨勢——公司監控與特定電影相關的關鍵詞，并将評價分類為正面、負面或中立，以确定公衆輿論。

Ÿ 跟蹤主題标簽——人們對類似的電影使用不同的主題标簽。例如，如果有兩部電影同時上映，即《鋼鐵俠3》和《鋼鐵俠》，那麼Man Of Steel 和 Iron Man3 将是兩個不同的标簽，可以分别跟蹤。

Ÿ 電影過程中的評價反應——在特定時間點的積極反應表示興奮，而消極反應表示對電影的某些方面不滿意，然後可以使用這些數據點對未來的電影進行必要的更改。

簡而言之，客戶情緒分析對電商企業非常有價值，因為它提供了客戶對産品或服務的感受的實時視圖，此信息可以提高客戶滿意度并幫助識不滿意的客戶。

3、點擊率優化

點擊率是鍊接在廣告上被點擊的次數除以被顯示的總次數，通常以百分比表示，點擊率越高，您的廣告效果就越好，企業使用點擊率來确定其廣告的效果以及哪個廣告的效果更好。

雖然有幾個因素會影響廣告的點擊率，但價格是最重要的因素之一。例如，假設您正在電商網站上投放新智能手機的廣告，您希望用戶看到您的廣告并點擊它，以便他們登陸您的網站并查看産品詳細信息。現在，您将不得不決定為您的廣告使用什麼價格——300美元還是400美元？

這就是數據分析的用武之地，像亞馬遜這樣的公司就是使用複雜的模型（可以使用機器學習構建）來分析曆史銷售模式以及消費者行為，以确定完美的價格點。例如，亞馬遜已經使用數據分析來為他們的新産品 Fire TV Stick 和 Dash Buttons提供定價策略的信息，它還利用數據分析來優化Whole Foods（該公司于 2017 年收購的一家雜貨店）銷售商品的定價。

4、産品推薦

電商增長迅猛的主要原因之一是它能夠為用戶提供量身定制的體驗。推薦系統是一個自動化的應用程序，當你搜索某一個商品時，可以把預測的所有結果呈現出來。這些預測結果由機器學習模型提供支持，這些模型使用統計算法來分析曆史數據并做出準确的預測。推薦系統可幫助公司提高其網站的參與度，因為它會給客戶帶來更有針對性的流量，推薦越個性化，增加轉化的可能性就越高。

Netflix（奈飛）是個性化産品推薦促成大規模增長的一個例子。Netflix今天擁有超過1億流媒體的訂閱用戶，但在2011年的時候還不到1000萬，這一巨大的增長可歸因于數據分析驅動平台提供何種内容的決策。Netflix 大約在 2007 年左右開始使用數據分析來決定推薦什麼樣的内容以及一季劇集應包含多少集。

5、網站搜索分析

電商公司正在利用數據分析來提供個性化體驗，使用網站搜索分析來提高轉化率。雖然有幾個因素會影響轉化率，但最關鍵的因素之一是網站搜索分析。

如果用戶在您的電商網站上找不到他們想要的東西，他們就會離開，大多數用戶不會返回您的網站購買他們想要的産品，這就是為什麼電商公司需要使用數據分析來改進搜索分析，以幫助他們識别最常搜索的産品。

像亞馬遜這樣的公司使用不同的數據分析解決方案來确定流行的搜索詞組合，然後在網站上推薦類似的産品。他們還可以使用付費廣告在搜索引擎結果頁面上顯示産品推薦。

電商數據模型

除了以上五種分析方法，電商分析還有其他很不錯的數據模型，例如購物籃分析、RFM分析等等，在Smattbi智分析上就有非常多的電商分析模型，有興趣小夥伴可以去找找。

結論

未來幾年，數據分析将在電商中發揮關鍵作用，很多大的電商企業已經開始利用數據分析的力量來改善客戶體驗并增加銷售利潤。在 2022年及以後，越來越多的企業将探索數據分析領域的機會，将盈利提升到一個新的層次。

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