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数据分析你都不懂,就不要在互联网中混了!

发布于:2016-08-03 浏览:4896

  现在很多企业都有自己的网站,也算开始进军互联网了,但是问题出现了,仅仅有了网站就可以在互联网立足吗?答案就两个字:“No way”:

  

  想要在互联网中长久的生存,你还要懂得数据分析。如果你不懂,那就劝你不要继续在互联网中混了!

  

  互联网中的数据分析案例非常多。例如,品牌推广人员,每天需要进行大量的品牌推广工作,包括博客推广、微博推广、论坛推广、QQ群推广、软文推广等等,但是推广的成果应该怎样度量呢?这就该请数据分析出马了。

  

  那就有人问了互联网数据分析真的有这么重要吗?

  

  对于问这种问题的人,我也是醉了,但是处于我这颗慈悲善良的心,还是在此以购物网站为栗子为大家普及一下互联网数据分析的八个重要方面。

  

  通常在做数据分析的时候,主要有业务问题导向、数据驱动、技术支持的指导原则几个方面。 其中数据分析应用技术上有八个方面:

  

  One:常用的固定报表

  

  例如定期反映用户访问量,统计产品销售量等。

  

  Two:即席查询

  

  这种就是支持比较灵活的查询分析,要满足基本的报表之外的需求。举个栗子:查看哪些客户购买的产品有问题,能够在线下主动为客户服务。

  

  Three:多维度分析(OLAP)

  

  从多个维度进行数据分析。举个栗子:从区域、产品线、时间、用户群等多个角度找出销售量下降的原因。

  

  Four:数据预警

  

  例如:第三个季度销售收入没有达标,这时就可以把数字标成高亮,或者自动提醒消息并进行重点关注。

  

  Five:统计分析

  

  通过回归分析(比较专业哦!),从价格、产品、服务、物流效率等多个因素中分析出那个因素主要影响客户的满意度。

  

  Six:数据预测

  

  提前预测未来一个月网站浏览量是否会增加,在此期间应该如何部署,才能满足各项业务的需求,最终保证用户的体验度。

  

  Seven:挖掘数据建模分析

  

  以网络浏览为基础,细分客户群体,寻找客户群的消费行为特征以及潜在客户需求,针对不同用户群推送个性化的信息和服务。

  

  Eight:优化分析

  

  在举最后一个栗子,以网上零售业务的整合业务流程来说,根据线上的出历史需求量,线下应该怎样安排库存,才能最合理的使用仓库资源,又能及时满足需求和供应。

  

  在互联网的交易中,物流是非常重要的,非常有可能因为物流不给力导致客户退款。因此在产品投递的物流环节,找出最佳配送路径,最快的速度、最少的物流成本完成产品的投递,重要性是不言而喻的。

  

  终于普及完了,可能还是有不少人看不懂,不知道在说啥。

  

  这就说明你真的不适合互联网。

  

  在现在的互联网行业中,基本上每个企业都积累了大量的客户行为数据,但是散乱的数据根本就没有价值,你不懂得数据分析,那简直就是暴殄天物啊。