CN110046926A - 电商数据分析平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了电商数据分析平台,包括销售额分析,其特征在于:所述销售额分析连接商品分析、竟店竞品分析、行业分析和运营分析,并连接有报表播报,所述商品分析包括商品布局、上市节奏、运营指标、异常商品、关联销售,竟店竞品分析包括品牌、竟店和竞品,所述行业分析包括平台趋势分析、品类分析和人群画像,所述运营分析包括新客分析、老客分析和流量留存;本发明数据服务的管理平台,让电商平台数据分析更简单、更敏捷,一个易用、高效、智能的可集成性平台。
Description
技术领域
本发明属于电商数据分析技术领域,具体涉及电商数据分析平台。
背景技术
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,所以对于这些客户我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位客户的价值,及针对每位客户的扩展营销的可能性。
现有的电商数据分析平台在使用的时候,过程过于繁琐的问题,为此我们提出电商数据分析平台。
发明内容
本发明的目的在于提供电商数据分析平台,以解决上述背景技术中提出的现有的电商数据分析平台在使用的时候,过程过于繁琐的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:电商数据分析平台,包括销售额分析,其特征在于:所述销售额分析连接商品分析、竟店竞品分析、行业分析和运营分析,并连接有报表播报,所述商品分析包括商品布局、上市节奏、运营指标、异常商品、关联销售,竟店竞品分析包括品牌、竟店和竞品,所述行业分析包括平台趋势分析、品类分析和人群画像,所述运营分析包括新客分析、老客分析和流量留存。
优选的,所述竟店竞品分析品牌分析分为人群对比、品牌粘性、品牌优势、品牌动作等,竟店分析分为商品结构、活动监控、流量结构等。
优选的,所述品类分析分为流量交易指标、价格带、热搜词、商品竞争度等进行行业分析。
优选的,所述运营分析如天猫,新客分析、老客分析分为用户的留存、结构、新增用户、流失用户、搜索流量、活动流量等,分析后进行转化,流量留存、下单、支付和收货转化等分析。
优选的,所述报表播报分为日报、周报和月报。
优选的,所述运营分析还包括对本店访客分析,本店访客分析分为未在本店购买和浏览并购买,未在本店购买分析有为收藏加购流失、有加购和有收藏,浏览并购买的对非购买类目流失和无流失行为购买。
优选的,所述运营分析还包括流量结构分析,流量结构分析包括PC端和无线端的分析。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
(1)本发明数据服务的管理平台,让电商平台数据分析更简单、更敏捷,一个易用、高效、智能的可集成性平台。
(2)提供各种算法和技术,提供优化的分布式算法和模型。数据获取、分析、挖掘、展现的一站式解决方案。数据应用开发平台,全生命周期管理数据,避免重复投资,结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助商家改进决策过程,按照计划或者实时,把洞察力和预测模型有效地部署到系统中或者发送给决策者。
附图说明
图1为本发明的电商数据分析平台框架结构示意图;
图2为本发明的本店访客分析结构示意图;
图3为本发明的流量分析结构示意图;
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3,本发明提供一种技术方案:电商数据分析平台,包括销售额分析,其特征在于:销售额分析连接商品分析、竟店竞品分析、行业分析和运营分析,并连接有报表播报,商品分析包括商品布局、上市节奏、运营指标、异常商品、关联销售,竟店竞品分析包括品牌、竟店和竞品,行业分析包括平台趋势分析、品类分析和人群画像,运营分析包括新客分析、老客分析和流量留存。
本实施例中,优选的,竟店竞品分析品牌分析分为人群对比、品牌粘性、品牌优势、品牌动作等,竟店分析分为商品结构、活动监控、流量结构等。
本实施例中,优选的,品类分析分为流量交易指标、价格带、热搜词、商品竞争度等进行行业分析,。
本实施例中,优选的,运营分析如天猫,新客分析、老客分析分为用户的留存、结构、新增用户、流失用户、搜索流量、活动流量等,分析后进行转化,流量留存、下单、支付和收货转化等分析。
本实施例中,优选的,报表播报分为日报、周报和月报。
本实施例中,优选的,运营分析还包括对本店访客分析,本店访客分析分为未在本店购买和浏览并购买,未在本店购买分析有为收藏加购流失、有加购和有收藏,浏览并购买的对非购买类目流失和无流失行为购买。
本实施例中,优选的,运营分析还包括流量结构分析,流量结构分析包括PC端和无线端的分析。
本发明的工作原理及使用流程:通过商品分析、竟店竞品分析、行业分析和运营分析,对电商数据进行分类,然后通过访客数*转化率*客单的计算方式对销售额进行计算分析,且本发明电商数据分析平台提供各种算法和技术,提供优化的分布式算法和模型。数据获取、分析、挖掘、展现的一站式解决方案。数据应用开发平台,全生命周期管理数据,避免重复投资,结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助商家改进决策过程,按照计划或者实时,把洞察力和预测模型有效地部署到系统中或者发送给决策者。
行业分析包括:行业大盘数据;行业品类成交概况;行业热销趋势:搜索增长单品分析、搜索增长属性分析;行业搜索人群画像:性别、职业、购买力、年龄、省市分布、活动偏好、支付偏好、品牌偏好;行业买家画像:性别、职业、年龄、淘宝会员等级、省市分布、搜索词偏好、商品属性偏好、购买力、购买频次。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.电商数据分析平台,包括销售额分析,其特征在于:所述销售额分析连接商品分析、竟店竞品分析、行业分析和运营分析,并连接有报表播报,所述商品分析包括商品布局、上市节奏、运营指标、异常商品、关联销售,竟店竞品分析包括品牌、竟店和竞品,所述行业分析包括平台趋势分析、品类分析和人群画像,所述运营分析包括新客分析、老客分析和流量留存。
2.根据权利要求1所述的电商数据分析平台,其特征在于:所述竟店竞品分析品牌分析分为人群对比、品牌粘性、品牌优势、品牌动作等,竟店分析分为商品结构、活动监控、流量结构等。
3.根据权利要求1所述的电商数据分析平台,其特征在于:所述品类分析分为流量交易指标、价格带、热搜词、商品竞争度等进行行业分析。
4.根据权利要求1所述的电商数据分析平台,其特征在于:所述运营分析如天猫,新客分析、老客分析分为用户的留存、结构、新增用户、流失用户、搜索流量、活动流量等,分析后进行转化,流量留存、下单、支付和收货转化等分析。
5.根据权利要求1所述的电商数据分析平台,其特征在于:所述报表播报分为日报、周报和月报。
6.根据权利要求1所述的电商数据分析平台,其特征在于:所述运营分析还包括对本店访客分析,本店访客分析分为未在本店购买和浏览并购买,未在本店购买分析有为收藏加购流失、有加购和有收藏,浏览并购买的对非购买类目流失和无流失行为购买。
7.根据权利要求1所述的电商数据分析平台,其特征在于:所述运营分析还包括流量结构分析,流量结构分析包括PC端和无线端的分析。
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2018
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