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08年畢業(yè)，不知不覺的混進了電子商務行業(yè)，又不知不覺的做了三年數(shù)據(jù)分析，恰好又趕上了互聯(lián)網(wǎng)電子商務行業(yè)發(fā)展最快的幾年，也算是不錯吧，畢竟感覺前途還是很光明的。三年來，可以說跟很多同事學到了不少東西，需要感謝的人很多，他們無私的教給了我很多東西。

就數(shù)據(jù)分析職業(yè)來說，個人感覺這對互聯(lián)網(wǎng)公司來說是非常重要的，也是確實能夠帶來實際效果的東西。比如說利用數(shù)據(jù)分析做會員的細分以進行精準化營銷；利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的不足，以作改進，讓顧客有更好的購物體驗；利用CRM系統(tǒng)來管理會員的生命周期，提高會員的忠誠度，避免會員流失；利用會員的購買數(shù)據(jù)，挖掘會員的潛在需求，提供銷售，擴大影響力等等。

最開始進公司的時候是在運營部，主要是負責運營報表的數(shù)據(jù)，當時的系統(tǒng)還很差，提取數(shù)據(jù)很困難，做報表也很難，都是東拼西湊一些數(shù)據(jù)，然后做成PPT，記得當時主要的數(shù)據(jù)就是銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎的數(shù)據(jù)，然后用這些數(shù)據(jù)作出一些圖表來。在這個階段基本上就是做一些數(shù)據(jù)的提取工作，Excel的技巧倒是學到了不少，算是數(shù)據(jù)分析入門了吧。

后來公司上了數(shù)據(jù)倉庫，里面就有了大量的原始數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)非常方便了，而且維度也多，可以按照自己的想法隨意的組合分析，那個階段主要就是針對會員購物行為的分析，開始接觸數(shù)據(jù)建模，算法等一些比較難的東西，也是學到東西最多的時候。記得當時做了很多分析報告，每周還要給總裁辦匯報這些報告，下面詳細說一下當時使用的一些主要的模型及算法：

1、 RFM模型

模型定義：在眾多的客戶關系管理的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該機械模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標來描述該客戶的價值狀況。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間有多遠，F(xiàn)(Frequency)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的金額。一般的分析型CRM著重在對于客戶貢獻度的分析，RFM則強調(diào)以客戶的行為來區(qū)分客戶。利用RFM分析，我們可以做以下幾件事情：

⑴ 建立會員金字塔，區(qū)分各個級別的會員，如高級會員、中級會員、低級會員，然后針對不同級別的會員施行不同的營銷策略，制定不同的營銷活動

⑵ 發(fā)現(xiàn)流失及休眠會員，通過對流失及休眠會員的及時發(fā)現(xiàn)，采取營銷活動，激活這些會員。

⑶ 在短信、EDM促銷中，可以利用模型，選取最優(yōu)會員。

⑷ 維系老客戶，提高會員的忠誠度。

使用方法：可以給三個變量不同的權重或按一定的規(guī)則進行分組，然后組合使用，即可分出很多不同級別的會員。

2、 關聯(lián)分析

關聯(lián)分析最原始的案例來自于沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”。通俗意義上講，就是只買了A商品的人，又有很多人買了B商品，那么我們就可以認為A、B兩個商品的關聯(lián)性比較高。很多數(shù)據(jù)挖掘工具都有關聯(lián)挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在計算的過程中會主要考察項集、置信度、相關性這三個結果數(shù)據(jù)，以最終確定商品之間的相關性。除了Apriori算法外，還有許多其他的關聯(lián)分析的算法，基本上也都是從Apriori發(fā)展而來，比如FPgrowth。本人從幾年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗感覺，關聯(lián)分析在零售業(yè)中并不太實用，挖掘出來的關聯(lián)度比較高的商品一般都是同類商品或者同品牌的商品，像“啤酒與尿布”這種，很少能夠有。

使用方法：組套銷售或者相關陳列等。

3、 聚類分析

零售行業(yè)的聚類分析主要是指將具有相似購物行為的顧客進行群體的細分，以支持精細化的營銷活動，帶來更大的營銷效果，節(jié)省成本。Spss里面的聚類分析主要有兩種K-means聚類和系統(tǒng)聚類。也可以在數(shù)據(jù)倉庫中根據(jù)顧客購買的商品屬性進行會員的聚類分析，這里就不需要算法的支持，只需要根據(jù)系統(tǒng)的已經(jīng)有的商品分類，把購買過相同商品類別的顧客劃分到一起。這種方法可能與公司的業(yè)務更加貼近。聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎，做好聚類分析，對企業(yè)將有很大的益處。

4、“之”字分析法

該種方法主要是有一種很明確的會員群體，然后通過分析這些會員群體的購買行為，提取這些購物行為的相似點，然后再通過這些相似點返回到整個數(shù)據(jù)里面，從中抽取更大的會員群體，以制定精準的營銷。

再后來，公司又上了SAP，又去BW組去做報表開發(fā)，做報表開發(fā)這一塊能夠接觸到更多的業(yè)務方面的知識，雖然做數(shù)據(jù)挖掘比較少了，但是數(shù)據(jù)最終是要指導業(yè)務的，所以這對我的成長也算是非常有利的。業(yè)務方面主要了解到了幾大塊：

1、庫存管理-庫存管理這塊主要有正品庫存的管理，滯銷庫存，高庫存商品等各種不同類型的庫存該怎么定義以及該如何去管理。比如去管理供應商的庫存的時候會根據(jù)正品庫存及滯銷庫存和庫存正常的周轉天數(shù)來計算該供應商的庫存是否在合理的水平，是否該進貨還是要減少庫存。

2、促銷管理-促銷管理是以提高銷售額為目的，吸引、刺激消費者消費的一系列計劃、組織、領導、控制和協(xié)調(diào)管理的工作。數(shù)據(jù)方面來說主要是針對不同的促銷方式來計算不同的方式收益情況，不同的促銷方式可以帶來不同的效果，因此在使用促銷的時候要審慎的選擇，以達到理想的效果。

另外，還有財務報表、采購流程等很多方面的東西，這些接觸的比較少就不寫啦。

在BW項目組的時候，也經(jīng)常會幫網(wǎng)站做一些分析工作，自己也自學了兩本關于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析方面的書，感覺學到了一些皮毛，下面說一下吧：

1、 網(wǎng)站流量分析

網(wǎng)站流量的比較重要的KPI指標有瀏覽量、訪問量、獨立訪客數(shù)、跳失率、轉化率、頁面停留時間、訪問頁面數(shù)、流量來源、流量來源ROI等等。通過這些數(shù)據(jù)可以全面的反映網(wǎng)站的整體情況。其中跳失率可以用來衡量頁面的質量，流量來源及轉化率可以衡量市場及營銷的工作情況。進行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時候，需要牢牢的把握轉化率這一指標，然后由這一指標的變化來尋找其他相關數(shù)據(jù)的變化，最終找出原因，做相對應的策略，改進我們的工作。

2、 網(wǎng)站分析細分

數(shù)據(jù)分析行業(yè)有句話-無細分，毋寧死，足矣看出細分對數(shù)據(jù)分析意義。對于網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析尤其是如此。網(wǎng)站的流量數(shù)據(jù)量非常大，從整體上看根本都看不出那里會出現(xiàn)問題，所以必須要細分。比如說營銷人員需要看的轉化率，必須就要細分到每個渠道里面，然后再看到這些渠道來的會員的點擊情況，他們都看過那些網(wǎng)頁，對什么感興趣，跳失率是多少，瀏覽時間多長，最終轉化的是多少等等，這樣才能看出問題。

3、 網(wǎng)站的短信促銷及EDM

在這個電子商務普遍燒錢的時代，花出去的錢到底能有多少能夠帶來實際的收益呢？在搶占市場的同時，怎么才能做到ROI最大化這個問題急需要解決。公司每天幾乎都要發(fā)幾萬條甚至幾十萬條的促銷的短信，短信的反饋率基本上都在2%一下，怎么才能提高轉化率，這就需要更精準的用戶定位，把錢花到最有可能帶來收益的地方。因此網(wǎng)站的短息促銷及EDM促銷，必須要依據(jù)會員的精細化細分，不但要滿足客戶的需求，更要挖掘出他們的需求。

寫到這里基本上寫的差不多，通過總結才發(fā)覺自己原來很是知道的很少，還有很多需要學習的地方，比如說數(shù)學建模方面的知識不夠，統(tǒng)計學軟件使用不夠好，業(yè)務了解的不夠深入，對整個電子商務行業(yè)的發(fā)展把握不清晰，這些都是需要以后加強的地方。最近在一個數(shù)據(jù)分析師的前輩的博客上看到他對數(shù)據(jù)分析師的要求只有一點，就是要熱愛數(shù)據(jù)。感覺自己還不夠，平時工作的時候還不夠投入，總覺得是在為公司工作，不是在為自己的興趣工作，其實一個人每天做的事，一定要都當做是為自己做才行，就算真的不是為自己做，也要從中學到一些東西來變成自己的東西，為自己服務。