BI工作规划 0.3

电子商务 BI 商业智能分析（草稿）吴源林 186 0219 5030 Wyl2000 @ gmail.com

BI 要做什么？ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

RACE 线上营销分析和基准比较框架目标设定覆盖行为转化吸引使命 / 愿景目标， KPIs ，网站分析和商品销售分析品牌推广和流量 SEO / SEM / PPC/ 自然广告联盟 / 合作营销展示广告邮件营销：新客户获取社会媒体营销网站可用性首页设计有效性搜索和浏览有效性产品类目和详细页有效性购物车和结算流程有效性内容营销邮件列表和促销邮件事件激发邮件营销商品访问流量和转化率商品销售分析交易分析 ,[object Object],[object Object],[object Object],社会媒体营销分析策略：如何达成目标交叉 / 提升销售分析客户生命周期管理

绩效数据面板更丰富的指标体系请参考附件： Metrics.xls 指标覆盖行为转化吸引跟踪指标 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],绩效驱动因素 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],以客户为中心的指标 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],商业价值 KPIs ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

监控 KPIs 变化 ,[object Object],[object Object],[object Object]

观察指标，分解指标体系，找出关键 / 问题环节

流量来源价值分析 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

搜索关键词基准比较 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],样例

高级细分 – 选项 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

商品和交易分析 OLAP ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],样例

购物蓝分析：商品之间的关联性购买过 A 商品的客户，还可能会购买 ? 商品 Support 支持度： 1000 名客户购物， 236 位购买了 Item6 和 Item9/Item3 ，则支持度为 23.6% Confidence 可信度： 1000 名客户， 236 位购买了 Item6 ，其中 163 位又购买了 Item9/Item3 ，则推论购买 Item6->Item9,Item3 的可能性是 69% 运用：交叉陈列，捆绑促销，找出核心产品样例

RF 吸引度 | 购买分析（客户价值分析）评分 : Recency 最近行为低 1 = > 24 个月 2 = 19-24 个月 3 = 13-18 个月 4 = 7-12 个月 5 = 0-6 个月高 Frequency 频数低 1 = 1 次购买 / 访问 2 = 2 次购买 / 访问 3 = 3 次购买 / 访问 4 = 4 次购买 / 访问 5 = 5 次购买 / 访问高 Monetary 购买金额低 1 - 5 高通过数据和研究补充，掌握客户档案（人口统计特征值等），进行客户群细分，分析客户生命周期，进行一定程度的精准营销样例

其他 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],更多： http://www.iperceptions.com/solutions/4q/ ,[object Object],[object Object]

谢谢！请多提宝贵意见！吴源林 186 0219 5030 Wyl2000 @ gmail.com

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