淘宝宏观数据分析

淘宝数据简介部门：商业智能部日期：2010/6/04目录●基础篇：淘宝数据简介●淘宝基础数据●淘宝数据仓库结构●淘宝数据如何看●应用篇：数据驱动营销●我是谁●读懂市场和对手●精确营销体系淘宝数据简介淘宝就是数据淘宝数据组成了解淘宝整体数据指标、基础数据淘宝数据简介淘宝数据组成用户数据商品数据其他行为数据交易行为数据●用户总数：2亿●在线商品总数：5亿●交易行为数据：6百万笔/天●其他行为数据：3千万UV/天10亿PV/天一年前……用户数据商品数据其他行为数据交易行为数据●用户总数：1.2亿●在线商品总数：3亿●交易行为数据：4百万笔/天●其他行为数据：2千万UV/天7亿PV/天淘宝的基础数据-1●会员信息○注册信息：用户名、邮箱、手机号…○人口学信息：姓名、性别、年龄、地区…○认证信息：身份认证、工商注册…○交易属性：支付宝账户、店铺、评价、信用、投诉、退款…○产品订购：消保、旺铺、直通车、淘客…淘宝的基础数据-2●商品信息○类目属性：前、后台类目○产品属性：品牌、型号、配置、颜色、SPU…○卖家属性：信用、地区、消保…○交易属性：价格、套餐、物流、促销、积分、VIP…淘宝的基础数据-3●店铺信息○商品：发布、修改○店铺装修：旺铺、分类、橱窗推荐…○店铺行为：访问量、人数、成交、转化率○信用评价：星级、动态评分、评价…●社区/SNS信息○会员发布的各种内容：帖子、打听…○会员之间的关系：旺旺好友、江湖朋友、交易伙伴…淘宝的基础数据-4●行为数据日志○用户注册、登录○内容发布：卖家上架商品、会员参与社区(UGC)○用户搜索、浏览、收藏、交易、评价商品○卖家使用淘宝网付费产品：直通车、淘宝客、旺铺○卖家参与淘宝网活动○用户点击广告○异常行为：盗号、发布违禁品、欺诈、炒信○…淘宝数据仓库组成了解淘宝仓库体系结构淘宝数据简介淘宝数据仓库组成Web服务器日志收集服务器云计算集群OracleRAC前台数据库网络存储淘宝数据仓库淘宝线上服务淘宝如何看数据了解淘宝常用的看数据的维度和粒度，常用报表展示淘宝数据简介淘宝如何看数据-1●维度“从什么角度看”数据●粒度信息颗粒大小○时间粒度：年、季、月、周、天、小时○类目粒度：各级类目、产品淘宝如何看数据-2●统计：行为在不同维度、粒度上的汇总○商品：被搜索、浏览、收藏、交易、评价的统计○店铺：被浏览、收藏、评价，销售状况的统计○会员：个人搜索、浏览、收藏、交易、评价行为统计○搜索关键字：搜索量、点击、后续收藏、交易的统计●模型：用数学模型计算出的新属性值○判断是否交易炒作、欺诈、走账…○判断是否沉睡、高价值客户…淘宝如何看数据-3●应用：为一个具体商业意图而计算的数据○营销活动的会员选择：满足xx条件的人○营销创意的商品选择：满足xx条件的商品○人群的特征分群：某一给定群人的细分●经验：历史统计的排序、关联○排行信息：类目、商品、会员、关键字、店铺○突增排行：销量、搜索量○关联信息：类目、商品、会员、关键字、店铺淘宝内部数据门户-1淘宝内部数据门户-2淘宝内部数据门户-3数据驱动营销数据的价值我是谁？了解自己的优缺点，以结果为导向，用数据来说话无论成败都要做个“明白人”数据驱动营销网店的成功经营●网络零售利润=(售价-进价-物流资金成本)×流量×转化率–流量×流量获取成本●“电子”○获得流量：来源、来源成本控制，B2C的80%○提升转化率：商品管理、店铺管理、客户服务●商务○进、销、存、物流○品牌、资金○团队管理流量的获得及成本控制-1●流量获取○搜索引擎优化（SEO）○外部链接互换、论坛社区营销○广告投放、参加促销和活动○会员营销CRM●成本控制和效果跟踪○不同来源的独立用户的数量○不同来源的独立用户获取成本○不同来源的客户转化率，转化成本○A/B测试流量获得及成本控制-2提升转化率-1●店铺装修○把最好卖的商品放在最显眼的地方○店铺页面优化、美化○店铺内导航的设计○关联推荐，套餐○了解自己商品的销售状况○了解自己店铺页面上的点击分布○了解客户在自己店铺中的浏览路径提升转化率-2提升转化率-3●提升客服质量○客服应答的及时性和建立自己的CRM○会员营销：挖掘老客户价值，会员忠诚计划○向会员推荐他们喜爱的商品、折扣○了解自己的客户数量、分布○了解自己客户的需求读懂市场和对手了解竞争态势、行业总体状况、竞争对手的动作知己知彼，百战不殆数据驱动营销行业数据●数据魔方○过去一段时间内的销售额及变动趋势○销售价格及变动趋势○竞争对手数量、分布○买家人群的分布：地域、年龄、性别○卖家、商品、品牌销售排名○确定进货数量○确定进货品类、推广方式○确定价格策略竞争对手数据●数据来源○淘宝■淘宝不会给你他人的营销数据■但是淘宝可以给你“某种人”的数据○第三方淘拍档（淘宝授权）○第三方非官方数据精确营销体系构建精确营销体系，精准的服务好我们的客户数据驱动营销精确营销体系精确营销体系1234了解你的客户：客户行为细分评估你的客户：客户价值分析挖掘客户潜力：关联推荐留住你的客户：沉睡预警和激活