论文网页浏览的数据分析在淘宝化妆品零售业中的应用，该文是数据分析方面函授毕业论文范文和数据分析和零售业和网页浏览方面函授毕业论文范文.
【摘 要】 在淘宝化妆品零售业竞争激烈的背景下,淘宝店铺在管理模式方面更加注重数据化,将销售中心由产品向客户进行过渡.本文在关联规则框架下,以网页浏览的数据分析理论为支撑,分析处理相关数据,以此制定相应的精准营销策略,增强客户满意度,进而提升店铺的利润.
【关键词】 网页浏览 数据分析 淘宝 化妆品零售业 店铺
引言：
当前互联网技术发展迅猛,以淘宝为载体进行的电子商务高速发展,人们的购物方式也从线下转移到线上.研究可知,女性网购者人数和消费贡献度都要高于男性；而化妆品是其主力消费品.淘宝化妆品零售业店铺数量庞大,企业需尽快寻找适合自己发展策略,因此网页浏览的数据分析则变得特别重要.通过对数据的收集和分析,深层次挖掘淘宝消费者需求和消费习惯信息,进行有针对性的有效营销[1].
一、网页浏览的数据分析
1.1 数据分析的概念
网页浏览的数据分析：是指对商品或店铺访问信息的记录和归类,以及在此基础上运用适当的统计分析,是为了最大化开发数据提取信息而对数据详细研究和总结的过程[2].
1.2 数据分析的分类
1.2.1 网页浏览数据的基础分析
用户使用的搜索引擎、停留时间、关键词、买家访问最高的时段、网页访问量的趋势图、访问最多的店铺等.
1.2.2 网页浏览数据的整体分析
各大类商品销售数据排行榜、搜索某商品的访问人数、固定时间内访问的首页、单位时间内店铺页面的访问人数等.
1.3 数据分析的意义
数据分析的目的是把潜藏在大量数据中有用信息,有目的地收集、分析,找出所研究对象的内在规律,使之成为有效信息的过程.在产品的整个生产周期,都需要运用适当的数据分析.
二、淘宝店经营数据分析
2.1 市场数据分析
目前许多淘宝店铺经营效益不佳,原因正是由于其缺少必要的市场数据.在市场数据中要着重观察买卖双方的市场数据.买方数据的分析要从两个方面开展：市场行业的规模；客户的购买习惯,对卖方市场数据分析要从：竞争商品数据和竞争店铺的数据这两个方面进行分析.
2.2 访客数据分析
访客数据分析需要深入到四个方面来开展：访问量、访问客户来源、来访结构和访客的行为[3].
2.3 客户数据分析
店铺需要尽可能的使回头客满意,要对熟客全程提供超高品质的服务.深度分析已掌握的客户信息,进行实现精准策略制定和实施,并对售后服务程序跟踪,从而实现企业利润的最大化[4].
三、通过数据分析制定营销策略
1、以客户的分类为基础.RFM 模型是企业管理客户关系时常用的方法.在模型中,R,F,M 分别表示买家近期购物时间、所构成的交易次数、所交易的具体金额.模型对买家进行了全方位多角度立体性展示,有利于个性化服务和沟通,为具体营销决策的制定实施提供强有力支撑[5].
2、以浏览的来源为框架.企业在应用量子恒道统计方法中,详细地分析浏览数据及购买数据,并将其处理成图表的形式.对数据进行详细的处理分析和优化调整,最终得出有助于店铺负责人所需要的数据分析结果.
3、以产品关联性为保障.产品关联规则,是指在一个数据集当中找出两项之间所存在的关系,最基本的算法形式为Apriori 关联规则,采用迭代的思想,对数据集中的频繁项集进行计算,通过n 迭代找出所有频繁n 项集.为使销售效果更突出,根据产品的组合结构特征,将相对应的产品进行组合销售.而在组合产品过程中,运用数据挖掘技术中的Apriori 算法,得出产品的最佳组合方式,提升销售量.
四、结语
本文基于淘宝网化妆品零售业竞争激烈的背景下,以网页浏览的数据分析相对应的产品关联规则为基,深层次分析了市场、访客和客户三个数据.并根据实际状况,制定相对应的精准营销措施,进而提升淘宝店铺转化率和销量.
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参考文献：
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