電商們的數據挖掘戰略

      最近10年，出現了一大批電商，致使競爭加重，創新頻繁。京東等推出了物流服務，噹噹等100+城市第二天達，天貓等電商平臺，光棍節促銷大戰，小米飢餓營銷。

     最近幾年，數據挖掘比較流行，電商們也很是重視。錢是有限的，廣告費也是有限的，無限制的投廣告不是長久之計。

網絡廣告做爲互聯網的主流商業模式，很是好，但也不是萬能的。用戶看到的大部分網頁，都會有不少廣告，可是並不表明用戶真正看到了廣告，注意到了廣告。要想讓廣告產生實際價值，就須要讓用戶看到注意到，看到還不夠，還有有興趣才行。

廣告投放的最高境界天然是「投其所好，送其所要」。

     爲了實現這個偉大的戰略目標，數據挖掘就有了用武之地。

數據挖掘戰略

站外廣告，加入監測代碼，蒐集廣告投放和廣告監測的數據。

站內系統，站內監測系統，收集用戶瀏覽、購物等行爲數據。

在廣告監測流行之前，電商們等廣告主客戶通常只能看到網站的銷售等站內數據，廣告的投放效果等有價值的信息是看不到的。

隨着網絡廣告產業的發展，廣告監測等系統成爲了互聯網行業的一部分，一個標準。

當此之時，站外廣告監測數據和站內系統行爲數據，就能夠統一塊兒來了。

數據統一了，積累多了，對這些數據進行挖掘才能發現有價值的信息，進而改進網站的運營、優化用戶體驗、調整廣告投放策略。

數據倉庫

站外數據：廣告監測等數據

站內數據：瀏覽、搜索、購物等數據

基礎數據：IP庫、媒體庫等

數據倉庫，數據中心，雲存儲，這些概念其實都是相似的。簡化再簡化，就是把一些數據存放到「文件夾」裏而已。

有了數據，就能夠進行統計分析，固然還有更多高級的挖掘技術了。

數據統計

數據統計最直觀的結果就是圖和表，如餅狀圖、趨勢圖等圖、Table、Excel、PPT等報表。

構造圖表

維度：媒體、廣告位、訪客來源、操做系統、地域等。

指標：訪問次數、PV、UV、Click、轉化率、點擊率等。

數據的價值

1.能夠知道廣告投放效果。

  多少人看了廣告、多少人點擊了廣告、有多少虛假的曝光和點擊。

2.指導廣告投放和營銷策略。

  大量的歷史數據，是能夠反映出必定的趨勢的。

3.優化站內用戶體驗。

  最多見的一個例子就是個性化推薦系統。

  商品的推薦，是提高用戶體驗，提升商品銷量的重要因素。

使用人羣

      依據數據倉庫開發的系統，會有不一樣角色人去看，CEO等高層、財務人員、營銷人員、運營人員等。

每一個角色的人，關心的問題是不同的。好比網站開發等技術人員關注PV、UV、最大同時訪問人數，進而提高系統的穩定性和承壓能力。

營銷人員，比較關注廣告的投放效果，帶來了多少新用戶和成交額。

做弊

    2005年左右的時候，新浪網易搜狐等門戶網站，都喜歡對外宣稱有多少用戶，天天有多少訪問量。對於外界而言，根本就不知道這些數據的真實性。媒體根本不容許第三方網站在其站內加碼，流量但是媒體的商業機密。問題也出如今這裏，流量不公開，廣告主的利益根本得不到保障。

    廣告的曝光量、點擊量等數據，可能根本不夠準確。媒體公司在利益面前是有可能去做弊的。

利益面前，人人平等

這句話有2層含義。

1.每一個人都有可能爲了本身的那一點利益，去作損害別人利益的事情。

   好比用廣告機刷曝光量和點擊量。

2.每一個人的利益都應該獲得保障。

  損害了廣告主的利益，廣告主可鬱悶了。

  從長遠來看，這並符合整個互聯網行業的利益。

反做弊

     有了站外監測和站內監測系統，就有了整個廣告活動和用戶購買的全部流程的數據。用戶從哪來，用戶作了什麼，用戶爲何流失，就都知道了。這個時候，媒體做弊也更困難了。廣告主客戶有了數據，就有了證據，媒體天然會悠着點。

人善被人欺，馬善被人騎

    電商們有了本身的數據倉庫，就有了挖掘重要價值信息的基礎。假若電商們可以好好利用手中的數據，網站運營天然能夠更加駕輕就熟，也不會再被黑心媒體「欺負」了。

  IT和互聯網是一個有很是價值的工具，好好利用，電商們才能過得更好。

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