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京东数据分析重要性和应用案例详解

作者:FineBI

发布时间:2023.12.15

浏览次数:918 次浏览

近年来,随着互联网的迅猛发展和电子商务行业的蓬勃兴起,大数据分析在商业领域中扮演着越来越重要的角色。京东作为中国最大的综合性在线零售商之一,其庞大的用户群体、丰富的商品种类以及强大的物流网络为数据分析提供了广阔的舞台。通过对京东海量数据的深入挖掘与分析,不仅可以揭示消费者购物行为的规律,还能为企业提供决策支持和市场预测,助力京东在激烈的竞争中保持领先地位。本文将对京东数据分析的重要性进行探讨,并介绍一些常用的数据分析方法,为读者带来对京东数据分析的初步认识。

一、京东数据分析为什么重要?

京东数据分析的需求痛点主要包括以下几个方面:

1.数据多样性和复杂性

京东作为一个庞大的电商平台,其店铺数据非常庞大且多样化。需要处理的数据包括商品销售数据、用户行为数据、物流数据等。这些数据的来源和格式各异,需要进行有效的整合和清洗,以便进行深入分析。

2.实时性要求高

京东电商平台的运营速度非常快,店铺数据的变化也非常频繁。因此,实时性成为数据分析的一个重要需求痛点。及时获得最新的数据并进行分析,对于制定合理的经营策略和调整市场推广至关重要。

3.细分分析需求

京东电商平台有着庞大的用户群体和商品种类,店铺经营者需要根据不同的维度进行细分分析。例如,他们可能需要了解特定商品的销售情况、不同用户群体的购买偏好、不同促销活动的效果等。因此,数据分析工具需要能够支持多维度的分析和灵活的筛选功能。

4.预测和趋势分析

京东店铺经营者需要对未来的销售趋势进行预测和分析,以便做出相应的调整和决策。例如,他们可能需要预测特定商品在不同时间段的销售量、了解用户购买行为的趋势等。因此,数据分析工具需要能够提供有效的预测模型和趋势分析功能。

5.数据安全和隐私保护

京东店铺的数据涉及大量的个人信息和商业机密,因此数据安全和隐私保护成为一个重要的需求痛点。数据分析工具需要具备严格的权限控制和数据加密技术,以确保数据的安全性和合规性。

综上所述,京东数据分析的需求痛点主要包括数据多样性和复杂性、实时性要求高、细分分析需求、预测和趋势分析、数据安全和隐私保护等方面。针对这些问题,建立高效、灵活、安全的数据分析系统,将有助于店铺经营者更好地理解市场需求、优化运营策略,提升店铺竞争力。

二、京东数据分析案例介绍

下面我将利用FineBI中的具体案例来为大家讲解,如何进行京东数据分析:

1.背景&需求

京东电商平台作为中国最大的在线零售商之一,拥有海量的用户和店铺数据。针对这些数据的分析可以帮助京东电商平台更好地理解其消费者行为和店铺营销状况,从而制定更有效的商业策略,提高平台的竞争力。

2.数据类型

主要是行为数据、用户数据、评论数据、商品数据、商家店铺数据。

3.分析思路

京东数据分析可以从店铺的流量、用户画像、用户转化路径及粘性、店铺评分、品牌实力等方面进行分析,具体的分析思维导图可见下图:

京东数据分析思维导图

三、京东数据分析案例可视化报告详解

1.用户画像

1)数据含义表达和图表排版布局

用户画像构建的指标与模型有:

  • 用户生命状态模型:根据用户从新用户到流失用户的生命周期计算目前每个的时期的占比与数量。
  • 复购率:根据用户多次购买计算复购率,分析用户黏性。
  • 行为漏斗:根据每个用户行为的漏斗转化率得到哪个行为转化率异常,另外加购和关注虽然不是最后的行为,为了保持数据的合理性,把它们放置到最后。同样也可以分析到其转化效果。
  • RFM模型:根据最近一次购买数量,购买频率,购买金额将用户分成8种类型的用户,可以实施不同的营销策略。

更多数据分析模型详解请见>>>>

京东数据分析用户画像分析

京东数据分析用户画像分析

2)通过分析得出的结论

  • 本店忠实用户占80%,用户黏性很高。
  • 4月份的复购率下降,下降了3.12%,需要用优惠券等手段召唤老用户,提高用户复购率
  • 浏览量到下单的转化率有6%,符合一般电商行业状态,下单后评价转化是37%,可以用好评返现等形式提升评价数量,另外加购和关注远远少于下的那人数,可以用优惠券,小礼品等手段引导用户关注,优惠价预售活动引导用户加购。
  • 本店客户大头是一般价值客户和一般保持客户,两者加总占60%,说明有大部分消费者的消费能力不高和,应向该客户推送公司主营业务,通过宣传推广让产品信息送达客户手中。
  • 重要挽留用户、重要发展用户,重要保持用户与重要价值用户,占比40%,对于重要挽留用户,消费频率不高和最近消费比较远,可以通过短信方式,活动优惠券发放等方式挽留用户,对于重要发展用户,这部分消费频率不高,忠诚度不高,很有潜力的用户,必须重点发展。

2.评分分析

1)数据含义表达和图表排版布局

指标有好评TOP 10产品,差评TOP 10产品,好差评占比,每周评论趋势

京东数据分析中的评分分析

2)通过分析得出的结论

  • 好评产品前三分别是217024,219334,25448,可成为店铺的主打产品,差评产品前三分别是217024,171917,25338。差评产品要优化。
  • 店铺的好评率是98.95%,产品质量以及服务整体不错。
  • 整体的好评与差评趋势较为平稳。

3.店铺与品牌分析

1)数据含义表达和图表排版布局

图表与指标有:店铺热卖品类,7级VIP的品牌喜好,0分析店铺数据,百万粉丝店铺的粉丝数,VIP数,评分对比。

京东数据分析中的店铺与品牌分析

2)通过分析得出的结论

  • 0粉丝店铺总共有656家,其中店铺5566,粉丝数0,店铺评价-1,vip数201,VIP数不错,但评价却是负数,要查看你该店铺的是否客服没有做到位。0粉丝僵尸店铺要合理清除,以免占用资源。
  • 百万粉丝店铺中,1912,3790店铺的vip数量极低,需要将粉丝数转化为VIP,可以加强宣传,或升级VIP附送小礼品促进店铺的VIP提升。
  • 店铺热卖产品可以升级为主打产品,大力宣传
  • 根据7级会员的品牌喜好,推荐相关品牌的产品,实现精准营销,促进成交率。

四、结语

综上所述,京东数据分析在电子商务领域中扮演着至关重要的角色。通过对海量数据的深入挖掘和分析,京东能够了解消费者的购物行为、市场趋势和竞争状况,从而做出准确的决策和优化运营策略。数据分析不仅帮助京东提升用户体验和服务质量,也为商家提供了更多的销售机会和市场洞察。未来,随着技术的不断发展,数据分析将继续发挥重要作用,为京东及整个电子商务行业带来更大的发展空间和商业价值。

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