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文檔簡介

1、新電商模式下的數據分析技術創新，變革未來議題電商整體上升趨勢減緩，移動電商崛起原有PC端流量減少，指標下降新形勢下用戶與商品之間的關系數據關系技術問題算法策略產品形態平臺策略結合PC上推薦數據分析，總結出合理的應對策略背景移動端購物閱讀PC端購物閱讀移動PC9月10 月 11 月 12 月2015移動推薦點擊量1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月 11月 12月1月2月3月4月5月6月7月8月2015移動推薦點擊率1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2015移動推薦訂單占比1月2月3月4月5月6月7月8月9 月 10 月 11 月 12 月2015年單品頁推薦點擊1月2

2、月3月4月5月6月7月8月9月10 月 11 月 12 月2015年單品頁推薦點擊率1月2月3月4月5月6月7月8月9月10 月 11 月 12 月2015推薦訂單占比數字圖表模型公式流量90404040數據分析化妝品數碼嬰童120數據變現產品算法數據產品算法數據現狀1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月電商正在變成傳統行業網購增速自然下降流量紅利消失，成本變高，移動購物變成主流，移動端流量開始大幅增長移動端流量反映出的問題PC端的流量流失，各數據指標走低，如何應對？如何處理PC端的成本投入？抓住移動電商這個趨勢，但是也不能把PC端丟掉怎么處理PC端的用戶流失，變現能力下降這樣

3、的問題三反映的問題數據層面技術層面算法層面產品形態平臺層面反映在數據層面（1）商品數據商品數據的變化-數據與種類變多-多媒體化-電子化（2）用戶數據用戶數據的變化-年齡增長-移動化-消費方向、童書、育兒、用戶流失、用戶新增對于商品，如何分析？書是用于消費內容的，PC端可以做的更多贈送電子書，書籍預售，個性化判定多媒體圖書，樣品多分類等對于用戶，如何分析？找出重點用戶，逐個分析原因，進行回訪找回這些成果，（1）選擇重點用戶（2）人工分析（3）預測與驗證反映在技術層面做AB測試過于復雜作業流程過長數據延遲數據誤差，AB的誤差，數據埋點的誤差反映在算法層面算法優化的峰值在哪里？如果到了頂峰怎么辦？反映在產品形態上以人為準的個性精準推薦用戶的購書歷程學習里程推薦視頻教程配套教材名人書單主題圖書、育兒、國學、技術路線等買紙書、贈送電子書平臺問題平臺吸引力下降電商正在變成傳統行業運營成本，宣傳成本在其他方面四用戶為什么離我們遠去用戶不愛讀書了，喜歡看視頻了對用戶需要個性化分析，需要重新打標簽視頻與書的關系用戶屬性的精準匹配，年齡、性別、家庭屬性等孕期，學生，老師等五如何選擇應對策略總體策略守住已有的成果，要比創新要重要拓展已有成果與技術在數據與用戶上，精準分析與個性化在產品形態上，需要體現

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