聚类分析在市场细分中的应用
市场细分的含义 市场细分(market
segmentation)是指营销者通过市场调研,依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异,把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。每一个消费者群就是一个细分市场,每一个细分市场都是具有类似.
市场细分的含义市场细分(market
segmentation)是指营销者通过市场调研,依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异,把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。每一个消费者群就是一个细分市场,每一个细分市场都是具有类似需求倾向的消费者构成的群体。市场细分的程序
调查阶段
细分消费者市场的基础
地理细分:国家、地区、城市、农村、气候、地形
市场细分研究的应用价值
谁是购买者和谁是潜在购买者?
市场细分根据消费者对不同产品的不同偏好分析,从而确定对于特定产品,那些人是最主要的购买者和那些人有最可能成为购买者。
市场细分首先了解不同消费群体的不同偏好,从而相应挖掘出哪些偏好是您产品能满足的?同时,在产品定位后您可以确定哪些营销手段是最为吸引消费者。
通过市场细分可以了解到哪些同类产品或替代品是自身产品的最主要的竞争产品和哪些市场最易进入。
在销售量没有发生显著变化的情况下,目标消费群体的结构正在发生的变化需要企业及时了解和调整策略。市场细分是最好的解决方法之一。
细分市场还有利于掌握潜在市场的需求,不断开发新产品,开拓新市场。
市场细分的步骤
选定产品市场范围。公司应明确自己在某行业中的产品市场范围,并以此作为制定市场开拓战略的依据。
细分原则
市场细分必须足够大并且是有利可图的
细分原则
聚类分析的主要步骤
聚类分析的主要步骤 1.数据预处理, 2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数, 3.聚类或分组,
4.评估输出。数据预处理包括选择数量,类型和特征的标度,它依靠特征选择和特征抽取,特征选择选择重要的特征,特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征
电子商务网站如何进行数据分析?
一般来说,电子商务网站数据分析包括:流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 我们先来说说流量来源分析
。企业电子商务网站要想在网上接到生意,流量是保证。但是流量的获得是需要成本的,如何降低流量成本就成为了企业电子
流量分析一般包括以下内容:
搜索引擎关键词分析:根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品,可以进行适当调整。
网站流量趋势分析:网站的流量是否均衡稳定,是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站,如非发生突发事件,购买的广告位作弊的嫌疑比较大。
网站流量核对:查看是否有莫名流量来源,流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话,有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了,将您的广告链接分包给了点击联盟。
推介网站与直接访问的比例:推介网站可以理解为外部广告,直接访问就是用户直接输入网址。一般来说,直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。
其次是流量效率分析
流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量,主要分析指标如下:
到达率:到达率是指广告从点击到网站landing
page的比例。一般来说,达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关,综合来分析一下。
PV/IP比:一般来说,有效的流量,网站内容比较好的话,一个独立IP大概能有3个以上的PV。如果PV/IP比能达到3以上的话,一般说明流量比较真实,网站内容也不错。但是如果低于3的话,并不代表流量不真实,也可能是网站本身的问题。如果PV/IP过高的话,也可能有问题,比如人力重复刷新等,要谨慎对待。
订单转化率:这个是最最核心的数据了,没有订单转化率,其他一切都是免谈!
站内数据流分析,主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理,一般如下:
页面流量排名:主要查看产品详情页的流量,特别是首页陈列的产品详情页。参照最终的销售比例,优胜劣汰,用以调整销售结构。
场景转化分析:从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页,的数据流分析。比如说,首页到达了10000用户,各页面数据分别是10000-8000-5000-1000-50-5,购物车到订单提交页的相差比较大,大概就能看出来是购物车出了问题,需要改进。
频道流量排名:各个频道流量的排名,主要用来考虑产品组织的问题。
站内搜索分析:这个反应的是用户关心的产品有哪些,产品调整的最直接数据。
用户离开页面分析:用户在那些也页面离开最多?是首页还是频道页?是购物车还是订单提交页。突然的大比例的离开网站,往往预示这问题的存在。
最后是用户特征分析:
用户停留时间:这个放在用户特征分析里有些牵强。而且目前监控用户停留时间的方式是:用户到达时间-用户离开时间,但是用户什么时候离开很难准确判断,这种数据仅作参考,一般停留时间越长网站粘性越好。如果用户停留时间超过1个小时,基本就是假流量,或者打开网页忘记关了。
新老用户比例:老用户比例越高,证明用户忠诚度不错。但是还要考虑绝对量,不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。
用户地域分析:用户地域与订单地域分布基本一致,基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。http://www.cda.cn/view/18508.html
电子商务网站的基本数据分析就是以上这些,作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题,进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。这些都是电子商务很重要的基础工作。