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电商数据挖掘DATAMININGINe-Commerce第一部分：“BIGDATA”之BIGBIGDATA互联网一分钟的数据桌面流量被移动端超越2010年第四季度全球智能手机+平板电脑PCWINTEL的终结PC膨胀的数据大数据的五大误解4V九律BusinessLogic目标律变化律价值律预测律洞察律大卫律NFL律准备律知识律JustDATA！第二部分：“BIGDATA”之DATA数据亚马逊：测量/数据是公司里的裁判一切都是数据数据数值型数据1.1数据源调查1.2数据探索1.3辅助工具1.4市场调研1.5数据分析报告2.1基础表设计2.4冗余表设计2.5挖掘输入表2.2中间表设计2.3宽表字段设计1.0数据收集与整理2.0输入表实现数据处理流程信息3.1划分数据集3.4模型评估3.2模型选择组合3.3挖掘建模4.1显著特征刻画4.4客户特征描述4.2详细特征刻画4.3V/B特征刻画3.0分析挖掘建模4.0客户特征刻画挖掘建模流程知识5.2业务分析5.5营销机会判断5.6营销创意产生5.3竞争分析5.4市场调研6.1营销目标确定6.4方案审批6.5营销测试6.2套餐方案设计6.3营销活动实施方案设计7.1营销波次管理7.4营销过程监控7.2营销资源配置7.3营销派单8.1评估方案设计8.4营销资料入库8.2营销评估分析8.3评估结果发布5.1客户洞察5.0业务理解6.0营销策划7.0营销执行8.0营销评估营销业务流程财富改善客户CRM数据（例如：购物金额）搜索数据（例如：搜索关键词）一般目标受众特征数据（例如：浏览的网站）广告表现数据（例如：点击率）数据量数据重要性改善品类与便捷用户体验流量卖家增长我们的良性循环低成本结构低价格多种手段数字与现实相结合第三部分：现状网络广告网络公关微博微信网络营销小时代2.0危机常态化危机长尾传言危机恶性假设破窗效应危机共振中国人最容易受朋友影响据emakerters.com统计，54%的中国人会因为在社交媒体中她的朋友“like”或者“follow”了一个品牌而去购买这个品牌。网络广告趋势细分、专业、开放协同各种类型的展示类广告小众媒体数据的作用电商第一大国电商〉50%？什么是电子商务？第四部分：数据，电商的基础三个模式移动电商模式社会化电商模式O2O电商模式两项技术数据挖掘技术购物搜索技术一个方向品牌电商化，电商品牌化技术亚马逊创始人贝索斯“对于我们来说，最重要的三件事情是技术、技术、技术”专一只售卖黑袜子的欧洲电子商务网站BlackSocks，一做就是10年。第五部分：玩数据营业额=访客数*转化率*客单价个性化-基于DATA个性化电子商务团购定价促销广告搜索移动互联网社交网络微博求职招聘婚恋电影音乐……客户分类模型RFM模型利用RFM模型，分析客户消费的频度（F）、值度（M）和近度（R），挖掘客户消费潜力，提高客单价。消费频次平均消费金额消费间隔时间959.9410157.99410168410217.894954.9510157.99510157.99510168510168510217.89510217.89593485739.926740.926740.926RFM示意表类别消费频次平均消费金额消费间隔时间该类别用户数16.377778654.922868.66666718022.71428642.1866715.92857121235.391892139.627849.90540519844.50847556.302549.67796620954.892857292.107628.309524201对客户进行K-MEANS聚类结果表潜伏期转化期活跃期短期流失期长期流失期衰退期客户访问信息模型人群属性地域属性时间属性访问特征访客来源特征产品特征类间距离类内距离第一步初始数据对象第二步保证类内距离最小，类间距离最大第三步确定数据对象划分类别时间序列算法时间序列算法基于过去的数据可以对未来的访问量、购买量做出预言，帮助商家更好地做出安排周流量预测示意图商品对比分析搜索关键词分析网络分析-来源分析基于数据的广告转化分析转化漏斗3B多线出击微博营销WIKI营销门户推荐视频图片论坛营销社区转载传统报道口碑营销DATA事件炒作网络热潮转发评论SNS营销新闻营销线下互动舆情监测视频营销THANKYOU