网站数据分析报告范文

导语：如何才能写好一篇网站数据分析报告，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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大数据比任何时候都谈论的多，因此公司的管理层比以往任何时间都希望通过数据分析得到他们感兴趣的东西，因此都会为此组建一支网站分析团队去发现其中的价值。对于数据分析团队人员来说，把数据导入到网站软件分析占据在工作量小于10%，而把剩下的90%的时间用在发现数据中的价值，形成自己的观点从而驱动公司作为改变，这才是数据分析师的价值。

那么，数据分析师们如何实现从数字到观点，以下是我的五点建议：

1、不仅要对比差异，而且要对比趋势

网站分析软件让分析师去对比连续的数据，例如：按月、按年来比较变成很容易，但是对于一些逻辑上的比较，例如：工作日每天，当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而，最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中，通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标，均值、方差、均方差；

2、在形成结论前请深入分析数据的异常

对于一个网站分析师来说，没有什么出现那种“狼来了”更悲剧的事情。曾经有一个同事对于一次网站的活动表现非常忧虑，因为自从这个活动上线后，指标连续8周下降。后面分析发现这是一个针对返校的活动(国外大部分大学每学年为三个学期，开学时间分别是8月、1月、5月)，但那个时间正赶上感思节(感恩节是在每年11月的第四个星期四)。

对于之前讨论的情况，计算方差是一个很好的评估你的数据变化是不是在统计学上显著，是否你的变化的数据落到二个方差之外。(译者备注：如果一个变量符合正态分布，则其95%的值会落到均值左右二个方差内。这也许就是为什么时候你会听到一个分析师说，这个变化超过5%了吗？超过应该给予足够的关注。)

3、细分是更深入的分析的基础

发现影响数据变化的关键因素(显著变化的驱动力)可能需要花费你超过90%的时间与精力。有时间，导致数据明显变化的原因可以很容易被发现。有的时候为了回答一个数据的变化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通过对数据细分(数据行业有一句话：无细分，吾宁死)，您可以快速找到影响的未来趋势变化共享行为特征。

4、在报告中与对商业的影响联系在一起

你在报告中必须向听众这样一个问题：为什么我需要关心？常规中，分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如，针对季节性的促销活动，网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是，需要多快去实现这些改变，这些改变对于整体的影响，是不可以实现设定的销售目标。

5、让观点可执行

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因此，很多企业都会利用Hadoop实现数据存储，再通过其他工具实现对大数据的高速捕获和实时分析。这里，我们将通过艾瑞咨询集团的一个真实案例，解读一下敏捷BI如何和Hadoop进行互补，帮助其实现互联网大数据分析的。

定制化项目效率低下

艾瑞咨询集团（iResearch）是一家专注于网络媒体、电子商务、网络游戏、无线增值等新经济领域，深入研究和了解消费者行为，并为网络行业和传统行业客户提供市场调查研究和战略咨询服务的专业市场调研机构。

目前，艾瑞咨询集团可以向企业提供线下报告和软件两种定制化咨询报告服务。但是，企业客户的定制化需求非常多变，艾瑞咨询集团生成一份线下报告交付周期需要3至4周，提供软件的交付周期则需要半年。再加上项目所需人工成本升高、迭代周期延长，艾瑞咨询集团往往不敢承接太多定制化项目。

通过调研，笔者发现了艾瑞咨询集团的真正需求：根据时间维度和网站汇总对用户的来源地区、来路域名、页面访问次数、停留时间、有效访问次数、跳出率、回访者、新访问者、回访次数和回访相隔天数等相关数据进行统计分析，并且还能够在动态添加条件之后，通过对监测用户行为获得的数据进行分析，以最终得出更加详细、清楚的用户行为习惯。

因此，艾瑞咨询集团迫切需要一种更加敏捷、高效的大数据分析工具提升定制化业务的效率。

大数据面前：敏捷BI PK传统BI

在解决艾瑞咨询集团面临的难题时，传统BI的做法是，IT人员事先根据需求分析进行建模，建好二次表或打Cube并提前汇总好数据，业务人员才能在前端查看到分析结果的报表。虽然这种做法很成熟，但是解决不了艾瑞咨询集团的难题。

首先，业务人员查看的报表相对静态，分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均数，再想改成求方差必须再去修改模型。

其次，分析需求变更时，业务人员不能直接调整报表，需要IT人员重新建模或修改已有分析模型，耗时较长，响应速度较慢。

最后，有些企业的数据量很小，也需要按照此流程和架构来进行大费周折的数据分析。

造成这些问题的本质原因是，过去的技术架构针对海量数据的计算能力不足，企业用户需要通过建模、二次表、Cube提前进行数据运算汇总。

艾瑞咨询集团希望为企业客户提交这样一份分析报告，不仅能看还能动态分析。对于艾瑞咨询集团来说，数据展现应该是起点而不是终点。看到了数据，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能发现问题并找到答案，还要能采取行动。与数据交互的过程要足够快，如果用户每次点击需要等三五分钟才出结果，就无法进行交互分析。

并且，分析报告应能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门，这样会严重增加IT部门的工作负担。同时，敏捷BI的实施和操作要简单化，让业务人员可直接使用。

同时，分析报告需求经常需要牵涉到数据层的改动，需要IT部门去改进数据层和业务层，传统BI平台需要一两个月才能完成模型梳理。敏捷BI无需事先建模，可以在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现，需求变更可以在一天之内响应，提升企业的洞察力决策力。

与传统BI的重量建模、统一视图不同，敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法，不建二次表和Cube，数据导入后可以直接进行分析，并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式，极大地增加了灵活性，真正做到和数据对话。

既然有这么便捷的方式，为何传统BI不采用这种架构呢？那是因为，传统技术架构没有引入大数据技术，面对海量数据无法在用户点击后的几秒内就展现企业客户需要的分析结果，因此必须通过建模提前把数据汇总好，才能保证分析报表展现时的速度。

因此，实现敏捷BI的前提是采用新架构处理数据，其涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。敏捷BI可以通过更低的成本、更短的上线周期，快速让企业洞察到数据的含义和价值。

业务效率数倍提升

深入研究艾瑞咨询集团要分析的数据，笔者发现，艾瑞咨询集团每天要分析的数据量达几千万条，且不同企业客户的分析需求各不相同。因此，复杂多变的多维度分析需求对分析工具的分析性能提出了更高的挑战，而传统的数据库和Hadoop架构已经无法满足高性能和即时分析的需求。

为此，艾瑞咨询集团考察过国外一些知名的产品，但是当他们获知产品的价格和后续的服务费用之后只能放弃。而国内大多数的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再进行分析，难以应对灵活的多维度分析变化需求，且针对大数据量的处理能力不能满足要求。

最终，艾瑞咨询集团选择了永洪敏捷BI技术。当艾瑞咨询集团将三个月的细节数据（约50亿条）导入敏捷BI系统，直接就可以展现出定制分析报告。对比原先基于Excel和SQL编程的分析方法，艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升：线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周，软件交付从半年缩短至一个月。

同时，艾瑞咨询集团原来由于担心需求变化导致没有能力交付的很多项目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨询集团可以在几天内快速搭建原型向客户展示，任意的需求变更都可以一周内调整完毕。这种快速原型试错的方式，使得艾瑞咨询集团有能力承接很多此类项目。

由于业务效率的极大提升，有能力承接更多的项目，艾瑞咨询集团的收入空间也出现了数倍的增长。与此同时，艾瑞咨询集团的客户满意度也稳步提升。

不仅如此，为了提供更加直观可交互的分析报告，提升企业用户体验，艾瑞咨询集团基于敏捷BI工具，构建了一个新型SaaS平台。艾瑞咨询集团把企业客户用Hadoop架构存储的数据，通过敏捷BI提供的接口导入到数据集市内，然后通过敏捷BI快速呈现出结果。

事实上，Hadoop和敏捷BI都有各自适用的不同业务场景，两者是相互补充的关系。当前，很多企业都采用Hadoop实现数据的存储，然后把Hadoop数据导入敏捷BI基于分布式内存计算的高性能数据集市中，之后再进行数据可视化分析。鉴于现在Hadoop在企业的应用相当广泛，永洪敏捷BI产品也支持Hadoop数据源的连接。

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（1）品牌策划。线上销售的电子烟产品与线下的产品在品牌上要有所区分，要单独注册，同时申请TM商标使用权；（2）注册域名。注册电子烟官方网站、移动网站等域名，可以注册多个域名，避免将来出现域名雷同，保护好自己的域名知识产权；（3）条码注册。条码注册要经过当地质量技术监督局受理，国家条码中心认证。要及时进行产品的条码注册，保证产品上市前的产品质量检测工作；（4）通用网址注册。电子烟在国内尚无明确的身份定位和公开宣传，市场的关注度、成熟度不高。因此，电子烟实体店覆盖率较低，网购是主要的销售方式。积极注册电子烟通用网址，提前进行布局，占据有利资源；（5）企业支付宝实名验证。企业支付宝需要绑定对公账号，第三方交易平台的合理使用能提供给客户更多可选择的空间，目的是将第三方平台的客户引到电子烟官方网站上来；（6）样品定制。为了保障市场价格的平衡，避免电子烟与传统香烟的相互牵制，线上产品与线下产品作了区分，要研制出新的足够的电子烟产品，投放市场吸引消费者；（7）包装设计。在新品牌诞生后，外包装要经过设计人员重新设计和定位，主要针对不同档次的消费群体，分出系列，让产品在销售平台上看起来品种繁多、琳琅满目。

2电子烟官方网站建设策划

2.1官网核心管理系统。（1）运营监控：监控网站运营时长、域名状况、流量分析；（2）可视化管理：所见即所得快速修改指定网站内容，即时添加指定内容、即时快速编辑指定内容、即时为指定内容进行展示排序；（3）内容管理：添加/维护内容页面、页面内容管理；（4）商品管理：添加/维护产品、产品分权限浏览、产品展示排序、添加/维护产品类别（支持多级分类）、相关产品推荐、产品评论、添加/维护营销分类、添加/维护产品品牌、产品属性模板设置、产品系列规格设置、产品标记设置；（5）资讯管理：添加/维护资讯、支持分权限浏览、推荐、置顶、拖拽排序、抓取新闻、添加/维护资讯类别（支持多级分类）、资讯批量导入/导出/转移；（6）留言管理：自定义留言类别、留言信息审核、留言回复；（7）搜索优化设置：网站地图提交、网站登录入口提交、搜索引擎优化设置（页面标题设置、页面关键词设置、页面描述设置）；（8）流量统计分析：流量分析：实时访客，访问流量趋势；产品分析：产品排行、品类排行；访客分析：访客地区、访客访问次数、停留时间、访问深度、客户端数据分析；来源推广效果分析：搜索引擎数据分析、关键词数据分析推介网站、外部链接数据分析、广告效果分析；官网页面分析：页面排行、站内搜索关键词分析；统计设置：下载/打印分析报告、订阅邮件设置、IP地址黑名单设置；（9）官网会员管理：添加/维护会员、会员批量导入/导出、会员分组管理、会员级别管理。会员积分管理等；（10）官网图片管理：图片库管理：添加/维护图片、图片库多视图管理、图片（批量）添加水印设置、图片（批量）转移。电子图册管理：添加/维护图册内容、添加/维护图册类别、电子图册多视图管理；（11）官网信息设置：网站基本设置、管理员权限设置、网站栏目设置；（12）友情链接管理：添加/维护友情链接、链接分组管理；（13）短信/邮件业务提醒：对访客：会员注册、资格审核通过、密码修改、找回密码、留言被回复；对管理员：有新会员注册、留言、简历以短信与邮件提醒。

2.2移动客户端核心系统。（1）手机客户端：提供企业自有品牌客户端；独有企业品牌客户端标识、品牌欢迎页；通过客户端实时访问企业的最新信息及地图定位；（2）内容管理：添加/维护内容页面，以图文并茂的方式介绍企业信息；（3）产品管理：添加/维护产品信息、设置展示排序；添加/维护产品分类（支持多级分类）；管理产品评论、维护产品橱窗和产品品牌、设置产品标记；（4）资讯管理：添加/维护资讯内容，可置顶显示、添加/维护资讯分类（支持多级分类）、可批量转移资讯；（5）广告管理：添加/维护广告。通过广告管理，可以实现Banner动画图片进行添加和维护；（6）图片管理：添加/维护图片、图片处理、图片转移。可批量对图片进行添加、删除、转移；（7）一键电话：访客使用时，可快捷拨打企业电话，即时与企业主动联系；（8）一键留言：访客使用时，可快捷对企业进行留言。企业通过电脑访问网站后台，对留言信息进行审核和回复；（9）一键询价：访客使用时，浏览企业产品时，可进行快捷询价。企业通过电脑访问后台，对询价单进行处理；（10）一键分享：访客使用时，可将当前访问内容快捷分享到其它平台，如微博、空间等；（11）一键地图：访客可快捷查看企业位置（仅中文语言版提供地图功能且为中国地图，台湾省内除外）；（12）短信营销：企业最新消息，可通过短信营销让客户周知（操作界面为中文，限发国内手机用户）；（13）二维码营销：后台自动生成二维码，方便访客随时随地扫描二维码，访问到企业移动官网；（14）业务提醒：有新留言或询价信息时，将会及时以短信或邮件的方式提醒至企业管理员。

3电商平台推广方案

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前几年在某大型跨国公司管理团队时，我意识到“大数据”在HR管理中的作用。在管理团队薪酬时，IT系统不仅处理薪酬流程，还提供对标数据支持决策：调薪周期开始时，公司把调薪预算从上到下分解到各级经理，经理会具体分析每个下属员工应该分配多少预算。一般会考虑：一、员工当期绩效表现，二、目前在公司内同类工作岗位中所处薪酬水平？三、与同行和竞争对手的同类岗位相比处于什么水平？经理根据业务需要确定是否要努力保留一位员工，通过预算分配使员工处于合理的薪酬水平。这个系统不仅提供了公司内按职位角色细分的薪酬分布曲线，同时提供了行业薪酬分布曲线，使管理人员能直观看到员工调薪前后在公司内及市场上的薪酬“分位值”。

公司如果有规范的职位职务体系基础容易统计内部薪酬分布，行业的数据一般来自大型HR咨询公司的薪酬数据库。做跨公司的职位职务对应匹配却是件有挑战性的事情――你怎么知道A公司的八级软件工程师相当于B公司的十级咨询顾问呢？传统上，我服务的那家公司是定向的对标指定，即人工对应到具体同类型公司的同类型岗位。随着技术的发展，现在时髦的基于文本分析的“大数据分析”能够解决更广泛的职位匹配问题，再结合薪酬数据库，能够提供更准确做薪酬对标。可以预计，这种对标方法会成为一种更加普及的应用。

HR咨询公司薪酬数据库的客观性和准确性往往存有争议，大企业做对标时一般会购买几家咨询公司的数据，相互参照使用。然而，现在互联网上各种“晒工资”网站越来越多，例如，基于互联网的大数据分析可能颠覆传统的薪酬数据库服务，企业能够更加实时、准确地做职位薪酬对标，提升人才管理水平。

HR部门的价值从后台服务职能，发展到帮助业务部门挖掘、培养、发展人才，成为企业业务的驱动者，人才相关数据的分析为这样的工作方式转型提供了可能性。不仅是薪酬数据分析，从下图所示的HR相关数据可以产生很多分析机会。

例如某些专业岗位招聘如何选择候选细分人群，需要在用人成本、人才质量、使用风险以及细分人群供应量等不同因素中平衡，可以通过数据挖掘方法，根据不同人才寻源策略确定相应的候选人细分对象；又如雇主品牌建设，通常员工敬业度调研结果中薪酬是一个抱怨因素，可是，实际薪酬水平以及期望薪酬水平与员工的敬业度、员工绩效之间有多深的关联？不同的薪酬或者奖金结构方式会对敬业度产生什么影响？再例如提高招聘质量，国外某保险公司对数百例初级销售人员聘用后的实际业绩分析发现，应聘人资质与业绩相关度较高的因素有：简历文本质量（语法准确、表述清楚）、教育经历完整性、高端产品销售的经验、过去类似工作的成功、不确定环境下工作的能力等，并有意思地发现大学档次、大学成绩、推荐人资质等因素与业绩相关度不高。除此之外，在员工保留因素、销售人员绩效、出勤率预测、继任计划、人才管道计划、高潜力人才挖掘等人力资源管理领域，数据分析都有广泛的应用。

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本文在分析商业网站中使用的数据挖掘技术的基础上，从网站数据挖掘、网站结构设计和网站功能设计这三个方面对数据挖掘技术在商业网站设计中的应用问题展开了探讨，以便为商业网站的设计提供一些指导。

关键词：

数据挖掘；网站设计；应用

就目前来看，受到网络化的影响，很多既有交易型态和商业行为都开始将交易机制转移到网站上。所以，如何设计商业网站，成为了不少企业关注的问题。而利用数据挖掘技术可以完成对商业网站中的大量数据的分析，从而实现网站商品的定向营销。

1数据挖掘技术概念及应用概况

从技术层面上来看，数据挖掘技术就是从大量数据中进行有用数据信息的提取的技术，需要摆脱噪声数据、随机数据和模糊数据的干扰。而从商业角度来看数据挖掘技术是供应商行业处理信息的技术，可以帮助企业从商业数据库中提取大量有用业务数据，并且通过处理和分析这些数据信息实现对关键知识的提取，从而为企业制定决策提供依据。就目前来看，在商业网站中应用的数据挖掘技术有路径分析技术、关联规则的发现技术、序列模式和分类聚类技术等。

2数据挖掘技术在商业网站设计中的应用

2.1在网站数据挖掘中的应用

利用数据挖掘技术充分挖掘商业网站包含的数据，才能合理进行网站内容的设计。而客户背景资料信息是系统需要的数据来源，主要来自于客户填写的登记表和相关单证。完成这些数据的收集后，网站需要将数据传递至后台数据库中，并进行数据的存储。而利用数据挖掘技术进行这些数据的分析和处理，将能得到相应的数据分析报告。利用这些报告，网站管理人员就能进行网站内容的设计或改进，并进行相应数据的存储。但是，出于隐私信息的保密性考虑，客户有时不愿意在网上单证上填写详细的资料信息，以至于将给数据的挖掘和分析带来困难。为此，还需要使用数据挖掘技术分析网站浏览者的行为表现数据，以便根据这些数据进行客户背景资料信息的推测。比如，分析网站浏览者的点击访问情况就能进行客户行为表现的观察，并实现对有用信息的挖掘。就目前来看，在设计商业网站时，可以根据网站日志进行客户这部分信息数据的获取。而通过对这些日志数据进行清洗、过滤和转换，才能将获得的数据存储到网站数据库中。在此基础上，还要将这些数据当成是数据挖掘的数据源，并从数据库中进行数据的调用和抽取，然后完成对数据的模式识别[1]。而在生成多维数据视图后，通过分析就能得到数据挖掘结果和报告。最终，还要将这些内容存储到后台数据库中，以便为网站管理者提供参考。

2.2在网站结构设计中的应用

在设计商业网站时，使用具有商业逻辑基础的数据挖掘商业应用平台才能实现挖掘客户数据信息的目的。所以，需要应用数据挖掘技术设计商业网站结构，以便创建一个与商业逻辑相结合的数据挖掘系统。在设计的过程中，可以围绕着数据存储、数据处理和数据展示这三个方面进行数据库系统的设置。同时，需要将网站用户接入部分当做是客户端，而数据挖掘系统需要为用户接入和交互提供支持。在客户端发出请求后，系统应对请求作出商业逻辑分解，并从数据存储处进行数据的获取，然后再将处理后的结果返还客户端。从总体结构上来看，数据挖掘商业应用平台应该由三部分构成，即客户层、中间层和数据服务层。

2.3在网站功能设计中的应用

2.3.1网站搜索引擎的设计

面对成千上完的商业网站，想要从质量不一的网上站点中选取便宜且适合自己的网站其实并不容易。而设计网站搜索引擎则能较好的解决这一问题，从而为用户选择网站提供便利。从国内来看，8848网站是最早具有中文购物搜索引擎功能的网站，可以面向中国内地提供专用网上购物商品搜索引擎。在设计网站功能时，网站利用了数据挖掘技术进行信息搜索功能的实现。在该网站上，可以为用户提供两种搜索方式，即全网搜索和网上商城搜索。通过在搜索框内输入商品信息，用户就能在短时间内找到互联网上众多商业网站经营的有关商品。同时，在浏览器上，用户还能看到商品的信息介绍，并且得知商品的来源网站。此外，搜索引擎功能还能为用户提供价格比价和商品排序等多种信息显示方式，用户可以直接点击网站链接进行商品网站的访问。

2.3.2网站客户关系管理的设计

利用数据挖掘技术，商业网站还能获得客户关系管理功能。而所谓的客户关系管理，其实就是对企业和客户之间的交互活动进行管理。从设计思想上来看，网站管理者需要以客户为导向，并且尽量满足客户的个性化和多样化需求。而应用数据挖掘技术进行客户信息的挖掘，将能帮助网站管理者了解客户和产品的历史交易信息，从而得知客户的消费倾向和产品的受欢迎程度。所以，数据挖掘技术的应用可以为企业提供更多将商品销售给现有客户的机会，并且也能够为企业制定商品分析决策提供数据依据[2]。此外，利用数据挖掘技术实现对客户关系管理业务数据的共享和自动化管理，也能够帮助企业完成业务分析、供应链整合等工作，从而使商业网站的运营管理以客户为中心。

2.3.3网站个性化服务的设计

商业网站想要取得一定的市场竞争力，还要致力于为客户提供个性化的服务。应用数据挖掘技术可以使消费者利用网站搜索引擎，并根据自己的需求和个性特点选择感兴趣的商店。而在获得符合自己个性要求的资料库后，用户的在线购物过程将更具个性化的特点。同时，通过与用户交流，网站的模拟商店销售人员也能够为用户提供商品推荐，从而帮助用户尽快找到需要的商品。此外，网站也能够根据消费者反馈的信息进行特别服务的提供。具体来讲，就是用户在信息交流区发表看法或建议后，网站可以通过自动服务系统为用户定制个性化服务菜单。而为用户提供个性化服务，显然能够起到防止网站用户流失作用。

3结论

总而言之，商业网站是企业开展电子商务的信息平台，是商家与服务对象联系的沟通渠道。所以，商家能否从网站获取有用的客户信息，网站结构设计是否合理，网络功能是否齐全，将直接关系到网站交易的成败。因此，在设计商业网站时，应该较好的进行数据挖掘技术的应用，以便打造一个能够为客户提供满意服务的网络消费平台。

作者：马宗禹 单位：马鞍山师范高等专科学校

参考文献：

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【关键词】 网络零售 运营管理 培养模式

一、引言

目前，我国网络零售业正处于一个快速发展时期，2012年全国网络零售总额超过1.1万亿元，占社会消费品零售总额的5%，网络购物用户达2.3亿。另据中国电子商务研究中心的资料显示，2012年国内网络零售企业数已超过5万家，连锁百强中有六成企业开展了网络零售业务。可以预计，随着互联网应用的不断深化，除了在线零售商外，将会有越来越多的传统的制造商、品牌商、服务商、渠道商、零售商将传统渠道的触角向线上延伸，通过自建、收购或利用第三方网购平台等方式开拓网络零售市场。

二、网络零售业人才需求分析

1、需求结构

随着网络零售业的快速发展，社会对网络零售业务人员的需求量不断上升，以一个组织结构比较健全的网络零售商铺（网店）为例，其所需要的网络零售岗位人才结构体系如图1所示。

从图1可看出，网络零售商铺（网店）所需人才可分为五大类，具体见表1。从上述岗位需求可以看出，目前网络零售行业所需要人才的专业分工越来越细，涵盖了传统的电子商务、市场营销、新闻、统计学、界面设计、物流管理、会计及人力资源管理等专业。但由于网络零售市场在我国还处于发展初期，各相关专业并没有针对该领域市场进行专门的人才培养。从电子商务专业人才培养来看，在上述岗位类别中可以选择的岗位只有店长、运营主管两个管理类岗位，以及活动策划、文案编辑、市场推广与数据分析四个运营类岗位。

2、需求规模及趋势

以店长与运营主管（经理）为职位名称在淘工作（http：//）进行检索。2011年到2012年招聘店主（含运营主管/经理）的企业数如图2所示。数据显示，2011年，在淘工作进行店主（含运营主管）招聘的企业数为3088家，2012年有4180家，同比增长36%。由此可见，对于店长及运营主管两类网络零售的管理类人才而言，市场需求有不断增长的趋势。

值得注意的是，随着越来越多的企业进军网络零售市场，网络零售商家对店长类综合运营管理人才的需求量也越大，同时随着各企业网络零售市场规模的不断扩大，企业网络零售组织架构也不断扩大，导致专职负责店铺运营的主管人才需求量也不断攀升。但由于不少网络零售商还处于市场不断开拓阶段，因而其对店长及运营主管的要求除能从事管理岗位的工作外，还要求他们能承担一定的运营类岗位工作，如网络市场推广、网络活动策划、网络文案编辑与网络数据分析等。此外，网络零售企业对活动策划、文案编辑、市场推广、数据分析的人才需求也呈现快速增长趋势，以淘工作统计为例，2011年招聘上述岗位的企业数依次为1521家、1024家、4656家和178家，到2012年依次为1688家、1457家、5920 家和241家，招聘企业数增长26%，招聘各类人员总数增长超过30%。

综上所述，从我国网络零售市场发展趋势与企业网络零售人才需求状况来看，未来五到十年内，我国网络零售市场将呈现高速增长态势，企业对相关网络零售运营管理类人才的需求将会越来越旺盛。

三、面向网络零售的运营管理岗位能力要求

1、店长

（1）工作任务。负责平台商铺的整体规划、营销、推广、客户关系管理等系统经营性工作。（2）能力要求。熟悉网络推广、传播方式和渠道；熟悉电子商务模式与流程；熟悉网店装修、页面策划、文案、平面设计等工作；熟悉网店、页面优化及SEO。

2、运营主管

（1）工作任务。制定网上店铺的营销策划方案；负责推广方案设计、讨论和实施；提出网上店铺的页面优化改版方案；对推广效果进行跟踪、评估，并提交推广效果的统计分析报表，及时提出营销改进措施，给出切实可行的改进方案。（2）能力要求。熟悉平台店铺营销策划与推广及网购销售市场；熟悉网络零售平台运营环境、交易规则、推广及广告资源；熟悉各种网络推广手段，组织专业人员进行推广。

3、活动策划

（1）工作任务。协助规划和制定年度网络促销计划，撰写新品推广、产品促销活动方案；协助制定、梳理促销推广活动的管理规则和流程，把控促销方案落实；对促销效果进行跟踪评估；收集、分析市场促销需求、竞品动态，做好促销数据收集和分析，优化促销工具和方法，调整促销策略。（2）能力要求。有较强的网络市场信息收集、统计、分析能力；敏锐的市场动态感知能力和促销推广提案撰写能力；较强的沟通能力、逻辑分析能力以及组织协调能力；较强的客户意识，能够从客户角度出发思考问题和解决问题；能熟悉网络零售平台营销与推广。

（1）工作任务。负责网络店铺宣传性软文、硬广、公司通告撰写；店铺大型活动的文案拟定；参与促销活动及品牌包装的创意、文案工作。（2）能力要求。具备扎实的文字功底，较好的文案撰写能力；了解网络消费者心理需求及消费习惯。

5、市场推广

（1）工作任务。负责网络店铺及产品在网络零售平台或互联网上的推广；制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转换率数据进行分析；根据网络零售平台规则进行商品页面搜索优化。（2）能力要求。精通网络零售平台营销规则，熟悉网络消费者的购物习惯和心理；熟悉与掌握网络零售平台各种营销工具，熟悉网络SEO技术；良好的策划推广能力和项目执行能力；具有较强的数据分析能力。

6、数据分析

（1）工作任务。负责网络平台店铺的日常数据统计分析以及其他电子商务网站数据的收集统计工作；负责对网上店铺的流量、销量、转化率等数据的分析；负责对市场、行业及竞争对手的网络数据的采集、评估与分析；负责收集客户资源；负责营销管理问题的跟踪和交叉分析，并提出解决方案。（2）能力要求。具备丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验；熟练独立编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题；具备利用数据分析解决商业、市场营销、风险问题的能力。

四、网络零售运营管理人才的培养目标与要求

1、培养目标

根据河南工业大学电子商务专业人才培养方案，结合目前网络零售市场人才需求特点，我们把网络零售运营管理专业方向人才的就业岗位定位为网络零售平台主管（包括自建网络商店与第三方平台网络商店店长）或运营主管，由于上述岗位一般需要至少一年的网络零售工作经验，因此，学生前期就业岗位也面向网络零售市场活动策划、文案编辑、市场推广与数据分析等具体运营业务岗位。

该专业方向的培养目标为：培养掌握电子商务及网络零售的理论知识和运作规律，熟悉网络零售市场特点，具备网络零售市场的整体规划、营销、推广与客户关系管理等环节的运营管理技能的综合型的网络零售运营管理人才。

2、人才规格

通过本专业方向的系统的学习，学生将具备表2所示的知识和能力。

五、基于能力要素的网络零售运营管理方向课程设置

1、对应关系

根据河南工业大学网络零售运营管理人才的培养目标及定位，我们对岗位能力与课程单元对应关系进行了分析研究，将本专业方向的专业及方向能力分解为六大专项能力，具体对应关系如表3所示。

2、组织实施

根据上述的方向所需能力与课程设置的对应关系，我们梳理了专业原有课程体系。原有课程体系包括了网络营销基础、电子商务管理、网页设计、电子商务网站规划与建设、创业设计综合实验、网页设计课程设计课程设计、电子商务网站建设实训等。同时，为了保证本专业方向在原有电子商务专业培养体系上能够实施，在课程教学组织上保持原有的通识教育模块、学科平台模块以及专业平台模块中的必选课体系不变，在专业平台模块中的选修课中设置网络零售运营管理方向课程群，其中包括6门理论课和3门实践课，如表4所示。学生如果选择了该方向，就代表选择了该方向课程群的所有选修课程。

六、结论

在电子商务专业开设网络零售运营管理方向人才培养，符合社会对电子商务人才的专业化或行业化需求特点。网络零售运营管理人才做为一个综合性电子商务管理人才，既要具有足够的理论知识，也需要紧密联系网络零售市场发展，将一定的理论转化为实践能力。因而，在该类人才培养过程中，需要建立校企深度合作实践教学基地平台，实现学校人才培养与网络零售市场企业需求之间的无缝衔接。当然，要培养出符合网络零售市场需求的电子商务运营管理类人才，需要在教学实践中不断进行改革与实践，探索出符合社会网络零售人才需求及各高校实际的人才培养体系。

（注：基金项目：河南工业大学人才培养模式改革工程项目“电子商务专业人才‘分类’培养模式研究与实践”（2011）。）

【参考文献】

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图一：网站运营最佳KPI/度量

一、小型网站最佳运营KPI/度量

1、营收成本度量

单次营收成本（CPA）

从目标获取的单次成本来考核，淘汰CPA不适当的营销项目，提高CPA较低项目的投入。

CPA应作为分析报告中的最佳度量之一，其中展示次数（Impressions）、点击数（Clicks）、点击率（CTR）、平均每次点击成本（Avg CPC）、转换（Conversions）等度量数据均可通过Google Analytics、Omniture等网站分析工具获得，但是成本（Cost）需要自行核算。

图二：小型网站运营成本KPI/度量

2、访客行为度量

跳出率（Bounce Rate）

通过跳出率高低，可辨别营销活动带来的访客与登陆页的相关性匹配情况，以此对营销活动进行减少或增加资源投入。

支付放弃率（Abandonment Rate）

最快挣钱的方法是从想给你钱的人手中获得。重点关注支付过程中放弃率最高的环节，通过减少支付步骤、将账号注册由开始放到最后、A/B测试与多变量测试（成本高）等措施不断测试、考核，将会有很大的营收改观。

通过Excel、Paditrack、KissMetrics等免费工具建立支付路径检测，可自动获取Abandonment Rate等相关度量。

图三：支付放弃率监测

3、效果度量

宏观转化率（Macro Conversion Rate）

作为小规模站点，我们要重点关注转化率，并竭尽所能去提高它。通过每天（周）查询流量来源报告中的转化率，降低表现不佳的流量来源投入，提高表现好的。做好营销策略让其涵盖面广，并都保持盈利，那我们的收益将会最大化。

图四：电子商务网站宏观转化率

我们可以给买两次的客户创建一个高级细分群体，然后通过来源、地理分布、两次购买产品的类型、关键字与营销活动等去挖掘更多同样的潜在客户。切记同时查看转化率与转化次数，以免决策失误。

作为小规模站点，只需围绕上述四个度量：单次营收成本（Cost Per Acquisition）、跳出率（Bounce Rate）、支付放弃率（Checkout Abandonment Rate）、全局转化率（Macro Conversion Rate），进行运营监测，即可取得良好的功效。最好是已全面掌控此四大度量后，再拓展至其它度量。

二、中型网站最佳运营KPI/度量

1、营收成本度量

单次营收成本（CPA）

点击率（Click-through Rate）

CPA作为宏观度量，只提供营销活动的基本信息，我们还需要通过点击率（CTR）度量，更加深入的去分析联盟营销（Affiliate Marketing）、搜索引擎营销以及旗帜广告等营销活动的创收能力与访客质量。

SEO/SEM的关键字选词、排名、访客搜索词与关键字的匹配度，都会对提高CTR有帮助；如果访客来到我们网站（未跳出），那么意味着我们获得了一次说服他们购买我们产品或服务的机会。

图五：点击率自定义报告

通常，通过频繁较大幅的对展示效果进行优化，会使得我们的再营销活动（Remarketing Campaigns）有巨大的改观。例如，优化EDM邮件标题、广告投放的地理位置等都会使CTR明显提高。而CTR就像是帮助你了解在第一次约会时是否 出现在正确的地点，适当的穿着，怡人的笑容。因此，我们应当将创意营销活动列出来，干掉表现差的，提高表现Good的，如此反复。

2、访客行为度量

跳出率（Bounce Rate）

支付放弃率（Checkout Abandonment Rate）

访问深度（Page Depth）

极少访客会在一个站点浏览几以上个页面，这是互联网实情。因此在不断提高用户体验、内容架构、内容相关性的同时，我们应当重点关注访客访问深度情况 （Page Depth），而不是没有用处的平均每次访问页数（Average Page Views per Visit or Average Time）、平均网站停留时间（Average Time on Site）。

图六：页面访问深度分析

通过访问深度报告，我们可以将访客的访问根据个人喜好进行分类组合。例如分为放弃者、搭讪者、浏览者、一次性访客、忠实访客，那我们对内容表现的看法会有戏剧性的改变，通过长久的深入关注，我们将会发现业务的赢利点。

上图强调的是最终销售/转化，但是即使我们是资讯站，提高访问深度最起码能使页面更均衡、广告展示量更大。

忠诚度（按访问次数）

如果说访问深度优化的是单次访问体验，那么忠诚度将会是批量级的。换句话说，就是衡量我们网站吸引同一访客多次访问的能力？对于电子商务或者非电子商务网站来说，忠诚度好与差的差异意味着巨大收益与难以存活。

首先，以“实现x次的访问占总访问y%”为目标。电子商务网站可以用“每天转化数报告（Days to Conversion）”来设置目标。内容站点可以依据内容更新规划来制定目标，例如我们是纽约时报，每天24小时更新网站，是不是目标就可以是平均每个 访客访问90次/每月呢？

其次，按照如下方式，基于访问次数设置高级细分群体。

图七：按访问次数计的访问者忠诚度

最后，将设置好的高级细分群体，应用于关键字报告、广告系列报告、引荐报告，就可以辨别主要带来忠实访客的是哪些流量来源。将其应用于内容报告，就能推断出哪些内容（体育新闻？国际新闻？还是宠物故事？）能吸引忠实访客。

访问次数，在许多统计工具中都会有。如果我们用的是新版Google Analytics，那么可以通过“受众群体”-》”行为”-》”覆盖率与频次”查看。

3、效果度量

宏观转化率（Macro Conversion Rate）

微观转化率（Micro Conversion Rate）

通常我们查看报告，会发现仅不足2%的访客实现了转化。因此我们仅仅是关注宏观转化率（Macro Conversion Rate），那就意味着默认放弃98%访客的价值，损失巨大。

通过查看具体转化次数（目标）以及它们在长短期带来的收益，我们会很快的发现它们能带来的价值，远远超过宏观转化报告中展示的收益，优化它们即可获得巨大的惊喜。

Google Analytics中可以点击“转化”-》“目标”进行查看。内容站点还可以查看“目标网址”报告，来确认目标转化所在页面。

图八：微观转化率

每次访问目标价值（Per Visit Goal Value）

通过此KPI，一方面可以避免只关注那2%访客转化的弊端（因为它关注的是每一次访问），另一方面可以促使我们拓展更多适合访客的业务。

图九：每次访问目标价值

虽然不是每个访客都能实现目标转化，但是每个访客都有其固有的经济价值。查看这个度量，能让我们确定那些创造高价值的目标，并且明白一些简单的道理，例如 什么是我们的重点。如果说Twitter带来的每次访问目标价值为87美分，Google是97美分，也许我们就应当将更加注重SEO策略，而不是采纳那 些说搜索引擎已过时的社会媒体营销专家的建议。

对于中型网站需关注以上9个度量，如果有天我们能获得超过500万美金的经济收益时，就说明它们见效了。它们与小型站点度量不同之处的关键在于，我们需要致力于多重转化、深层次的网站交互以及更好的营收效率分析。

三、大型网站最佳运营KPI/度量

1、营收成本度量

单次营收成本（CPA）

点击率（Click-through Rate）

新访问比率

通常可以用这个度量调整我们的营销策略，发掘能为业务带来新大陆的营销方式。如果我们正忙于已有盈利性付费媒体的监测，想付费搜索、广告、联盟营销以及社 会媒体营销能带来新访客，那么该度量就显得尤为重要，除非我们不想。该度量在报告中随处可得，创建利于分析的最佳细分群体是重点。

2、访客行为度量

跳出率（Bounce Rate）

支付放弃率（Checkout Abandonment Rate）

访问深度（Page Depth）

忠诚度（按访问数）

事件/访问（Event/Visit）

每个不错的大型站点，都会以各种复杂技术（Flash、AJAX、插件…）提供丰富的访客体验（视频、演示、动态幻灯片、配置程序…）。几乎一直 以来，我们仅仅以经验（或页面噪音）来衡量它们。事件跟踪可以帮助我们对它们进行测量，通常能令人惊讶地获得相关用户体验信息，赢得珍贵的主动权。

图九：每次访问触发事件数度量

110842次访问，9054次网站体验交互事件，那么每次访问事件数为2.24次，这样的结果是好？还是坏呢？能再好点么？2.24次交互有给我们带来更好的经济价值么？

案例的答案是：No！答案应该更具我们的策略和目标来确定。最终对于内容规划方面，我们能做出更具重要意义的明智决定（尤其当你是分析高手时，你可以将绩效以第一次访问、访问深度与第二次访问、忠诚度，进行三角型建模）。

许多网站分析工具都有类似的事件跟踪，Google Analytics的事件跟踪数据查询路径为：内容-》事件。

3、效果考核度量

宏观转化率（Macro Conversion Rate）

微观转化率（Micro Conversion Rate）

每次访问目标价值（Per Visit Goal Value）

转化所需天数［或者内容站的时间延迟］

“一口吃不成大胖子”。许多公司做数据分析以及营销活动优化只用了一朝一夕的时间，所以也期望能快速实现转化，并且即刻对营销活动做出增加或减少投入的决 策。这种做法不仅是鼠目寸光，更是对访客的亵渎。因为他们要有适当多的时间去体验良好后才会完成转化。该度量能帮助我们明确我们的访客的转化速度。我们能 在最短的时间，完成营销信息修改、采取行动以及调整登陆页。但如果说转化所需天数很长，那么我们可以制定稳健（逐步）的微观转化策略。

如果我们的是非电子商务网站，那么通过Google Analytics多渠道路径（Multi-Channel Funnel），查看“Time Lag”报告，可以获得许多惊人欣喜的结果。电子商务网站同样可以查看数据“购买前所耗天数（Days to Transaction）”。我们即刻看到的度量是“转化（Conversions）”，它反映了具体目标的转化情况。

因此，我们可以对“欢迎登陆”，”您喜欢的是什么？”，”这些是我能为您提供的”，“您为什么不购买支付呢？”，“回头并试图购买支付”，多次反复，我仍旧出现在您面前，“您打算支付了么？那么您可以…”的访问转化流程进行优化。

“购买前所耗天数（Days to Transaction）”是标准报告，可以在我们网站分析报告的电子商务部分进行查看。“时间延迟（Time Lag）”一些网站分析软件中不是标准报告，可以向软件商家咨询。Google Analytics中可以通过路径：“转化（Conversions）”-》“多渠道路径（Multi-Channel Funnels）”-》“Time Lag（时间延迟）”查看。

图十：转化所需天数

辅助转化比值（% Assisted Conversions）

辅助转化是近期盛行起来的又一不错度量，它凌驾于以上度量组合模型之上。大部分的访客转化（不管宏观与微观）都需要一定的时间，那为什么我们大都将网站分 析重点放在单个渠道的分析与优化呢？是因为联盟营销（Affiliate）位于转化的末端？还是Facebook（或Google或其它）位于访客登录的 前端？

图十一：辅助转化分析

我们需要清楚掌握，我们的网站需要超过一次广告/媒介/营销触点，才能完成的转化有多少？然后根据数据去优化渠道组合，而不是单个的渠道。

以上案例中可以发现，如果我们没有做渠道组合优化（而实际上需要），可以看出Email渠道的数据（1.18 辅助转化次数/最终互动转化次数），在暗示我们与Organic Search（0.61）相比，应该为Email渠道制定营销优化与预估策略。

辅助转化次数比值，在一些网站分析软件中没有，需要我们向软件商咨询。在Google Analytics可以通过路径：“转化（Conversions）”-》“Multi-Channel Funnels”-》“Assisted Conversions”查看。

That’s all！ 对于大型网站，我们已确定13个关键度量，足以让我们从头到尾的了解网站经营绩效了。与中型网站度量不同的关键在于，我们真真切切的在关注多种访问行为。也就是说，我们注重的是一大片人，而不是单个的访问。

以下是本文的各类网站最佳分析度量总结：

图十二：大中小型网站最佳运营KPI/度量汇总

希望此图，有助于更快的诊断我们分析策略中的纰漏。另外，当网站从小规模站点发展成为中型站点时，我们自然会意识到其它需要测量的度量，当跨入大型网站时也会有同样的感触。

也许，我们会发现以上KPI中并没有Adsense广告的CTR、页面加载时间（Page Load Time）、每社会访问行为（Actions per Social Visit）、搜索退出率（Search Exits）、内容分布与访问比率、转化率（内容站点）。因为这些KPI/度量，对于不同业务类别的网站来说是有其独特性的，以上分析策略中的KPI适合于 所有站点。

最后，衡量以上目标组合的完成情况，最好的方法是基于以下我们既定的数字化营销监测模型。

篇8

目前电信运营商的语音收入正在大幅下滑，但他们拥有庞大的客户群，每一位手机用户的每次触控手机都会产生数据，这些数据以及用户的大量个人信息会被存储在电信运营商的系统中，因此，电信运营商都试图在上述数据产品方面挖掘价值，从而弥补传统语音收入的不足。

近些年，西班牙电信做了很多大数据变现的研究，非常有名的是“Smart Steps”大数据产品，可以为零售商、政府机构和交通部门提供大数据服务。据西班牙电信哥伦比亚公司商业智能总监Alvaro Ramirez介绍，在Smart Steps产品诞生之前，西班牙电信哥伦比亚公司的大量数据都是沉睡的。一开始西班牙电信并没有想到要把它变现，只是为了创造社会福利，服务于社会，同时也希望能够带动公司的转型。

关于Smart Steps，首先，西班牙电信哥伦比亚公司会把所有的数据进行汇总，然后，为其他机构提供数据的时候，只提供不具名的数据，尽管他们非常清楚每一个数据属于哪一个客户。Smart Steps采用统计学进行数据的计算和分析，从而使数据不仅适用于西班牙电信哥伦比亚公司自己的客户群，还可以用于其他机构的人口分析。

随后，西班牙电信哥伦比亚公司开始和政府进行合作，因为政府部门经常会对一些大的市政、基础设施项目进行投资。比如，西班牙电信哥伦比亚公司会为市一级的政府提供这个城市的市民在城市中流动的规律，比如从A点到B点的流动人群数量，从而帮助市政府决定到底在A点到B点之间是应该修一条路，还是去建一条地铁更加合理。

除此之外，Smart Steps还可以被用于大型流行疾病前的预警，例如，西班牙电信哥伦比亚公司和医疗卫生机构合作，一旦发现某个社区有不少人诊断得了某种疾病，此疾病还有爆发传染的趋势，基本就可以判断此病具有传染性，从而要求病人待在自己家中，避免去传染别人。

Smart Steps也进行了商业化应用方面的尝试。比如，由于Smart Steps的数据很丰富，不管是客户性别等个人信息，还是客户的需求、客户的品位、客户个人移动的模式等数据都涵盖在内，因此Smart Steps可以更好地帮助企业进行一个广告投放。因为男士和女士在消费选择方面的区别非常大，Smart Steps可以帮助企业去辨别某个顾客是男性消费者还是女性消费者，从而进行细分化的广告投放，或产品推介。

西班牙电信公司利用地理位置数据信息，通过运营商的网络数据，可以精确统计人口驻流的情况，为当地的零售商提供开店精确的选址服务。在精确统计人口驻流的情况之后，形成细分的可视化网格，还可以分析出区域内人口的消费情况，从而制定选址分析报告，辅助银行网点进行精确的选址。 沃达丰电信：与第三方合作开发数据商用

沃达丰电信是全球最早进行数据管控、数据治理、商业智能应用和大数据变现的大型电信运营商之一。据沃达丰荷兰公司商业智能经理Bart Cloosen介绍，几年前，沃达丰电信荷兰公司不同的数据部门有自己的数据，而且每一个数据部门、每一个工作人员都在做自己的数据。随后他们开始进行数据整合，并建立了一个新的部门――一个由50名BI方面的专家组成的商业智能能力中心，负责管理公司内所有的数据。这个中心与各个业务部门紧密合作，提供他们所需要的数据，并且直接向沃达丰荷兰公司的CEO汇报工作。

欧洲尤其是荷兰，对于个人数据隐私保护的法规非常严格。一般消费者登录任何一个网站，在他们不知情的情况下，这个网站会有一个Cookie把他们的个人数据、访问的历史数据都保存下来。但是在荷兰，消费者登录任何一个网站，每个网站都会自动会弹出一个窗口，问她是否允许Cookie记录、并存储她的个人数据。因此，沃达丰电信荷兰公司非常尊重客户的隐私，参照政府隐私保护的条例，专门打造了大数据应用模型。

在大数据变现方面，沃达丰电信荷兰公司在与第三方合作伙伴合作之前，会把所有的数据，比如个人的署名等信息都去掉，再把这些客户数据分类提供给第三方合作伙伴，第三方的合作伙伴会帮沃达丰电信荷兰公司销售数据，主要销售给政府部门，尤其是市政府级别的部门，主要应用于专门负责轨道交通、高速路管理的部门。在一些盛大的活动，沃达丰电信荷兰公司会联合轨道交通、高速路管理的部门预测会有多少人，可能在某一个时间点会聚集在某一个相同的地方，判断是不是人流过大、风险过高，有没有必要采取一些分流的措施或者关闭某一条高速公路等。

在解决电信用户隐私方保护方面，沃达丰电信荷兰公司商业智能经理Bart Cloosen表示，目前比较通行的做法是“让手机用户自己主动选择是否同意把自己的个人信息公开，如果手机用户同意，运营商会给予一定的优惠或话费奖励等”。 DHL：基于大数据分类挖掘客户价值和开发新业务

DHL隶属于全球领先邮政和物流集团 Deutsche Post DHL，下属3个业务部分：DHL Express、DHL Global Forwarding 以及 Freight and DHL Supply Chain。DHL的业务遍布全球220个国家和地区，是全球国际化程度最高的公司。

DHL通过大数据可以对每次运输的成本、收入和收益率进行核算，根据客户收入、客户息税前利润把客户划分为A、B、C、D四类， 包括业务量很大、利润也很高的客户，业务量大却不挣钱的客户，业务量不大却挣钱的客户，以及业务量不大也不挣钱的客户。根据业务量很大、利润也很高的客户和业务量不大却挣钱的客户，DHL会加强与这类客户的互动，维持好客户关系。对于业务量大却不挣钱的客户，DHL通过大数据分析出具体的原因，到底是DHL的原因导致的运输成本较高，还是客户自身问题，比如有些客户会把偏远地方的运输业务交给DHL完成，这些运输成本很高，往往很难赚钱。基于大数据，DHL能够清晰的掌握运输成本，并合理定价。

据DHL Express运营控制部门副总裁Graeme Aitken介绍，通过大数据分析，DHL发现，在B2C业务中，客户交付阶段的成本在整个运输成本中的占比很大，尤其是，当客户不在家时，或者二次投递也不在家时，或客户快递的商品还需要支付海关关税时，交付成本成倍上升。至于交付成本的具体数据，Graeme Aitken不愿意详细透露。

为此，DHL基于大数据分析在最后交付方面进行大量投入，比如要求客户提供电子邮件地址，及电话，在送货之前，提前让快递员去联系客户，确保能够投递到正确的地方。如果商品要付税，要求客户在网上先完成付税过程，不接收现金付税。

在德国，DHL创新推出了“汽车交付”、“包裹墙”的做法。“汽车交付”是DHL目前刚刚联合沃尔沃汽车开发的新项目。如果客户的车是沃尔沃汽车，DHL可以让快递员把货品直接交付到客户的汽车中，因为DHL知道客户现在把这辆汽车停在了什么地方，快递员拥有一次性打开客户汽车的权限，可以把后备箱打开并把货品放进去。

“包裹站”是DHL在某些人流量大的地方专门建立的一面墙壁，上面有很多个储物柜，可以专门寄存物品。当客户的货品要投递的时候，DHL会将一个代码发送到客户的手机上，或者发送到邮箱中，客户用这个代码到离他最近的包裹站，找到他的盒子，然后用代码打开这个盒子，就可以把货品拿出来了。在加油站附近，DHL都会有这样的设施。这些创新的应用都是DHL自己开发。

Graeme Aitken认为，这些实验如果能够验证行之有效，而且客户也同意这样操作，那么在任何地方都可以实现交付了，如车站的储物箱、加油站、汽车，或者超市等。 基于电信大数据+移动广告商的情境感知型“移动广告”

据Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra介绍，目前有一种新型的电信大数据变现应用――基于电信大数据的情境感知型“移动广告”。比如在某一个人流密集的位置，会形成一种情境感知，业界把它称为一个位置圈。在这个位置圈中会走过不同的人，电信运营商可以根据路过这个位置圈的每一个人当时的具体行为，为路过者发送一个与他相关的广告。这就是根据具体人，在某一个指定的商圈位置，根据情境感知，结合消费者的个人行为弹出的广告。这种应用需要企业有一个全球综合的客户信息资料，并结合移动广告商的应用进行开发。

手握巨量客户数据却没有发挥数据价值，因此全球电信业对大数据变现的探索显得颇为积极。Daniel Rodríguez Sierra认为，当前全球不同电信运营商在大数据变现方面的做法都不同，有的做得比较极致，比如专门针对数据变现成立新部门。

大数据变现分两种情况，一种是内部的，一种是外部的。内部数据变现分成3种形式：第一种是销售数据和洞察力，主要销售位置信息和时间信息。如我们会知道一个人，他在什么时间出现在什么地点，如电信运营商针对零售业的B2B模式，帮助零售业更好的进行客户细分，再针对具体的消费者进行零售服务的推荐。

篇9

21世纪互联网已经融入每个现代人的生活，据2010年互联网白皮书中资料记载“2010年9月，中国家庭及办公网民规模达4.2亿人，成为全球最大的互联网群体。网民平均每周上网超过了17小时，已经超过了世界上许多互联网发达国家和地区的网民平均上网时长。“由此可见，人们对互联网的使用越来越频繁，互联网对人们生活的影响力也逐步显现。”在网民获取信息最主要的途径中，网络独占鳌头，所占比例达到47.4%；电视紧随其后，所占比例为30.6%；接下来是报纸，所占比例为15.7%；其他媒体所占比例都非常低。“由此可见，互联网已经充分融入网民的日常生活、工作、学习以及娱乐之中。”网上呼叫中心：即向客户提供一个与产品和服务连接的基于WEB的接口，并方便地链接至呼叫中心工作人员，这样就可以提供大量新的服务形式，同时增加销售额，降低成本并提高客户服务水平。

一、企业创建网上呼叫中心的必要性

电子商务环境下客户需要的是更多个性化的服务，互联网的快速发展与标准介绍的兴起改变了人们的交流方式，网上呼叫中心利用无限网络资源、通过互联网进行网上呼叫服务提供了全新概念工具：全天候、即时、互动。首先，互联网空间几乎是无限的，企业可以通过网上呼叫中心提供各种产品服务的信息；其次，顾客可以通过这个平台随时获取这些信息服务；此外，网上呼叫中心能提供更多自助，减少客服工作量，更大的提高客户服务资源的利用率；最后，网上呼叫中心的双向互动特性，使顾客能直接与企业对话，获取的信息更为全面、直接、精确。这些特质迎合了现代顾客个性化的需求特征。所以越来越多的企业将网上呼叫中心整合到企业营销服务体系当中，网上呼叫中心成为呼叫中心发展的必然趋势。网上呼叫中心能有效地整合了企业与客户间的各种互联网接触渠道，帮助企业提升互联网营销和服务水平，并且无缝整合企业内部资源，实现高效率的内部支持和业务协同；网上呼叫中心创新客户业务流程，实现市场资源的优化、营销渠道的整合、服务价值的提升。

二、网上呼叫中心的应用

1、网上交易客户服务

现在越来越多的买家都是通过电子商务平台进行交易。买家在使用电子商务交易平台的时候，必然针对交易操作流程、账户管理、交易安全性、交易资费等方面产生各种问题，尤其对于那些对于网络交易不是很熟悉的客户，更是需要帮助。如果打电话咨询，应用场景往往很难用语言描述清楚，同时客服的解答，如果没有可视化的说明，客户也很难理解。网上呼叫中心能有效的解决这些问题。另外网上呼叫中心在网络交易系统中，在线客服是不可缺少的交流方式。网上呼叫中心的使用，大大提高了网上交易系统用户的满意度。

2、购物导航

电子商务平台的会员，都是网站的忠实客户。是非常宝贵的客户资源。所以，针对这些用户提供优质服务，将大大提高客户对于电子商务网站服务水平的评价。网上呼叫中心且具有传统呼叫中心无法比拟的主动性和互动性。网上呼叫中心中的在线客服代表就如同一位购物向导。客户有什么要求和问题，可以在网上直接咨询。借助互联网，顾客足不出户就能得到购物向导的优质服务。

3、挖掘潜在客户

由于整个中国电子商务平台的快速发展，电子商务平台交易快速增长，通过电子商务平台进行在线购物的方式已经被广泛接受。当客户来到网站时，如果有任何问题，就可以点击网上呼叫中心中的客服图标进行咨询，这种服务方式大大提高了购物的成单率。销售经理也可以通过网上呼叫中心中的在线客服，主动推销产品，加强客户沟通，挖掘潜在的客户。而且网络营销还具有24小时随时购买的优势，减少了市场壁垒，为电子商务网站提供了平等的竞争机

三、企业创建网上呼叫中心的效益分析

1、增加销售

（1）增加营销渠道

网上呼叫中心改变传统通过电话、邮件、QQ等客户营销方式，而是通过IP识别、会员识别；会员识别即与用户数据库进行整合，调取会员信息，显示会员级别、联系方式等信息，为企业打造主动式营销方式。

（2）发现潜在客户

90％的潜在客户在浏览企业网站后不会以电话、邮件等方式主动联系企业，这意味着每天都在损失90％宝贵的商机。您的网站的潜在客户来自哪里，他们是谁，他们真正的需求是什么？商机稍纵即逝，你希望在客户离开你网站之前，与他们进行一次卓有成效的对话嘛。网上呼叫中心能够主动发现访客，时时沟通，人性化的服务，最大限度地留住更多的客户。从流量统计分析报表的数据显示，接受过网上呼叫中心的客户，再次访问网站的几率比一般客户高出两倍。

（3）无缝沟通，方便获取客户联系方式

网上呼叫中心不用注册，也不用安装任何软件和浏览器插件，只需在线点击图标，即可开始与客服人员交流，因此通过网上呼叫中心大大降低客户沟通门槛，增加客户和客户服务人员进行对话的几率，更容易了解客户的需求意向和联系方式。网上呼叫中心具有标准的会员信息接口，当客户在网站注册或者是登陆会员系统以后，客服就可以在第一时间获取客户的联系信息。

（4）增加销售机会

在线客户服务人员通过网上呼叫中心进行在线文字和语音、视频或者电话交流等多种方式，合理有效地和客户实时互动，在为客户解决各种各样的问题的过程中，配合主动营销，创造更多的销售机会。

（5）精准营销

网上呼叫中心使客服人员可以监控和跟踪访客的访问轨迹，从系统中清楚的知道客户正在访问什么，感兴趣的是什么，通过对这些信息进行有效的分析，了解访客行为习惯，主动向访客发起对话邀请，介绍企业的产品，回答客户的疑问，提高客户对企业的认知，将潜在用户转化为企业真正的客户。（6）巩固客户关系网上呼叫中心支持客户经理负责制，客户可以追溯访客的所有历史纪录，提供持续服务。例如：当访客下次来访的时候，系统自动将访客分配给上次为他服务的客服。由于此访客的问题由专人跟踪，为客户提供的服务将更具有针对性和延续性。

（7）增加二次销售机会

由于网上呼叫中心支持销售经理负责体系，企业营销人员就可以通过持续营销的方式，挖掘老客户的新需求或者引导客户的新需求，从而产生购买行为。

（8）扩大了销售和服务的地域范围

不论您的客户身处任何国家、任何地区，都可以通过网上呼叫中心进行咨询。通过网络这种渠道，企业提高了自身的竞争力，尤其对于营业网点少的企业，更是一个很好的发展途径。

（9）提高销售团队销售能力

由于网上呼叫中心中的在线客服的对话记录都完成保存下来，方便储存和整理。企业可以定期对于对话记录进行分析整理，形成标准的销售用语文档或者是相应的销售知识储备文档。通过定期的培训，提高整个销售团队的销售能力。

2、降低客服运营成本，提高资源利用率

（1）降低客服人力资源成本

网上呼叫中心最大的优势就是多用户处理。网上呼叫中心可以轻松实现在线客服对客户的一对多服务，如果是文本聊天方式，一个客服同时处理四个呼叫是完全可以的。这种方式，大大提高了客户服务资源的利用率。通过测算，在网上呼叫中心上线以后，每个客服的接待能力提高了1.5倍。传统呼叫中心，一个客服平均每天处理80个左右的电话。在线客服一天平均处理200个对话。（200-80）÷80=150%，业务处理能力提高150%。

（2）降低通讯成本

网上呼叫中心中的在线客户服务和传统的电话服务相比，在线客户服务性价比更高。首先，在线客户服务通过网络提供服务，大大降低了通讯费用。例如：如果按照每天在线客服接待3000人/天的话务量计算，一年节省的通讯费用为3000个×30天×3分钟/个×0.2元/分钟×12=64.8万元/年。

（3）硬件成本投入低

网上呼叫中心的硬件投入和传统的呼叫中心相比成本也很低，只需要1-2台服务器，就可以保证一般B2C电子商务平台的运营能力的要求。可处理同时1500个对话；能支持同时3000个连接。

（4）提高客户服务效率

在网上呼叫中心中客服可以将常用的文件、网页、消息保存到常用预存中，提高工作效率。当客服和访客交流的时候，可以通过文字、语音、视频、电话、邮件、短信多种方式与访客交流，提高沟通效率。

（5）差异化服务，提高资源利用率

网上呼叫中心通过细分客户群来实现差异化的服务。接入过程中，能判断客户的分类和价值，对不同价值的客户提供不同的客户体验，使企业资源向有价值客服倾斜。

（6）智能服务，提高投入产出比

网上呼叫中心支持技能路由、智能路由、基于客户价值的路由、基于坐席属性的路由和基于服务水平的路由等路由策略，将呼叫分配到最合适的企业资源。

3、为市场营销提供有力依据

网上呼叫中心可以对所有网络数据进行监测和统计，对客户上网的轨迹跟踪记录，知道客户是什么地区，通过什么途径到达公司网站，第几次登陆，对哪个页面最感兴趣，通过分析了解客户的需求，有针对性的提供服务。并将服务过的客户资料及服务记录存储到客户数据库当中，当访客再次登陆时即可识别，并跟踪服务，提高客户满意度及忠诚度。

（1）全面数据分析，掌握网站客户信息

网上呼叫中心提供多种数据分析报告。提供了网站访问人数、访客来源、来访时间和地理位置等多种的统计信息，企业可以根据这些数据调整销售人力安排，销售区域策略等，为进行市场决策提供了有力的依据。

（2）跟踪访客，了解访客行为习惯

网上呼叫中心系统可以在访客访问网站的时候，跟踪访客的浏览轨迹。对于每个访客都能跟踪到此访客IP、所在地区、浏览网页次数、和客户服务人员咨询次数、访问过哪些网页、何时进入、何时离开、是从搜索引擎以关键词搜索的方式来访的，还是以其他方式，以前的对话、留言内容，访客以前留下的个人资料等信息，使客服人员可以充分了解访客的访问习惯、关心的问题等，在客服人员进行服务的时候更具有针对性。

（3）调查问卷，及时收集客户反馈信息

网上呼叫中心系统支持调查问卷功能。企业可以根据需要，随时更改调查问卷的内容，企业也可以设置多套调查问卷。配合企业各种活动，启动相应的调查问卷。系统可以随时查看调查问卷的统计分析结果。

（4）为市场推广提供指导和有力数据支撑

通过定期的数据分析（流量报表、监控报表、对话记录、留言记录等），了解网站的运营情况和被访问情况，了解客户咨询主要集中在哪些方面，从而了解客户的需求，为市场推广部门提供指导和有力数据支撑。

篇10

7月30日，艾瑞咨询的分析报告指出，2012年第二季度中国网络广告市场规模再创新高，达到189.3亿元，环比增长34.7%，呈现明显增长态势。虽然受到宏观经济增速下滑的影响，广告市场仍保持较快的增长速度。

而互联网广告市场增长的原因，可以通过一系列数据分析查找。截至2012年6月底，中国网络视频用户规模增至3.50亿，半年内用户增量接近2500万人，而网民的视频使用率由2011年年底的63.4%提升至65.1%。用户基数和使用率的不断提高，使得互联网视频广告市场处于快速扩张期。

中国视频广告市场的发展趋势，从互联网代表企业腾讯的财报中可以窥见端倪：8月15日下午，腾讯控股有限公司了截至2012年6月30日未经审核的第二季度及上半年综合业绩报告。财报显示，腾讯网络广告业务收入为8.797亿元，比上一季度增长62.9%，比去年同期增长71.7%。而腾讯网络广告的快速增长是由于社交网络上的效果广告及网络视频平台上的品牌展示广告收入快速增长所导致，其中腾讯视频平台的收入季比翻番。

例如，借2012年伦敦奥运会的东风，仅腾讯一家互联网企业就赢得了50家著名广告主青睐，数量位居各大门户之首。从广告主构成看，分别来自服装、日化、汽车、金融、家电、电商等12个领域，既有可口可乐、宝洁、宝马、麦当劳、耐克、阿迪达斯等国际大品牌，也有李宁、中国移动、中国联通、上海大众等国内企业巨头。

然而，在中国互联网广告形势一片大好的背景下，美国市场研究机构ComScore近期的一份研究报告指出，全球12家最大的广告主购买的网络广告中，有近30%的内容根本没有被人观看过，有一个受到人们忽视的“广告盲区”。对此，ComScore广告效果部高级副总裁安妮·亨特(Anne Hunter)解释说：“这是因为‘广告被送达’与‘广告出现在用户电脑桌面’是两回事。网络广告没有被用户观看的原因包括：广告在网页上的位置不明显，或者在广告出现之前用户已经跳转到新的页面。”

事实上，国外网络广告行业的专业人士正在思考的问题是：网络广告怎样才能被观看？换句话说，他们已经设想，在用户离开网页之前，加载在该页面的网络广告应该完成什么样的任务，才能确保能够对访问该网页的人产生影响。他们得出的结论是，网络广告至少要有50%的内容能够被用户在1秒钟时间内浏览，广告才会有效果。

面对互联网领域存在的“30%广告盲区”，腾讯视频如何解决呢？

对此，腾讯视频表示，以先进的技术和平台优势，腾讯视频可以避免“30%广告盲区”的存在。因为，基于iSEE内容精细化运营战略，通过腾讯智慧分析，腾讯视频可以轻松实现用户细分，取得广告精准投放的效果，让特定的用户看到特定的广告。与此同时，腾讯视频平台不是一个孤立的平台，而是通过腾讯内部平台之间的联动与协同，将营销资源覆盖至腾讯网的各个平台，整合各个平台的内容，增强用户黏度，从而有效地提升营销价值，达到营销效果最大化。并且，由于形成了视频资讯化、社交化和互动化的运营模式，腾讯视频的营销渠道不单单局限在其视频网站平台，而是向多个平台发散，能够与多个平台的用户无缝对接。