网购分析数据(网购分析数据怎么做)

一、如何用数据分析降低网购退货率？

用数据分析降低网购退货率方法：

1、数据分析首先先找出问题，退货率高；

2、为什么会产生退货率，回顾客户购买流程以及我们服务流程以及发货流程；抽样即可；寻求规律化数据，进行分类；

3、分析退货率的原因：按照发货时间、物品包装、产品质量、用户评价来进行分类判断；

4、找其中解决方案，将退货的系列问题逐一完善解决，这样就可以降低很多了；

5、提出方案，谁去执行，下发到各个工作岗位来进行执行操作；

6、监督结果再进一步改善和控制！

二、网购的利与弊分析？

优点

对于消费者来说

可以在家“逛商店”，订货不受时间、地点的限制；

获得较大量的商品信息，可以买到当地没有的商品；

网上支付较传统拿现金支付更加安全可避免现金丢失或遭到抢劫；

从订货、买货到货物上门无需亲临现场既省时，又省力

对于商家来说:

由于网上销售库存压力较小、经营成本低、经营规模不受场地限制等。在将来会有更多的企业选择网上销售，通过互联网对市场信息的及时反馈适时调整经营战略，以此提高企业的经济效益和参与国际竞争的能力。

缺点

1、由于当前中国国内法律和产业结构不平衡，大量的假冒伪劣产品充斥着网购。

2、不能试穿

3、网络支付不安全，可能被偷窥，密码被盗。

4、诚信问题

5、配送的速度不一

6、退货不方便

三、网购行为分析意义？

这样以后做营销推广的时候，就可以根据消费者的消费水平，喜欢哪一类的商品进行定向推荐，这样用户体验就会提升，下单的可能性也会比较大，比如你喜欢500元左右正装类的的衣服，那商家就可以相对应的衣服推荐给你，如果没有大数据分析之前并不可能知道你喜欢高质量的衣服，却把50块钱的推荐给你，你购买的机率就大大降低了。

四、00后网购分析报告？

00后网购行为的研究数据显示，00后网购亦是符合“性价比、高品质”的主流消费发展趋势。

他们青睐的主要网购产品类别包括本地生活服务类、生鲜类、游戏类、电子产品等，其中，在拼多多等综合电商平台、垂直生鲜平台网购“生鲜农产品”的比例显著高于其他群体，而带有二次元元素的笔记本、手办、动漫周边、汉服等也在拼多多销量指数较高。

五、网购衣服上瘾的心理分析？

网购衣服上瘾，重在购物的过程，远超过购物结果，也可能是缺乏自信，内心空虚，就用购物来填补。再一种可能是压力比较大，购物是一张宣泄的过程，舒缓压力。

可以尝试改变一下，学会寻找健康的释放压⼒的⽅式，如与家⼈朋友多多沟通交流、经常出去旅游，进⾏适量的健⾝运动等等。

六、大数据有网购记录吗？

有网购记录的。

现在很多的大数据已经涉及到我们生活的方方面面。日常的出行，饮食，甚至购物记录都是通过手机上的一些app完成，再这样的情况下，就会被大数据掌握。

网上购物，就是通过互联网检索商品信息，并通过电子订购单发出购物请求，然后填上私人支票帐号或信用卡的号码，厂商通过邮购的方式发货，或是通过快递公司送货上门。中国国内的网上购物，一般付款方式是款到发货（直接银行转账，在线汇款）和担保交易则是货到付款等。

七、什么是数据分析网赛？

数据分析比赛基本有两个类型：

自己建平台办数据分析比赛（安永，腾讯）在对应的招聘公众号中找

在第三方平台上办比赛（招行，中国移动，各省大数据局等大部分政企）。

国内：

DC(datacastle)竞赛平台

DC竞赛-大数据竞赛平台

举办方类型：国内政府部门（山东省大数据局）、知名企业（华为，OPPO，中国移动，电信）都会在DC平台上举办比赛

特点：

可以丰富简历，拿奖金、面试直通车、实习offer，或者报销去复赛答辩；

会有比赛QQ讨论群，里面会有大佬发baseline，运营小姐姐答疑，氛围也很好。

一般不需要过多计算资源，baseline简单，对新手比较友好。（新手强推）

天池

算法大赛-天池大数据竞赛-天池大赛-阿里云天池

举办方类型：很多会议级专业比赛，专业性较强。

特点：

奖金多，也有实习直通车。但大佬也比较多。。。

TOP方案很多会公布，认真研读的话，算法和代码能力会有很大提升。

很多图像、推荐的比赛。可能需要服务器，天池可能会提供。

题目比较难，整体新手入门不太容易。

还有一些其他平台：和鲸，Biendata, datafountain(DF)，牛客。

八、网购电脑如何网购？

网购电脑，你得先要有网上的帐号才可以，你先在网上注册一个购买东西的帐号，完了以后呢，你就登陆一下你的帐号，再在网站上挑选你想要买的东西，选 好了以后，你加入购物车，再进行在线支付就可以了，你付款成功了以后，商家就会给你发货了。

九、中国网购人群年龄段的分析？

网购人群中：19 岁以下的人群占26.2%，20-40 岁人群为30.1%，40 岁以上的人群占比较高的比率，为43.7%。

十、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。