電商數(shù)據(jù)查詢（電商大數(shù)據(jù)查詢平臺）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于電商數(shù)據(jù)查詢的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、電商API都有哪些數(shù)據(jù)？什么作用？

• 2、抖音電商數(shù)據(jù)一個周期多少天

• 3、如何用SQL分析電商用戶行為數(shù)據(jù)（案例）

• 4、電商數(shù)據(jù)分析需要哪些工具呢？

一、電商API都有哪些數(shù)據(jù)？什么作用？

電商 API 通常提供以下類型的數(shù)據(jù)：

1. 商品和價格信息：提供商品的屬性、價格、庫存量以及其他相關(guān)信息，方便在線商店管理和維護商品信息。

2. 購物車信息：提供購物車中商品的信息，包括商品數(shù)量、價格、名稱、圖片等。

3. 訂單信息：提供訂單的相關(guān)信息，包括顧客信息、商品信息、支付方式等。

4. 物流信息：提供訂單的狀態(tài)、物流信息、包裹跟蹤信息等，方便顧客查詢訂單狀態(tài)。

5. 營銷數(shù)據(jù)：提供當(dāng)前活動、優(yōu)惠券、打折信息等，增加顧客購買的動力和促進銷售。

電商 API 的作用包括：

1. 提高效率：API 可以自動化地進行數(shù)據(jù)更新和管理，提高在線商店的效率和效益。

2. 提供連接平臺：不同的電商平臺之間可以通過 API 進行數(shù)據(jù)連接，方便商家在不同平臺展示和銷售商品。

3. 改善用戶體驗：API 可以提供更準確、更快速的數(shù)據(jù)查詢和展示，改善顧客購物體驗。

4. 促進商業(yè)生態(tài)：API 可以方便開發(fā)者進行二次開發(fā)，提供更多應(yīng)用和服務(wù)，促進商業(yè)生態(tài)的發(fā)展。

總之，電商 API 可以方便、快捷地獲取電商平臺的相關(guān)數(shù)據(jù)，為商家的數(shù)據(jù)管理、顧客體驗、銷售和營銷提供有效的支持和幫助。

二、抖音電商數(shù)據(jù)一個周期多少天

抖音電商羅盤數(shù)據(jù)可查詢周期延長!

在抖音電商羅盤的日常使用中,多數(shù)模塊支持按7天、30天、90天、自然天、自然周和自然月查看數(shù)據(jù),但羅盤目前僅提供最多90天/12周/3個月的數(shù)據(jù)分析功能。如果商家需要查看90天/12周/3個月之前的數(shù)據(jù)來分析自身經(jīng)營狀況的進步情況和對比分析,目前羅盤的數(shù)據(jù)周期無法幫助商家實現(xiàn)這個功能。

三、如何用SQL分析電商用戶行為數(shù)據(jù)（案例）

        

本文以“淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集”的分析全過程為例，展示數(shù)據(jù)分析的全過程

——使用工具：MySQL，Excel，Navicat，PowerBI

——分析類型：描述分析，診斷分析

——分析方法：漏斗分析，用戶路徑分析，RFM用戶價值分析，活躍/存留分析，帕累托分析，假設(shè)驗證分析。

（考慮到閱讀體驗文章中只放了SQL截圖，如需PDF版本，再公眾號后臺回復(fù)“用戶行為分析”領(lǐng)取）

（目錄如下）

       

1.分析流程和方法

當(dāng)沒有清晰的數(shù)據(jù)看板時我們需要先清洗雜亂的數(shù)據(jù)，基于分析模型做可視化，搭建描述性的數(shù)據(jù)看板。

然后基于描述性的數(shù)據(jù)挖掘問題，提出假設(shè)做優(yōu)化，或者基于用戶特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析找規(guī)律，基于規(guī)律設(shè)計策略。簡單來說：

——描述性分析就是：“畫地圖”

——診斷性分析就是：“找問題”

——預(yù)測性分析就是 ：“找規(guī)律”

在數(shù)據(jù)分析中有兩個典型的場景：

一種是有數(shù)據(jù)，沒有問題：需要先整體分析數(shù)據(jù)，然后再根據(jù)初步的描述分析，挖掘問題做診斷性分析，提出假設(shè)，設(shè)計策略解決問題。

 

另一種是已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了問題，或者已經(jīng)有了假設(shè)，這種做數(shù)據(jù)分析更偏向于驗證假設(shè)。

 

2.淘寶用戶行為分析

本次是對“淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集”進行分析，在分析之前我們并不知道有什么問題，所以需要先進行描述性分析，分析數(shù)據(jù)挖掘問題。

我們首先來看下這個數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)：

       

根據(jù)以上數(shù)據(jù)字段我們可以拿用戶行為為主軸從縱深方向提出一些問題，然后再從數(shù)據(jù)中找答案

       

縱向：

——這個數(shù)據(jù)集中用戶的日活躍和周活躍時間有什么規(guī)律嗎？

——在當(dāng)日活躍的用戶次日，三日，四日……還有多少活躍？

深向：

——用戶從瀏覽到購買的整體轉(zhuǎn)化率怎么樣？

——用戶從瀏覽到購買的路徑是怎么樣子的？ 

——平臺主要會給用戶推送什么商品？

——用戶喜歡什么類目？喜歡什么商品？ 

——怎么判斷哪些是高價值用戶 ？ 

 

 

下面是叮當(dāng)整理的常用分析方法：      

我們可以給前面的問題匹配一下分析方法，便于后面的分析：

為了便于后面的數(shù)據(jù)分析，在分析之前我們需要先對做一下清洗

看元數(shù)據(jù)（字段解釋，數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)量……）初步發(fā)現(xiàn)問題為之后的處理做準備。

       

確定缺失值范圍，去除不需要字段，填充缺失內(nèi)容    

根據(jù)元數(shù)據(jù)格式和后續(xù)分析需要的格式對數(shù)據(jù)進行處理

  

去除重復(fù)值，異常值

——去除重復(fù)值：并把用戶ID,商品ID，時間戳設(shè)置為主鍵

——異常值處理：查詢并刪除2017年11月25日至2017年12月3日之外的數(shù)據(jù)

     

查詢并刪除小于2017-11-25的

——驗證數(shù)據(jù)：      

——分析思路：

——SQL提數(shù)：

       

       

——Excel可視化：

       

活躍曲線整體為上升狀態(tài)，同為周六日，12月2號，3號相比11月25日，26日活躍度更高。

用戶在周六周日相比其他時間更活躍（周六周日為休息日，用戶有更多時間）

      

一天內(nèi)用戶活躍的最高峰期為21點（用戶在這個時間段空閑較多）

 

——分析思路：

——SQL提數(shù)：

列出每用戶每天及當(dāng)天后面又活躍的日期，并創(chuàng)建“活躍時間間隔表”用于后面求次日存留，三日存留……

       

對“活躍時間間隔表視圖”引用進行分組統(tǒng)計，計算每日存留人數(shù)并創(chuàng)建視圖

對存留人數(shù)表進行計算，統(tǒng)計活躍用戶留存率

——Excel可視化：

       

——分析思路：

——SQL提數(shù)：

-把各種用戶行為分離出來并創(chuàng)建視圖方便后續(xù)查詢用戶行為數(shù)據(jù)

查詢整體數(shù)據(jù)漏斗

——Excel可視化：

       

用戶從瀏覽到購買整體轉(zhuǎn)化率2.3%，具體主要在哪個環(huán)節(jié)流失還需要再細分用戶路徑分析

 

——分析思路：

       

——SQL提數(shù)：

——PowerBI可視化：

       

用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長轉(zhuǎn)化率越底

路徑1：瀏覽→購買：轉(zhuǎn)化率1.45%

路徑2：瀏覽→加購物車→購買：轉(zhuǎn)化率0.33

路徑3：瀏覽→收藏→購買：轉(zhuǎn)化率0.11%

路徑4：瀏覽→收藏→加購物車→購買：轉(zhuǎn)化率0.03%

——分析思路：

——SQL提數(shù)：

——Excel可視化：

       

——描述性分析：

瀏覽量top100的商品瀏覽量呈階梯分布，越靠前的階梯之間的落差相對越大在這個階梯中的商品越少，越靠后商品瀏覽量階梯之間的落差相對越小，同階梯內(nèi)的商品越多。

瀏覽量TOP100的商品所屬類目中，4756105，3607361，4357323三個類目瀏覽量遠超其他類目。

——分析思路：

——SQL提數(shù)：

查詢計算商品轉(zhuǎn)化率，升序排列，取前100個

       

——Excel可視化：

       

——描述性分析：

從商品看：有17款商品轉(zhuǎn)化率超過了1。

從類目看：這些商品所屬類目分布均勻，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933這7個類目之外，其他類目都只有一個商品在轉(zhuǎn)化率TOP100的商品中。

——分析思路：

用戶價值分析常用的分析方式是RFM模型

       

本次分析中的R,F,M具體定義（僅用于演示分析方法，無實際業(yè)務(wù)參考價值）：

 

——SQL取數(shù)與分析：

1）建立打分標準：先計算R,F的值，并排序，根據(jù)R,F值最大值和最小值得區(qū)間設(shè)計本次得打分標準

-查詢并計算R，F(xiàn)值創(chuàng)建視圖

       

-引用RF數(shù)值表，分別查詢R,F的最大值和最小值

       

       

-結(jié)合人工瀏覽的建立打分標準      

2）給R，F(xiàn)按價值打分

3）計算價值的平均值

       

4）用平均值和用戶分類規(guī)則表比較得出用戶分類   

     

——Excel可視化      

 

通過描述性分析得到可視化的數(shù)據(jù)后我們一般會先看一下是否符合業(yè)務(wù)常識

如果符合常識接下來我們會通過與行業(yè)平均數(shù)據(jù)和本產(chǎn)品的同比環(huán)比對比看是否正常，如果不正常就要找原因，設(shè)計解決方案，如果正常那就看是否有可以優(yōu)化的地方。

       

我們首先來看一下這些描述性分析是否符合業(yè)務(wù)常識和指標是否正常：

       

1.活躍曲線整體為上升狀態(tài)，同為周六日，12月2號，3號相比11月25日，26日活躍度更高。

2.用戶在周六周日相比其他時間更活躍

3.一天內(nèi)用戶活躍的最高峰期為21點

4.從2017年11月15日致2017年12月3日，活躍用戶新增38%

5.從2017年11月15日致2017年12月3日，活躍用戶次日留存增長18.67%，當(dāng)日的活躍用戶留存也在快速增長，第七日留存比次日留存高18.56%。

6.用戶從瀏覽到購買整體轉(zhuǎn)化率2.3%

7.用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長轉(zhuǎn)化率越低。

8.瀏覽量top100的商品瀏覽量呈階梯分布，越靠前的階梯之間的落差相對越大在這個階梯中的商品越少，越靠后商品瀏覽量階梯之間的落差相對越小，同階梯內(nèi)的商品越多。

9.瀏覽量TOP100的商品所屬類目中，4756105，3607361，4357323三個類目瀏覽量遠超其他類目。

10.從商品看：有17款商品轉(zhuǎn)化率超過了1。

11.從類目看：這些商品所屬類目分布均勻，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933這7個類目之外，其他類目都只有一個商品在轉(zhuǎn)化率TOP100的商品中。

根據(jù)以上診斷分析我們梳理出了以下假設(shè)，做假設(shè)驗證。

       

 

假設(shè)1：這些商品中有高轉(zhuǎn)化率的爆款商品

       

 

對比瀏覽量TOP5的商品，發(fā)現(xiàn)這些商品轉(zhuǎn)化率在同一類目下并不高，假設(shè)不成立

 

假設(shè)2：4756105，3607361，4357323三個類目屬于高頻剛需類目

-創(chuàng)建類目購買頻次表

       

-計算類目購買頻次平均值

       

-查詢4756105，3607361，4357323三個類目的購買頻次       

4756105，3607361，4357323三個類目的用戶購買頻次明顯高于平均值，假設(shè)成立

 

假設(shè)3：有部分用戶是未點擊商詳直接從收藏和購物車購買的。

       

用戶不是直接從收藏和購物車購買的，只是后續(xù)復(fù)購未點擊商詳，假設(shè)不成立

 

假設(shè)4：淘寶推薦的商品主要是“同一類目下的高轉(zhuǎn)化商品”

       

用Excel對瀏覽量TOP100的商品ID和轉(zhuǎn)化率TOP100的商品ID進行去重，結(jié)果無重復(fù)值，假設(shè)不成立

3.結(jié)論：

1）用戶活躍：用戶活躍曲線整體呈上升趨勢，在一周中周六，周日活躍度比平時更高，在一天中用戶活躍曲線從凌晨4點開始往上升，在中午12點和下午5~6點有兩個小低谷（吃飯），到晚上9點時活躍度達到頂峰。

 

2）用戶留存：從2017年11月15日致2017年12月3日的用戶留存數(shù)據(jù)來看，淘寶的用戶留存數(shù)據(jù)較好，活躍用戶次日留存增長18.67%，當(dāng)日的活躍用戶留存也在快速增長，第七日留存比次日留存高18.56%。

 

3）用戶轉(zhuǎn)化：整體轉(zhuǎn)化2.3%，用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長轉(zhuǎn)化率越低。

4）平臺推薦與用戶偏好：從數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)來看，排除用戶興趣偏好標簽，淘寶給用戶用戶推送的商品主要是高頻剛需的類目，促使用戶復(fù)購，流量回流平臺。

 

以上結(jié)論受數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型的影響，并不一定準確，僅用來練習(xí)數(shù)據(jù)分析方法。

（考慮到閱讀體驗文章中只放了SQL截圖，如需PDF版本，再公眾號后臺回復(fù)“用戶行為分析”領(lǐng)?。?/p>

四、電商數(shù)據(jù)分析需要哪些工具呢？

進行電商數(shù)據(jù)分析，找一個靠譜的數(shù)據(jù)分析平臺就可以，情報通是市面上電商數(shù)據(jù)分析比較好的工具。

情報通可以提供淘系數(shù)據(jù)，包含天貓和淘寶的全類目行業(yè)銷售數(shù)據(jù)、品牌銷售數(shù)據(jù)、熱銷寶貝數(shù)據(jù)、價格分布數(shù)據(jù)、站內(nèi)推廣數(shù)據(jù)、熱搜詞數(shù)據(jù)等，基本滿足日常調(diào)研的幾個維度。使用情報通，需要按照套餐付費，基本上老客戶都是常年合作的，可以詳細的查詢到行業(yè)數(shù)據(jù)銷售數(shù)據(jù)等。目前情報通能看到國內(nèi)電商平臺淘系、京東的行業(yè)數(shù)據(jù)，境外Lazada等平臺的行業(yè)數(shù)據(jù)，以及抖音直播平臺的電商數(shù)據(jù)等。

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以上就是關(guān)于電商數(shù)據(jù)查詢相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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