电商数据分析与应用---教案.docx

第1-2课时授课日期班级复习旧课要点新课，以新课导入为主。新课内容章、节标题课题名称第一章、第一节导论授课目的了解商务数据分析的研究内容，掌握商务数据分析的基本思路。了解电商数据分析常见的应用场景。新课重点及措施重点：商务数据分析的定义。多举案例使学生明白商务数据分析的主要内容及思路新课难点及措施商务数据分析的基本内容和思路措施：举不同案例使学生理解，并梳理学会数据分析的信心备注第5-6课时授课日期班级复习旧课要点商务数据分析的主要工具新课内容章、节标题课题名称第二章第一节数据分析的基本方法授课目的掌握数据分析的基本方法，要求能灵活运用。掌握数据分析的高级方法，要求能灵活运用。新课重点及措施重点：数据分析的基本方法措施：练习新课难点及措施难点：数据分析的基本方法措施：练习备注掌握消费者分析的思路和方法。次课要点课外作业本课小结与改进措施任课教师:第53-54课时授课日期班级复习旧课要点消费者分析的思路和方法。新课内容章、节标题课题名称第十一章第二节RFM模型授课目的学会RFM模型计算新课重点及措施重点：RFM模型计算措施：练习新课难点及措施难点:RFM模型计算措施：练习备注教授内容与教法一、复习旧课学生操作展示：消费者分析二、导入新课三、教授内容RFM模型是衡量消费者价值和消费者创利能力的重要工具和手段。在众多消费者关系管理(CRM)分析模式中，RFM模型被广泛提到。该模型通过一个消费者的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该消费者的价值状况。11.2.1RFM模型理论及计算方法RFM模型理论RFM模型是消费者管理领域里的一种消费者消费行为分析模型。R为近度(Recency)代表最近购买时间，指上次购买至现在的时间间隔。R值越大表示网店与消费者发生交易的时间越久，反之与网店发生交易的时间越近。理论上R值越小(即最近有购买行为)的消费者是复购可能性越高的有价值消费者。F为频度(Frequency)代表购买频率，指的是某一期间内购买的次数。F越大代表该段时间内消费者的购买频率越高，存在极大的教授内容与教法复购可能性；反之F值越小，那么消费者活跃度越低，相应的价值越低。M为额度(Monetary)代表总购买金额，指的是某一期间内购买商品的金额。M越大表示该类消费者对本网店(产品)的购买意愿转化为购买行为可能性越大，该类消费者的价值越应受到关注，反之亦然。RFM模型动态展示了现有消费者在网店的购物特征，为网店制订营销决策提供了依据，便于网店对于现有消费者分类与管理。RFM计算(1)计算RoR的计算方法是计算现在与最近一次购买日期之间的间隔天数。(2)计算FoF的计算方法是对消费者下单的订单数据进行统计。(3)计算MoM的计算方法是将消费者的消费金额进行汇总。基于RFM模型的消费者分组为消费者分组，即将三个指标分别分为“高”和“低”两种，高于均值的为“高”，低于均值的为“低”。次课要点RFM计算课外作业本课小结与改进措施任课教师:第55-56课时授课日期班级复习旧课要点RFM计算新课内容章、节标题课题名称第十一章第三节复购分析授课目的学会复购分析新课重点及措施重点：复购分析方法措施：练习新课难点及措施难点：复购分析方法措施：练习备注教授内容与教法一、复习旧课学生操作展示：RFM计算二、导入新课三、教授内容复购为某时间段内的回购情况，回购次数多说明用户的忠诚度高，反之那么说明商品或服务的用户黏性低。根据公开数据显示：商家获得新用户的本钱是维护老用户的5〜10倍；一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿。这些数据说明，关注老用户的复购情况、提高老消费者的复购率可以降低电商的运营本钱，在一定程度上提高网店的销售额。消费者复购率计算与分析.复购率计算复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”。（1）用户复购率二单位时间内：购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数。如单位时间内，回头客购买人数/总购买人数，计算出来的比例，那么为重复购买率。例如在一个月内，有100个消费者成交，其中有20个是回头客，那么重复购买率为20%o教授内容与教法(2)订单复购率=单位时间内：第二次及以上购买的订单个数/总订单数。如在某个季度中，一共产生了100笔交易，其中有20个人有了二次购买，这20个人中的10个人又有了三次购买，那么重复购买次数为30次，重复购买率为30%o.复购率分析例11-4：某网店运营人员现有该网店2018年7月―2019年2月的订单数据，希望深入了解该网店二月的消费者复购情况。数据采集自商家后台的订单报表和宝贝报表。.复购率计算实操例11-5：某淘宝网店2018年7月―2019年2月消费者购买数据如图11-46所示，计算用户复购率。复购间隔分析1.复购间隔定义复购间隔天数，即消费者复购