精益數據分析（29/126）：深入剖析電子商務商業模式
在創業和數據分析的學習道路上，我們始終在探索如何更精準地把握商業規律，提升業務的競爭力。今天，我們依舊懷揣著共同進步的愿望，深入解讀《精益數據分析》中電子商務商業模式的相關內容，希望能幫助大家更好地理解這一常見商業模式及其關鍵要點。
一、電子商務商業模式的現狀與特點
電子商務公司的核心業務是促使訪客在其網店進行購物，像亞馬遜、沃爾瑪這類大型網店都是典型代表 。早期的電子商務流程相對簡單，遵循經典的“轉化漏斗”模式，訪客從瀏覽網頁到完成購買，主流數據分析工具也是圍繞這一模式設計的 。但如今，電子商務的格局發生了很大變化。
一方面，買家的購物行為更加復雜。他們大多通過外部搜索來尋找商品，而非依賴電商網站的內部導航，這使得搜索關鍵字的重要性日益凸顯 。同時，購買流程在買家訪問網站前就已在社交網絡、郵件和在線社區中開始，加大了跟蹤買家行為的難度 。另一方面，電商商家為了提升競爭力，采取了多種優化措施。例如，利用推薦引擎根據用戶的歷史購買記錄和相似用戶數據進行個性化推薦；通過劃分來訪流量，進行A/B測試，以優化產品、內容和價格 。
此外，電子商務公司的盈利模式主要是以物換錢，通過數字或實體渠道將商品送達客戶手中 。在定價方面，商家會依據市場承受能力、競爭對手情況，甚至運用算法根據供給、需求和測試結果進行定價，但有時算法可能會出現不合理的定價或推薦 。一些注重客戶忠誠度的電商，如亞馬遜，會通過簡化購買流程、鼓勵用戶填寫心愿單和撰寫評論等方式，培養用戶生成內容模式，增加用戶的購買量；而對于那些不期望客戶頻繁購買的電商，則更側重于最大化單筆購買額和口碑營銷 。
二、電子商務模式的分類及關鍵指標：重復購買率的重要性
凱文·希爾斯特羅姆提出，電商公司可以根據年度重復購買率來劃分不同的經營模式，這一指標對電商的市場策略和運營重點有著重要的指導意義 。
- 用戶獲取模式：若今年的重復購買率不足40%，說明經營重心應放在新用戶的獲取上 。在這種模式下，忠誠度計劃帶來的長期收益可能不佳 。例如，銷售水下呼吸器或攀巖設備的商家，由于大部分客戶購買一次后需求不大，所以更應將營銷精力放在拓展新客戶上，像銷售眼鏡的電商可以重點優化客戶推薦機制 。
- 混合模式：當重復購買率處于40% - 60%之間時，電商公司需要兼顧新客戶的獲取和回頭客的招攬 。既要努力吸引更多新用戶，又要提高現有用戶的購買頻率，使每名客戶年均購買次數達到2 - 2.5次 。鞋類電商Zappos就是這種混合模式的典型代表。
- 忠誠度模式：如果重復購買率達到60%及以上，公司應將經營重心放在客戶忠誠度上，通過各種方式鼓勵忠誠的回頭客更頻繁地消費 。只有在這樣高的用戶參與度下，忠誠度計劃才會發揮顯著效果 。亞馬遜就是忠誠度模式的成功范例 。
對于運營時間不足一年的電商，也可以通過計算90天的重復購買率來預測所處模式 。若90天內重復購買率達到1% - 15%，則說明處于用戶獲取模式 。
三、代碼實例：計算電商重復購買率并判斷經營模式
為了更直觀地理解重復購買率的計算和經營模式的判斷，我們通過Python代碼模擬一個電商平臺的用戶購買數據，計算重復購買率并確定經營模式。假設我們有用戶的購買記錄數據，包含用戶ID和購買時間。
import pandas as pd# 模擬電商用戶購買數據
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 6, 2, 7],'purchase_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-02-01', '2024-02-03', '2024-02-05', '2024-02-06', '2024-02-07']
}
df = pd.DataFrame(data)
df['purchase_time'] = pd.to_datetime(df['purchase_time'])# 計算年度重復購買率（假設當前時間為2024-03-01，僅為示例計算）
current_time = pd.Timestamp('2024-03-01')
start_time = current_time - pd.DateOffset(years=1)
last_year_purchases = df[(df['purchase_time'] >= start_time) & (df['purchase_time'] < current_time)]
unique_users_last_year = last_year_purchases['user_id'].nunique()repeat_purchases = last_year_purchases.groupby('user_id').filter(lambda x: len(x) > 1)
unique_repeat_users = repeat_purchases['user_id'].nunique()annual_repeat_purchase_rate = unique_repeat_users / unique_users_last_year if unique_users_last_year > 0 else 0
print(f"年度重復購買率: {annual_repeat_purchase_rate * 100:.2f}%")# 判斷經營模式
if annual_repeat_purchase_rate < 0.4:print("當前處于用戶獲取模式")
elif 0.4 <= annual_repeat_purchase_rate < 0.6:print("當前處于混合模式")
else:print("當前處于忠誠度模式")在這段代碼中，我們使用pandas庫處理模擬的用戶購買數據。首先設定當前時間和過去一年的時間范圍，篩選出過去一年的購買記錄，計算出過去一年購買過商品的獨特用戶數。然后，篩選出購買次數大于1的用戶，計算出重復購買的獨特用戶數，進而得出年度重復購買率。最后，根據重復購買率判斷電商所處的經營模式。
四、總結
通過對電子商務商業模式的深入剖析，我們了解了其發展現狀、盈利模式以及基于重復購買率的經營模式分類。在實際的電商運營中，合理運用這些知識，關注關鍵指標，能夠幫助企業制定更有效的市場策略，提升競爭力。
寫作這篇博客花費了我不少精力，從知識點的梳理到代碼的編寫調試，每一個環節都希望能清晰地呈現給大家。如果這篇博客對您有所幫助，懇請您關注我的博客，點贊并留下您的評論。您的支持是我持續創作的動力，讓我們在創業和數據分析的道路上攜手共進，探索更多的可能性！
