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精益数据分析（29/126）：深入剖析电子商务商业模式

在创业和数据分析的学习道路上，我们始终在探索如何更精准地把握商业规律，提升业务的竞争力。今天，我们依旧怀揣着共同进步的愿望，深入解读《精益数据分析》中电子商务商业模式的相关内容，希望能帮助大家更好地理解这一常见商业模式及其关键要点。

一、电子商务商业模式的现状与特点

电子商务公司的核心业务是促使访客在其网店进行购物，像亚马逊、沃尔玛这类大型网店都是典型代表 。早期的电子商务流程相对简单，遵循经典的“转化漏斗”模式，访客从浏览网页到完成购买，主流数据分析工具也是围绕这一模式设计的 。但如今，电子商务的格局发生了很大变化。

一方面，买家的购物行为更加复杂。他们大多通过外部搜索来寻找商品，而非依赖电商网站的内部导航，这使得搜索关键字的重要性日益凸显 。同时，购买流程在买家访问网站前就已在社交网络、邮件和在线社区中开始，加大了跟踪买家行为的难度 。另一方面，电商商家为了提升竞争力，采取了多种优化措施。例如，利用推荐引擎根据用户的历史购买记录和相似用户数据进行个性化推荐；通过划分来访流量，进行A/B测试，以优化产品、内容和价格 。

此外，电子商务公司的盈利模式主要是以物换钱，通过数字或实体渠道将商品送达客户手中 。在定价方面，商家会依据市场承受能力、竞争对手情况，甚至运用算法根据供给、需求和测试结果进行定价，但有时算法可能会出现不合理的定价或推荐 。一些注重客户忠诚度的电商，如亚马逊，会通过简化购买流程、鼓励用户填写心愿单和撰写评论等方式，培养用户生成内容模式，增加用户的购买量；而对于那些不期望客户频繁购买的电商，则更侧重于最大化单笔购买额和口碑营销 。

二、电子商务模式的分类及关键指标：重复购买率的重要性

凯文·希尔斯特罗姆提出，电商公司可以根据年度重复购买率来划分不同的经营模式，这一指标对电商的市场策略和运营重点有着重要的指导意义 。

1. 用户获取模式：若今年的重复购买率不足40%，说明经营重心应放在新用户的获取上 。在这种模式下，忠诚度计划带来的长期收益可能不佳 。例如，销售水下呼吸器或攀岩设备的商家，由于大部分客户购买一次后需求不大，所以更应将营销精力放在拓展新客户上，像销售眼镜的电商可以重点优化客户推荐机制 。
2. 混合模式：当重复购买率处于40% - 60%之间时，电商公司需要兼顾新客户的获取和回头客的招揽 。既要努力吸引更多新用户，又要提高现有用户的购买频率，使每名客户年均购买次数达到2 - 2.5次 。鞋类电商Zappos就是这种混合模式的典型代表。
3. 忠诚度模式：如果重复购买率达到60%及以上，公司应将经营重心放在客户忠诚度上，通过各种方式鼓励忠诚的回头客更频繁地消费 。只有在这样高的用户参与度下，忠诚度计划才会发挥显著效果 。亚马逊就是忠诚度模式的成功范例 。

对于运营时间不足一年的电商，也可以通过计算90天的重复购买率来预测所处模式 。若90天内重复购买率达到1% - 15%，则说明处于用户获取模式 。

三、代码实例：计算电商重复购买率并判断经营模式

为了更直观地理解重复购买率的计算和经营模式的判断，我们通过Python代码模拟一个电商平台的用户购买数据，计算重复购买率并确定经营模式。假设我们有用户的购买记录数据，包含用户ID和购买时间。

import pandas as pd# 模拟电商用户购买数据
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'])# 计算年度重复购买率（假设当前时间为2024-03-01，仅为示例计算）
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"年度重复购买率: {annual_repeat_purchase_rate * 100:.2f}%")# 判断经营模式
if annual_repeat_purchase_rate < 0.4:print("当前处于用户获取模式")
elif 0.4 <= annual_repeat_purchase_rate < 0.6:print("当前处于混合模式")
else:print("当前处于忠诚度模式")

在这段代码中，我们使用pandas库处理模拟的用户购买数据。首先设定当前时间和过去一年的时间范围，筛选出过去一年的购买记录，计算出过去一年购买过商品的独特用户数。然后，筛选出购买次数大于1的用户，计算出重复购买的独特用户数，进而得出年度重复购买率。最后，根据重复购买率判断电商所处的经营模式。

四、总结

通过对电子商务商业模式的深入剖析，我们了解了其发展现状、盈利模式以及基于重复购买率的经营模式分类。在实际的电商运营中，合理运用这些知识，关注关键指标，能够帮助企业制定更有效的市场策略，提升竞争力。

写作这篇博客花费了我不少精力，从知识点的梳理到代码的编写调试，每一个环节都希望能清晰地呈现给大家。如果这篇博客对您有所帮助，恳请您关注我的博客，点赞并留下您的评论。您的支持是我持续创作的动力，让我们在创业和数据分析的道路上携手共进，探索更多的可能性！