電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)考核試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于電子商務(wù)數(shù)據(jù)的常見(jiàn)類型？（）A.交易數(shù)據(jù)B.物流數(shù)據(jù)C.天文數(shù)據(jù)D.營(yíng)銷數(shù)據(jù)答案：C。電子商務(wù)數(shù)據(jù)主要圍繞電商業(yè)務(wù)流程，包括交易、物流、營(yíng)銷等方面的數(shù)據(jù)。天文數(shù)據(jù)與電子商務(wù)業(yè)務(wù)沒(méi)有直接關(guān)聯(lián)。2.在數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量是（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差答案：D。均值是數(shù)據(jù)的平均值，反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)；中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值；眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。而標(biāo)準(zhǔn)差用于衡量數(shù)據(jù)相對(duì)于均值的離散程度。3.電商平臺(tái)的UV指的是（）A.頁(yè)面瀏覽量B.獨(dú)立訪客數(shù)C.交易訂單數(shù)D.銷售額答案：B。UV（UniqueVisitor）即獨(dú)立訪客數(shù)，指在一定時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)網(wǎng)站的不同用戶數(shù)量。頁(yè)面瀏覽量是PV（PageView）；交易訂單數(shù)和銷售額是衡量交易情況的指標(biāo)。4.以下哪種分析方法常用于挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系？（）A.描述性分析B.相關(guān)性分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析答案：C。描述性分析主要是對(duì)數(shù)據(jù)的基本特征進(jìn)行描述，如均值、中位數(shù)等；相關(guān)性分析用于研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)程度；時(shí)間序列分析側(cè)重于分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。聚類分析則是將數(shù)據(jù)對(duì)象分組，使同一組內(nèi)的對(duì)象具有較高的相似性，從而挖掘潛在模式和關(guān)系。5.若某電商商品的轉(zhuǎn)化率為2%，訪客數(shù)為1000人，則成交訂單數(shù)約為（）A.2單B.20單C.200單D.500單答案：B。轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/訪客數(shù)，已知轉(zhuǎn)化率為2%，訪客數(shù)為1000人，所以成交訂單數(shù)=訪客數(shù)×轉(zhuǎn)化率=1000×2%=20單。6.RFM模型中的R代表（）A.購(gòu)買頻率B.購(gòu)買金額C.最近一次購(gòu)買時(shí)間D.客戶忠誠(chéng)度答案：C。RFM模型是一種客戶細(xì)分模型，其中R（Recency）是指最近一次購(gòu)買時(shí)間，F(xiàn)（Frequency）是購(gòu)買頻率，M（Monetary）是購(gòu)買金額。7.在電商數(shù)據(jù)分析中，漏斗分析常用于（）A.分析用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到完成購(gòu)買的轉(zhuǎn)化過(guò)程B.分析商品的銷售趨勢(shì)C.分析用戶的地域分布D.分析營(yíng)銷活動(dòng)的投入產(chǎn)出比答案：A。漏斗分析主要用于描述用戶在一系列流程中的轉(zhuǎn)化情況，在電商中通常用于分析用戶從進(jìn)入網(wǎng)站、瀏覽商品、加入購(gòu)物車到完成購(gòu)買等各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。分析商品銷售趨勢(shì)常用時(shí)間序列分析；分析用戶地域分布可通過(guò)地理信息分析；分析營(yíng)銷活動(dòng)投入產(chǎn)出比有專門的ROI分析方法。8.某電商商品的成本為50元，售價(jià)為80元，則該商品的毛利率為（）A.30%B.37.5%C.60%D.62.5%答案：B。毛利率=（售價(jià)-成本）/售價(jià)×100%=（80-50）/80×100%=37.5%。9.以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源不屬于電商內(nèi)部數(shù)據(jù)？（）A.商品詳情頁(yè)瀏覽記錄B.社交媒體平臺(tái)的用戶評(píng)價(jià)C.訂單數(shù)據(jù)庫(kù)D.用戶注冊(cè)信息答案：B。電商內(nèi)部數(shù)據(jù)是指電商平臺(tái)自身產(chǎn)生和收集的數(shù)據(jù)，如商品詳情頁(yè)瀏覽記錄、訂單數(shù)據(jù)庫(kù)、用戶注冊(cè)信息等。社交媒體平臺(tái)的用戶評(píng)價(jià)屬于外部數(shù)據(jù)。10.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用隨機(jī)數(shù)填充缺失值D.根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)填充答案：C。處理缺失值常見(jiàn)的方法有刪除含有缺失值的記錄、用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值，以及根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)填充。用隨機(jī)數(shù)填充缺失值會(huì)破壞數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，一般不采用。11.某電商店鋪在促銷活動(dòng)期間，銷售額增長(zhǎng)了50%，而成本增長(zhǎng)了30%，則利潤(rùn)增長(zhǎng)率約為（）A.20%B.50%C.70%D.無(wú)法確定答案：D。利潤(rùn)=銷售額-成本，設(shè)原來(lái)銷售額為a，成本為b，則原來(lái)利潤(rùn)為a-b。促銷活動(dòng)后銷售額為1.5a，成本為1.3b，利潤(rùn)為1.5a-1.3b。利潤(rùn)增長(zhǎng)率=[（1.5a-1.3b）-（a-b）]/（a-b）=（0.5a-0.3b）/（a-b），由于a和b的具體值未知，所以無(wú)法確定利潤(rùn)增長(zhǎng)率。12.電商數(shù)據(jù)可視化中，適合展示數(shù)據(jù)占比關(guān)系的圖表是（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖答案：C。折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)；柱狀圖可用于比較不同類別數(shù)據(jù)的大?。伙瀳D能直觀地展示各部分?jǐn)?shù)據(jù)在總體中所占的比例關(guān)系；散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。13.在進(jìn)行電商用戶畫像構(gòu)建時(shí)，以下不屬于用戶行為特征的是（）A.購(gòu)買偏好B.年齡C.瀏覽時(shí)長(zhǎng)D.購(gòu)買頻率答案：B。年齡屬于用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，而購(gòu)買偏好、瀏覽時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買頻率等是用戶在電商平臺(tái)上的行為表現(xiàn)，屬于用戶行為特征。14.某電商平臺(tái)的用戶留存率計(jì)算公式為（）A.留存用戶數(shù)/新增用戶數(shù)×100%B.留存用戶數(shù)/活躍用戶數(shù)×100%C.留存用戶數(shù)/總用戶數(shù)×100%D.活躍用戶數(shù)/總用戶數(shù)×100%答案：C。用戶留存率是指在某一統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后仍然留存的用戶數(shù)占當(dāng)時(shí)總用戶數(shù)的比例，即留存用戶數(shù)/總用戶數(shù)×100%。15.以下哪種數(shù)據(jù)分析工具常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？（）A.ExcelB.SPSSC.HadoopD.SAS答案：C。Excel適合處理小規(guī)模數(shù)據(jù)，功能相對(duì)有限；SPSS和SAS是專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)性能可能受限。Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算平臺(tái)，能夠高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要目的包括（）A.了解用戶需求B.優(yōu)化商品營(yíng)銷策略C.提高客戶滿意度D.降低運(yùn)營(yíng)成本答案：ABCD。通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以深入了解用戶的需求和行為，從而制定更精準(zhǔn)的商品營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度。同時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果合理調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，能夠降低運(yùn)營(yíng)成本。2.常見(jiàn)的電商數(shù)據(jù)采集方法有（）A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.系統(tǒng)日志記錄C.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢D.問(wèn)卷調(diào)查答案：ABCD。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以從互聯(lián)網(wǎng)上抓取相關(guān)數(shù)據(jù)；系統(tǒng)日志記錄會(huì)自動(dòng)記錄用戶在電商平臺(tái)上的操作行為；數(shù)據(jù)庫(kù)查詢可從電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取所需數(shù)據(jù)；問(wèn)卷調(diào)查則可以主動(dòng)收集用戶的意見(jiàn)和信息。3.以下屬于電商運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的有（）A.客單價(jià)B.復(fù)購(gòu)率C.庫(kù)存周轉(zhuǎn)率D.營(yíng)銷活動(dòng)ROI答案：ABCD。客單價(jià)反映了平均每個(gè)客戶的購(gòu)買金額；復(fù)購(gòu)率體現(xiàn)了客戶再次購(gòu)買的比例；庫(kù)存周轉(zhuǎn)率衡量了庫(kù)存的周轉(zhuǎn)速度；營(yíng)銷活動(dòng)ROI用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的投入產(chǎn)出效果，這些都是電商運(yùn)營(yíng)中重要的指標(biāo)。4.在數(shù)據(jù)分析中，異常值的處理方法有（）A.保留異常值B.刪除異常值C.修正異常值D.忽略異常值答案：ABC。保留異常值適用于異常值本身具有重要業(yè)務(wù)意義的情況；刪除異常值可在異常值是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤等原因?qū)е聲r(shí)使用；修正異常值可以通過(guò)合理的方法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。忽略異常值不是一種科學(xué)的處理方法，可能會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。5.電商用戶細(xì)分的維度可以包括（）A.人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征B.購(gòu)買行為特征C.興趣愛(ài)好D.地理位置答案：ABCD。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征如年齡、性別、職業(yè)等；購(gòu)買行為特征如購(gòu)買頻率、購(gòu)買金額等；興趣愛(ài)好可以通過(guò)用戶的瀏覽記錄、收藏商品等反映；地理位置信息可以用于分析不同地區(qū)用戶的消費(fèi)差異，這些維度都可以用于電商用戶細(xì)分。6.時(shí)間序列分析的常用方法有（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.回歸分析答案：ABC。移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法和ARIMA模型都是專門用于時(shí)間序列分析的方法，用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。回歸分析主要用于研究變量之間的因果關(guān)系，不屬于時(shí)間序列分析的常用方法。7.電商數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用包括（）A.更直觀地展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)C.便于與非專業(yè)人員溝通D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性答案：ABC。數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示出來(lái)，幫助人們更輕松地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，同時(shí)也便于向非專業(yè)人員傳達(dá)數(shù)據(jù)信息。但數(shù)據(jù)可視化并不能提高數(shù)據(jù)本身的準(zhǔn)確性。8.影響電商商品轉(zhuǎn)化率的因素有（）A.商品價(jià)格B.商品詳情頁(yè)質(zhì)量C.客服響應(yīng)速度D.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手價(jià)格答案：ABCD。商品價(jià)格過(guò)高或過(guò)低都會(huì)影響轉(zhuǎn)化率；商品詳情頁(yè)質(zhì)量好能更好地展示商品特點(diǎn)，吸引用戶購(gòu)買；客服響應(yīng)速度快可以及時(shí)解答用戶疑問(wèn)，促進(jìn)購(gòu)買；競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手價(jià)格的高低也會(huì)影響用戶的購(gòu)買決策。9.以下關(guān)于電商數(shù)據(jù)分析流程的描述，正確的有（）A.明確分析目標(biāo)是第一步B.數(shù)據(jù)采集后需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)分析方法的選擇取決于分析目標(biāo)D.分析結(jié)果需要進(jìn)行可視化展示和解讀答案：ABCD。在進(jìn)行電商數(shù)據(jù)分析時(shí)，首先要明確分析目標(biāo)，然后采集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗，接著根據(jù)分析目標(biāo)選擇合適的分析方法，最后將分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示并解讀，以提供有價(jià)值的決策建議。10.電商平臺(tái)的營(yíng)銷數(shù)據(jù)可以包括（）A.廣告投放費(fèi)用B.廣告曝光量C.營(yíng)銷活動(dòng)參與人數(shù)D.優(yōu)惠券使用情況答案：ABCD。廣告投放費(fèi)用反映了營(yíng)銷投入；廣告曝光量體現(xiàn)了廣告的傳播范圍；營(yíng)銷活動(dòng)參與人數(shù)衡量了活動(dòng)的吸引力；優(yōu)惠券使用情況可以分析用戶對(duì)優(yōu)惠的反應(yīng)和營(yíng)銷效果。三、判斷題（每題1分，共10分）1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析只需要關(guān)注交易數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)不重要。（）答案：錯(cuò)誤。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析需要綜合考慮交易數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)，才能全面了解電商業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)情況。2.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說(shuō)明數(shù)據(jù)越集中。（）答案：錯(cuò)誤。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量，標(biāo)準(zhǔn)差越大，說(shuō)明數(shù)據(jù)相對(duì)于均值的離散程度越大，即數(shù)據(jù)越分散。3.電商平臺(tái)的PV越高，說(shuō)明用戶購(gòu)買意愿越強(qiáng)。（）答案：錯(cuò)誤。PV是頁(yè)面瀏覽量，只能反映頁(yè)面的被訪問(wèn)次數(shù)，不能直接說(shuō)明用戶的購(gòu)買意愿。用戶可能只是隨意瀏覽頁(yè)面，而沒(méi)有購(gòu)買的打算。4.聚類分析可以將數(shù)據(jù)對(duì)象分為不同的類別，但不能解釋這些類別形成的原因。（）答案：正確。聚類分析主要是根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性將對(duì)象分組，但對(duì)于這些類別形成的具體原因，需要進(jìn)一步結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行分析。5.數(shù)據(jù)清洗只是刪除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤值和缺失值。（）答案：錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)清洗不僅包括刪除錯(cuò)誤值和缺失值，還包括處理異常值、重復(fù)值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、統(tǒng)一編碼等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。6.電商用戶留存率越高，說(shuō)明平臺(tái)的用戶粘性越好。（）答案：正確。用戶留存率高意味著經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后仍然有較多用戶留在平臺(tái)上，反映了平臺(tái)對(duì)用戶的吸引力和用戶的粘性。7.餅圖可以同時(shí)展示多個(gè)數(shù)據(jù)系列的占比關(guān)系。（）答案：錯(cuò)誤。餅圖通常用于展示一個(gè)數(shù)據(jù)系列中各部分的占比關(guān)系，當(dāng)展示多個(gè)數(shù)據(jù)系列時(shí)，會(huì)使圖表變得復(fù)雜，不便于觀察和理解。8.進(jìn)行電商數(shù)據(jù)分析時(shí)，分析方法越復(fù)雜越好。（）答案：錯(cuò)誤。分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)分析目標(biāo)和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)確定，并非越復(fù)雜越好。簡(jiǎn)單有效的分析方法只要能滿足分析需求，就是合適的方法。9.電商商品的毛利率越高，說(shuō)明該商品的盈利能力越強(qiáng)。（）答案：正確。毛利率反映了商品在扣除成本后剩余的利潤(rùn)空間，毛利率越高，說(shuō)明該商品在銷售過(guò)程中能夠獲得更多的利潤(rùn)，盈利能力越強(qiáng)。10.時(shí)間序列分析只能用于預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)，不能用于分析歷史數(shù)據(jù)。（）答案：錯(cuò)誤。時(shí)間序列分析既可以用于分析歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律，也可以基于這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要步驟。答案：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析主要包括以下步驟：（1）明確分析目標(biāo)：確定要解決的問(wèn)題或要了解的信息，例如了解用戶購(gòu)買行為、評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)效果等。這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，后續(xù)的所有步驟都圍繞目標(biāo)展開(kāi)。（2）數(shù)據(jù)采集：從各種數(shù)據(jù)源收集相關(guān)數(shù)據(jù)，如電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取的數(shù)據(jù)、問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果等。確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。（3）數(shù)據(jù)清洗：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括處理缺失值（如刪除、填充等）、異常值（如修正、刪除等）、重復(fù)值，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和編碼等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（4）數(shù)據(jù)分析：根據(jù)分析目標(biāo)選擇合適的分析方法，如描述性分析、相關(guān)性分析、聚類分析、時(shí)間序列分析等。運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具（如Excel、SPSS、Python等）對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。（5）數(shù)據(jù)可視化：將分析結(jié)果以直觀的圖表（如折線圖、柱狀圖、餅圖等）或報(bào)表形式展示出來(lái)，便于理解和溝通。（6）結(jié)果解讀與決策建議：對(duì)可視化結(jié)果進(jìn)行解讀，挖掘其中的信息和規(guī)律，并根據(jù)分析結(jié)果為電商業(yè)務(wù)提供決策建議，如調(diào)整營(yíng)銷策略、優(yōu)化商品布局等。2.請(qǐng)說(shuō)明RFM模型在電商客戶細(xì)分中的應(yīng)用。答案：RFM模型是一種常用的電商客戶細(xì)分模型，通過(guò)三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)客戶進(jìn)行分類，具體應(yīng)用如下：（1）指標(biāo)含義：-R（Recency）：最近一次購(gòu)買時(shí)間。反映了客戶的活躍程度，最近購(gòu)買的客戶可能對(duì)商品更感興趣，購(gòu)買意愿更強(qiáng)。-F（Frequency）：購(gòu)買頻率。體現(xiàn)了客戶的忠誠(chéng)度，購(gòu)買頻率高的客戶通常是忠實(shí)客戶。-M（Monetary）：購(gòu)買金額。表示客戶的消費(fèi)能力，購(gòu)買金額高的客戶對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)更大。（2）客戶細(xì)分：-根據(jù)這三個(gè)指標(biāo)的高低組合，可以將客戶分為不同的類別。例如：-重要價(jià)值客戶：R值低（最近有購(gòu)買）、F值高（購(gòu)買頻率高）、M值高（購(gòu)買金額大），這類客戶是最優(yōu)質(zhì)的客戶，需要重點(diǎn)維護(hù)和提供個(gè)性化服務(wù)。-重要發(fā)展客戶：R值低、F值低、M值高，說(shuō)明客戶有較高的消費(fèi)能力，但購(gòu)買頻率不高，可通過(guò)營(yíng)銷活動(dòng)提高其購(gòu)買頻率。-重要保持客戶：R值高、F值高、M值高，曾經(jīng)是高價(jià)值客戶，但近期未購(gòu)買，需要采取措施喚醒他們。-一般價(jià)值客戶：R值、F值、M值都處于中等水平，可通過(guò)適當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷活動(dòng)提高其價(jià)值。-低價(jià)值客戶：R值高、F值低、M值低，這類客戶可能對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)較小，可以考慮采取低成本的營(yíng)銷方式進(jìn)行維護(hù)。（3）營(yíng)銷策略制定：-針對(duì)不同細(xì)分的客戶群體，可以制定不同的營(yíng)銷策略。對(duì)于重要價(jià)值客戶，提供專屬的優(yōu)惠、優(yōu)先服務(wù)等；對(duì)于重要發(fā)展客戶，發(fā)送個(gè)性化的推薦和優(yōu)惠券；對(duì)于重要保持客戶，通過(guò)短信、郵件等方式提醒他們關(guān)注平臺(tái)和商品；對(duì)于一般價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶，根據(jù)其特點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷推廣，提高他們的價(jià)值。五、案例分析題（10分）某電商平臺(tái)在過(guò)去一個(gè)月內(nèi)推出了一項(xiàng)新的營(yíng)銷活動(dòng)，活動(dòng)內(nèi)容為滿200元減50元的優(yōu)惠券。以下是活動(dòng)前后的部分?jǐn)?shù)據(jù)：|時(shí)間|訪客數(shù)|成交訂單數(shù)|客單價(jià)|銷售額||-|-|-|-|-||活動(dòng)前|10000人|500單|150元|75000元||活動(dòng)后|12000人|800單|180元|144000元|請(qǐng)根據(jù)以上數(shù)據(jù)，分析該營(yíng)銷活動(dòng)的效果，并提出改進(jìn)建議。答案：1.營(yíng)銷活動(dòng)效果分析：（1）訪客數(shù)：活動(dòng)后訪客數(shù)從100