原标题：网络营销要Capendu，biB2C统计数据挖掘就得有所作为
B2C零售业，归根结底也是零售业行业，要对消费市场需求者Capendu就得先借着biB2C统计数据挖掘理清消费市场需求者的偏好。只有在制订前瞻性的网络营销计划，增加使用者黏性、提升B2C零售业额。所以说，B2C网络营销要Capendu，biB2C统计数据挖掘建模就更得有所作为。比如B2C零售业和实体零售业一样也有团体经营方式，民营企业能通过团体会员消费市场需求统计数据挖掘来掌控她们的消费市场需求偏好、振幅、价位，制订相应的商品发送、网络营销、打折优惠等，以此刺激消费市场需求，提升团体会员买回振幅、消费市场需求金额。
下面就以博奈软件分享的bi中文网站来访者预测、bi中文网站订货预测为例，简单想来看一看biB2C统计数据挖掘财务报表的统计数据建模预测效果。
中文网站来访者预测
表有此名，biB2C统计数据挖掘中的中文网站来访者预测，预测的就是点选进来下载消费市场需求的来访者们的统计数据。来访者朋友圈比团体会员社会群体大，而且里面含有大批的潜在发展使用者，因此须要对此类社会群体使用者做两个详细的预测。
来访者预测都要预测什么样统计数据信息？
比如预测她们的年龄构成，看一看是哪个年龄层的使用者多一点，不同年龄层来访者量的差异叶黄杨；又比如预测来访者转换率，从总的来访者量到进行咨询、付款、缴付一整个各个环节下来，看一看她们的具体内容转换率是怎样的两个变动，能更进一步针对转换率低的各个环节做深入预测，提升该各个环节的有效率转换率等。
中文网站订货预测
年订货对比，能很简单地看见今年的订货和去年相比与否产生显著的变动。
日订货态势，能按天预测最近半个月以来的订货变动，比如在活动前、中、后的订货变动等。该图象还能和订货总数目、缴付订货量等关键性的订货分项协同，在预测日订货态势的同时，还能立即掌控具体内容某天的关键性订货分项。
订货转化成预测，能看见总的订货总额中，缴付订货、赞誉订货的数目变动，简单感受到有效率订货转化成的整体情况，比如看右图有上角的订货转化成预测（棒状图）就能从订货总额到缴付订货来看，二者之间的差别并不是特别大，但从缴付订货再到赞誉订货，这个变动就很显著了，说明在服务项目或商品上还须要做更进一步的优化。
biB2C统计数据挖掘归根结底只是两个方式，两个用来寻找提升商品销售额的重要方式。通过进行咨询、商品销售的区域分布能看出什么样沿海地区的市场需求强，在B2C商品销售和服务项目上与否须要加强。比如与否须要在附近设定仓库，配制该沿海地区使用者买回市场需求、赞誉率较高的商品，减少使用者等候时间等。
随着人口红利的消失，B2C商品销售布季把商品随便往中文网站一放就能惹来大批订货的了，更须要B2C民营企业在充分了解消费市场需求者的商品销售市场需求之后做极具前瞻性的系统化网络营销。因此biB2C统计数据挖掘更须要系统化、建模。
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