【摘 要】
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作为新兴的行业,B2C业务流程长、管理体系复杂、涉及数据多、用户规模大,非常需要数据分析发挥作用。通常,B2C网站的市场部门很关注新客数指标,因为新客数代表了网站推广力度
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作为新兴的行业,B2C业务流程长、管理体系复杂、涉及数据多、用户规模大,非常需要数据分析发挥作用。通常,B2C网站的市场部门很关注新客数指标,因为新客数代表了网站推广力度的强弱、和业务潜力的大小,所以,预测新客数有非常重要的现实意义。但因行业、业务、竞争对手等原因,新客数的预测又非常困难。本文采用当当网的实际数据,对新客数预测做了讨论。通过建立向量自回归VAR模型,系统验证了影响B2C网站新客数的影响因素,并定量分析了各类渠道新客数与推广费用之间动态影响机制,最后利用估计计量模型对各渠道新客数进行了预测分析。通过预测,发现各渠道的预测结果的误差控制在10%以内,模型预测效果较好,为模型的实际应用提供了理论基础。可以得出结论,VAR模型适合做B2C网站新客数预测。
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