最近10年，出现了一大批电商，导致竞争加剧，创新频繁。京东等推出了物流服务，当当等100+城市次日达，天猫等电商平台，光棍节促销大战，小米饥饿营销。
最近几年，数据挖掘比较流行，电商们也非常重视。钱是有限的，广告费也是有限的，无限制的投广告不是长久之计。
网络广告作为互联网的主流商业模式，非常好，但也不是万能的。用户看到的大部分网页，都会有很多广告，但是并不代表用户真正看到了广告，注意到了广告。要想让广告产生实际价值，就需要让用户看到注意到，看到还不够，还有有兴趣才行。
广告投放的最高境界自然是“投其所好，送其所要”。
为了实现这个伟大的战略目标，数据挖掘就有了用武之地。
数据挖掘战略
站外广告，加入监测代码，搜集广告投放和广告监测的数据。
站内系统，站内监测系统，收集用户浏览、购物等行为数据。
在广告监测流行以前，电商们等广告主客户一般只能看到网站的销售等站内数据，广告的投放效果等有价值的信息是看不到的。
随着网络广告产业的发展，广告监测等系统成为了互联网行业的一部分，一个标准。
当此之时，站外广告监测数据和站内系统行为数据，就可以统一起来了。
数据统一了，积累多了，对这些数据进行挖掘才能发现有价值的信息，进而改进网站的运营、优化用户体验、调整广告投放策略。
数据仓库
站外数据：广告监测等数据
站内数据：浏览、搜索、购物等数据
基础数据：IP库、媒体库等
数据仓库，数据中心，云存储，这些概念其实都是类似的。简化再简化，就是把一些数据存放到“文件夹”里而已。
有了数据，就可以进行统计分析，当然还有更多高级的挖掘技术了。
数据统计
数据统计最直观的结果就是图和表，如饼状图、趋势图等图、Table、Excel、PPT等报表。
构造图表
维度：媒体、广告位、访客来源、操作系统、地域等。
指标：访问次数、PV、UV、Click、转化率、点击率等。
数据的价值
1.可以知道广告投放效果。
多少人看了广告、多少人点击了广告、有多少虚假的曝光和点击。
2.指导广告投放和营销策略。
大量的历史数据，是可以反映出一定的趋势的。
3.优化站内用户体验。
最常见的一个例子就是个性化推荐系统。
商品的推荐，是提升用户体验，提高商品销量的重要因素。
使用人群
依据数据仓库开发的系统，会有不同角色人去看，CEO等高层、财务人员、营销人员、运营人员等。
每个角色的人，关心的问题是不一样的。比如网站开发等技术人员关注PV、UV、最大同时访问人数，进而提升系统的稳定性和承压能力。
营销人员，比较关注广告的投放效果，带来了多少新用户和成交额。
作弊
2005年左右的时候，新浪网易搜狐等门户网站，都喜欢对外宣称有多少用户，每天有多少访问量。对于外界而言，根本就不知道这些数据的真实性。媒体根本不允许第三方网站在其站内加码，流量可是媒体的商业机密。问题也出现在这里，流量不公开，广告主的利益根本得不到保障。
广告的曝光量、点击量等数据，可能根本不够准确。媒体公司在利益面前是有可能去作弊的。
利益面前，人人平等
这句话有2层含义。
1.每个人都有可能为了自己的那一点利益，去做损害别人利益的事情。
比如用广告机刷曝光量和点击量。
2.每个人的利益都应该得到保障。
损害了广告主的利益，广告主可郁闷了。
从长远来看，这并符合整个互联网行业的利益。
反作弊
有了站外监测和站内监测系统，就有了整个广告活动和用户购买的所有流程的数据。用户从哪来，用户做了什么，用户为什么流失，就都知道了。这个时候，媒体作弊也更困难了。广告主客户有了数据，就有了证据，媒体自然会悠着点。
人善被人欺，马善被人骑
电商们有了自己的数据仓库，就有了挖掘重要价值信息的基础。倘若电商们能够好好利用手中的数据，网站运营自然可以更加得心应手，也不会再被黑心媒体“欺负”了。
IT和互联网是一个有非常价值的工具，好好利用，电商们才能过得更好。
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