一、什么是O2O商户运营评价？

哦， O2O商户运营评价啊，就是kankan那些卖东西的地方，比如超市、 总结一下。 小店，他们怎么在网上和店里一起Zuo生意，Zuo得好不好。

哎呀，这个嘛，就像考试一样，kankan自己哪里Zuo得好，哪里Zuo得不好，ran后就可yi改进嘛。 行吧... 这样生意才NengZuo得geng好，钱才Neng赚得geng多哦。

三、怎么进行O2O商户运营评价呢？

哦， 这个嘛，就像数数一样，数数每个商户在两个因子上的得分，第一个因子的得分，第二个因子的得分。

1. 第一个因子的得分

这个得分， 就像你考试得了多少分一样，kankan商户在网上和店里Zuo得怎么样。

这个得分， 就像你上课听讲听得好不好一样，k 内卷... ankan商户在实体店和网上Zuo得怎么样。

四、怎么用O2O商户运营评价提升生意收益？

哦， 这个嘛，就像玩游戏一样，kankan哪个游戏玩得Zui好， 呵... ran后学学人家怎么玩，自己也Neng玩得geng好。

1. 对综合得分进行排序

基本上... 这个排序， 就像排队一样，kankan哪些商户表现好，哪些表现不好。

2. 分析第二个因子

这个因子， 就像kan谁拿的奖品多一样，kankan哪个商户的实体店和网上douZuo得好，欧了！。

3. 构造因子变量

这个变量， 就像拼图一样，把相关的信息拼在一起，kankan哪个商户Zuo得Zui好，摆烂。。

哦，就是kankan哪些商户Zuo得好，学学人家怎么Zuo的，自己也NengZuo得geng好，这样生意就Neng赚得geng多啦！

新生成了两个变量， 就是每个商户在两个因子上的得分：第一个因子的得分，第二个因子的得分，尊嘟假嘟？。

对综合得分进行排序，就Neng知道哪些商户在O2O的运营方式下表现优异。

不地道。 第二个因子：载荷较大的是“实体店铺货数”、 “线下广告费用”、“地面推广引入量”，说明这个变量与因子的相关程度较高，bing且反映的dou是线下情况。总的来说可yi命名为“线下商务”。

构造因子变量，本例中旋转后的方差解释图知：

根据经验或研究，指定个数。

分析后来啊解读：KMO统计量为0.，大于0.5小于0.，尚可yi接受因子分析。

suo以因子1占的加权比重数=/

探索结构：在变量之间存在高度相关性的时候，我们希望用较少的因子数目来概括其信息，我懂了。。

大悦城成功的10个深入骨髓的运营理念。在互联网抢夺线下客群之后购物中心也Zuo起了贩卖流量的生意，我是深有体会。。

公式：第一个因子占的加权比重数*第一个因子得分+第二个因子占的加权比重数*第二个因子得分

下面我们计算综合得分。

简化数据：把原始变量转化为因子后使用因子得分进行分析，比如聚类分析、回归分析等，换个赛道。。

应用背景

何苦呢？ KMO检验统计量：小于0.5时不适合因子分析；大于0.5小于0.7时 尚可yi接受因子分析；大于0.7小于0.8时比较适合因子分析；大于0.8时fei常适合因子分析。

该后来啊主要用来检验数据是否适合因子分析，主要参考KMO统计量即可，未来可期。。

判断数据是否适合因子分析

勾选“碎石图”，用于辅助判断因子个数。

本例前三个音字dou在较陡峭的曲线上，suo以提取2~~3个因子dou可yi对原始变量有较好的解释，就这？。

勾选“保存为变量”，方法选择“回归”，用于保存计算到的因子得分，不夸张地说...。

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来一波... “旋转后的成分矩阵”显示的是旋转后的因子载荷矩阵，这个后来啊Neng够凸显因子含义。

本例值”大于1的标准提取了两个因子， 旋转之后累计方差贡献率达到72.%， 是吧？ 因子的解释Neng力较好。

对生鲜电商玩家社区团购成本低，是生鲜电商运营模式的首选。通俗点来讲，就是抢菜市场、商超的生意，说到点子上了。。

如何确定提取的因子个数？

华联商厦O2O营销效果评估方法第一部分O2O营销效果评估模型构建

YYDS... 因子1贡献率为38.%， 因子2贡献率为33.，累积贡献率为72.

利用银子旋转方法使得因子geng有实际意义

新会员加入后商户需要tong过思迅O2O平台各种活动的运营，吸引会员持续的关注和访问，以达到会员持续消费，提升商户销售业绩的目的。只有源源不断的新会员加入， 才Neng为实体店带来持续稳定的生意， 是个狼人。 suo以如何高效的拉新，就是实体店面临的第一个问题。传统实体店拉新的人力物力成本较高bing且效率较低， dan是tong过思迅O2O平台，利用平台跟微信对接的优势和各种营销手段，商户运营...

这玩意儿... 微信服务 微信是一种和商业密切相关的工具，如微信支付、公众号、二维码，可是商户并不知道如何使用微信，如何主动把微信hen好地运用到自己的生意当中。但当有了O2O的闭环解决方案之后 无论是零售、餐饮还是别的类型的商家，dou可yi找到一个切入点，进入半互联网的时代，tong过各种方法让用户签到、领优惠

盘它... 大方差法师Zui常用的，该方法Neng够使每个变量尽可Neng的在一个引子上有较高的载荷，在其余因子上载荷较低，从而方便对因子进行解释。

分析工具

这个图没什么卵用，忽略不计。

因子分析的变量要求为连续变量，分类变量不适合直接进行因子分析。

“碎石图”Neng辅助我们判断好因子个数，通 太坑了。 常是选区取现中比较陡峭的位置所对应的因子个数。

提到这个... 综合评价：tong过每个因子得分计算出综合得分，对分析对象进行综合评价。

dui与商家可yitong过统计数据和追踪评价，直观kan到营销效果。

oto模式是指线上购买带动线下运营消费， tong过打折、提供服务信息等方式，把线下门店的活动消息告诉线上的用户，将这些用户转换为自己的线下用户，从而去到门店消费和服务.O2O模式解解析#商业模式解析 #商业模式 #营销 @DOU+上热门 @DOU+好生意 @DOU+小助手查kanAI文稿。

因子分析主要用于分析商户O2O运营数据， 了解商家的行为信息，找出数据背后的共性，到头来对商家进行综合评价，挖掘商家特点，他破防了。。

这是旋转之前的因子载荷矩阵， 难以对因子进行明确定义，可yi忽略不kan，直接kan旋转后的因子载荷矩阵。

我懵了。 全新商业模式O2O解读及运营策略2018710谨呈:XX开发公司版权声明:本项目是淄博地产顾问有限公司研究的成果。未经本公司共同书面许可，不得擅自向其它ren何机构和个人传阅、引用、复制和发布报告中的部分或quan部内容。论剑:细数商业风云变化壹贰寻

实例：100个商户的O2O运营数据

初始特征值大于1的因子个数

SPSS

因子分析的步骤

标题名称：O2O商户运营成效评价

因子分析的目的是什么？

第一个因子：载荷较大的变量是“网店浏览量”、 “论坛浏览量”、“线上广告费用”、“实体店访客数”，说明这四个变量与该因子的相关程度较高，其中前三个是反映的是线上数据，“实体店访客数”放映的虽然是线下数据，dan是与第一个因子呈现反向关系。总的来说可yi吧第一个因子命名为“线上商务”，请大家务必...。

注意：系数是按我们设置的降序排列， bing且有的为空，是主要原因是我们设置的排除小于0.4的系数是因子后来啊geng加清晰，可读。

计算每个个案的因子得分

碎石图中处于陡峭曲线上的对应因子个数。

未来可期。 选择“大方差法”，用于geng好的解释因子所包含的意义。

本例中suo有变量共同度dou在60%以上，可yi认为所提取的因子对各变量的解释Neng力是可yi接受的。

累计方差贡献率达到一定水平的因子个数

注意：这里不必生搬硬套， 也不必也定时0.，可视具体情况而定

分析方法

躺平。 方法选择“主成分”，这是Zui常用的提取因子的方法;

勾选系数显示格式中的“按大小排序”，是为了让系数大小有序，方便观察;勾选“排除小系数”， 可以。 输入0.，这样在后来啊中相关系数小于0.4的会被排除，不再显示，也是为了方便观察

知道了那些商家表现优异，那些商户表现比较差，就可yi进行后的详细分析，以提升企业的商业价值，达到某些商业目的。

累计方差贡献率大于60%， 则说明因子对变量的解释Neng力尚可接受，达到80%，说明因子对变量的解释Neng力fei常好，嗐...。

o2o的本质就是利用互联网作为市场营销手段， geng有效地吸引用户，产生geng大的的收益.一边， 乱弹琴。 也可yi减少商家前期运营所需的费用，发展geng多的资金。

获得企业所属的商户O2O运营数据后 tong过分析它们在一段时间内的线上线下行为信息，找出这些变量的共性，降低分析维度，对商户进行综合评价，可yi知道产品运营效果是否达到预期。

勾选“KOM和巴特利特球形度检验”，目的是用于生成检验因子分析适合度的统计指标，总结一下。。

说实话... 这个后来啊是“变量共同度”，显示了原始变量Neng被提取的因子解释的程度。

不瞎逼逼，直接开干。

当然kan到“点餐”这个“互联网思维”的有hen多创业团队， 有些平台则是tong过Zui难点IT系统入手——为商户提供从点菜到结账的餐饮管理系统，ran后他们从这一层面向上游发展到用户，将大嘴巴定义为“自助点餐、 我们都... 结账的服....业内人士调研发现，dui与大部分餐饮企业而言，即使是增加1个人运营微博，这个成本也是fei常大的，何况80%餐厅没有市场部和施行人员，全是厨师和前台。

建议个案个数为变量个数的5倍以上，这只是参考值，不是jue对标准。

你收益了。直接kan图，门店的运营发展，去掉细枝末节，留下关键环节:引流、 干就完了！ 留存、促活、转化、分析。dan是...

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该图是“总方差解释”，显示了tong过分析所提起的因子数量， 哎，对！ 以及所提取的因子对suo有变量的累计方差贡献率。

因子分析