时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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01 项目背景选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约500名随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢),数据量约5万,分析了用户行为与商品规律。 注:因获得数据时间范围有限,该数据为临近双十二数据,因此以下结论并不严谨,仅是为了锻炼数据分析能力。 02 分析思路03 分析过程3.1 前提数据来源:阿里天池。 分析工具:MySQL 8.0,Navicat for MySQL。绘图工具:Excel。 对数据进行数据清洗后再进行进一步分析,处理过程略,下文中仅显示数据处理后结果,不展示处理过程。 3.2 整体数据3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览 从图中数据可以看出,12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多,可能由于这两日为周末,且双十二临近,但访客数与点击数的提升并未影响成交量,因缺少后续数据,故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析3.3.1 复购率和跳失率 复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户 跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户 从复购率可以看出,一半以上的用户有复购行为,且跳失率为0,说明淘宝对用户有足够的吸引力,让用户停留。 因仅有9天的数据,对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析,因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析 用户行为可分为四种:点击、收藏、加购、购买,对这四类行为进行分析。 因用户购买途径有4种:点击-购买;点击-收藏-购买;点击-加购-购买;点击-收藏-加购-购买。因此,从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系,需进一步分析。 将用户成交方式分为四类:仅有点击行为;仅有收藏行为;既有收藏行为又有加购行为;仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出,有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高,因此,可以推测,用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析 以日为单位对用户行为进行分析,可以看出,加购量与点击量几乎呈正相关趋势,收藏数与点击数相关性也较好,而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测,12月2日与12月3日点击量较高是由于周末和双十二近邻的缘故,但成交量没有随之提升同样可能是由于双十二活动预热所致,要研究成交量与其他行为的关系需要更多的数据进行进一步分析。 以小时为单位对用户行为进行分析,可以看出,晚上7点到11点是用户点击量行为的高峰期,此时用户加购量也随之增加,但下午1点却是用户下单的高峰期。因此,如果商家想以增长曝光度为目的,可以在晚上7点到11点之间做活动,如果是以提高营收为目的的活动,则可以在下午1点左右开始。 3.4 商品分析3.4.1 商品转化分析 对商品进行转化漏斗分析,可以看出从点击到购买有很大的流量损失。同样,对不同渠道的商品购买方式进行分析。 3.4.2 购买路径分析 对商品购买路径进行分析,点击购买率=商品仅点击后购买量/商品仅点击量,收藏购买率与加购购买率同上。可以看出,加购购买率明显高于收藏购买率与点击购买率。 3.4.3 热门商品分析 分别对点击量、收藏量、加购量和购买量前十的商品大类进行分析。可以看出点击量、收藏量和加购量前几名较后几名差距较大,但是购买量却没有表现出明显的差距,说明没有爆款的出现。 根据四者韦恩图可以看出,点击、收藏与加购前十品类的重合度较高,但购买量前十品类与其他三者的重合度却没最好的网络营销有那么高,说明对于部分品类商品而言,虽然能吸引许多用户,但是购买转化率却相对较低,这部分产品的转化率有释放空间。 04 结论与建议4.1 结论通过以上分析,可以得到以下结论:
4.2 建议通过上述结论,对淘宝和商家提出以下建议: 获客: 对于商家而言,如果想要提高曝光度,获得更多流量,可在周末晚上7点到11点之间开始活动。 成交率转化: 由上述分析可以看出,淘宝的用户留存量较高,但消费潜能却有待释放,因此提出以下建议:
写在最后因获得的数据时间范围有限,而自己的电脑处理更大体量的数据较慢,因此整体处理的数据体量并不大,对于通过数据发现产品中的问题,也希望能与各位进行有关方面的交流。
作者:ZWM,研究生二年级,21届毕业生,正在秋招中,有合适的工作可联系微信:meng_2300y 本文由 @ZWM 于,, ,基于 CC0 协议 |
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