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淘寶行為數(shù)據(jù)分析

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-12-08 10:04:13  來(lái)源:電商聯(lián)盟  作者:樂(lè)發(fā)網(wǎng)  瀏覽次數(shù):2

使用Python對(duì)淘寶用戶行為進(jìn)行分析。以下是分析過(guò)程:

1、提出問(wèn)題

2、理解數(shù)據(jù)

3、清洗數(shù)據(jù)

4、數(shù)據(jù)分析

5、結(jié)論

一、提出問(wèn)題

1、電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo)

2、分析目標(biāo)

1)UV、PV、日均訪問(wèn)量、復(fù)購(gòu)率

2)通過(guò)對(duì)瀏覽、收藏、加購(gòu)、購(gòu)買等過(guò)程流失情況的分析,確定具體問(wèn)題,提出改善意見(jiàn)。

3)分析各種產(chǎn)品及類目的銷售情況,找出運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵點(diǎn),提出優(yōu)化意見(jiàn)。

4)通過(guò)對(duì)用戶行為的分析,找出哪些是潛在客戶、哪些是高質(zhì)客戶,并根據(jù)客戶偏好提出優(yōu)化方案。

二、理解數(shù)據(jù)

1、數(shù)據(jù)來(lái)源

本次分析數(shù)據(jù)集取自阿里天池--https://tianchi.aliyun.com/home/?spm=5176.12281920.0.0.75df3f741LOI3P

2、數(shù)據(jù)介紹

經(jīng)過(guò)清洗后留下有效數(shù)據(jù)包括用戶48984個(gè)、商品1080286個(gè)、商品類目7352個(gè)、用戶行為4997368條。

三、數(shù)據(jù)清洗

1、導(dǎo)入數(shù)據(jù)

本次分析通過(guò)Python連接Mysql來(lái)獲取數(shù)據(jù)。

2、清洗數(shù)據(jù)

由于數(shù)據(jù)完整無(wú)缺失,所以可以直接進(jìn)行下一步。

1)修改列名

2)修改數(shù)據(jù)格式

3)轉(zhuǎn)換時(shí)間格式并拆分

4)刪除多余數(shù)據(jù)

四、數(shù)據(jù)分析

1、UV、PV、日訪問(wèn)量、復(fù)購(gòu)率

1)UV

2)PV

3)日訪問(wèn)量

4)復(fù)購(gòu)率

2、瀏覽、收藏、加購(gòu)、購(gòu)買等客戶流失情況分析

總體來(lái)看,由瀏覽到收藏加購(gòu)的轉(zhuǎn)化率在9.49%,而最終變現(xiàn)的轉(zhuǎn)化率只有2.24%,低于電商行業(yè)的平均轉(zhuǎn)化率,有7%以上的客戶在這個(gè)過(guò)程中流失了,說(shuō)明問(wèn)題可能存在于價(jià)格和付款流程方面,之后可以通過(guò)優(yōu)化價(jià)格和付款流程來(lái)提高轉(zhuǎn)化。

3、各類商品銷售情況分析

圖中展示的分別是瀏覽、加購(gòu)、收藏、購(gòu)買前五的幾類商品,其中,4756105、4145813兩類商品的瀏覽、加購(gòu)、收藏、購(gòu)買量都在前五,較為穩(wěn)定;1464116、2735466、2885642三類商品的瀏覽、加購(gòu)、收藏都在第五之后,但是購(gòu)買量卻分別為第一、第二和第四,說(shuō)明這三類商品可能是日常用品,價(jià)格、質(zhì)量等區(qū)別不大;2355072、982926這兩類商品的瀏覽、加購(gòu)、收藏量都處于前五,但是購(gòu)買量卻跌出前五,說(shuō)明這兩類商品的需求量較大,但是都不是急需品,并且價(jià)格高于消費(fèi)者的心理價(jià)位。

4、用戶行為分析

1)每日用戶行為分析

根據(jù)上圖可以看出,每天的加購(gòu)、收藏和購(gòu)買量都幾乎沒(méi)什么變化,而點(diǎn)擊和瀏覽量在第二周的周末有明顯的增加,但是第一周的周末卻沒(méi)有增加,推測(cè)可能是由于剛過(guò)完雙11沒(méi)多久,用戶的資金不是很充足,之前購(gòu)買的物品還沒(méi)有完全消化掉。

2)分時(shí)段用戶行為分析

可以看出,每天從1點(diǎn)到5點(diǎn)用戶活躍度快速下降,從5點(diǎn)到10點(diǎn)用戶的活躍度逐步上升,10點(diǎn)到18點(diǎn)用戶的活躍度較為平穩(wěn),18點(diǎn)到22點(diǎn)用戶的活躍度呈直線上升,22點(diǎn)到23點(diǎn)用戶活躍度有小幅的下降。

3)用戶行為分析

可以看出部分如234304這類用戶購(gòu)買、收藏、加購(gòu)量都較高;部分如242650這類用戶加購(gòu)和收藏量較高但是沒(méi)有購(gòu)買量;部分如122504這類用戶不需要收藏和加購(gòu)直接購(gòu)買。

針對(duì)這些不同種類的用戶采用不同的營(yíng)銷方式,做到有針對(duì)性的促銷方式,做到精準(zhǔn)營(yíng)銷。

五、結(jié)論

1、總體轉(zhuǎn)化率只有2.24%,有7%的用戶在付款階段流失了,需要優(yōu)化價(jià)格和付款程序,可以通過(guò)增加活動(dòng)、擴(kuò)大付款方式等來(lái)提高轉(zhuǎn)化率。

2、根據(jù)各類商品銷售情況的分析,了解用戶對(duì)各類商品的需求和期望,及時(shí)調(diào)整庫(kù)存,減少資金占用和倉(cāng)庫(kù)積壓,適時(shí)調(diào)整商品價(jià)格,做到精準(zhǔn)營(yíng)銷。

3、大部分用戶都活躍在10點(diǎn)到23點(diǎn)之間,在18點(diǎn)到23點(diǎn)之間活躍度最高;每周的工作日用戶的活躍度變化不大,但是在周末有一個(gè)小高峰。

4、通過(guò)不同的用戶行為,進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng),做到精準(zhǔn)營(yíng)銷。

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