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天池-淘寶數(shù)據(jù)-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  來源:電商聯(lián)盟  作者:樂發(fā)網(wǎng)  瀏覽次數(shù):3

作為C2C最大平臺,淘寶網(wǎng)是亞太地區(qū)較大的網(wǎng)絡(luò)零售、商圈,由阿里巴巴集團(tuán)在2003年5月創(chuàng)立。擁有近5億的注冊用戶數(shù),每天有超過6000萬的固定訪客,同時每天的在線商品數(shù)已經(jīng)超過了8億件,平均每分鐘售出4.8萬件商品。

作為最大電商平臺,每天巨量的用戶信息,用戶行為信息產(chǎn)出,若只是對這些信息視而不見,導(dǎo)致用戶價值的浪費(fèi),今天,從阿里巴巴旗下的天池下載一個數(shù)據(jù)集,希望能分析出一些有用信息。

一.分析背景

1.數(shù)據(jù)來源

在阿里巴巴旗下的天池,下載userbehavor.csv 數(shù)據(jù)集,

1.1數(shù)據(jù)集介紹

數(shù)據(jù)量:100.150.807條用戶行為

變量解析:

變量結(jié)構(gòu):

二.分析目的:

1.了解大盤總體情況;

2.通過用戶分析,了解用戶留存,復(fù)購,用戶粘性情況,從而對該店鋪存量用戶的健康度進(jìn)行評價;

3.通過用戶行為流程分析,了解各流程的轉(zhuǎn)化情況,并查看是否需要改進(jìn)的地方;

4.通過用戶行為流程分析,了解用戶行為習(xí)慣;

5.通過產(chǎn)品分析,了解店鋪熱銷款,并對熱銷,但轉(zhuǎn)化度不良的款提出問題,并給出意見。

三.分析思路

3.1.提出問題

總體概覽:

1.店鋪總體運(yùn)營情況怎樣,支付人數(shù),轉(zhuǎn)化率怎樣

2.整個店鋪用戶生命周期是怎樣,是否健康,如何預(yù)測

用戶分析:

3.活躍情況,有無下降

4.用戶活躍留存,和用戶粘性

5.用戶付費(fèi)情況,付費(fèi)留存情況,付費(fèi)貢獻(xiàn)度

6.用戶付費(fèi)習(xí)慣分析:根據(jù)數(shù)據(jù)集有的維度,可以做時間維度作為分析

產(chǎn)品分析:

7.最近熱銷產(chǎn)品有什么

8.哪些產(chǎn)品轉(zhuǎn)化好,哪些產(chǎn)品轉(zhuǎn)化差

3.2 分析思路

四 分析問題

用mysql數(shù)據(jù)庫操作

1.數(shù)據(jù)清洗

1.1 原來數(shù)據(jù)集太大,截取前200萬條數(shù)據(jù),并在數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建表

1.2 查看是否有缺失值

1.3 查看是否重復(fù)值

1.4時間清洗:時間戳--改為datetime 類型

減少時間亂數(shù)據(jù):使數(shù)據(jù)集只有8天數(shù)據(jù)

2.分析思路

2.1總體概覽

2.1.1 了解這八天總體情況

2.1.2 具體到每一天的情況--畫出趨勢圖

2.2用戶行為分析

這里的瀏覽就是活躍意思

總體用戶瀏覽(活躍),付費(fèi)用戶數(shù)呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢,卻只有12月2日(周日)環(huán)比上升20.8.瀏覽用戶數(shù)也環(huán)比上升,需要了解是否業(yè)務(wù)促銷做了操作導(dǎo)致;

周末無論加購轉(zhuǎn)化還是最終轉(zhuǎn)化,都出現(xiàn)略微下降趨勢,特別是加購轉(zhuǎn)化,有可能周末用戶空余時間變多,導(dǎo)致加購商品多,但轉(zhuǎn)化能力不足,可以用戶調(diào)查了解一下用戶情況;

加購付費(fèi)轉(zhuǎn)化為56%,暫時未知為什么行業(yè),如果可以,可以通過優(yōu)化流程或者測試,提高用戶加購付費(fèi)轉(zhuǎn)化的

2.3 用戶粘性

原本是打算直接寫個多對多的code,但是無耐家里mysql不給力,所以只能人工操作次日留存,t+n的留存就不寫了

這是支付留存

活躍留存:11月25日的活躍留存,第三天活躍留存為77%,第七天活躍留存為78%,用戶對平臺比較大依賴性

活躍留存:但12.2日,活躍留存98%,結(jié)合上面12.2日pv和支付人數(shù)大幅上升,有可能是運(yùn)營做了營銷手段,導(dǎo)致沉默和有可能流失用戶回歸

付費(fèi)留存:3日,7日付費(fèi)留存只有22%,21%,成績沒有很好

2.4 復(fù)購率:

8天,用戶復(fù)購率只有38%,也就是說100個客戶只有38個購買兩次以上,復(fù)購率較低

2.5 用戶購買時間分布

可以看出工作日和非工作日用戶分布趨勢相同,無差別,且主要分布在10-15點(diǎn),19-22點(diǎn)

周末使用app用戶更多

3.產(chǎn)品分析

3.1 熱銷產(chǎn)品

3.2

可以看出當(dāng)前熱銷的前五類產(chǎn)品,以后可以通過檢測前5品類產(chǎn)品,了解用戶購買動態(tài)

轉(zhuǎn)化率:從第4名-第7名類目轉(zhuǎn)化率低,只有1%-2%,但瀏覽人數(shù)排名靠前,說明這部分產(chǎn)品推薦規(guī)則不準(zhǔn)確,導(dǎo)致大量曝光,增加點(diǎn)擊,但未完成轉(zhuǎn)化

五.結(jié)論意見

1.活躍用戶趨勢平穩(wěn),但是未隨著用戶增長而增長,有可能因?yàn)榱魇в脩粼黾樱枰M(jìn)一步驗(yàn)證

2.付費(fèi)轉(zhuǎn)化較低,其中加購付費(fèi)轉(zhuǎn)化較低,說明各流程流失用戶高,需要數(shù)據(jù)部門在加購付費(fèi)細(xì)分流程分析和業(yè)務(wù)部門對營銷規(guī)則上做修改,再做測試,提高轉(zhuǎn)化

可以在用戶加購7小時后,給客戶發(fā)優(yōu)惠券短信,或者對1天加購產(chǎn)品用戶,加一個調(diào)差問卷框,了解用戶不需要情況

3.活躍留存良好,但付費(fèi)留存不怎樣,需要查看用戶生命周期才能做進(jìn)一步判斷;而復(fù)購率只有39%,需要業(yè)務(wù)部門加大營銷,提高用戶興趣,而且優(yōu)化產(chǎn)品推薦

可以進(jìn)行售后調(diào)差,查看用戶對產(chǎn)品使用和售后,物流情況了解,看用戶對哪些不滿意,導(dǎo)致復(fù)購低的原因;可以通過每天簽到,積分換購,老用戶折扣提高用戶留存率

4.12.2日用戶量增加,但轉(zhuǎn)化下降有可能運(yùn)營做了活動,導(dǎo)致uv值增高

5.用戶只要在10點(diǎn)后購物,在20-22處于高峰期,

若以后發(fā)文章,可以9點(diǎn)-10點(diǎn)這段時間進(jìn)行發(fā)布

在吸引新用戶方面,可以增加在這個時間段的廣告投放,減少其他時間段的廣告投放,以達(dá)到最有效的廣告投放效果。

在提高用戶留存方面,店鋪的上新可以放在這個時間段,吸引現(xiàn)有用戶的瀏覽。

在增加收入方面,可以在這個時間段設(shè)置限時折扣,促進(jìn)成交。

5.產(chǎn)品方面,982926.2640118.3002561.1320293轉(zhuǎn)化較其他產(chǎn)品水平低,說明這部分產(chǎn)品推薦規(guī)則不準(zhǔn)確,導(dǎo)致大量曝光,增加點(diǎn)擊,但未完成轉(zhuǎn)化

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