使用Python對(duì)淘寶用戶行為進(jìn)行分析。以下是分析過程:
1、提出問題
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、日均訪問量、復(fù)購率
2)通過對(duì)瀏覽、收藏、加購、購買等過程流失情況的分析,確定具體問題,提出改善意見。
3)分析各種產(chǎn)品及類目的銷售情況,找出運(yùn)營關(guān)鍵點(diǎn),提出優(yōu)化意見。
4)通過對(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Python連接Mysql來獲取數(shù)據(jù)。
2、清洗數(shù)據(jù)
由于數(shù)據(jù)完整無缺失,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、日訪問量、復(fù)購率
1)UV
2)PV
3)日訪問量
4)復(fù)購率
2、瀏覽、收藏、加購、購買等客戶流失情況分析
總體來看,由瀏覽到收藏加購的轉(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)過程中流失了,說明問題可能存在于價(jià)格和付款流程方面,之后可以通過優(yōu)化價(jià)格和付款流程來提高轉(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、收藏、購買前五的幾類商品,其中,4756105、4145813兩類商品的瀏覽、加購、收藏、購買量都在前五,較為穩(wěn)定;1464116、2735466、2885642三類商品的瀏覽、加購、收藏都在第五之后,但是購買量卻分別為第一、第二和第四,說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、收藏量都處于前五,但是購買量卻跌出前五,說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、收藏和購買量都幾乎沒什么變化,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有增加,推測可能是由于剛過完雙11沒多久,用戶的資金不是很充足,之前購買的物品還沒有完全消化掉。
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這類用戶購買、收藏、加購量都較高;部分如242650這類用戶加購和收藏量較高但是沒有購買量;部分如122504這類用戶不需要收藏和加購直接購買。
針對(duì)這些不同種類的用戶采用不同的營銷方式,做到有針對(duì)性的促銷方式,做到精準(zhǔn)營銷。
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,可以通過增加活動(dòng)、擴(kuò)大付款方式等來提高轉(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)整庫存,減少資金占用和倉庫積壓,適時(shí)調(diào)整商品價(jià)格,做到精準(zhǔn)營銷。
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、通過不同的用戶行為,進(jìn)行差異化運(yùn)營,做到精準(zhǔn)營銷。
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