作為C2C最大平臺(tái)，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(cè)用戶數(shù)，每天有超過6000萬的固定訪客，同時(shí)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(tái)，每天巨量的用戶信息，用戶行為信息產(chǎn)出，若只是對(duì)這些信息視而不見，導(dǎo)致用戶價(jià)值的浪費(fèi)，今天，從阿里巴巴旗下的天池下載一個(gè)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(gòu)，用戶粘性情況，從而對(duì)該店鋪存量用戶的健康度進(jìn)行評(píng)價(jià);
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(duì)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(yíng)情況怎樣，支付人數(shù)，轉(zhuǎn)化率怎樣
2.整個(gè)店鋪用戶生命周期是怎樣，是否健康，如何預(yù)測(cè)
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(shí)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(kù)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(kù)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(shí)間清洗：時(shí)間戳--改為datetime 類型
減少時(shí)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(shì)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(shì)，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(gòu)轉(zhuǎn)化還是最終轉(zhuǎn)化，都出現(xiàn)略微下降趨勢(shì)，特別是加購(gòu)轉(zhuǎn)化，有可能周末用戶空余時(shí)間變多，導(dǎo)致加購(gòu)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(gòu)付費(fèi)轉(zhuǎn)化為56%，暫時(shí)未知為什么行業(yè)，如果可以，可以通過優(yōu)化流程或者測(cè)試，提高用戶加購(gòu)付費(fèi)轉(zhuǎn)化的
2.3 用戶粘性
原本是打算直接寫個(gè)多對(duì)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(duì)平臺(tái)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(yíng)做了營(yíng)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(jī)沒有很好
2.4 復(fù)購(gòu)率：
8天，用戶復(fù)購(gòu)率只有38%，也就是說100個(gè)客戶只有38個(gè)購(gòu)買兩次以上，復(fù)購(gòu)率較低
2.5 用戶購(gòu)買時(shí)間分布
可以看出工作日和非工作日用戶分布趨勢(shì)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(cè)前5品類產(chǎn)品，了解用戶購(gòu)買動(dòng)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(shì)平穩(wěn)，但是未隨著用戶增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，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(gòu)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(gòu)付費(fèi)細(xì)分流程分析和業(yè)務(wù)部門對(duì)營(yíng)銷規(guī)則上做修改，再做測(cè)試，提高轉(zhuǎn)化
可以在用戶加購(gòu)7小時(shí)后，給客戶發(fā)優(yōu)惠券短信，或者對(duì)1天加購(gòu)產(chǎn)品用戶，加一個(gè)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(gòu)率只有39%，需要業(yè)務(wù)部門加大營(yíng)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(duì)產(chǎn)品使用和售后，物流情況了解，看用戶對(duì)哪些不滿意，導(dǎo)致復(fù)購(gòu)低的原因;可以通過每天簽到，積分換購(gòu)，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(yíng)做了活動(dòng)，導(dǎo)致uv值增高
5.用戶只要在10點(diǎn)后購(gòu)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(shí)間進(jìn)行發(fā)布
在吸引新用戶方面，可以增加在這個(gè)時(shí)間段的廣告投放，減少其他時(shí)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(gè)時(shí)間段，吸引現(xiàn)有用戶的瀏覽。
在增加收入方面，可以在這個(gè)時(shí)間段設(shè)置限時(shí)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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