使用Python對淘寶用戶行為進行分析。以下是分析過程:
1、提出問題
2、理解數據
3、清洗數據
4、數據分析
5、結論
一、提出問題
1、電商數據分析指標
2、分析目標
1)UV、PV、日均訪問量、復購率
2)通過對瀏覽、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)分析各種產品及類目的銷售情況,找出運營關鍵點,提出優化意見。
4)通過對用戶行為的分析,找出哪些是潛在客戶、哪些是高質客戶,并根據客戶偏好提出優化方案。
二、理解數據
1、數據來源
本次分析數據集取自阿里天池--https://tianchi.aliyun.com/home/?spm=5176.12281920.0.0.75df3f741LOI3P
2、數據介紹
經過清洗后留下有效數據包括用戶48984個、商品1080286個、商品類目7352個、用戶行為4997368條。
三、數據清洗
1、導入數據
本次分析通過Python連接Mysql來獲取數據。
2、清洗數據
由于數據完整無缺失,所以可以直接進行下一步。
1)修改列名
2)修改數據格式
3)轉換時間格式并拆分
4)刪除多余數據
四、數據分析
1、UV、PV、日訪問量、復購率
1)UV
2)PV
3)日訪問量
4)復購率
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化率在9.49%,而最終變現的轉化率只有2.24%,低于電商行業的平均轉化率,有7%以上的客戶在這個過程中流失了,說明問題可能存在于價格和付款流程方面,之后可以通過優化價格和付款流程來提高轉化。
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,價格、質量等區別不大;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,并且價格高于消費者的心理價位。
4、用戶行為分析
1)每日用戶行為分析
根據上圖可以看出,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)分時段用戶行為分析
可以看出,每天從1點到5點用戶活躍度快速下降,從5點到10點用戶的活躍度逐步上升,10點到18點用戶的活躍度較為平穩,18點到22點用戶的活躍度呈直線上升,22點到23點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。
針對這些不同種類的用戶采用不同的營銷方式,做到有針對性的促銷方式,做到精準營銷。
五、結論
1、總體轉化率只有2.24%,有7%的用戶在付款階段流失了,需要優化價格和付款程序,可以通過增加活動、擴大付款方式等來提高轉化率。
2、根據各類商品銷售情況的分析,了解用戶對各類商品的需求和期望,及時調整庫存,減少資金占用和倉庫積壓,適時調整商品價格,做到精準營銷。
3、大部分用戶都活躍在10點到23點之間,在18點到23點之間活躍度最高;每周的工作日用戶的活躍度變化不大,但是在周末有一個小高峰。
4、通過不同的用戶行為,進行差異化運營,做到精準營銷。
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本文來源: 淘寶行為數據分析