文档介绍：事件大数据的应用
电商用户行为分析
2017/11/19
目录
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value
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characteristics
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analyzing models
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some results
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the future
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1·什么是用户行为分析?
在电商领域,简单地说,就是用户在网站上发生的所有行为,如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表(Wish List)、购买、使用减价券和退货等;甚至包括在第三方网站上的相关行为,如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比,电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息,而不是像门店收集到的是交易信息。
在电商领域中,用户行为信息量之大令人难以想象,据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计,一个用户在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看,更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。
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1·1举个简单的例子
这些购买前的行为信息,可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。
例如,客户 A 连续浏览了 5 款电视机,其中 4 款来自国内品牌 S,1 款来自国外品牌 T;4 款为 LED 技术,1 款为 LCD 技术;5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性,如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机,其中 2 款是国外品牌 T,2 款是另一国外品牌 V,2 款是国产品牌 S;4 款为 LED 技术,2 款为 LCD 技术;6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;类似地,这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性,如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。
又如,一个用户通过精确查找,找到了一个商品,然而之后又在许多同类商品页面中不断跳转,又能分析出什么用户心理呢?
顾客要买什么很明确,且有个模糊预期,但是由于准备工作做得不充分,在购买前很犹豫。那么,从商家的角度来说,也说明这几个商品的介绍还不是很充分,有改进的空间。
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2·用户行为分析的价值
impression:获得用户对网站或产品的印象,站在用户的角度完善产品设计。
guidance:通过用户行为分析了解客户心理,逆向引导用户行为。
feeling:提升用户体验与用户友好度。
loyalty:提升客户的忠实性,增加产品粘性。
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3&4·用户行为特征及分析
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用户的来源地区、来路域名和页面:
有地域特点,访问****惯,入口的可靠性,与有效性;
用户在网站的停留时间、跳出率:关注度;
回访者、回访次数、回访相隔天数:用户粘性;
新访问者:发展潜力;
注册用户和非注册用户,分析两者之间的浏览****惯:游客与会员的心理画像,游客最感兴趣什么,怎样让其成为会员,会员最在意什么,怎样让其成为高级会员;
用户所使用的搜索引擎:广告投放的方向;
关键词、关联关键词和站内关键字:语言的优化,呈现方式的选择;
用户在不同时段的访问量情况:活动时间的选择
入口信息
浏览信息
6·用户分析未来发展推测
多渠道,多维度地分析用户行为;
利用高新科技(如深度学****完善用户画像;
获取用户传感器的调用权,全面了解用户行为心理;
公开性社交软件的使用记录,每一个心情的记录都至关重要;
……