淘宝用户行为数据分析报告
编辑导读:本文是一份关于淘宝用户行为数据的分析报告,作者主要对淘宝用户行为和商品特性进行数据分析,并根据分析结果提出了一些想法与建议,与大家分享。
01 项目背景
选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约500名随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢),数据量约5万,分析了用户行为与商品规律。
注:因获得数据时间范围有限,该数据为临近双十二数据,因此以下结论并不严谨,仅是为了锻炼数据分析能力。
02 分析思路
03 分析过程
3.1 前提
数据来源:阿里天池。
分析工具:MySQL 8.0,Navicat for MySQL。绘图工具:Excel。
对数据进行数据清洗后再进行进一步分析,处理过程略,下文中仅显示数据处理后结果,不展示处理过程。
3.2 整体数据
3.2.1 数据体量
3.2.2 整体数据概览
3.2.3 日均数据概览
从图中数据可以看出,12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多,可能由于这两日为周末,且双十二临近,但访客数与点击数的提升并未影响成交量,因缺少后续数据,故暂时推测为这是为双十二活动预热。
3.3 用户分析
3.3.1 复购率和跳失率
复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户
跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户
从复购率可以看出,一半以上的用户有复购行为,且跳失率为0,说明淘宝对用户有足够的吸引力,让用户停留。
因仅有9天的数据,对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析,因此没有对复购时间特征进行分析。
3.3.2 用户行为分析
用户行为可分为四种:点击、收藏、加购、购买,对这四类行为进行分析。
因用户购买途径有4种:点击-购买;点击-收藏-购买;点击-加购-购买;点击-收藏-加购-购买。因此,从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系,需进一步分析。
将用户成交方式分为四类:仅有点击行为;仅有收藏行为;既有收藏行为又有加购行为;仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出,有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高,因此,可以推测,用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。
3.3.3 用户时间分布分析
以日为单位对用户行为进行分析,可以看出,加购量与点击量几乎呈正相关趋势,收藏数与点击数相关性也较好,而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测,12月2日与12月3日点击量较高是由于周末和双十二近邻的缘故,但成交量没有随之提升同样可能是由于双十二活动预热所致,要研究成交量与其他行为的关系需要更多的数据进行进一步分析。
以小时为单位对用户行为进行分析,可以看出,晚上7点到11点是用户点击量行为的高峰期,此时用户加购量也随之增加,但下午1点却是用户下单的高峰期。因此,如果商家想以增长曝光度为目的,可以在晚上7点到11点之间做活动,如果是以提高营收为目的的活动,则可以在下午1点左右开始。
3.4 商品分析
3.4.1 商品转化分析
对商品进行转化漏斗分析,可以看出从点击到购买有很大的流量损失。同样,对不同渠道的商品购买方式进行分析。
3.4.2 购买路径分析
对商品购买路径进行分析,点击购买率=商品仅点击后购买量/商品仅点击量,收藏购买率与加购购买率同上。可以看出,加购购买率明显高于收藏购买率与点击购买率。
3.4.3 热门商品分析
分别对点击量、收藏量、加购量和购买量前十的商品大类进行分析。可以看出点击量、收藏量和加购量前几名较后几名差距较大,但是购买量却没有表现出明显的差距,说明没有爆款的出现。
根据四者韦恩图可以看出,点击、收藏与加购前十品类的重合度较高,但购买量前十品类与其他三者的重合度却没有那么高,说明对于部分品类商品而言,虽然能吸引许多用户,但是购买转化率却相对较低,这部分产品的转化率有释放空间。
04 结论与建议
4.1 结论
通过以上分析,可以得到以下结论:
- 在2017年11月25日至2017年12月3日这段时间内,淘宝用户的回购率相对较高,跳失率低,说明淘宝对用户有着较好的留存效果。
- 从用户角度看,加购后成交率较收藏后成交率与直接点击成交率更高。
- 用户在点击量与加购量几乎呈正相关趋势,周末和活动邻近之前的点击量与加购量均有所提升,但购买量并未有显著提升。周末对用户购买量的影响需要更多数据进一步分析。用户在晚上7点到11点之间打开淘宝的频率极高,但成交量却是下午1点的时候更高,说明淘宝成为了用户的一种消遣方式,而不仅仅是购物工具。
- 从商品角度而言,商品加购后成交率较直接点击后成交率与收藏后成就率更高。
- 虽然商品点击量、收藏量、加购量前十的商品呈现出一定的差距,但成交量前十的商品差距却不大。且成交量前十的商品中有近一半商品未在另外3个榜单之中。
- 整体而言,淘宝的用户留存率较高,但夜间成交量转换率和热搜商品品类的成交转化率有提升空间。
4.2 建议
通过上述结论,对淘宝和商家提出以下建议:
获客:
对于商家而言,如果想要提高曝光度,获得更多流量,可在周末晚上7点到11点之间开始活动。
成交率转化:
由上述分析可以看出,淘宝的用户留存量较高,但消费潜能却有待释放,因此提出以下建议:
- 无论从用户消费习惯还是商品成交特性看,加购后成交率较点击购买和加入收藏购买成交率更高。因此,对于淘宝而言,可增加用户将商品加入购入车的入口,在商品的收藏界面可添加加购入口。对于商家而言,可设置加购优惠,提高用户加购率。
- 用户在下午1点的成交率最高,因此对于以提高成交量为目的的活动,可在中午或下午1点开始。而夜间虽然用户流量高,但成交量却一般,说明淘宝对于用户而言有一定的消遣属性。因此,一方面淘宝可以提高自身产品的趣味性让自身成为用户的消遣工具,另一方面,可在该时间段进行一些活动比如直播等提高商品优惠释放用户消费潜能。
- 有的商品品类虽然有着良好的点击量、收藏量与加购量,但成交量却并不高,对于这类产品,可通过淘宝官方进行联合活动,提高成交转化率。
写在最后
因获得的数据时间范围有限,而自己的电脑处理更大体量的数据较慢,因此整体处理的数据体量并不大,对于通过数据发现产品中的问题,也希望能与各位进行有关方面的交流。
作者:ZWM,研究生二年级,21届毕业生,正在秋招中,有合适的工作可联系微信:meng_2300y
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请问用户行为的数据图和商品转化的数据图,两个图横坐标差不多,为什么纵坐标差了几十倍,而且形状差异也很大呢
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用漏斗图分析更形象,同时也可以考虑一下用BI,
这些数据怎么做成韦恩图,求教
我也没做过,但是百度到了一些