一榜掌、背景

淘寶網(wǎng)是亞太地區(qū)較大的網(wǎng)絡(luò)5零售、商圈乘综，由阿里巴巴集團(tuán)在2003年5月創(chuàng)立憎账。深受大眾歡迎，擁有近5億的注冊(cè)用戶數(shù)卡辰，每天有超過(guò)6000萬(wàn)的固定訪客胞皱。

與PC時(shí)代相比，移動(dòng)終端能更加方便用戶隨時(shí)隨地進(jìn)行淘寶端行為九妈。

通過(guò)分析淘寶app用戶的行為反砌，可以為后續(xù)的運(yùn)營(yíng)管理提供更好的方向。

二允蚣、分析問(wèn)題和思路

1. 通過(guò)流量和轉(zhuǎn)化率的分析了解平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)整體現(xiàn)狀于颖；

2. 通過(guò)日活、時(shí)活數(shù)據(jù)了解用戶的行為規(guī)律嚷兔，通過(guò)RFM模型定義不同用戶的價(jià)值；

3. 對(duì)于異常數(shù)據(jù)做入，結(jié)合實(shí)際情況分析原因冒晰；

問(wèn)題分析思路

三、數(shù)據(jù)處理

1.?數(shù)據(jù)集描述

數(shù)據(jù)集描述

2.?數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗

1. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)竟块，進(jìn)行探索壶运。原數(shù)據(jù)大小為：12,256,906*6，考慮到地理位置列涉及編碼問(wèn)題浪秘，不進(jìn)行探索蒋情；直接刪除此列；

2.?缺失值查看結(jié)果為0耸携，刪除user_geohash后數(shù)據(jù)無(wú)缺失值棵癣，故而不用進(jìn)行處理；

3.?重復(fù)值刪除夺衍，刪除后數(shù)據(jù)大小為6,213,379行狈谊；

4.?由于需要分析不同日期、小時(shí)以及星期時(shí)間的用戶行為，對(duì)數(shù)據(jù)user_time進(jìn)行拆分處理和星期化處理河劝；

不同流量數(shù)據(jù)處理

根據(jù)不同的行為（1點(diǎn)擊壁榕、2收藏、3加入購(gòu)物車(chē)和4購(gòu)買(mǎi)）對(duì)流量進(jìn)行處理赎瞎，為后續(xù)數(shù)據(jù)可視化準(zhǔn)備牌里；

客戶價(jià)值處理

根據(jù)RFM模型，對(duì)客戶價(jià)值進(jìn)行處理务甥，由于未涉及購(gòu)買(mǎi)金額二庵，因此簡(jiǎn)化模型，僅對(duì)R和F進(jìn)行分析缓呛；

四催享、分析主體

日流量

時(shí)流量

周流量

平臺(tái)整體運(yùn)營(yíng)情況分析：

1.?平臺(tái)在11.18~12.18這一個(gè)月內(nèi)，除12.12日相對(duì)較高哟绊，其余時(shí)間日流量（無(wú)論是點(diǎn)擊量因妙、收藏量、加入購(gòu)物車(chē)量還是購(gòu)買(mǎi)量）相對(duì)平穩(wěn)票髓，結(jié)合實(shí)際可知攀涵，12.12日的流量猛增為淘寶做活動(dòng)導(dǎo)致。

2.?用戶活動(dòng)高峰出現(xiàn)在夜間21:00~22:00洽沟，推測(cè)為在睡前進(jìn)行淘寶活動(dòng)以故；低谷在凌晨02:00~06:00，此時(shí)用戶處于睡眠階段裆操；

3.?用戶在工作日時(shí)在平臺(tái)較活躍怒详，周末流量最小，可能原因?yàn)橹苣└酁槌鲇魏团惆榧胰耍?/p>

轉(zhuǎn)化率

利用AARRR模型踪区，發(fā)現(xiàn)從客戶點(diǎn)擊→加購(gòu)物車(chē)/收藏→ 購(gòu)買(mǎi)幾個(gè)環(huán)節(jié)昆烁，轉(zhuǎn)化率遞減，最后真正購(gòu)買(mǎi)的只有1.9%缎岗，購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率比較低静尼。在客戶點(diǎn)擊→加購(gòu)物車(chē)/收藏的環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化率為10.3%传泊，收藏/加入購(gòu)物車(chē)→購(gòu)買(mǎi)這個(gè)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率為18.4%鼠渺，需要想辦法提高這幾個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。

客戶價(jià)值占比

根據(jù)RFM模型眷细，平臺(tái)31%的用戶為高質(zhì)量客戶拦盹，這些用戶購(gòu)買(mǎi)量大，且近期活躍薪鹦，需要重點(diǎn)維護(hù)掌敬；10%的用戶為重要客戶惯豆，這些用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率不是很高，但是近期活躍于奔害，可以通過(guò)推薦新品等措施來(lái)挖掘客戶價(jià)值楷兽；26%的用戶為挽留客戶，這些用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率高于均值华临，但是近期沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)行為芯杀，需要采取諸如優(yōu)惠券等措施進(jìn)行挽回；33%的用戶為一般客戶雅潭，此類(lèi)用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率不大揭厚，且也已有一段時(shí)間未消費(fèi)，需持續(xù)正常維持扶供。

五筛圆、結(jié)論&建議

1.?整體運(yùn)營(yíng)情況。平臺(tái)在11.18~12.18這一個(gè)月內(nèi)椿浓，除12.12日相對(duì)較高太援，其余時(shí)間日流量（無(wú)論是點(diǎn)擊量、收藏量扳碍、加入購(gòu)物車(chē)量還是購(gòu)買(mǎi)量）相對(duì)平穩(wěn)提岔，結(jié)合實(shí)際可知，12.12日的流量猛增為淘寶做活動(dòng)導(dǎo)致笋敞； 用戶活動(dòng)高峰出現(xiàn)在夜間21:00~22:00碱蒙；低谷在凌晨02:00~06:00； 用戶在工作日時(shí)在平臺(tái)較活躍夯巷，周末流量最小赛惩。

2.?轉(zhuǎn)化率。利用AARRR模型發(fā)現(xiàn)：在客戶點(diǎn)擊→加購(gòu)物車(chē)/收藏→ 購(gòu)買(mǎi)這幾個(gè)環(huán)節(jié)鞭莽，轉(zhuǎn)化率遞減坊秸，最終購(gòu)買(mǎi)的只有1.9%，購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率比較低澎怒。在客戶點(diǎn)擊→加購(gòu)物車(chē)/收藏的環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化率為10.3%阶牍，收藏/加入購(gòu)物車(chē)→購(gòu)買(mǎi)這個(gè)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率為18.4%喷面，需要想辦法提高這幾個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。

3.?客戶價(jià)值走孽。根據(jù)RFM模型惧辈，平臺(tái)31%的用戶為高質(zhì)量客戶，這些用戶購(gòu)買(mǎi)量大磕瓷，且近期活躍盒齿，需要重點(diǎn)維護(hù)念逞；10%的用戶為重要客戶，這些用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率不是很高边翁，但是近期活躍于翎承，可以通過(guò)推薦新品等措施來(lái)挖掘客戶價(jià)值；26%的用戶為挽留客戶符匾，這些用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率高于均值叨咖，但是近期沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)行為，需要采取諸如優(yōu)惠券等措施進(jìn)行挽回啊胶；33%的用戶為一般客戶甸各，此類(lèi)用戶的購(gòu)買(mǎi)頻率不大，且也已有一段時(shí)間未消費(fèi)焰坪，需持續(xù)正常維持趣倾。