一村视、研究方法與說明
數(shù)據(jù)來源：https://www.datacamp.com/courses/customer-analytics-ab-testing-in-python
數(shù)據(jù)背景：數(shù)據(jù)集包含客戶在某冥想App內(nèi)產(chǎn)生內(nèi)購行為的相關(guān)數(shù)據(jù)以及客戶個人數(shù)據(jù)
時間跨度：2013.9~2017.3
數(shù)據(jù)維度：用戶所在國家续崖、性別焚廊、年齡出皇、使用設(shè)備、注冊日期等基本信息以及商品價格、消費金額橄碾、收入由境、購買次數(shù)等消費數(shù)據(jù)
研究方法：描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗拼卵、K-means聚類
研究目的：分析該APP總體運營情況奢浑；對用戶進行分層，找到高價值用戶腋腮，進行精細化管理雀彼；并對付費墻模塊分析A/B test結(jié)果
二、核心結(jié)論
成交總額：GMV收益趨勢平緩即寡，收益持續(xù)穩(wěn)定徊哑。但16年7月份存在明顯下滑，特別是英國聪富、澳大利亞莺丑、加拿大的女性客群。
商品銷售：低端產(chǎn)品線銷售情況良好墩蔓，高端產(chǎn)品線可重點發(fā)展sku_six_1299系列產(chǎn)品梢莽；
用戶畫像：女性占比高于男性，但GMV貢獻主要來源于男性钢拧，可進一步挖掘女性客戶的潛在需求蟹漓；該平臺GMV主要貢獻源于美國和巴西，其中巴西消費群體偏向于使用安卓系統(tǒng)源内，美國則偏向于蘋果葡粒；
付費指標：用戶綜合付費比例高于10%，多數(shù)用戶第一次消費行為在70天之內(nèi)膜钓，并且復(fù)購率極高嗽交，說明其商業(yè)模式可行性高，用戶黏性大颂斜，發(fā)展?jié)摿薮螅?/p>
用戶分群：目前平臺主要存在兩類消費群體夫壁，一類群體為交易頻繁、交易金額大沃疮，最近一次交易時間間隔短的優(yōu)質(zhì)客戶群盒让，另一類群體最近交易時間間隔短梅肤，但購買頻率和金額相對水平較低，無法立即給企業(yè)帶來較大利潤邑茄；但該類人群占比較大姨蝴，需要逐步培養(yǎng)此類用戶的消費習(xí)慣；
A/B測試結(jié)果：付費墻功能對用戶的ARPPU肺缕、復(fù)購率左医、
三、總體運營分析
四同木、用戶運營分析
五浮梢、付費墻A/B測試
附錄A—K-means用戶分群
