Premièrement, le fond du projet
Entre environ 500 utilisateurs aléatoires d'environ 500 utilisateurs aléatoires (comportement le 3 décembre 2017) à partir du 25 novembre 2017, y compris des clics, des achats, des packages, des goûts), des données Volumes d'environ 50 000, analyse juridique du comportement et des biens de l'utilisateur.
En raison de la plage de données limitée, des données DUAL DATA DATA 12, les conclusions suivantes ne sont pas strictes, uniquement aux capacités d'analyse de données réelles.
1, Premise
Source: Ali Tianchi.
Outil d'analyse: MySQL 8.0, Navicat pour MySQL. Outils de dessin: Excel.
Après nettoyage des données de données de nettoyage, le processus de traitement est légèrement et que le résultat du traitement des données est affiché et que le processus de traitement n'est pas affiché.
2, données globales
2.1 Données de volume
Aperçu des données globales
]
]
2.3 Vue d'ensemble des données moyennes
.
]
de l'image, peut être vu de décembre 2 et décembre 3. et le nombre de visites est plus que ces derniers jours, peut-être la fin hebdomadaire dû à deux jours, mais le nombre de visiteurs et de hits n'affecte pas le volume, car les données suivantes sont manquantes, spéculer temporairement que c'est deux fois la première activité à demi chauffée.
3, Analyse de l'utilisateur
3.1 Vitesse de réinitialisation et sports
Replay Talle = Acheter des utilisateurs / Tous les utilisateurs achetés Acheter, Augmentez les utilisateurs / Tous les utilisateurs de clic
peuvent être vus des poètes de poètes, plus de la moitié des utilisateurs ont un comportement d'acquisition. Et perte hop est 0, cHo a constaté que Taobao a suffisamment d'attractions pour laisser les utilisateurs rester. Étant donné que seuls 9 jours de données, il n'ya pas suffisamment de données pour le temps d'acquisition de l'utilisateur. Il n'y a donc aucune analyse des caractéristiques du temps d'acquisition.
Le comportement de l'utilisateur peut être divisé en quatre catégories: Collectez, achetez, achetez, achète, analysez ceci environ quatre types de comportement.
En raison de quatre types d'utilisateurs à acheter: click - achat; Cliquez - Favori - Acheter; Cliquez sur - plus - achat; Cliquez - acheter. Par conséquent, il est nécessaire d'analyser la relation entre les clics, les numéros de collecte et d'achat et les transactions de l'image ci-dessus.
Obtenez la méthode de transaction de l'utilisateur en quatre catégories: cliquez seulement sur le comportement; Seul un comportement collecté; Deux actes de collecte de commandes; Seul comportement d'achat. Le taux de négociation de ces quatre foules est calculé séparément. Accueil Ratio = Utilisateur de cette classe / utilisateur / utilisateur avec un nombre total de personnes. On peut constater qu'il existe un ratio d'achat plus élevé de collecte et d'achat des achats que par des marchandises utilisateur, il peut donc spéculer sur le fait que le comportement d'achat de l'utilisateur peut améliorer le taux de négociation au niveau le plus grand niveau.
3.3 Analyse de la distribution de l'heure de l'utilisateur
L'analyse du comportement de l'utilisateur au Japon peut voir que la quantité d'achat et des hits sont pertinentes tendances presque positives, etc. Le nombre de collections est également bon et le montant d'achat ne montre pas une corrélation significative avec une autre quantité. Des choses prédéterminées, nous avons supposé que le 2 décembre et le 3 décembre, l'argent était supérieur au week-end et deux fois les 12 voisins, mais le volume de négociation n'augmente pas, peut-être en raison du préchauffage de vingt-deux activités. Il est nécessaire d'étudier la relation entre transactions et autres comportements pour une analyse ultérieure pour une analyse plus approfondie.
Le comportement de l'utilisateur a été analysé en fonction du nombre d'heures selon l'applicationJe peux voir que 7h00 à 11 dans la soirée sont le nombre de clics des utilisateurs. Dans le sommet de la scène, le nombre d'achats d'utilisateurs a également augmenté, mais à 13 heures était l'heure de pointe de l'utilisateur. Par conséquent, si le vendeur souhaite développer une exposition, vous pouvez effectuer des activités à 7h00 à 11h00, s'il s'agit d'une activité pour améliorer les revenus, vous pouvez commencer à environ 1 heure de pm.
4, analyse des produits
4.1 Analyse de conversion de produit
L'analyse de l'entonnoir de la conversion des marchandises peut être vue à partir de clics à acheter. De même, il existe des méthodes analytiques pour acheter des biens de différents canaux.
4.2 Analyse du chemin d'analyse d'achat
Analyser le chemin d'achat, cliquez sur le tarif Acheter = article seulement Cliquez sur le numéro d'achat / des marchandises Cliquez sur Numéro, le taux de collecte est identique au taux d'achat. On peut constater que le taux d'achat est significativement supérieur àAvec le taux de collecte et cliquez sur la vitesse. Analyse de cargaison à chaud Analyse du volume, collectées, le premier montant d'achat et Top dix volumes d'achat. On peut constater qu'il y a d'abord quelques lacunes dans quelques lacunes, mais l'achat de transactions ne montre pas de lacunes importantes, mais il n'y a pas de modèles d'explosion. Selon quatre cartes Wayne, en cliquant sur, la collecte et l'achat des dix produits top dix des dix principaux produits Top sont élevés, mais les dix principaux produits de l'achat et trois autres niveaux de coïncidence Ne sont pas trop élevés, montrant que certains biens peuvent être attirés par de nombreux utilisateurs, mais la conversion d'achat est relativement faible et le taux de conversion de cette section est libéré. . ] 4, Conclusion et recommandation 1, Conclusion surmonter l'analyse ci-dessus, peut être atteint: 20 novembre17 du 25 décembre au 3 décembre 2017, le taux de repo d'utilisateurs de Taobao était relativement élevé et a sauté faible, et Taobao avait de meilleurs effets de maintenance pour les utilisateurs. Du point de vue de l'utilisateur, le taux de transaction après avoir acheté supérieur au taux de négociation supérieur. Les utilisateurs ont tendance à relier presque positivement, les week-ends et les activités à visiter avant que le passé n'a été amélioré, mais le montant de l'achat ne s'est pas amélioré de manière significative. L'impact des week-ends pour l'achat de l'utilisateur nécessite une analyse de données supplémentaire. L'utilisateur a ouvert Taobao de 19h à 11h00, mais le volume plus élevé à 13 heures, montrant que Taobao est devenu le passe-temps de l'utilisateur, pas seulement des achats. Du point de vue des marchandises, le taux de transaction après l'emballage de marchandises est supérieur au taux de transaction et le taux obtenu après le taux de revenus. Bien que le produit ait été attaqué, la collection, les marchandises avant que le volume d'achat n'avait une distanceCertes, la distance entre dix des dix transactions n'est pas grande. Et près de la moitié des dix meilleures marchandises de la transaction ne sont pas dans trois autres listes. En général, le taux de retenue de Taobao est très élevé, mais le taux de conversion de tade de transaction et la classe de produits de recherche à chaud a un espace amélioré. 2, Recommandations par la conclusion ci-dessus, Taobao et Traders ont envoyé les recommandations suivantes: Approche: Pour les commerçants, si vous souhaitez accroître l'exposition, veuillez circuler davantage, vous pouvez commencer l'opération du week-end moyen à 19h00 à 11h00. Conversion du débit de transfert: peut être vu de l'analyse ci-dessus que l'hébergement de l'utilisateur de Taobao High, mais le potentiel La consommation est qu'elle doit être publiée, de sorte que les recommandations suivantes sont proposées: (1) Au cours de cette période, à compter du 25 novembre 2017 à 3 THALL 12 En 2017, le taux de répétition de l'utilisateur de Taobao est une vitesse de danse relativement élevée et faible. Remarque Taobao a un meilleur effet de suppression des utilisateurs. (2) Du point de vue de l'utilisateur, le taux de transaction après l'achat est supérieur au taux de recouvrement du taux de collecte et de la baisse. (3) Les utilisateurs ont amélioré le nombre d'achats et achats d'achats et le nombre de visiteurs et d'achats avant le week-end et l'opération est le week-end, mais le montant de l'achat n'a pas été considérablement amélioré. L'impact des week-ends pour l'achat de l'utilisateur nécessite une analyse de données supplémentaire. L'utilisateur a ouvert Taobao de 19h à 11h00, mais le volume plus élevé à 13 heures, montrant que Taobao est devenu le passe-temps de l'utilisateur, pas seulement des achats. (4) De l'angle des marchandises, le taux de transaction après l'emballage de marchandises est supérieur au taux de transaction et le taux obtenu après le taux de collecte. Bien que le produit soit cliqué, la collection, le meilleur achat avant que l'achat soit une certaine distance., Mais les dix meilleures marchandises avant la transaction ne sont pas grandes.Et près de la moitié des articles dans les dix principales transactions ne figurent pas dans trois autres annonces de ce nombre. (5) En général, le taux de rétention non utilisateur de Taobao est très élevé, mais le taux de conversion de taux de conversion et les produits de recherche à chaud ont un meilleur espace. Écrire dans Enfin du fait que la plage de données limitée de données et la gestion de son propre ordinateur est plus lente, de sorte que les données globales, le volume n'est pas important et le problème du produit via des données est trouvé. , et il espère également communiquer avec vous.