對(duì)于很多電商網(wǎng)站來(lái)說(shuō),用戶消費(fèi)行為分析是網(wǎng)站建設(shè)與運(yùn)營(yíng)中重要的環(huán)節(jié),在運(yùn)營(yíng)中通過(guò)科學(xué)的方法分析用戶消費(fèi)的一些規(guī)律,根據(jù)不同客戶特征,從不同細(xì)分角度尋找不同客戶之間的差異;結(jié)合分析店鋪的整體運(yùn)營(yíng)狀況,實(shí)現(xiàn)銷售業(yè)績(jī)不斷突破。而要進(jìn)行買家消費(fèi)行為分析,就需要進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)要素的提取。
根據(jù)客戶屬性特征進(jìn)行分類
首先我們需要了解什么是客戶的屬性與如何根據(jù)不同的屬性進(jìn)行分類。什么是客戶的屬性呢?任何事物按照不同的角度都有特定的分類并具有一定的屬性。比如性別,年齡等等。當(dāng)然,還可以根據(jù)需要進(jìn)行更細(xì)的分類,比如客戶結(jié)婚與否,是否有子女,收入狀況,職業(yè)分類等等,很多時(shí)候一些屬性需要我們進(jìn)行對(duì)用戶進(jìn)行引導(dǎo),從而能夠獲得相關(guān)的信息。比如一些網(wǎng)站在用戶注冊(cè)的時(shí)候,鼓勵(lì)用戶填寫自己網(wǎng)站需要的信息,并對(duì)填寫完整的用戶進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì),這樣就能夠比較容易的獲得我們需要的信息,這就需要我們?cè)谧鼍W(wǎng)站的時(shí)候進(jìn)行巧妙的設(shè)計(jì)。當(dāng)然很多時(shí)候用戶的屬性隨著時(shí)間的變化,一些屬性會(huì)發(fā)生變化,比如婚姻狀況的變化,然后又接下來(lái)出現(xiàn)是否有孩子,而且隨著時(shí)間的,很多用戶的收入狀況也會(huì)發(fā)生變化,這個(gè)時(shí)候需要我們通過(guò)自己的方法進(jìn)行整理修改。
站內(nèi)數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)收集提取
自己站內(nèi)的數(shù)據(jù)是最容易獲得的,當(dāng)然也是跟自己網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)貼的最近的,一般來(lái)說(shuō),站內(nèi)的數(shù)據(jù)最能夠體現(xiàn)自己網(wǎng)站的整體運(yùn)營(yíng)狀況。一般這類數(shù)據(jù)通過(guò)訂單來(lái)提取訂單數(shù)據(jù),根據(jù)客戶資料來(lái)獲取客戶數(shù)據(jù)。站內(nèi)的信息能夠幫助我們時(shí)刻了解網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng),根據(jù)可靠的數(shù)據(jù)來(lái)及時(shí)的調(diào)整制定相關(guān)的銷售策略。我們?cè)谧?b>網(wǎng)站設(shè)計(jì)的時(shí)候要考慮引導(dǎo)用戶提供一些必要的信息數(shù)據(jù)。
站內(nèi)數(shù)據(jù)是自己公司的運(yùn)營(yíng)的情況,畢竟這類數(shù)據(jù)有一定的局限性,往往只體現(xiàn)自己公司的情況,而外部數(shù)據(jù)最能夠反映自己所在行業(yè)的情況。我們網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)不能坐井觀天,要根據(jù)外部的變化,同行的包括自己競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的一些情況,制定符合行業(yè)具體情況的策略。這些行業(yè)數(shù)據(jù)可以通過(guò)商業(yè)刺探的方式與市場(chǎng)調(diào)研的方式獲得。當(dāng)然有一些第三方的平臺(tái)比如行業(yè)網(wǎng)站論壇等網(wǎng)站有時(shí)候也提供這方面的數(shù)據(jù),不管是有償?shù)倪€是免費(fèi)的,外部數(shù)據(jù)分析是我們電商網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)建設(shè)中非常重要的方面。
根據(jù)用戶特征對(duì)分類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
買家行為分析數(shù)據(jù)要素提取是為了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,不同屬性的用戶當(dāng)然會(huì)有自己所在階段的一些特征,比如學(xué)生階段的消費(fèi)狀況與已經(jīng)工作后的會(huì)大不一樣,隨著人的年齡的增長(zhǎng),興趣與審美觀念以及消費(fèi)能力會(huì)有不同,這里就不多說(shuō)了。這里的消費(fèi)行為分析需要進(jìn)行分類,主要是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類,當(dāng)然不同規(guī)模的網(wǎng)站的狀況可能都不大一樣,小的網(wǎng)站可能通過(guò)數(shù)據(jù)導(dǎo)出,用簡(jiǎn)單的EXCEL就能搞定,而大一些的網(wǎng)站就需要專業(yè)的軟件進(jìn)行分類分析了。然后根據(jù)通過(guò)客戶消費(fèi)行為分析,分析客戶特征,從不同細(xì)分角度尋找不同客戶之間的差異;為了賣家能更直觀的了解自己店鋪的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀;了解客戶特征,為客戶維護(hù)和回購(gòu)刺激提供決策依據(jù);
這里需要說(shuō)的是,網(wǎng)站建設(shè)在進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)的時(shí)候,需要進(jìn)行一些極值處理,比如,一些網(wǎng)站可能要剔除掉大于某個(gè)數(shù)值以及小于某個(gè)值的訂單,一些零售為主的網(wǎng)站剔除批發(fā)商的交易數(shù)據(jù),一般來(lái)說(shuō)是剔除購(gòu)買次數(shù)大于某個(gè)數(shù)的值。
以上可能說(shuō)的比較籠統(tǒng),只是一些概念方法方面的東西,更具體的做法算法,后續(xù)有機(jī)會(huì)會(huì)陸續(xù)的進(jìn)行介紹。
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