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今日要聞

淺談電商網(wǎng)站買家行為分析數(shù)據(jù)要素提取

來源: 上海網(wǎng)站建設(shè)    發(fā)布日期: 2015-05-14 09:50    點擊量: 5459

  對于很多電商網(wǎng)站來說,用戶消費行為分析是網(wǎng)站建設(shè)與運營中重要的環(huán)節(jié),在運營中通過科學(xué)的方法分析用戶消費的一些規(guī)律,根據(jù)不同客戶特征,從不同細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營狀況,實現(xiàn)銷售業(yè)績不斷突破。而要進行買家消費行為分析,就需要進行相關(guān)數(shù)據(jù)要素的提取。

   

  根據(jù)客戶屬性特征進行分類

 

  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。當然,還可以根據(jù)需要進行更細的分類,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,很多時候一些屬性需要我們進行對用戶進行引導(dǎo),從而能夠獲得相關(guān)的信息。比如一些網(wǎng)站在用戶注冊的時候,鼓勵用戶填寫自己網(wǎng)站需要的信息,并對填寫完整的用戶進行獎勵,這樣就能夠比較容易的獲得我們需要的信息,這就需要我們在做網(wǎng)站的時候進行巧妙的設(shè)計。當然很多時候用戶的屬性隨著時間的變化,一些屬性會發(fā)生變化,比如婚姻狀況的變化,然后又接下來出現(xiàn)是否有孩子,而且隨著時間的,很多用戶的收入狀況也會發(fā)生變化,這個時候需要我們通過自己的方法進行整理修改。

 

  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,當然也是跟自己網(wǎng)站運營貼的最近的,一般來說,站內(nèi)的數(shù)據(jù)最能夠體現(xiàn)自己網(wǎng)站的整體運營狀況。一般這類數(shù)據(jù)通過訂單來提取訂單數(shù)據(jù),根據(jù)客戶資料來獲取客戶數(shù)據(jù)。站內(nèi)的信息能夠幫助我們時刻了解網(wǎng)站的運營,根據(jù)可靠的數(shù)據(jù)來及時的調(diào)整制定相關(guān)的銷售策略。我們在做網(wǎng)站設(shè)計的時候要考慮引導(dǎo)用戶提供一些必要的信息數(shù)據(jù)。

 

  站內(nèi)數(shù)據(jù)是自己公司的運營的情況,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)站的運營不能坐井觀天,要根據(jù)外部的變化,同行的包括自己競爭對手的一些情況,制定符合行業(yè)具體情況的策略。這些行業(yè)數(shù)據(jù)可以通過商業(yè)刺探的方式與市場調(diào)研的方式獲得。當然有一些第三方的平臺比如行業(yè)網(wǎng)站論壇等網(wǎng)站有時候也提供這方面的數(shù)據(jù),不管是有償?shù)倪€是免費的,外部數(shù)據(jù)分析是我們電商網(wǎng)站運營建設(shè)中非常重要的方面。

 

  根據(jù)用戶特征對分類進行統(tǒng)計分析

 

  買家行為分析數(shù)據(jù)要素提取是為了數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,不同屬性的用戶當然會有自己所在階段的一些特征,比如學(xué)生階段的消費狀況與已經(jīng)工作后的會大不一樣,隨著人的年齡的增長,興趣與審美觀念以及消費能力會有不同,這里就不多說了。這里的消費行為分析需要進行分類,主要是運用數(shù)據(jù)挖掘的方法進行統(tǒng)計分類,當然不同規(guī)模的網(wǎng)站的狀況可能都不大一樣,小的網(wǎng)站可能通過數(shù)據(jù)導(dǎo)出,用簡單的EXCEL就能搞定,而大一些的網(wǎng)站就需要專業(yè)的軟件進行分類分析了。然后根據(jù)通過客戶消費行為分析,分析客戶特征,從不同細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營現(xiàn)狀;了解客戶特征,為客戶維護和回購刺激提供決策依據(jù);

   

  這里需要說的是,網(wǎng)站建設(shè)在進行分析統(tǒng)計的時候,需要進行一些極值處理,比如,一些網(wǎng)站可能要剔除掉大于某個數(shù)值以及小于某個值的訂單,一些零售為主的網(wǎng)站剔除批發(fā)商的交易數(shù)據(jù),一般來說是剔除購買次數(shù)大于某個數(shù)的值。

 

  以上可能說的比較籠統(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)有機會會陸續(xù)的進行介紹。

 

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