Analysis of User Behavior Data from Taobao for Recommendation

数据来源:阿里云 天池数据集
报表地址:userbehavior
UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集,用于隐式反馈推荐问题的研究。
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢)。
关于数据集中每一列的详细描述如下:

列名称 说明
用户ID 整数类型,序列化后的用户ID
商品ID 整数类型,序列化后的商品ID
商品类目ID 整数类型,序列化后的商品所属类目ID
行为类型 字符串,枚举类型,包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav')
时间戳 行为发生的时间戳

用户的行为类型分别表示为

行为类型 说明
pv 商品详情页pv,等价于点击
buy 商品购买
cart 将商品加入购物车
fav 收藏商品

为了了解用户行为和商品,优化业务,明确运营目标,本编分析随机在总量为100,150,807条的数据中抽取约600万条数据做样本。
分析以以下结构展开:



根据分析结构,做出以下分析判断:
1.用户使用时间主要集中于18:00~24:00,22:00达到最高峰,周末对使用频率没有特别大的影响;
2.12月2日,3日销量(流量)上升主要原因为促销活动导致的活跃用户数量上升;
3.销售环比增加率最高的是12月2日(活动首日)为27.7%,其余非活动日销售环比增长率在-5.6%~3.4%之间波动;
4.活跃用户增长最高是12月2日(活动首日)为31%,其余非活动日活跃用户增长率在-0.773%~1.617%之间波动;
5.每日新增用户日渐减少,直到12月2日,3日,新增用户为0;
6.pv转化率为2.2%,有3624个商品的pv转化率小于2.2%;
7.D类商品的销售量最高,其次为B类。
8.平均复购率为9.39%,B类商品的复购率最高。

运营建议:
1.可以选择用户最有购买意愿的时间段(18:00~22:00)推送广告;
2.新增用户日渐减少,活动结束后可能会流失大量活跃用户,应做好引流,保持用户增长;
3.针对pv转化率小于2.2%的商品继续做风控分析;
4.可以做针对D类和B类的广告推荐。

用户行为分析

一 .用户使用时间段

1.用户使用的日期主要集中在12月2日(周六),12月3日(周日),高峰在12月6日,低谷在11月28日。11月25日,26日同为周末,但流量远小于12月2日,3日,原因需要结合渠道和活动分析。


2.用户使用的时间18:00~22:00有一个上升期,22:00达到高峰。


二.用户增长

11月25日~12月3日日均活跃用户45210人,日均增长新用户2059人。
1.11月25日~ 12月1日活跃用户数环比增长率在-0.773%~1.617%之间波动,总体变化不大,12月2日活跃用户增加31.02%(13403人)


2.11月26日新增用户9327人,随后每日新增用户逐渐减少。12月2日,3日没有新增用户。


由上,12月2日活跃用户数增加31.02%的原因不是吸引了大量新用户,而是之前积累的老用户返回平台导致。

三.用户购物习惯

用户的购买方式以浏览时直接购买(45.72%)与添加购物车后购买(42.31%)为主。


四. 客单分析

1.11月25日~ 12月3日累计订单数量117700单,平均每位用户订单数为3单,相对于11月25日~12月1日,12月2日,3日的人均订单数量略有下降。


用户行为综合分析
1.用户浏览最多的日期是12月2日,3日,因为与11月25日,26日同为周末,但浏览量明显上升,排除节假日影响,推测为其他渠道引流或者活动导致。
2.12月2日,3日活跃用户数明显上升,但是新增用户数持续下降,加上用户购买习惯中,加购再购买的行为占很大比例,因此推测,用户提前将商品加入购物车,等到12月2日,3日活动日期再进行购买。
3.12月2日,3日人均客单有所下降,推测可能有合并购买优惠的活动。

商品分析

一.商品统计

以下为商品的浏览,收藏,加购物车,购买的前十名。


二.商品销售结构

1.D类商品的销售量最高(占19.93%),C类商品的销售量最低(占8.87%)。


商品类型销售占比

2.用户在各类商品上浏览的时间大致与销量成正比关系。



3.各类商品每日销售的比例没有明显的变化。

4.销售下降最快为11月27日(5.63%),上升最快为12月2日(27.7%),11月25日~ 12月1日的销售环比增长率波动范围为-5.63%~3.43%。


三.pv转化率

商品的最终pv转化率为2.2%。筛选出转化率小于2.2%的商品共3624个,下表为转化率最小的前五个商品。


推测pv转化率较小的原因为:
1.评论差评较多;
2.店铺评分较低;
3.价格相对于同类商品不占优势。
……

三.复购率

复购率最高的是B类商品,最低为A类。


商品综合分析
1.商品的销售量与用户浏览时间呈正比关系,商品的销售量主要原因之一为流量;
2.部分商品pv转化率远低于平均转换率,需要进一步进行风控分析;
3.复购率最高的为B类,平均复购率为9.39%。

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