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%)。
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%。