电商用户大数据分析与挖掘课件.ppt
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- 关 键 词:
- 商用 数据 分析 挖掘 课件
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1、电商用户数据分析与挖掘2022-6-22说 明报告介绍分析:分析店铺的整体运营状况;分析客户特征,从不同细分角度寻找不同客户之间的差异;客户属性特征分析客户消费行为分析目的:为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状;了解客户特征,为客户维护和回购刺激提供决策依据;提供个性化的实施建议;数据来源n订单数据n客户数据n外部数据n行业数据订单样本nXXX专卖店n自:2012-8-10 到2015-4-30,状态为交易成功的订单极值处理n剔除客单价2000元的订单n剔除客单价10元的订单n剔除批发商:购买次数大于50次订单处理方式n同一客户一天内多比订单默认合并为一笔订单备注信息:2022-6-223
2、.如何实施? 2.客户特征表现? 1.整体现状?n购物体验n深入客户关系管理n客户属性特征n消费行为特征n个性化实施方案n1.1 购物体验DSR评分n1.2 深入客户关系管理1.2.1 年滚动趋势1.2.2 月滚动趋势一、购物体验现状1.1 DSR动态评分nDSR评分不错,尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。n提升DSR的其他方案:客服专业性服务及客户信息收集 ;批量进行(利用订单中心):个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等;个性化进行:物流跟进、退款跟进、评价跟进等n但是整体的退款率非常大!1.2.1 年滚动趋势:活跃客户*备注:回头客比例=(一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客
3、户)/一年总客户数,如,201308指201209-201308n整体销售额呈现一定的稳定增长趋势;n回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势,目前占到6%,低于行业均值,需后续加强老客户的维护。n整体客户数同销售额类似,呈现一定的稳定增长态势;n相比而言,老客户的客单价高于新客户。n但是目前的整体现状仍需改进。1.2.2 月趋势n从销售额的趋势来看,波动非常大,中间竟然出现几个月非常低的销售情况,如2013年的1、2、6、7、8月份。需引起高度重视。n去年下半年以来整体情况还不错。新老客户占比n从店铺整体来看还是主要有新客户支撑;n只是在某几个月份,整体销量特别不好的时候,能够凸显老客户的价值
4、。n从客户数可以明显的看出,老客户的贡献人均贡献大于新客户的人均贡献值。n2.1 客户属性2.1.1 地域2.1.2 地址职业n2.2 客户消费行为2.2.1 RFM2.2.2 购物时间分析2.2.3 商品分析二、客户特征2.1.1 地域2.1.2 地址职业地址-职业回购情况:2.2.1 RFM:F&M新客户复购分析:Rn 首次客单价在100元以下的属于低价值客户,复购率低于4%右,占比总客户数的40%;n 首次客单价在100200元的属于中价值客户,复购率也低于4%,占比约为57%;n 首次客单价大于200元的可以归类为高价值客户,复购率略高,占比约为3%;新客户复购分析:首次客单价2.2.
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