2014年天貓使用者行為分析

 

• 資料收集

1.1資料獲取

資料來源：阿里雲—天池—Brand and Item Data from Rec-Tmall Contest

1.2資料說明

檔名稱：(sample)sam_tianchi_2014002_rec_tmall_log.csv

包含特徵：

資料集每列詳細描述如下

列名稱	型別
使用者ID	字串
商品ID	字串
行為型別	字串，包括（‘click’,’cart’,’collect’,’aplay’）
時間	行為發生時的時間

1.3資料匯入

使用資料庫管理軟體SQL，匯入資料集。根據sql查詢，共有4844條資料

SQL查詢結果如下：

 

二、資料清洗

2.1去除重複值

為了防止出現多餘重複資料，使用SQL去除同一時間，同一使用者購買同一商品情況。

SQL查詢結果如下

2.2檢查缺失值

使用計數方式，查詢每一列的非空數值

SQL查詢結果如下

每一列都有記錄資料，不存在缺失值。

2.3資料展示

經過資料查重、查缺資料由4840條髒資料變為4603條可用資料。

源資料如下圖：

 

2.4剔除異常值

因為我們分析的時間範圍是2017-09-01至2014-09-30這30天，所以剔除不在這30天的資料：

 

通過SQL檢查，資料已經符合分析要求。

• 時間維度

3.1分析思路

3.2總體流量

SQL查詢語句如下：

 

SQL查詢結果如下

Excel視覺化

 

資料來源：中國產業資訊網

 

3.2.1分析說明 

在2014年時，天貓成立兩年，天貓在進行戰略轉移。2014年時，手機尚未全面普及，受流量和手機功能不完善的影響，中國網購大多集中在家裡，使用PC進行購物。2014年，天貓正從PC端向移動端轉移，從總體資料比例上看，2014年時期使用者瀏覽量遠遠高於使用者加購和支付量。中國網購尚未進入普及化，日常化階段。

3.3每日流量

SQL查詢語句如下：

SQL查詢結果如下：

視覺化：使用Excel展示

3.3.1分析說明

9.01-9.30網站流量都沒有太大波動，但每日點選數指標最大圍繞在9.9-9.11，推測可能由於中秋節活動，使得流量大幅增加。

在9.24-9.28期間，流量明顯連續減少，且9.27-9.28是週末時段，推測是

由於為十一假期準備，9.27-9.28要進行加班，使得流量持續走低。

3.4每時流量

SQL查詢語句如下：

SQL查詢結果如下：

使用Excel視覺化

3.4.1分析說明

以點選數為例進行分析，在0點之後7點前流量出現每時流量最低谷且趨於穩定。應該是使用者處於休息狀態，符合一般使用者的作息規律。可以看到，在7點之後，點選數量逐漸上升。10點時存在小高峰，且10點後流量數較高且相對平穩。在每日的12點，使用者用餐時刻，使用者有更多自由控制的時間，此時到達每時流量高峰。在13點時，點選數量有大幅下降，由於使用者休息導致。在16點時，再次出現小高峰，此時屬於使用者下班前的倦怠期，瀏覽量較大。在16點後到18點間，流量處於較高範圍，推測由於使用者下班回家高峰導致。在回家之後，19點至22點時，先減後增，22點到達小高峰，之後逐漸緩慢下降。使用者開始準備入睡。我們可以推測出：每日活躍時間集中在中午10-12點間、16-18點間、以及20-22點間。

以收藏數量分析，我們發現18點和22點時處於使用者收藏高峰，該時段用於購買意圖比其他時段更加強烈。

建議：

使用者的購買意圖在下班時和睡前比較強烈，在這一時段可以相應推出營銷活動來吸引使用者關注，提高使用者下單率。而在，10-13點間，使用者的瀏覽量很大，但購買慾望不太強烈，可以在相應時段推出具有特徵性廣告宣傳，提高產品知名度。

四、商品維度

4.1商品銷量排行前7

4.1.1分析說明

每個產品都只有一個購買量，並沒出現最熱銷商品。

4.2商品瀏覽量統計

SQL查詢結果如下：

取平均值劃分根據瀏覽量維度對下單維度商品型別進行象限劃分

 

4.2.1分析說明

由SQL查出，平均點選量為7。我們根據二八法則進行象限劃分，因此 選定cliclk=10為劃分界限

Pv_total>10 buy-total>=1為高瀏覽量高銷量——A類產品

Pv_total>10 buy-total<1 為高瀏覽量低銷量產品——B類產品

Pv_total<10buy_total<1為低瀏覽量低銷量產品——C類產品

Pv_total<10 buy_total>=1為低瀏覽量高銷量產品——D類產品

 

從總體上來看，B、C類產品佔據了絕大多數地位，而A和D類基本只佔據了1%。

總體來說，2014年的天貓，使用者使用網路購買產品相對較少。

對於A類產品，高瀏覽量，高銷售量屬於日常用消費品類。數量大，使用者多，且產品常見、易得。該類產品由於現實購買更加方便，需要主打營銷手段。通過每日的營銷推送更多的吸引使用者，比實體商店更低的價格增強對使用者的吸引力，提升市場競爭能力。

對於B類產品，高流量低銷量，使用者只看不買或者說使用者需要多方對比才能選定購買。有兩種情況，一種是，品牌推送、廣告運營針對使用者不夠準確，大量投入營銷精力，卻沒有擊中使用者的痛點。另一種是，在營銷方面投入大量成本，在銷售價格方面沒有到達使用者的心裡價位，使用者覺得價效比不夠高。該種產品首先要確定，精準打擊物件使用者，大範圍的廣告不如準確投送來的有用，其次可以考慮增加產品價效比，在同類產品中產生更大的競爭優勢。

對於C類產品，屬於低流量，低銷售。使用者買的少，看的也少。對於購買量大的產品種類，可能是商家營銷力度不夠，沒能出現在使用者面前。對於購買量本身就比較小的產品，也建議加大營銷力度，使使用者以後在購買該類產品時能有相應印象，也會考慮商家品牌。

對於D類產品，屬於低瀏覽量高銷售量，對應於奢侈品類。在2014年中，D類和A類購買數量相差不大。推測由於奢侈品類購買人群，文化相對較高，對於新事物的接受能力也比較強，因此和A類產品購買數相差不大。D類產品應該主打營銷品牌，推送品牌效應。提升網店信譽和服務，讓使用者即使是網上購物也能享

受更好的服務，提高老使用者忠誠度。

五、使用者

 5.1行為流量轉化漏洞

分析使用者點選、收藏、加購、支付環節中的流量轉換率。

 

 

視覺化：使用excel展示

 

5.1.1分析說明

可以看出2014年時，使用者的流量轉換率還處於一個非常低的範圍，大部分使用者停留在點選閱覽階段。由於移動支付方式尚未普遍接受，使用者還習慣於在實體市場進行購物。

建議：可以主打日常用品、消耗用品的價效比。營銷比實體市場更好的價效比產品，吸引使用者嘗試從而建立使用者信任。

5.2跳失率

5.2.1分析說明

一次瀏覽就跳出頁面的人共計582人，跳出率582/4603=12.6%。依據中文網際網路的資料來看，在2014年時，購物類網站排名第一的Amazon.com，跳出率為35.73%。天貓的跳出率遠低於Amazon的一半，可以看出當時天貓的網頁瀏覽體驗是比較好的。

 

• 結論及意見

6.1時間維度

  可以看出使用者的點選率，瀏覽量在一個月的不同時間有所變化。但往往處於節假日時，使用者瀏覽流量相對較多。商家可以根據每月中時段的不同，精細化調整營銷手段。可以採取工作日定價高，休息日進行小促銷活動。讓使用者產生對比心裡，在休息日瀏覽更多商品時，更願意購買。

   每時使用者的點選率也是不同的，但使用者的購買慾在下班時和睡眠前最為強烈。而在中午11、12點左右，有比較強的瀏覽欲。商家可以在下班時和睡覺前推出促銷手段。目前來看，雙十一的商家往往選擇在凌晨開啟促銷活動是非常有根據的。首先，凌晨已經累計了大量睡前使用者，這時使用者的購買慾是比較強的。開啟促銷活動，刺激使用者購買，往往會出現更高的銷量。其次，能夠熬夜到凌晨等待促銷活動的使用者，往往是目標明確或者對品牌有強烈的喜好，屬於忠誠類使用者。在凌晨時開啟促銷可以提前抓住這部分使用者，同時也不影響白天時促銷活動對中立使用者或不忠誠使用者的吸引。

6.2商品維度

不同商品採取不同的營銷手段，前面已經談到，在此不在贅述。

但從資料上可以看出，商品購買的數量並不多，4000使用者點選中，並沒有出現一件商品有超過一次的售賣。說明，並沒有出現賣的特別火爆的商品。而爆品思維時我們需要考慮的，依據二八法則，爆品往往能夠佔據市場絕大多數份額，因此爆品的打造，對於收益有著重要影響。對於爆品的打造是需要有針對思維，細化使用者分類。針對不同使用者打造不同爆品。同時也不能侷限在tmall一個網站，爆品的打造需要多平臺全方位的推廣。

6.3使用者方面

 在2014年時，天貓的使用者還處在試探階段。相比如今，願意網購的人數並不太多。最主要的就是缺乏對平臺的信任和由於網路距離帶來的不安全感。天貓推出了旗艦店概念，通過其他品牌入駐天貓，成為旗艦店。以其他品牌的信任為基礎，提高使用者信任度，帶動鼓勵使用者嘗試，進而轉移使用者信任。如今，天貓已經成為正品購買網站的選擇之一，累計了巨大的使用者。天貓通過明確針對使用者，主打品牌直買，收割了淘寶尚不能針對的專注體驗感使用者。