对电商用户的数据分析!

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了对电商用户的数据分析!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、以淘宝等为主的用户分析场景

以淘宝、京东和拼多多为典型的用户+商品消费场景,是国内用户量最多的业务场景,也是产生利润最多的业务场景。在这其中,客户拥有最大的自主权,如何有效地加以利用或辨别客户在行为之下产生的大量数据,成为了电商能否实现经济利益最大化的挑战之一。

二、通过用户行为预测解决问题

一份好的用户画像,可以极大地帮助解决问题。例如,可以从用户浏览不同商品个数的基尼指数、用户浏览最多的品牌的转化率、用户最后一次操作类型等等几个方向面入手,不仅可以清晰地了解客户所求与消费决策,帮助改善业务和用户体验,还可以在另一方面做到用户留存,提高平台收益。

但是,目前电商们常常为了已有数据或是计划想要收集多少数据感到头疼,所以大多数情况下大家选择了依靠直觉来代替数据来做决策。

其实,用户行为预测虽然看起来麻烦,但你如果找准了需要的方向,从基础入手,再深入实践,问题就会迎刃而解。

三、《电商用户行为预测》公开课

这门公开课,由具有5年数据挖掘和机器学习项目经验的Mozak老师带来。

从电商黄金链路介绍出发,剖析电商漏斗模型的构建,最后详细讲解基于机器学习与深度学习的用户购买行为预测。涉及的内容主要有:

1、认识Pandas数据分析

2、学习漏斗模型搭建

3、学习用户购买行为预测模型

商业智能时代下,专业度不仅仅体现在专业知识面上,从技术思维、业务思维到框架思维都需要得到有效的提升。

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