项目介绍

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了项目介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

分析项目介绍

1、业务背景

2、明确需要解决的问题

3、采用了哪些技术点(分析方法、分析工具)

4、项目成果。(得出了什么结论,效果如何,最好使用数据体现)

5、自己的复盘, 总结,想法,好的地方,不好的地方,不好的地方如何优化

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针对公司一段时间订单转化率比较低的现象,运营团队希望我们数据部门能够深入分析一下具体是什么原因,

接到这个需求后,我利用了sql调取公司数据库中的相关数据并进行了清洗,根据用户行为相关数据, 在多个维度对数据进行了分析 。

 

首先是对用户的点击量、购买量、加购量、收藏量等行为进行了用户行为漏斗分析,分析每个环节的转化率情况后,发现用户从浏览到直接购买转化率只有1.1%,又通过对商品和平台俩个维度展开深入分析,发现转化率低的原因是平台推荐机制不合理造成的 ,推荐的商品顾客并不喜欢购买,高浏览量并没有带来购买量,所以转化率低。 需要相关部门优化推荐机制。

 

1.优化推荐机制,把更多流量给到顾客愿意购买的商品

2.通过更好的商品推荐,页面交互,积分会员等功能等降低流失率

3.引导加购,可以加强营销机制引导顾客加购,比如加购物车联系客服领优惠券

 

从用户行为时间维度分析

发现用户喜欢在晚上8点到10点之间购物,我们可以在这个时间段增加相关运营措施。

 

提出假设,用户周末购买行为会增加

 

并且为了实现用户的精细化运营,对最近一次消费时间间隔,消费频率,消费金额采用了RFM分析模型

实现对用户的分层,并与产品部门联合沟通制定了精细化运营策略,后期跟进,效果非常不错,整体转化率提高了1%,因此我们数据部门还得到了领导得嘉奖。

 

RFM是3个指标的缩写,最近一次消费时间间隔(Recency),消费频率(Frequency),消费金额(Monetary)。通过这3个指标对用户分类。

计算最近一次消费时间间隔(R)

R = 数据统计时间 - 用户最新消费时间

F = 用户购买次数总和

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多维度拆解分析法,行为维度、产品维度、时间维度、用户维度

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结论

1.流量高的商品并不是购买量高的商品,高流量的商品购买量低导致了整体的流量转化率低,也就是推荐展示的逻辑并没有以销售为导向。

2.从用户行为路径中发现,用户浏览后直接购买的转化率较低,而通过加购,收藏等行为后购买的转化率会提升,故需要引导顾客积极加购或者收藏,且对比转化率后发现加购物车所带来的转化是最好的。

3.用户主要集中在重要发展用户和重要挽留用户,两者加总占用户数的91%

建议

1.建议算法部门优先展示购买量TOP10的商品类给顾客,例如2735466、1464116、4145813等,如果说浏览量高的商品是新品或者近期主推的商品,是否可以考虑和TOP10购买的商品按照类目合理搭配销售,提升转化率和连带率。

2.需积极引导顾客加购物车或者收藏宝贝,对于界面设计部门是考虑如何交互能够让顾客更愿意点击,对于运营部门,可以设置机制引导,例如加购联系客服送5元无门槛优惠券,加购送小样赠品等的机制来引导。

3. 淘宝的用户搜寻商品的时间段主要在下午6点至晚上11点,也就是大多数人下班后休息的时间。建议运营部门在这个时间段多策划一些营销活动,提高转换率。

4.对于重要发展用户,其消费频率低,但最近消费距离现在时间较短,因此要想办法提高他的消费频率,通过CRM的红包发放、会员权益奖励、短信提醒优惠等方式提升消费频率。

5.对于重要挽留用户,最近消费时间距离现在较远、消费频率低。这种用户有即将流失的危险。建议通过APP推送、短信和邮件等形式发放有偿问卷主动联系用户,调查清楚哪里出了问题,制定相应的挽回策略。

 

以上是关于项目介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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