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編輯導(dǎo)讀：本文是一份關(guān)于淘寶用戶行為數(shù)據(jù)的分析報(bào)告，作者主要對淘寶用戶行為和商品特性進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并根據(jù)分析結(jié)果提出了一些想法與建議，與大家分享。

01 項(xiàng)目背景

選取了2017年11月25日至2017年12月3日之間，有行為的約500名隨機(jī)用戶的所有行為（行為包括點(diǎn)擊、購買、加購、喜歡），數(shù)據(jù)量約5萬，分析了用戶行為與商品規(guī)律。

注：因獲得數(shù)據(jù)時(shí)間范圍有限，該數(shù)據(jù)為臨近雙十二數(shù)據(jù)，因此以下結(jié)論并不嚴(yán)謹(jǐn)，僅是為了鍛煉數(shù)據(jù)分析能力。

02 分析思路

03 分析過程

3.1 前提

數(shù)據(jù)來源：阿里天池。

分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。繪圖工具：Excel。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗后再進(jìn)行進(jìn)一步分析，處理過程略，下文中僅顯示數(shù)據(jù)處理后結(jié)果，不展示處理過程。

3.2 整體數(shù)據(jù)

3.2.1 數(shù)據(jù)體量

3.2.2 整體數(shù)據(jù)概覽

3.2.3 日均數(shù)據(jù)概覽

從圖中數(shù)據(jù)可以看出，12月2日和12月3日的日訪客數(shù)和點(diǎn)擊數(shù)較前幾日更多，可能由于這兩日為周末，且雙十二臨近，但訪客數(shù)與點(diǎn)擊數(shù)的提升并未影響成交量，因缺少后續(xù)數(shù)據(jù)，故暫時(shí)推測為這是為雙十二活動(dòng)預(yù)熱。

3.3 用戶分析

3.3.1 復(fù)購率和跳失率

復(fù)購率=購買次數(shù)>1的用戶/所有購買用戶

跳失率=點(diǎn)擊次數(shù)為1的用戶/所有點(diǎn)擊用戶

從復(fù)購率可以看出，一半以上的用戶有復(fù)購行為，且跳失率為0，說明淘寶對用戶有足夠的吸引力，讓用戶停留。

因僅有9天的數(shù)據(jù)，對用戶復(fù)購時(shí)間特征沒有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因此沒有對復(fù)購時(shí)間特征進(jìn)行分析。

3.3.2 用戶行為分析

用戶行為可分為四種：點(diǎn)擊、收藏、加購、購買，對這四類行為進(jìn)行分析。

因用戶購買途徑有4種：點(diǎn)擊-購買；點(diǎn)擊-收藏-購買；點(diǎn)擊-加購-購買；點(diǎn)擊-收藏-加購-購買。因此，從上圖中暫時(shí)無法判斷點(diǎn)擊、收藏、加購與成交數(shù)的關(guān)系，需進(jìn)一步分析。

將用戶成交方式分為四類：僅有點(diǎn)擊行為；僅有收藏行為；既有收藏行為又有加購行為；僅有加購行為。分別計(jì)算出這四類人群的成交率。成家率=有下單行為的該類用戶/該類用戶總?cè)藬?shù)?？梢钥闯觯惺詹丶淤徯袨榈暮蛢H加購用戶的購買率相較另外兩者更高，因此，可以推測，用戶的加購行為在一定程度上可以提高成交率。

3.3.3 用戶時(shí)間分布分析

以日為單位對用戶行為進(jìn)行分析，可以看出，加購量與點(diǎn)擊量幾乎呈正相關(guān)趨勢，收藏?cái)?shù)與點(diǎn)擊數(shù)相關(guān)性也較好，而購買量則與其他量沒有呈現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。由前文我們已經(jīng)推測，12月2日與12月3日點(diǎn)擊量較高是由于周末和雙十二近鄰的緣故，但成交量沒有隨之提升同樣可能是由于雙十二活動(dòng)預(yù)熱所致，要研究成交量與其他行為的關(guān)系需要更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。

以小時(shí)為單位對用戶行為進(jìn)行分析，可以看出，晚上7點(diǎn)到11點(diǎn)是用戶點(diǎn)擊量行為的高峰期，此時(shí)用戶加購量也隨之增加，但下午1點(diǎn)卻是用戶下單的高峰期。因此，如果商家想以增長曝光度為目的，可以在晚上7點(diǎn)到11點(diǎn)之間做活動(dòng)，如果是以提高營收為目的的活動(dòng)，則可以在下午1點(diǎn)左右開始。

3.4 商品分析

3.4.1 商品轉(zhuǎn)化分析

對商品進(jìn)行轉(zhuǎn)化漏斗分析，可以看出從點(diǎn)擊到購買有很大的流量損失。同樣，對不同渠道的商品購買方式進(jìn)行分析。

3.4.2 購買路徑分析

對商品購買路徑進(jìn)行分析，點(diǎn)擊購買率=商品僅點(diǎn)擊后購買量/商品僅點(diǎn)擊量，收藏購買率與加購購買率同上?？梢钥闯?，加購購買率明顯高于收藏購買率與點(diǎn)擊購買率。

3.4.3 熱門商品分析

分別對點(diǎn)擊量、收藏量、加購量和購買量前十的商品大類進(jìn)行分析。可以看出點(diǎn)擊量、收藏量和加購量前幾名較后幾名差距較大，但是購買量卻沒有表現(xiàn)出明顯的差距，說明沒有爆款的出現(xiàn)。

根據(jù)四者韋恩圖可以看出，點(diǎn)擊、收藏與加購前十品類的重合度較高，但購買量前十品類與其他三者的重合度卻沒有那么高，說明對于部分品類商品而言，雖然能吸引許多用戶，但是購買轉(zhuǎn)化率卻相對較低，這部分產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率有釋放空間。

04 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

通過以上分析，可以得到以下結(jié)論:

1. 在2017年11月25日至2017年12月3日這段時(shí)間內(nèi)，淘寶用戶的回購率相對較高，跳失率低，說明淘寶對用戶有著較好的留存效果。
2. 從用戶角度看，加購后成交率較收藏后成交率與直接點(diǎn)擊成交率更高。
3. 用戶在點(diǎn)擊量與加購量幾乎呈正相關(guān)趨勢，周末和活動(dòng)鄰近之前的點(diǎn)擊量與加購量均有所提升，但購買量并未有顯著提升。周末對用戶購買量的影響需要更多數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析。用戶在晚上7點(diǎn)到11點(diǎn)之間打開淘寶的頻率極高，但成交量卻是下午1點(diǎn)的時(shí)候更高，說明淘寶成為了用戶的一種消遣方式，而不僅僅是購物工具。
4. 從商品角度而言，商品加購后成交率較直接點(diǎn)擊后成交率與收藏后成就率更高。
5. 雖然商品點(diǎn)擊量、收藏量、加購量前十的商品呈現(xiàn)出一定的差距，但成交量前十的商品差距卻不大。且成交量前十的商品中有近一半商品未在另外3個(gè)榜單之中。
6. 整體而言，淘寶的用戶留存率較高，但夜間成交量轉(zhuǎn)換率和熱搜商品品類的成交轉(zhuǎn)化率有提升空間。

4.2 建議

通過上述結(jié)論，對淘寶和商家提出以下建議：

獲客：

對于商家而言，如果想要提高曝光度，獲得更多流量，可在周末晚上7點(diǎn)到11點(diǎn)之間開始活動(dòng)。

成交率轉(zhuǎn)化：

由上述分析可以看出，淘寶的用戶留存量較高，但消費(fèi)潛能卻有待釋放，因此提出以下建議：

1. 無論從用戶消費(fèi)習(xí)慣還是商品成交特性看，加購后成交率較點(diǎn)擊購買和加入收藏購買成交率更高。因此，對于淘寶而言，可增加用戶將商品加入購入車的入口，在商品的收藏界面可添加加購入口。對于商家而言，可設(shè)置加購優(yōu)惠，提高用戶加購率。
2. 用戶在下午1點(diǎn)的成交率最高，因此對于以提高成交量為目的的活動(dòng)，可在中午或下午1點(diǎn)開始。而夜間雖然用戶流量高，但成交量卻一般，說明淘寶對于用戶而言有一定的消遣屬性。因此，一方面淘寶可以提高自身產(chǎn)品的趣味性讓自身成為用戶的消遣工具，另一方面，可在該時(shí)間段進(jìn)行一些活動(dòng)比如直播等提高商品優(yōu)惠釋放用戶消費(fèi)潛能。
3. 有的商品品類雖然有著良好的點(diǎn)擊量、收藏量與加購量，但成交量卻并不高，對于這類產(chǎn)品，可通過淘寶官方進(jìn)行聯(lián)合活動(dòng)，提高成交轉(zhuǎn)化率。

寫在最后

因獲得的數(shù)據(jù)時(shí)間范圍有限，而自己的電腦處理更大體量的數(shù)據(jù)較慢，因此整體處理的數(shù)據(jù)體量并不大，對于通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中的問題，也希望能與各位進(jìn)行有關(guān)方面的交流。

作者：ZWM，研究生二年級(jí)，21屆畢業(yè)生，正在秋招中，有合適的工作可聯(lián)系微信：meng_2300y

本文由 @ZWM 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協(xié)議