分析方法
描述性统计分析:用于计算数据的基本统计量,以了解数据集的整体特征,如计算平均购买金额、购买次数的标准差等,可帮助理解用户的消费水平和购买频率的分散程度。
关联规则挖掘:通过发现不同商品之间的关联关系,来优化商品的推荐和营销策略,根据用户同时购买的商品组合,进行个性化推荐和交叉销售。
聚类分析:依据用户或商品的特征对其进行分组,以便对不同的群体制定针对性的策略,比如将用户按购买行为、偏好等进行聚类。
时间序列分析:针对带有时间戳的数据,预测未来的购买趋势和需求变化,有助于企业提前做好库存规划、营销推广等工作。
漏斗分析:从流量到最终转化的过程中,分析每个环节的转化率,找出流失最大的环节并进行改进,例如在电商购物流程中,分析从加入购物车到支付的转化率等。
异常检测:监测数据中的异常值或离群点,及时处理异常情况并分析其原因,如检测销售额的突然大幅下降或增长,可能是促销活动、市场波动或系统问题导致的。
重要概念
PV(页面浏览量):一定时间内网站页面被浏览的总次数,可反映网站的访问量和受欢迎程度。
UV(独立访客数):一定时间内访问网站的不同用户数量,能更准确地体现网站的实际用户规模。
跳出率:只浏览了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的比例,跳出率越高,说明页面的吸引力和相关性越低。
停留时间:用户在网站上停留的时间长短,停留时间长可能意味着用户对内容更感兴趣或找到了有价值的信息。
转化率:完成特定目标的用户占访问用户的比例,如电商网站中下单购买的用户占访问用户的比例,是衡量网站运营效果的重要指标之一。
客单价:每位顾客平均购买的金额,客单价=总销售额÷顾客总数,提高客单价可以通过增加产品附加值、推荐高利润产品等方式实现。
复购率:消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数,复购率=重复购买的次数÷购买的次数,较高的复购率意味着产品或服务得到了消费者的认可,消费者愿意再次选择该品牌。