3分钟了解用户行为分析用户行为数据分析案例( 五 )

假设场景可能是这样的：用户小A注册了淘宝APP ，第二天就不再登录了，而第三天收到了淘宝的推荐提醒（APP消息，短信……）在消息中发现了自己喜欢的商品，而且还有优惠下单买了，第四天又收到了淘宝的消息，还是自己喜欢的……
这里的具体数据还需要结合用户生命周期运营的策略和数据做验证。
6.用户从浏览到购买整体转化率2.3%
正常，根据之前了解到的电商数据，多种客单价的商品（几十~几千）在一起，整体转化率在2%~3%之间，当然具体还需要结合历史的同比，环比数据取看。
7.用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越低。
正常：从流量的角度，每多一个步骤就会多一些用户流失这个符合常识。
8.浏览量top100的商品浏览量呈阶梯分布，越靠前的阶梯之间的落差相对越大在这个阶梯中的商品越少，越靠后商品浏览量阶梯之间的落差相对越小，同阶梯内的商品越多。
待验证：
假设淘宝会给高转化的爆款商品更多的曝光，商品浏览量呈金字塔分布是正常的。
9.浏览量TOP100的商品所属类目中， 4756105 ， 3607361 ， 4357323三个类目浏览量远超其他类目。
还需验证：
——抽取购买购买次数判断这个几个类目商品类型是否是高频刚需类型的呢？
10.从商品看：有17款商品转化率超过了1 。
不正常：
还需验证：是否是由于用户直接从购物车或者商品收藏直接复购，未点击商详？
11.从类目看：这些商品所属类目分布均匀，除965809 ， 4801426 ， 2735466 ， 2640118 ， 5063620 ， 4789432 ， 2945933这7个类目之外，其他类目都只有一个商品在转化率TOP100的商品中。
还需验证：
是否是由于淘宝是根据“同一类目下的高转化商品”给用户做推荐的？
2.5.2假设与验证根据以上诊断分析我们梳理出了以下假设，做假设验证。
假设1：这些商品中有高转化率的爆款商品
-引用“商品转化率视图”查询排名前5的商品转化率
-对比同类目的其他商品转化率
对比浏览量TOP5的商品，发现这些商品转化率在同一类目下并不高，假设不成立
假设2：4756105 ， 3607361 ， 4357323三个类目属于高频刚需类目
抽取这几个类目的商品某买频次数据验证
-创建类目购买频次表
-计算类目购买频次平均值
-查询4756105 ， 3607361 ， 4357323三个类目的购买频次
4756105 ， 3607361 ， 4357323三个类目的用户购买频次明显高于平均值，假设成立
假设3：有部分用户是未点击商详直接从收藏和购物车购买的。
查询转化率超过1的商品的用户行为数据
用户不是直接从收藏和购物车购买的，只是后续复购未点击商详，假设不成立
假设4：淘宝推荐的商品主要是“同一类目下的高转化商品”
给浏览量TOP100的商品和转化率TOP100的商品做匹配看其中重合的商品有多少。
用Excel对浏览量TOP100的商品ID和转化率TOP100的商品ID进行去重，结果无重复值，假设不成立
3.结论：1）用户活跃：用户活跃曲线整体呈上升趋势，在一周中周六，周日活跃度比平时更高，在一天中用户活跃曲线从凌晨4点开始往上升，在中午12点和下午5~6点有两个小低谷（吃饭），到晚上9点时活跃度达到顶峰。

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