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隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展，人們已經(jīng)習(xí)慣了網(wǎng)上購物。 在中國，電子商務(wù)平臺(tái)非常受歡迎。 在每年的618、雙11、雙12活動(dòng)中，大量用戶在如淘寶等電商平臺(tái)瀏覽商品，或收藏、加入購物車或直接購買。 通過用SQL對(duì)用戶行為的分析，我們可以挖掘用戶的購買規(guī)律，了解產(chǎn)品的熱度，并結(jié)合門店的營銷策略，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)、更精準(zhǔn)的運(yùn)營，讓業(yè)務(wù)獲得更好的增長。

數(shù)據(jù)集包含用戶行為，由用戶ID、產(chǎn)品ID、產(chǎn)品類別ID、行為類型和時(shí)間戳組成。 本次分析共導(dǎo)入數(shù)據(jù)約383萬條。 在導(dǎo)入過程中，與主鍵聯(lián)合設(shè)置了5個(gè)字段，在導(dǎo)入過程中消除了重復(fù)值。

用戶行為間的轉(zhuǎn)化情況

用戶行為轉(zhuǎn)化漏洞分析

從上面的漏斗圖分析可以看出，從用戶進(jìn)入APP瀏覽頁面開始，購買環(huán)節(jié)的最終轉(zhuǎn)化率為2%。 用戶點(diǎn)擊頁面后，用戶流失巨大。 從瀏覽到購買的轉(zhuǎn)化率是多少？

用戶購買的路徑分析

點(diǎn)擊-收藏-購買的轉(zhuǎn)化路徑分析：用戶瀏覽商品后，約有1/5的用戶進(jìn)行收藏，然后收藏中約13.26%的用戶進(jìn)行購買。

轉(zhuǎn)化路徑分析：從上圖可以看出，用戶瀏覽商品后，約有41.13%的用戶會(huì)加入購物車，遠(yuǎn)高于進(jìn)行收藏的用戶，但加入購物車后，只有 17% 左右的用戶最終進(jìn)行了購買，超過 80% 的用戶沒有進(jìn)行購買。 我們需要分析這個(gè)環(huán)節(jié)。 推測的原因可能是：

1、加入購物車是在不同店鋪比較同種產(chǎn)品的價(jià)格；

2、為了湊單，全減；

3、先放在一邊，過幾天再買；

4、等其他活動(dòng)折扣

用戶點(diǎn)擊的商品和下單之間的關(guān)系

這里我們重點(diǎn)關(guān)注用戶點(diǎn)擊的產(chǎn)品與用戶訂購的產(chǎn)品之間的關(guān)系，是否支持我們的假設(shè)：平臺(tái)推送的產(chǎn)品不符合用戶的需求。

產(chǎn)品點(diǎn)擊量排名前九的產(chǎn)品類別：

對(duì)點(diǎn)擊進(jìn)行排序后，分析最暢銷的商品，找出點(diǎn)擊與購買之間的關(guān)系。 從上圖我們可以看出，點(diǎn)擊率最高的產(chǎn)品的購買率只有0.56%，而點(diǎn)擊率第6的產(chǎn)品的購買率已經(jīng)達(dá)到了5.8%。

結(jié)論：假設(shè)成立

通過以上分析可以得出結(jié)論，電商平臺(tái)的推送機(jī)制不合理，推送的商品無法匹配用戶的需求，導(dǎo)致用戶在瀏覽過程中沒有找到想要的商品，因此轉(zhuǎn)化率：用戶實(shí)際購買的比例非常低，即用戶流失嚴(yán)重。

本文章中的所有信息（包括但不限于分析、預(yù)測、建議、數(shù)據(jù)、圖表等內(nèi)容）僅供參考，拓端數(shù)據(jù)（tecdat）不因文章的全部或部分內(nèi)容產(chǎn)生的或因本文章而引致的任何損失承擔(dān)任何責(zé)任。

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