电商用户大数据分析与挖掘

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1、电商用户数据分析与挖掘2021/6/30说明报告介绍分析：分析店铺的整体运营状况；分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异；客户属性特征分析客户消费行为分析目的：为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状；了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据；提供个性化的实施建议；数据来源订单数据客户数据外部数据行业数据订单样本XXX专卖店自：2012-8-10到2015-4-30，状态为交易成功的订单极值处理剔除客单价＞2000元的订单剔除客单价＜10元的订单剔除批发商：购买次数大于50次订单处理方式同一客户一天内多比订单默认合

2、并为一笔订单备注信息：2021/6/303.如何实施？2.客户特征表现？1.整体现状？购物体验深入客户关系管理客户属性特征消费行为特征个性化实施方案1.1购物体验DSR评分1.2深入客户关系管理1.2.1年滚动趋势1.2.2月滚动趋势一、购物体验现状1.1DSR动态评分DSR评分不错，尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。提升DSR的其他方案：客服专业性服务及客户信息收集；批量进行（利用订单中心）：个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等；个性化进行：物流跟进、退款跟进、评价跟进等但是整体的退款率非常大！！！1.2.1年滚动趋势：活跃客户

3、**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308整体销售额呈现一定的稳定增长趋势；回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势，目前占到6%，低于行业均值，需后续加强老客户的维护。整体客户数同销售额类似，呈现一定的稳定增长态势；相比而言，老客户的客单价高于新客户。但是目前的整体现状仍需改进。1.2.2月趋势从销售额的趋势来看，波动非常大，中间竟然出现几个月非常低的销售情况，如2013年的1、2、6、7、8月份。需引起高度重视。去年下半年以来整体情况还不

4、错。新老客户占比从店铺整体来看还是主要有新客户支撑；只是在某几个月份，整体销量特别不好的时候，能够凸显老客户的价值。从客户数可以明显的看出，老客户的贡献人均贡献大于新客户的人均贡献值。2.1客户属性2.1.1地域2.1.2地址—职业2.2客户消费行为2.2.1RFM2.2.2购物时间分析2.2.3商品分析二、客户特征2.1.1地域2.1.2地址—职业地址-职业回购情况：2.2.1RFM：F&M新客户复购分析：R首次客单价在100元以下的属于低价值客户，复购率低于4%右，占比总客户数的40%；首次客单价在100~200元的属于中价值客

5、户，复购率也低于4%，占比约为57%；首次客单价大于200元的可以归类为高价值客户，复购率略高，占比约为3%；新客户复购分析：首次客单价2.2.2购物时间分析地域—时点：不同区域在购物时间上还是存在一定的差异性，可以适当的针对不同的地区在不同的时间点进行营销。3.1实施策略3.1.1前期重点3.1.2后期重点3.2其他建议3.2.1部门间的协调三、实施策略与建议整体退款率非常高！回购相对较差！大部分都是新客户3.1.1前期重点问题：工作重点：产品保证运营优化基础的客户关系管理策略实施新客户培养项目实施页面优化方案：1、日常搭配套餐、

6、页面关联的选择2、充分利用流量（主打产品--搭配套餐），提升ROI3、浏览连带率高，但是购买连带率/单品购买情况不佳研究详情页面（优势的突出/劣势的攻击）6、A与B商品功能大致相同，A更便宜加强对价格高产品的价值认同5、A和B价格一样、功能一样，A是主推将B与A分开，由其他热销款带动B7、A和B功能不同（搭配）匹配度不高，调整；组合价格太高买了又买看了又看看了最终买4、单品转化率低，单品整体转化率高主图吸引人，价格以及页面详情不尽如意订单催付订单关怀个性化跟进基础策略：新客户培养策略：购后2天感谢/EDM关怀购后8天商品使

7、用指导/晒单有礼/加微信/加微博购后20天关联商品推荐/商品回购周期营销购后30天满月礼/定向营销/短信关怀购后60天当季热卖品推荐/60天关怀/大促购后90天换季新品推荐购后当天发货通知/快递/包裹礼品购后180天购后220天进入流失客户组管理(沉默期)(睡眠期)(睡眠期)(睡眠期)当季清仓品推荐/聚划算(活跃期)(活跃期)(活跃期)(流失期)新客户培养案例DAY1DAY8DAY30DAY45DAY60感谢信干货特辑，根据客户购买的产品种类，分类推送。会员生日特权/满月礼会员专享优惠刺激3.1.2后期重点：沿着RFM特征进行资源投

8、入一段生命周期内必须有一定量的维系类活动；营销类活动和维系类活动按照一定比例匹配；随着客户关系从购买到死亡，资源投入逐渐下降，保持资源利用的高效性；一段生命周期内客户接触次数有下限，也有上限；每个活动都应该有针对性，或针对新客户、或这