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電商數(shù)據(jù)分析之如何召回流失用戶?
電商數(shù)據(jù)分析在召回流失用戶方面扮演著至關重要的角色。以下是一個系統(tǒng)性的流程,用于通過電商數(shù)據(jù)分析來召回流失用戶:
一、明確問題背景及分析目的
背景:電商平臺的用戶流失是一個普遍存在的問題,減少用戶流失對于提升平臺整體業(yè)績和用戶粘性至關重要。
目的:通過分析用戶特征和行為數(shù)據(jù),識別流失用戶的原因,并制定相應的召回策略,以提高用戶留存率和活躍度。
二、確定分析思路
1. 數(shù)據(jù)收集
收集與用戶流失相關的數(shù)據(jù),包括用戶行為數(shù)據(jù)(如購買記錄、瀏覽歷史、活動參與等)和用戶屬性數(shù)據(jù)(如性別、年齡、地理位置等)。
確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性,并考慮隱私和合規(guī)方面的因素。
2. 用戶流失分析
對流失用戶的數(shù)據(jù)進行深入分析,了解用戶流失的模式和趨勢。
研究流失用戶的流失時間點、使用期限、最后一次互動等信息,以發(fā)現(xiàn)共同的特征和模式。
3. 制定指標
根據(jù)流失用戶的特征和目標,制定衡量流失和召回效果的指標,如用戶再次購買率、活躍度恢復程度或回流用戶的留存率等。
三、用戶分群與特征探索
1. 用戶分群
將用戶按照不同特性進行分組,如根據(jù)流失原因、用戶價值等。
這有助于更精細地了解不同群體的召回需求和潛在行為。
2. 特征探索性分析
對用戶維度特征(如常用登陸設備、城市等級、性別、年齡、婚姻狀況、上月首選訂單類型等)進行探索性分析。
分析用戶行為特征(如倉庫到顧客地址的平均距離、訂單數(shù)較去年增加、顧客對服務的滿意度、距上次下單天數(shù)等),以識別影響用戶流失的關鍵因素。
四、數(shù)據(jù)挖掘與模型建立
1. 數(shù)據(jù)預處理
對數(shù)據(jù)進行缺失值處理,常用的方法包括直接刪除、均值填充、中位數(shù)填充、眾數(shù)填充等。
生成啞變量,將不能定量處理的變量(如性別、職業(yè)等)量化。
2. 模型建立
利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立預測模型,識別有較高潛力回流的用戶。
可以使用分類算法、聚類算法或預測模型等。
五、制定召回策略
1. 個性化推薦
根據(jù)用戶的購買歷史和瀏覽行為,提供個性化的商品或服務推薦。
通過郵件、短信或APP推送等方式,向用戶發(fā)送個性化的召回信息。
2. 優(yōu)惠活動
設計吸引用戶的優(yōu)惠活動,如限時折扣、滿減優(yōu)惠、積分兌換等。
針對不同用戶群體,制定差異化的優(yōu)惠策略,以提高召回效果。
綜上所述,通過以上步驟,電商企業(yè)可以系統(tǒng)地分析用戶流失原因,制定有效的召回策略,并不斷優(yōu)化和改進,以降低用戶流失率,提升平臺整體業(yè)績和用戶粘性。
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