电商行业数据分析之购物车行为分析

电商行业数据分析之购物车行为分析

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/hbwzhsh/article/details/144620258

一、项目背景

某电商平台主要销售电子产品，包括手机、电脑、平板等。平台运营团队发现购物车环节的转化率存在提升空间，且用户在购物车中的行为可能影响最终的购买决策。为了深入了解用户购物车行为，挖掘潜在问题并优化购物车功能与营销策略，决定开展购物车行为分析项目。

二、数据分析实施步骤

（一）明确问题与目标

1. 问题提出：

• 用户将商品加入购物车后，是否会进行修改（如增减商品数量、删除商品等）？修改的频率和原因是什么？
• 从加入购物车到最终结算的转化率是多少？哪些因素影响了这一转化率？
• 不同类型的用户（如新用户、老用户，高价值用户、低价值用户等）在购物车行为上有何差异？

2. 目标确定：

• 绘制用户购物车行为的流程图，展示常见行为路径及比例分布。
• 分析购物车行为与购买转化率之间的关系，找出影响转化率的关键行为和因素。
• 根据不同用户群体的购物车行为差异，提出个性化的营销策略和购物车功能优化建议，将购物车到结算的转化率提高 25%。

（二）数据收集

1. 从电商平台的数据库获取用户购物车行为数据，包括用户 ID、购物车操作时间、操作类型（添加商品、删除商品、修改商品数量、进入购物车页面、点击结算等）、商品 ID、商品数量、商品价格等信息，数据时间范围为过去三个月。
2. 收集用户的基本信息，如注册时间、性别、年龄、地域、历史购买金额等，以便对用户进行分类分析。

（三）数据清洗与整理

1. 处理缺失值：检查购物车行为数据中是否存在缺失的关键信息，如操作类型、商品 ID 等。对于少量缺失的操作时间数据，根据其他操作的时间顺序进行估算补充；对于缺失较多且无法准确估算的其他非关键数据，可考虑删除对应记录，但需谨慎操作，避免数据丢失过多影响分析结果。
2. 处理异常值：通过数据分布观察和业务常识判断，发现部分数据中的异常值。例如，某些用户在极短时间内对购物车进行大量操作，可能是由于数据统计错误或恶意操作导致。对于明显错误的数据进行修正或删除，对于特殊情况产生的异常值进行单独标记，以便在后续分析中特殊处理。
3. 统一数据格式：将购物车操作时间统一转换为 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS” 格式，以便进行时间序列分析；对操作类型进行标准化命名，确保同一类操作名称一致，避免因命名差异导致分析错误。
4. 数据整合：以用户 ID 为关键字段，将购物车行为数据与用户基本信息进行关联整合，形成一个完整的数据集，以便开展综合分析。

（四）数据分析方法选择与实施

1. 购物车行为路径分析

• 方法：采用序列分析技术，挖掘用户在购物车中的频繁行为序列模式。
• 实施过程：
• 使用数据挖掘工具（如 Python 的 PrefixSpan 算法库）对用户购物车操作序列数据进行分析。设置最小支持度阈值，找出频繁出现的行为序列模式。例如，发现 “添加商品 -> 修改商品数量 -> 点击结算” 是一个较为频繁的行为序列，其支持度为 12%（表示有 12% 的用户在购物车经历了该行为路径）；“添加商品 -> 删除商品” 的支持度为 8% 等。
• 统计不同行为序列的出现频率，并绘制可视化的流程图，展示用户购物车行为路径的分布情况。从流程图中可以直观地看到用户在购物车中各个行为之间的流转情况以及最终的去向（如成功结算、放弃购物车等）。

2. 行为与转化率关联分析

• 方法：计算不同购物车行为发生后用户的购买转化率，并进行相关性分析，找出与购买转化率关联度较高的行为。
• 实施过程：
• 对于每个购物车行为事件，统计在该行为发生后一定时间内（如 1 小时）完成购买的用户数量以及发生该行为的总用户数量，计算转化率。例如，对于 “修改商品数量” 这一行为，统计发生该行为的用户数为 500 人，在 1 小时内完成购买的用户数为 100 人，则该行为的转化率为 20%。
• 使用统计分析工具（如 Python 的 Pandas 和 Statsmodels 库）进行相关性分析，计算各行为转化率与整体购买转化率之间的相关系数。例如，发现 “点击结算” 行为的转化率与整体购买转化率的相关系数为 0.6，表明该行为与购买决策有很强的正相关性；而 “频繁删除商品” 行为的转化率与整体购买转化率的相关系数为 -0.3，呈现负相关，说明该行为可能导致用户放弃购买。

3. 用户群体购物车行为差异分析

• 方法：基于用户基本信息对用户进行分类，然后分别对不同用户群体进行购物车行为分析，采用对比分析方法找出差异。
• 实施过程：
• 根据用户的注册时间将用户分为新用户和老用户两类；根据用户的历史购买金额将用户划分为高价值用户、中价值用户和低价值用户三类。
• 针对每一类用户群体，分别进行如上述购物车行为路径分析和行为与转化率关联分析的步骤，挖掘其频繁行为序列模式和行为与转化率的关系。例如，分析发现新用户在购物车中更容易出现 “添加商品 -> 删除商品” 的行为，且购买转化率相对较低；而老用户 “添加商品 -> 直接点击结算” 的比例较高，购买转化率也较高。高价值用户在购物车中对商品数量的修改更倾向于增加数量，且购买转化率高达 60%；低价值用户则更多地出现删除商品的行为，购买转化率仅为 10%。
• 通过对比不同用户群体的购物车行为模式，总结出各类用户的行为特征差异。

（五）结果解读与建议

1. 结果解读

• 购物车行为路径分析展示了用户在购物车中的主要行为流程，了解到用户添加商品后，部分会修改数量或删除商品，然后才决定是否结算。
• 行为与转化率关联分析明确了不同行为对购买转化率的影响程度，如点击结算行为与购买决策紧密相关，而频繁删除商品可能预示着用户放弃购买的倾向。
• 用户群体购物车行为差异分析揭示了不同类型用户在购物车行为上的偏好和决策特点，有助于针对不同用户提供个性化的服务和营销。

2. 建议提出

• 购物车功能优化：
• 简化商品数量修改操作，提供便捷的增减按钮和输入框，方便用户快速调整商品数量，减少因操作繁琐导致的用户流失。
• 对于用户删除商品的操作，弹出提示框询问原因，如 “您为什么要删除该商品呢？是价格不合适、商品信息不清晰还是其他原因？” 收集用户反馈，以便针对性地改进商品信息展示或价格策略。
• 在购物车页面突出显示商品总价、优惠信息和预计节省金额等，让用户更清晰地了解购买成本，促进其做出购买决策。例如，可以用较大字体显示总价，并在旁边标注原价和优惠金额，如 “原价：$500，优惠后：$400，节省：$100”。
• 营销策略调整：
• 针对新用户，在购物车页面提供新用户专属优惠，如 “新用户首次购买立减 20%”，鼓励新用户完成购买，提高其购买转化率。
• 对于老用户，根据其历史购买记录推荐相关商品或提供老用户专享的积分抵扣、赠品等优惠，增加其购买金额和购买频率。例如，如果老用户经常购买手机配件，可以在购物车中推荐新上市的热门手机配件，并给予一定的折扣或积分奖励。
• 对于高价值用户，提供优先配送、专属客服等高端服务，提升其购物体验和忠诚度；对于低价值用户，通过发放优惠券、推荐低价高性价比商品等方式，刺激其消费，逐步提高其价值贡献。例如，向低价值用户发送 “满 100 减 30” 的优惠券，并推荐一些价格实惠且好评较多的商品。

三、总结

通过以上针对电商行业购物车行为分析的数据分析过程，从明确问题目标到数据收集、清洗整理、多种分析方法的应用，深入挖掘了用户在购物车中的行为信息，找出了影响购买转化率的关键因素，并提出了相应的优化建议。在实际电商运营中，应持续监测和分析购物车行为数据，根据用户反馈和市场变化不断优化购物车功能和营销策略，以提升购物车到结算的转化率，实现销售业绩的增长。