电商行业数据分析之客户细分分析

电商行业数据分析之客户细分分析

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/hbwzhsh/article/details/144652820

一、项目背景

某电商平台销售多种品类商品，包括电子产品、美妆、家居用品等。随着业务规模的扩大，平台希望深入了解客户群体，以便进行精准营销、个性化推荐和客户关系管理，从而提高客户满意度和忠诚度，促进销售增长。

二、数据分析实施步骤

（一）明确问题与目标

1. 问题提出：

• 平台客户具有哪些不同的特征和行为模式？
• 如何依据这些特征将客户划分成不同的细分群体？
• 不同细分群体对平台的价值贡献和需求有何差异？

2. 目标确定：

• 确定客户细分的维度和方法，构建客户细分模型。
• 对客户进行细分，并分析各细分群体的特征、行为和价值。
• 根据细分结果制定针对性的营销策略和服务方案，将各细分群体的客户满意度提升 20%。

（二）数据收集

1. 从电商平台数据库获取过去一年的客户数据，包括客户 ID、订单信息（订单编号、订单日期、订单金额、商品类别、购买数量等）、客户基本信息（年龄、性别、注册时间、地域等）以及客户与平台的交互数据（浏览记录、搜索关键词、收藏夹内容、评论等）。

（三）数据清洗与整理

1. 处理缺失值：

• 对于订单金额缺失的数据，若订单中有商品数量和商品单价信息，可通过计算补充；若无法计算，则根据该客户其他订单金额的平均值或同类客户订单金额的中位数进行估算。
• 对于客户基本信息中的缺失值，如年龄或性别缺失，可通过其他渠道（如客户注册时填写的邮箱、电话号码等）尝试获取补充信息；若无法补充，则标记为缺失状态，在后续分析中根据具体情况处理。

2. 处理异常值：

• 订单金额过高或过低的异常值，通过与同类商品的平均价格和市场行情对比进行判断。若是数据录入错误则修正；若是特殊促销活动或大宗采购订单导致，则单独标记并分析其对整体数据的影响。
• 购买数量异常的订单，如购买数量远超正常个人使用范围，判断是否为商家囤货或数据错误，分别进行处理。

3. 统一数据格式：

• 将订单日期统一转换为 “YYYY-MM-DD” 格式，方便进行时间序列分析。
• 对商品类别进行标准化分类，确保同一类商品归属于相同类别名称。

4. 数据整合：以客户 ID 为关键字段，将订单数据、客户基本信息和交互数据进行关联整合，形成完整的客户数据集。

（四）数据分析方法选择与实施

1. 确定客户细分维度

• 方法：综合考虑客户基本信息、购买行为和交互行为等多维度因素。
• 基本信息维度：包括年龄、性别、地域等。例如，年龄可划分为青年（18 - 35 岁）、中年（36 - 55 岁）、老年（55 岁以上）；地域可分为一线城市、二线城市、三线及以下城市等。
• 购买行为维度：
• 购买频率：计算客户在过去一年的购买订单次数，如低频率（1 - 3 次）、中频率（4 - 10 次）、高频率（10 次以上）。
• 购买金额：汇总客户过去一年的订单总金额，分为低金额（0 - 1000 元）、中金额（1001 - 5000 元）、高金额（5000 元以上）。
• 购买品类集中度：统计客户购买商品类别占总购买品类的比例，判断其购买品类是否集中，如单一品类偏好型、多品类均衡型等。
• 交互行为维度：
• 浏览时长：计算客户每次浏览平台的平均时长，分为短时长（0 - 10 分钟）、中时长（10 - 30 分钟）、长时间长（30 分钟以上）。
• 收藏夹使用率：统计客户使用收藏夹的频率，如高使用率（经常使用）、中使用率（偶尔使用）、低使用率（很少使用）。
• 评论参与度：根据客户评论次数和评论质量（好评、中评、差评比例）评估，分为积极评论型、中性评论型、消极评论型。

2. 客户细分模型构建与实施

• 方法：采用聚类分析方法（如 K-Means 聚类算法）。
• 实施过程：
• 数据预处理：将确定的细分维度数据进行标准化处理，使各维度数据具有相同的量纲和数量级。例如，对于年龄、购买频率、购买金额等数值型数据，采用 Z-score 标准化方法。
• 确定聚类数 K：通过肘方法（Elbow Method）确定合适的聚类数。绘制不同 K 值下的聚类误差平方和（SSE）曲线，当 SSE 曲线的下降趋势明显变缓时，对应的 K 值即为较合适的聚类数。假设经过分析确定 K = 5。
• 聚类分析：使用 Python 的 Scikit-learn 库中的 K-Means 算法进行聚类。将标准化后的客户数据作为输入，运行 K-Means 算法，得到每个客户所属的聚类类别。

3. 各细分群体特征分析

• 方法：通过数据透视表、统计分析和可视化方法对比不同群体特征。
• 实施过程：
• 基本信息特征：
• 统计各细分群体的年龄、性别、地域分布比例。例如，发现聚类 1 中以青年女性为主，且主要分布在一线城市；聚类 2 中中年男性比例较高，多来自二线城市。
• 购买行为特征：
• 使用数据透视表计算各群体的平均购买频率、平均购买金额、购买品类集中度等指标。如聚类 3 客户购买频率低但购买金额高，且偏好单一品类（如美妆）；聚类 4 客户购买频率高、金额中等，购买品类较为均衡。
• 分析各群体购买时间分布，如聚类 5 客户主要在周末和节假日购买，而聚类 1 客户在工作日和周末购买较为均衡。
• 交互行为特征：
• 统计各群体的浏览时长、收藏夹使用率、评论参与度情况。例如，聚类 2 客户浏览时长较长，收藏夹使用率高，但评论参与度低；聚类 3 客户评论参与度高，且以好评为主。

（五）结果解读与建议

1. 结果解读：

• 客户细分模型能够依据多维度特征将客户划分为不同群体，清晰呈现各群体的差异。
• 各细分群体在基本信息、购买行为和交互行为方面的特征有助于深入理解客户需求和行为模式。

2. 建议提出：

• 营销策略：
• 针对以青年女性为主且在一线城市的聚类 1 客户：
• 推出时尚、个性化的商品推荐，结合社交媒体进行营销推广，如在小红书、抖音等平台合作推广适合该群体的电子产品或美妆产品。
• 举办线上线下互动活动，如美妆试用分享会、电子产品体验活动等，增加客户粘性。
• 对于中年男性居多且来自二线城市的聚类 2 客户：
• 推荐高品质、实用的家居用品和电子产品，如高端智能家电、商务办公电子产品等。
• 开展会员专享的促销活动，如满减、赠品等，提高其购买转化率。
• 面向购买频率低但金额高且偏好单一品类（如美妆）的聚类 3 客户：
• 提供该品类的新品首发、独家定制服务，如定制美妆礼盒。
• 建立专属的客户服务通道，提供专业的产品咨询和售后服务，提升客户满意度。
• 针对购买频率高、金额中等且品类均衡的聚类 4 客户：
• 发放通用优惠券和积分奖励，鼓励其继续多样化购买。
• 优化平台推荐算法，根据其购买历史提供更精准的商品推荐，提高购买效率。
• 对于主要在周末和节假日购买的聚类 5 客户：
• 在周末和节假日前夕推送个性化促销信息和限时优惠活动。
• 推出与节假日相关的商品套餐或礼盒，如春节家居装饰套餐、情人节美妆礼盒等。
• 客户服务：
• 为高价值且评论参与度高的聚类（如聚类 3）提供 24 小时快速响应的客服服务，及时处理客户问题和建议，树立良好品牌形象。
• 对浏览时长较长但购买频率低的聚类（如聚类 2）提供购物引导服务，如通过在线客服或智能推荐系统帮助其发现更多感兴趣的商品。
• 针对低交互行为的聚类（如聚类 5），简化客服流程，提供自助式服务工具，如常见问题解答（FAQ）、自助退换货服务等，降低服务成本。
• 商品策略：
• 根据各聚类群体的购买品类偏好，优化商品库存管理，确保热门品类商品供应充足。
• 针对不同群体需求，开发或引进符合其特点的商品。如为青年女性为主的聚类 1 增加时尚潮流的电子产品周边产品；为中年男性为主的聚类 2 引进更多高端商务办公用品。

三、总结

通过以上客户细分分析流程，电商平台能够深入了解客户群体特征，制定精准的营销策略、客户服务方案和商品策略。在实际运营中，应定期更新数据并重复分析过程，以适应市场变化和客户需求的动态演变，提升平台的竞争力和盈利能力。