电商平台数据挖掘之用户画像

创作时间:

作者:

@小白创作中心

电商平台数据挖掘之用户画像

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/hbwzhsh/article/details/144974179

在电商竞争日益激烈的今天，如何通过数据挖掘实现精准营销成为各大电商平台关注的重点。本文以某跨境电商平台为例，详细介绍了从数据收集到用户画像构建的完整流程，以及如何将用户画像应用于个性化推荐、精准营销等多个场景，为提升用户转化率和忠诚度提供了实用的解决方案。

一、项目背景与目标

某跨境电商平台主要面向欧美市场，销售各类时尚服饰、美妆产品以及电子产品等。随着业务的发展，平台发现用户需求愈发多样化，现有的通用营销策略效果逐渐减弱。为了提升营销精准度，提高用户转化率和忠诚度，平台决定开展用户画像的数据挖掘项目，目标是通过深入了解用户特征，实现个性化推荐、精准营销以及优化用户体验，在接下来的半年内将用户购买转化率提高 20%。

二、数据收集

注册信息：收集用户在平台注册时填写的基本资料，包括姓名、性别、出生日期、国籍、邮箱地址、手机号码等。这些信息可以初步勾勒用户的基本身份特征，如通过国籍了解用户所属地域市场，性别用于后续的产品偏好分析。
订单数据：从交易系统中提取用户的所有订单记录，涵盖订单编号、下单时间、商品名称、商品类别、购买数量、支付金额、收货地址等。分析订单数据可以了解用户的消费习惯，如购买频率、平均消费金额、偏好的商品类别等，收货地址还能进一步细化用户的地理位置信息，辅助地域市场分析。
浏览行为数据：利用网站和 APP 的分析工具，收集用户在平台上的浏览历史，包括浏览的页面、停留时间、浏览顺序、搜索关键词等。通过这些数据可以洞察用户的兴趣点和潜在需求，比如频繁浏览美妆产品页面且停留时间较长的用户，很可能对美妆有较高的兴趣。
评论与反馈数据：抓取用户对购买商品的评论内容、评分以及向客服反馈的问题。评论和反馈蕴含着用户对产品的满意度、期望改进的方向，以及使用过程中的痛点，为产品优化和用户个性化服务提供依据。
营销活动参与数据：记录用户参与平台举办的各类促销活动（如限时折扣、满减、抽奖等）的情况，包括参与次数、参与的活动类型、是否成功转化（购买商品）等。这有助于评估不同营销活动对不同用户群体的吸引力，以便针对性地制定营销策略。

三、数据整理与清洗

数据整合：将从不同数据源收集到的数据统一整合到数据仓库中，以用户 ID 作为关键主键进行关联，确保每个用户的各类数据能够完整对应。例如，将注册信息表、订单表、浏览行为表等通过用户 ID 进行左连接，形成完整的用户数据集合。
缺失值处理：对于部分用户缺失的出生日期信息，如果缺失比例较小，可以采用年龄分布的中位数进行填充；若缺失比例较大，则标记为 “未知”，避免对后续分析造成较大偏差。对于一些非关键信息，如用户未填写的手机号码，可直接忽略。
异常值处理：在订单金额数据中，若发现个别订单金额远远超出同类商品正常价格范围，可能是数据录入错误或异常交易，通过与业务部门核实后进行修正或删除。同样，对于浏览行为数据中，极短时间（如几毫秒）内浏览大量页面的异常记录，也需要进行排查和处理。
数据转换：将日期格式的数据（如出生日期、下单时间）转换为便于分析的格式，如年龄（根据出生日期计算）、下单时段（将下单时间按小时或天进行划分）。对文本类的数据，如商品类别、评论内容，进行必要的编码或分词处理，以便后续的数据挖掘算法能够有效处理。

四、数据挖掘过程

聚类分析（用户群体划分）：

选择合适的聚类算法，如 K-Means 聚类算法。以用户的购买频率、平均消费金额、浏览的商品类别分布作为特征向量，将用户划分为不同的消费群体。例如，经过聚类分析后，发现平台用户大致可以分为高消费频繁购买群体、中等消费偶尔购买群体、低消费浏览较多群体以及低频低消潜在流失群体等。
通过轮廓系数等指标评估聚类效果，不断调整聚类参数（如 K 值），以确保聚类结果能够合理反映用户的消费行为差异。例如，当轮廓系数接近 1 时，说明聚类效果较好，每个聚类内部的用户相似度高，而不同聚类之间的用户相似度低。

关联规则挖掘（商品关联发现）：

利用 Apriori 算法对订单数据进行挖掘，找出经常一起购买的商品组合。设定最小支持度和置信度阈值，例如，最小支持度为 0.05（表示商品组合在所有订单中出现的频率至少为 5%），最小置信度为 0.6（表示购买了 A 商品的用户中，有 60% 的概率也会购买 B 商品）。
挖掘出的关联规则如 “购买连衣裙的用户，有 70% 的概率会同时购买高跟鞋”，“购买手机的用户，有 65% 的概率会购买手机壳” 等，这些规则为商品推荐和组合营销提供了有力依据。

文本挖掘（用户情感分析与兴趣提取）：

针对用户评论和反馈数据，采用自然语言处理技术。首先进行分词、去除停用词等预处理操作，然后使用情感分析算法（如基于情感词典的方法或深度学习模型）判断用户评论的情感倾向（正面、负面或中性）。例如，发现某款美妆产品的负面评论较多集中在 “过敏”“包装破损” 等问题上，为产品质量改进提供方向。
同时，通过主题模型（如 LDA - Latent Dirichlet Allocation）提取用户评论中的主题，了解用户关注的焦点，如 “产品功效”“物流配送”“售后服务” 等，进一步深化对用户需求的认识。

五、数据分析过程

用户特征分析：

基于聚类结果和其他挖掘分析，详细剖析各用户群体的特征。高消费频繁购买群体可能多为女性，年龄在 25 - 45 岁之间，主要来自欧美发达国家，偏好高端时尚服饰和美妆护肤产品；中等消费偶尔购买群体消费行为相对分散，涵盖不同性别和年龄段，对电子产品和性价比高的时尚单品有一定需求。
通过关联规则挖掘，分析不同用户群体与商品组合的关系。如年轻女性群体购买时尚服饰时，更倾向于搭配时尚饰品，而男性用户购买电子产品时，常关注周边配件的配套购买。

营销效果分析：

根据营销活动参与数据，对比不同用户群体对各类促销活动的响应率和转化率。发现高消费群体对限时折扣和专属优惠券活动更为敏感，而低消费群体则更容易被满减活动吸引。
结合用户购买转化率和忠诚度指标（如重复购买率、用户留存率），评估不同营销策略在各用户群体中的长期效果。例如，长期来看，个性化推荐策略能够显著提高高消费群体的忠诚度，而新用户引导策略对低消费潜在流失群体的转化率提升有较大帮助。

六、用户画像构建与应用

画像构建：

综合上述数据挖掘与分析结果，为每个用户构建多维度的画像。画像包括用户的基本信息（年龄、性别、国籍）、消费特征（消费层次、购买频率、偏好商品类别）、行为习惯（浏览偏好、搜索关键词）、情感倾向（对产品、服务的满意度）以及营销敏感度（对不同促销活动的反应）等。
以可视化的方式呈现用户画像，如使用标签云展示用户的兴趣关键词，通过柱状图对比不同用户群体的消费特征，方便市场、营销和产品等部门直观了解用户。

应用场景：

个性化推荐：根据用户画像，为用户推荐符合其兴趣和消费习惯的商品。当用户登录平台时，首页展示的商品、搜索结果排序以及推荐栏的推荐内容都基于用户画像进行定制。例如，为喜欢美妆的女性用户优先推荐当季流行的美妆新品和相关护肤产品。
精准营销：针对不同用户群体制定差异化的营销策略。向高消费群体发送高端品牌的新品预告和专属优惠，对低消费潜在流失群体推送新手礼包和限时折扣，提高营销活动的针对性和效果。
产品优化：依据用户对产品的评论和反馈，结合画像中的用户特征，产品部门针对性地改进产品设计、包装和质量。如针对欧美用户对尺码偏大的反馈，调整服装尺码标准；根据用户对物流配送速度的关注，优化物流合作伙伴选择。
客户服务：客服人员在处理用户咨询和投诉时，参考用户画像了解用户背景和消费历史，提供更贴心、高效的服务。例如，对于高价值用户的问题优先处理，根据用户购买产品类型提供专业的使用建议。

七、项目实施与监测

策略实施：各部门根据用户画像及相关建议制定并实施具体策略。市场部门调整营销活动策划和推广渠道；产品部门推进产品优化方案；技术部门完善个性化推荐算法和用户画像系统更新机制；客服部门开展针对性的服务培训。
数据监测与反馈：建立持续的数据监测体系，定期收集和分析用户行为、购买转化率、忠诚度等关键指标的变化情况。每周对比不同用户群体在个性化推荐页面的点击率、不同营销活动的参与人数和转化率等数据，根据监测结果及时调整策略。如果发现某个用户群体对新推出的个性化推荐策略反应不佳，进一步分析原因，如推荐算法是否准确、推荐商品是否符合用户当下需求等，针对性地进行优化或替换。

通过以上完整的数据挖掘和分析流程，该跨境电商平台能够深入了解用户，精准定位市场，有效提升用户体验和业务绩效，逐步实现用户购买转化率提高的目标。