电商行业数据分析之用户获取

电商行业数据分析之用户获取

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/hbwzhsh/article/details/144616422

一、项目背景

某新兴电商平台专注于销售家居用品，上线运营一段时间后，希望通过数据分析深入了解用户获取情况，找出高效的用户获取渠道与策略，提升平台的用户增长速度与质量，以在竞争激烈的电商市场中占据一席之地。

二、数据分析实施步骤

（一）明确问题与目标

1. 问题提出：

• 平台的用户主要通过哪些渠道获取？各渠道的用户获取数量与成本如何？
• 不同渠道获取的用户在质量上（如活跃度、留存率、购买转化率等）有何差异？
• 哪些因素（如广告创意、投放时间、地域等）影响各渠道的用户获取效果？

2. 目标确定：

• 精准识别主要的用户获取渠道及其贡献比例，评估各渠道的用户获取成本效益。
• 量化不同渠道用户的质量指标，筛选出高质量用户获取渠道。
• 分析影响各渠道用户获取效果的关键因素，为优化用户获取策略提供依据，在接下来三个月内将新用户获取成本降低 20%，同时将新用户的七日留存率提高 30%。

（二）数据收集

1. 从电商平台的后台数据库获取用户注册信息，包括注册时间、注册渠道（如社交媒体广告、搜索引擎广告、线下活动、合作伙伴推荐等）、用户基本资料（如年龄、性别、地域等）。
2. 收集各渠道的推广数据，如广告投放平台的曝光量、点击量、花费金额等数据；线下活动的参与人数、宣传物料发放数量等信息；合作伙伴提供的引流数据（如点击链接次数、注册人数等）。
3. 提取用户行为数据，涵盖用户登录频率、浏览商品种类与时长、加入购物车次数、下单购买行为（包括购买商品、金额、时间等）以及用户在平台内的互动行为（如评论、点赞、分享等），时间跨度为过去六个月。

（三）数据清洗与整理

1. 处理缺失值：检查用户注册信息、渠道推广数据和用户行为数据中是否存在缺失的关键信息，如注册渠道、某些用户行为的时间记录等。对于少量缺失值，依据数据的分布特征和业务逻辑进行估算补充；对于缺失较多且难以准确估算的数据，考虑删除对应记录，但要谨慎操作，防止数据丢失过多对分析结果产生较大影响。例如，若部分用户的年龄信息缺失，可根据平台整体用户年龄分布情况进行合理估算。
2. 处理异常值：通过数据分布观察和业务常识判断，识别出部分数据中的异常值。如某些渠道的点击量异常高，经核实可能是由于数据统计错误或恶意刷量行为导致。对于这类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。例如，若发现某一天某个广告渠道的点击量远超正常范围，经排查是技术故障导致数据重复统计，需对该数据进行修正。
3. 统一数据格式：将时间数据统一转换为 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS” 格式，便于进行时间序列分析；对注册渠道、用户行为类型等字段进行标准化命名，确保同一类信息名称一致，避免因命名差异造成分析错误。例如，将所有社交媒体广告渠道统一命名为规范格式，像 “微信广告”“微博广告” 等。
4. 数据整合：以用户 ID 为关键字段，将用户注册信息、渠道推广数据和用户行为数据进行关联整合，构建一个完整的数据集，以便开展综合分析。

（四）数据分析方法选择与实施

1. 用户获取渠道分析

• 方法：运用数据透视表进行分类汇总，并绘制可视化图表（如柱状图、饼图），对比不同渠道的用户获取数量与成本。
• 实施过程：
• 使用数据透视表对数据进行处理，将 “注册渠道” 作为行标签，分别将 “用户数量” 和 “推广成本” 作为值字段进行汇总统计。
• 基于汇总结果，绘制柱状图展示各渠道的用户获取数量对比，绘制饼图呈现各渠道的用户获取数量占比以及成本占比情况。例如，通过分析发现，社交媒体广告渠道获取的用户数量最多，占总用户数的 40%，但其成本也较高，占总推广成本的 50%；而合作伙伴推荐渠道虽然获取的用户数量相对较少，仅占 15%，但成本较低，仅占 10%。

2. 用户质量分析

• 方法：采用分组分析和计算关键指标（如留存率、购买转化率等），评估不同渠道获取用户的质量。
• 实施过程：
• 根据注册渠道对用户进行分组，计算每组用户的关键质量指标。例如，计算各渠道用户的七日留存率，公式为：七日留存用户数 / 初始注册用户数 * 100%；计算购买转化率，公式为：购买用户数 / 浏览商品用户数 * 100%。
• 对比不同渠道用户的质量指标。经分析发现，搜索引擎广告渠道获取的用户七日留存率为 30%，购买转化率为 10%；而线下活动获取的用户七日留存率较高，达到 40%，购买转化率为 15%。

3. 影响因素分析

• 方法：使用相关性分析和多维度拆解分析，探究影响各渠道用户获取效果的因素。
• 实施过程：
• 选取与用户获取效果相关的因素，如广告投放时间（按小时、天、周等维度拆解）、地域、广告创意类型（图片、视频、文字等）等，与用户获取数量、质量指标进行相关性分析。例如，分析发现对于社交媒体广告渠道，在周末投放广告获取的用户数量比工作日多 30%，且视频广告创意的用户点击率比图片广告创意高 20%。
• 针对不同渠道分别进行多维度拆解分析，找出影响各渠道用户获取效果的关键因素组合。例如，对于线下活动渠道，在一线城市举办的大型家居展览活动获取的用户质量最高，其用户的购买转化率比在二三线城市举办的小型活动高出 50%。

（五）结果解读与建议

1. 结果解读

• 用户获取渠道分析表明，社交媒体广告虽然能带来大量用户，但成本较高；合作伙伴推荐渠道成本效益较好，但用户获取量相对有限。
• 用户质量分析显示，不同渠道获取的用户在留存率和购买转化率上存在明显差异，线下活动获取的用户质量相对较高，但数量较少；搜索引擎广告获取的用户数量较多，但质量有待提高。
• 影响因素分析发现，广告投放时间、地域和广告创意类型等因素对不同渠道的用户获取效果有显著影响。例如，社交媒体广告在周末和节假日投放效果更好，且视频广告更具吸引力；线下活动在经济发达地区和大型展会场景下用户获取质量更高。

2. 建议提出

• 优化渠道投放策略：根据各渠道的成本效益和用户质量，调整投放预算分配。适当减少社交媒体广告的投放预算比例，将节省下来的资金投入到合作伙伴推荐计划的拓展和优化上，如与更多家居类博主、网红建立合作关系，提高合作伙伴推荐渠道的用户获取量。同时，持续优化搜索引擎广告的投放关键词和出价策略，提高其用户获取质量。
• 提升用户质量：针对不同渠道获取用户的特点，制定个性化的用户引导和留存策略。对于线下活动获取的用户，在活动结束后及时通过短信、邮件等方式进行回访，提供专属的优惠码和个性化的商品推荐，提高其购买转化率；对于搜索引擎广告获取的用户，优化平台的新手引导流程，提供更详细的产品使用教程和优质的客户服务，提升其七日留存率。
• 精准营销优化：依据影响因素分析结果，精细化各渠道的营销方案。在社交媒体广告投放方面，增加周末和节假日的投放力度，重点制作和投放视频广告，并根据用户兴趣标签进行精准推送；对于线下活动，优先选择在经济发达地区和大型家居展会期间举办，并精心设计活动环节和展示内容，吸引更多高质量用户参与。

三、总结

通过以上针对电商行业用户获取的数据分析过程，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，深入挖掘了电商平台用户获取数据中的信息，找出了影响用户获取的关键因素，并提出了相应的优化建议。在实际电商运营中，应持续进行数据分析并动态调整用户获取策略，以适应市场变化、消费者行为变化和竞争态势变化，实现用户数量与质量的稳步提升，为电商平台的长期发展奠定坚实基础。