电商用户行为分析（二）

由于数据没有购买金额相关指标，因此本文只分析R和F两个指标：

R(Recently): 最近一天的购买时间差(以2014-12-18为基准)

F(Frequency): 近期的购买频率

根据R和F的情况，将R/F分为四组：

R值0-5、6-15、16-23,、24-30分别对应4、3、2、1分

F值1-5、6-10、11-20、21以上分别对应1、2、3、4分

（1）、计算R和F的判断值：

（2）给不同价值用户贴上价值标签

用户分层结果分析：

重要深耕用户的比例最高，这部分用户粘性比较大，可以派发大额度优惠券、大促活动或超低价商品来吸引用户，提高消费频率；

重要挽留用户占比较大，这种用户有即将流失的危险，需要主动联系用户，对用户进行调研，调查清楚哪里出了问题，可以通过短信，邮件，APP推送等唤醒客户，尽可能减少流失；

对于重要价值用户，消费频率高且最近消费距离现在时间短，需要倾斜更多资源，给其提供VIP服务或个性化服务；

对于重要唤回用户，这类用户忠诚度比较高，可以根据用户的购买记录推送用户偏好的品牌或品类，提高复购率。

结合AARRR模型对用户生命周期阶段进行划分，因为数据集没有金额，所以这里也只从R、F两个维度进行分析：

（1）指标选择

（2）权重计算

**（3）计算得分排名

（4）周期划分

给每个用户打上标签之后，就可以根据用户所属的不同阶段，并结合具体情况进行精细化运营；

通过对运营指标、用户行为、漏斗模型特征、用户价值的分析，可得出如下结论：

1、总体运营指标方面：

1）从对流量指标和订单产生效率指标分析可知，促销活动对用户各项指标的影响非常大。

建议：要充分利用好节假日的机会，策划相关营销活动，提升用户活跃度，提高销售转化。

2）用户行为转化率很低但跳失率却不高，这说明用户在首页进行多次点击后并未找到中意的商品，有意向-购买转化率50%，说明有过半数的加购物车最终也没有成交。

建议：优化产品详情页、收藏页、购物车页面，可以通过活动、优惠券、倒计时购物车等方式增加客户购买紧近感，促进用户下单的利益“诱导。

2、用户行为特征：

1）时间上的活跃度特征：活动日活跃平日平稳；周末活跃平日平稳；晚间活跃白天一般。

建议：营销活动时间节点选择可根据用户以上活跃规律进行，实现活动效果最大化。

2）商品上的活跃度特征：仅购买一次的用户占47%，购买5次以内占比90%以上，说明留存率很低，结合基于独立访客的转化率来看，运营效果不好。

建议：针对活跃商品和用户提炼其画像，分析其背后的需求逻辑，优化商品结构，建立用户详细信息库，通过合适的渠道，进行精准营销活动推送，提高用户复购率。

3）购买路径上的特征：直接购买占比58%、浏览购占比47%，用户并不会走完每一个步骤，商品品质和首页引导对销量转化非常关键。

建议：优化商品结构，确保商品品质，提升用户满意度；优化首页界面，减少用户购物筛选难度，提升下单概率，提升转化效率。

4）复购率上的特征：总体复购率53%，可针对复购率高的商品和用户，分析其画像，提升复购，增加留存。

3、漏斗模型

通过漏斗模型发现用户从浏览到购买的转化率低。

建议：

1）优化电商平台的搜索匹配度和推荐策略，主动根据用户喜好推荐相关的商品，优化商品搜索的准确度和聚合能力，对搜索结果排序优先级进行优化。

2）商品在详情页突出展示用户感兴趣的信息，优化信息呈现的方式，减少用户的时间成本。

3）从商品本身考虑，根据客户反馈对商品进行改进优化，增加点击后的购买率。

4、用户价值

有购买行为的用户中，大概有53%的用户会重复购买，整体上看用户的忠诚度较高。通过RFM模型对用户进行分层，分析得到用户主要集中在重要深耕用户和重要挽留用户上。

1）、重要价值客户仅为6.7%，高价值用户比例低。

建议：提高重要价值客户比例，可通过提升重要深耕客户的购买频次等方式实现

2）、重要保持客户64.9%，最近有购买，但是购买次数很少的客户比例较高。

建议：建立用户画像进行深耕，进行精细化个性化运营，刺激消费，转化为重要价值用户。

3）、重要挽留/唤回客户仅为28.5%，这部分客户已经很久没有购买了，要防止流失。

建议：分析历史购买记录，分析用户画像，挖掘需求点，尽可能挽回这部分用户。

在这个APP极度繁荣的时代，国民总时间作为有限网络资源的情况下，各家APP都在想尽一切办法争取用户使用频次和单次使用时间，而在APP使用频次和使用时间难以获得显著提升的背景下，各家APP所属的公司一方面开拓新的业务线来提升对国民总时间的占有率的同时，另外一方面在使用频次和单次使用时间没有显著增长的情况下更为关注用户转化率的提升。

而在这诸多的APP中，其中以电商平台用户的转化模型最具代表性，因此本文对电商平台用户转化漏斗进行分析，读者可以以此作为对其他APP的用户转化率进行解读。简而言之，本文旨在提供一种分析用户转化率漏斗的分析模型。

电商平台的用户转化漏斗要结合用户在电商平台上的购物路径来进行分析，购物路径的终点是完成成交，而完成成交的标识是用户完成确认收货。

电商的购物路径是：进入购物APP，找到选购商品，线上购买确认，线上完成下单，线上确认收货。鉴于现在电商领域内购物生态最为成熟和完善的是阿里系产品，因此这里将选择淘宝作为分析的具体案例。

1、进入购物APP

进入淘宝商城的渠道有淘宝系的内部渠道和外部渠道，其中内部渠道包括淘宝自身的APP、淘宝的WAP版、淘宝的PC网页版、聚划算导流通道、淘直播导流通道、淘宝社区导流、淘宝客导流通道、支付宝购物通道、UC商品广告、微博商品广告等，外部渠道包括分享到社交媒体上的访问链接或访问信息、邮箱收到的商品访问链接、电视媒体广告、各类合作导流站点（例如：新闻媒体网站上的商品广告位等）。

用户通过不同的渠道进入淘宝商城之后落地的页面不同，有的渠道的落地页是商城的首页，有的渠道落地页是活动专题页、有的渠道的落地页是商品列表页、有的渠道的落地页是商品的分类页面、有的渠道的落地页面是店铺首页、有的渠道的落地页面是品牌页面、有的落地页面是商品详情页。

用户通过不同的渠道进入不同的落地页面，不同的落地页向用户传达的信息不同，带给用户的体验不同，对用户的影响也必然会不同。

1.1落地页是商城的首页

一般而言落地页为商城首页的渠道主要是商城自身的APP、官网首页、以及一些平台宣传广告等等，商城首页最为核心的一个作用是实现对访问用户的分流（另外一个作用是满足运营广告宣传的需求，这也是分流的一种手段这里不展开讨论）。用户认知信息的心智模型将对首页的框架、布局、功能、内容、视觉等产生最直接的影响，而用户的类别细分又将对网站在布局、视觉、内容层面上产生细微的影响。

用户认知信息的心智模型有四种：地毯式、探索式、已知式、返回式。 为了满足不同的用户认知心智模型，商城首页将会采用不同的功能来满足。

1.1.1地毯式认知模型

地毯式认知模型是指用户并不确切的知道自己想购买什么，而是在漫无目的的闲逛的过程中发现了自己需要的信息，确定了自己想购买的商品。

为了满足地毯式心智模型，商城首页通常会以瀑布流的方式呈现各种各样的单品，不对商品信息进行任何分类，用户通过闲逛的模式不断的浏览各类商品，在这种漫无目的的闲逛中用户可能会发现自己想购买的商品。马云曾说过每天晚上有1700万人在淘宝上闲逛，而这类人主要是通过地毯式来满足自己的认知心智模型的，而在不同的内容层级（专题、活动、促销、优惠、店铺、分类等等）上采用瀑布流的方式来呈现商品信息正式为了满足用户的这种认知心智模型。

1.1.2探索式认知模型

探索式认知模型是指用户对自己想要获取什么方向的信息有一定的方向，但是并不确切的知道自己想要什么。比如：小王新加入了一家公司，该公司对员工着装有要求，对于小王来说需要购买一套职业装来满足自己的着装需求，但是小王并不清除自己应该购买什么样的职业装，这种情况下小王满足自己信息认知模型的方式既是通过探索式认知模型来达成的。

为了满足探索式心智模型，商城首页通畅采用的分类和搜索的方式来满足用户的需求，在分类层面上淘宝APP首页上顶部导航上的分类索引，在搜索层面上所支持的分类搜索、品牌搜索、店铺搜索、精准产品搜索等功能。上述例子中的小王完全可以通过为了满足探索式而开发的功能来实现自己购买职业装的需求。

1.1.3已知式认知模型

已知式认知模型是指用户对自己想要获取什么信息有非常明确而具体的认知，已知式虽说可以从相对性的角度来分析，但是我们这里说的已知式是指非常具体的认知模型。比如：小王新加入的公司对职业装的要求是“某某品牌”“某某系列”“某某型号”的服装，而对于小王来说结合自身的身材可以选择该品牌、该系列、该型号下的具体尺寸。

为了满足已知式认知模型，商城首页采用的搜索的方式来满足用户的认知模型，而满足的方式主要靠精准搜索来满足。小王如果非常清楚自己想要的产品是什么完全可以通过这种方式来满足自己获取到对应产品的需求。

1.1.4返回式认知模型

返回式认知模型是指用户已经获取到过该类信息，只需要再次重新查找该类信息就可以获取到相关信息。比如：小王在浏览商品首页的过程中，通过瀑布流的方式，滑到了页面很下面的位置，要想返回到页面顶部查看自己之前看到的信息，可以通过返回式来满足自己的认知。

为了满足返回式认知模型，商城首页采用的“一键返回顶部”的功能来满足用户的此类认知模型。有了这个功能之后，不管小王以瀑布流的形式向下滑动了多少屏页面都不用在担心了，只要点击“一键返回顶部”功能就可以迅速的返回页面顶部。

1.2落地页是活动专题页

活动专题页是指面向特定的需求场景而把一些商品进行聚合而形成的商品页面，该页面中的商品可能属于不同的商品类别，但是这些商品都具备满足特定需求场景的属性。比如：为了满足炎炎夏日人们清凉的需求而设计的专题所聚合的商品可以包含风扇、空调、空气加湿器、制冰机、清凉饮料、遮阳伞等等，这些商品之间类别跨度较大，但是确实都可以用于炎热的夏天人们清凉的需求。在这样的专题活动页面，平台为用户提供了不同的商品解决方案，总有一款商品能满足用户的需求。

1.3落地页是商品列表页

商品列表页是基于一定的聚合维度（分类、品牌、店铺等维度）对商品进行聚合，以列表的形式来呈现出商品的页面。聚合出来的页面可以是一个个单品、也可以是一个个品牌、还可以是一个个小的分类，视为了所满足的具体需求场景而定。

1.4落地页是商品的分类页面

商品分类页面是基于分类的这一单一维度而对商品聚合并进行呈现的页面。比如在长江中下游会出现的梅雨季节，空气除湿这个小类别是诸多用户面临的需求场景，如何对这个类别下的产品进行聚合或者说选择哪些产品作为该类别下的产品是需要认真思考和衡量的问题。

1.5落地页面是店铺首页

店铺首页是基于店铺这个核心维度对商品进行聚合和呈现的页面，也因此店铺首页呈现哪些信息作为店家来说可以有较大的自由度，商家可以结合自己的经营范围和优势产品，植入一些推广活动形成别具特色的店铺首页。

我们经常会看到在一些电视频道上有些品牌和天猫联合推出的广告，这是有效的把用户导向店铺首页的其中一种方式。前文中我们提到的其他渠道也有一些适合接入店铺首页作为落地页，这里不再展开，有兴趣的同学可以自行总结。

1.6落地页面是品牌页面

品牌页面是基于品牌这个核心维度对商品进行聚合和呈现的页面，这种活动页面一般是品牌和平台联合而发起的活动页面。页面内所包含的商品是某个具体品牌的各类商品，这些商品的类别跨度根据品牌自身商品覆盖范围的不同而不同。

1.7落地页面是商品详情页

商品详情页是指为了全面的呈现商品的信息而把商品的各种描述文本或属性聚合为一体而呈现的页面。

用户通过不同的渠道进入对应的落地页之后，第一要素是是否能吸引用户的注意力，进而在总体框架和整体布局上是否能带给用户比较舒适的感觉，再而页面所具备的功能和内容是否可以满足用户的需求。这三个层面会对用户在该页面的浏览量、访问次数、访客数、新访客数、新访客比率、IP、访问时长、跳出率、进入下一步的转化率等页面分析指标产生影响。

而其中最可能为我们带来价值的几个指标有访客数、访问时长、访客数、新访客数、跳出率、进入下一步的转化率等，通过分析用户进入页面后的这几项关键指标可以初步对页面的好坏有一个清晰的认知。哪一项或者哪几项关键数据有问题，是指导页面调整和优化方向的关键元素。

2、找到选购商品

在寻找选购的商品时，用户通过不同的渠道进入不同的落地页面，会有不同的路径来达成自己选购商品的目的。这里我们选择商城首页作为商品选购路径分析的起始页面，以商城首页为起始页是选购路径中最为复杂的路径，也因此最具代表性，其他落地页可以参考该分析思路作为参考。

用户通过分类、搜索、活动专题、广告位、商品列表单品链接等分流渠道可以进入下一级页面，下一级页面可以是商品列表页、专题详情页、广告详情页（可以是品牌、店铺、商品、分类等内容）、商品详情页等，而用户在这一级页面又可以进一步进入下一级页面，最终用户会落地到商品详情页上。

而用户在从商品首页进入商品详情页的过程中，通过不同的信息认知模型采用不同的方式进入商品详情页的过程中，路径的节点不同用户在每个页面都会面临浏览量(PV)、访问次数、访客数(UV)、新访客数、新访客比率、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页数、转化次数、转化率等指标。

对上述指标进行聚合可以分为 流量数量指标、流量质量指标、流量转化指标 三大指标，从上一个页面进入下一级页面需要 提升流量数量指标、增加流量质量指标、改善流量转化指标 ，哪个指标维度低就重点在哪个维度上下功夫，多多尝试不同的思路来进行验证，最终实现用户选购商品路径的各项指标的提升。

在指标优化的路上没有捷径，在电商个场景解决方案日趋成熟的今天，如果不能很好地推陈出新，只是使用既有的知识很容易被框定在现有的方案中难以跳脱出来。也因此在指标优化时，团队可以在维持稳定解决方案的前提下，面向一部分用户（可以按照活跃度所占比例选择一定的数量）采用A/B Test的方式不断的验证自己的方案。

3、线上购买确认

用户通过不同的路径进入到商品详情页，确认对应的商品为自己想购买的商品之后，会通过加入购物车或者立即购买等功能进而进入线上购买确认的动作。

用户在商品详情页会存在的下一步行为包括跳出、加入购物车、立即购买，如何减少用户跳出，提升用户加入购物车或者立即购买的行为是线上购买确认的关键。为了提升用户加入购物车的行为，商家一般会采取发放优惠券、开展满减活动等方式来提升用户把商品加入购物车的行为。为了提升用户立即购买的行为，商家一般会采取限时抢购的活动来提升用户进行立即购买的行为。

对于平台来说，用户把商品加入购物车后仍然有跳出的可能性，如何在购物车页面提升用户进入下一步行为的可能性？平台现在采取的方式一般是在购物车页面展示商品参加的优惠活动，方便用户进行拼单凑满减或者快捷的领取优惠券来达成该目的。

即使用户进入订单确认页面，用户仍然可能会从该页面跳出，为了有效的减少该用户从页面的跳出行为，平台会在该页面尽量全面的显示会影响用户购物行为的属性，这样用户不需要从该页面跳出就可以完成对自己购买商品的确认。另外还会采用呈现商品原价和商品优惠幅度的信息来提升用户进入下一步行为的决心，进而减少用户在订单确认页面的跳出率。至于用户已经决定从订单确认页面跳出的行为，作为平台来说很难进行阻止。

4、线上完成下单

在用户完成线上订单确认后会进入线上支付下单的过程，在这个过程中，为用户提供方便快捷的支付方式是减少用户跳出提升用户成功下单的关键因素，而国内线上支付渠道发展到今天其支付的便利性已经不存在任何问题，特别是对淘宝这个具备支付宝这个强力支付工具的平台而言更是如此。

但是在这里我们要提一句有些商家在用户支付的过程中，当用户选择使用xyk或者花呗进行支付时，会要求用户支付一笔额外的费率，而往往就是这种行为给用户带来不好的消费体验最终导致用户放弃支付。

在用户下单之后，用户仍然可以选择取消订单来跳出自己的购物行为路径，在用户取消订单的过程中如何提高用户使用该功能的门槛的前提下又不至于给用户带来极差的体验是需要综合衡量的。一方面提高用户使用该功能的门槛会让一部分用户觉得有点繁琐而放弃取消，另外一方面该功能如果设置的过于复杂又会给真正需要该功能的用户带来极度糟糕的体验，这可能会激发用户的逆反心理让用户更为坚定自己取消订单的决心。

5、线上确认收货

线上确认收货是指用户拿到实际实物商品之后，用户手动确认收货或者由平台根据发货时间设置一个时间区间而自动触发确认收货的过程（现在物流状态丰富和齐全的情况下，也有以物流配送到用户手里即自动确认收货的）。

线上完成确认收货，是正常购物流的结束，却是另外一些流程的开始。比如用户退换货，用户再次购买等流程。

---