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電商數(shù)據(jù)分析之如何召回流失用戶(hù)？
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電商數(shù)據(jù)分析在召回流失用戶(hù)方面扮演著至關(guān)重要的角色。以下是一個(gè)系統(tǒng)性的流程，用于通過(guò)電商數(shù)據(jù)分析來(lái)召回流失用戶(hù)：
一、明確問(wèn)題背景及分析目的
背景：電商平臺(tái)的用戶(hù)流失是一個(gè)普遍存在的問(wèn)題，減少用戶(hù)流失對(duì)于提升平臺(tái)整體業(yè)績(jī)和用戶(hù)粘性至關(guān)重要。
目的：通過(guò)分析用戶(hù)特征和行為數(shù)據(jù)，識(shí)別流失用戶(hù)的原因，并制定相應(yīng)的召回策略，以提高用戶(hù)留存率和活躍度。
二、確定分析思路
1. 數(shù)據(jù)收集
收集與用戶(hù)流失相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)行為數(shù)據(jù)(如購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽歷史、活動(dòng)參與等)和用戶(hù)屬性數(shù)據(jù)(如性別、年齡、地理位置等)。
確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，并考慮隱私和合規(guī)方面的因素。
2. 用戶(hù)流失分析
對(duì)流失用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，了解用戶(hù)流失的模式和趨勢(shì)。
研究流失用戶(hù)的流失時(shí)間點(diǎn)、使用期限、最后一次互動(dòng)等信息，以發(fā)現(xiàn)共同的特征和模式。
3. 制定指標(biāo)
根據(jù)流失用戶(hù)的特征和目標(biāo)，制定衡量流失和召回效果的指標(biāo)，如用戶(hù)再次購(gòu)買(mǎi)率、活躍度恢復(fù)程度或回流用戶(hù)的留存率等。
三、用戶(hù)分群與特征探索
1. 用戶(hù)分群
將用戶(hù)按照不同特性進(jìn)行分組，如根據(jù)流失原因、用戶(hù)價(jià)值等。
這有助于更精細(xì)地了解不同群體的召回需求和潛在行為。
2. 特征探索性分析
對(duì)用戶(hù)維度特征(如常用登陸設(shè)備、城市等級(jí)、性別、年齡、婚姻狀況、上月首選訂單類(lèi)型等)進(jìn)行探索性分析。
分析用戶(hù)行為特征(如倉(cāng)庫(kù)到顧客地址的平均距離、訂單數(shù)較去年增加、顧客對(duì)服務(wù)的滿(mǎn)意度、距上次下單天數(shù)等)，以識(shí)別影響用戶(hù)流失的關(guān)鍵因素。
四、數(shù)據(jù)挖掘與模型建立
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，常用的方法包括直接刪除、均值填充、中位數(shù)填充、眾數(shù)填充等。
生成啞變量，將不能定量處理的變量(如性別、職業(yè)等)量化。
2. 模型建立
利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立預(yù)測(cè)模型，識(shí)別有較高潛力回流的用戶(hù)。
可以使用分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法或預(yù)測(cè)模型等。
五、制定召回策略
1. 個(gè)性化推薦
根據(jù)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽行為，提供個(gè)性化的商品或服務(wù)推薦。
通過(guò)郵件、短信或APP推送等方式，向用戶(hù)發(fā)送個(gè)性化的召回信息。
2. 優(yōu)惠活動(dòng)
設(shè)計(jì)吸引用戶(hù)的優(yōu)惠活動(dòng)，如限時(shí)折扣、滿(mǎn)減優(yōu)惠、積分兌換等。
針對(duì)不同用戶(hù)群體，制定差異化的優(yōu)惠策略，以提高召回效果。
綜上所述，通過(guò)以上步驟，電商企業(yè)可以系統(tǒng)地分析用戶(hù)流失原因，制定有效的召回策略，并不斷優(yōu)化和改進(jìn)，以降低用戶(hù)流失率，提升平臺(tái)整體業(yè)績(jī)和用戶(hù)粘性。
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