三、主要分析方法与技术

[Monira65]

对海量客户行为数据进行分析，需要借助一系列专业的分析方法和技术：

描述性分析：
基础指标统计： 统计PV、UV、转化率、客单价、复购率等基础运营指标。
趋势分析： 分析各项指标随时间（日、周、月、年）的变化趋势，发现规律。
结构分析： 分析用户来源、商品品类、支付方式等的占比结构。
用户分群（Segmentation）：
RFM模型： 基于最近一次购买（Recency）、购买频率（Frequency）、消费金额（Monetary）对用户进行分类，识别高价值用户、流失用户等。
聚类分析： 利用K-Means、DBSCAN等算法，根据用户行为模式（如浏览偏好、购买品类）进行无监督分群。
人口统计学分群： 基于年龄、性别、地域等进行分群。
行为分群： 根据用户的特定行为（如首次购买、高活跃度、购物车遗弃）进行分群。
用户路径分析：
漏斗分析： 跟踪用户在购买决策路径中的转 加拿大消费者手机号码列表 化和流失，如从浏览到加入购物车，再到下单支付的转化率。
路径图（Sankey Diagram）： 可视化用户在网站/App内的多路径跳转，发现常见的用户行为模式。
关联规则分析：
Apriori算法： 发现用户购物篮中的商品关联性，如“购买了A商品的用户也很可能购买B商品”（啤酒与尿布）。这对于交叉销售、捆绑销售和商品摆放至关重要。
预测性分析：
流失预测： 利用机器学习模型（如逻辑回归、决策树、随机森林）预测用户流失的可能性，以便提前介入挽留。
购买倾向预测： 预测用户购买特定商品或品类的可能性，用于精准推荐。
LTV预测： 预测用户的未来价值，指导资源分配。