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电商用户大数据分析与挖掘.ppt

上传人:weiwoduzun 文档编号:4083012 上传时间:2018-12-07 格式:PPT 页数:25 大小:1.88MB
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资源描述

1、电商用户数据分析与挖掘,2018/12/7,说 明,备注信息:,2018/12/7,1.1 购物体验 DSR评分 1.2 深入客户关系管理 1.2.1 年滚动趋势 1.2.2 月滚动趋势,一、购物体验现状,1.1 DSR动态评分,DSR评分不错,尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。 提升DSR的其他方案: 客服专业性服务及客户信息收集 ; 批量进行(利用订单中心):个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等; 个性化进行:物流跟进、退款跟进、评价跟进等 但是整体的退款率非常大!,1.2.1 年滚动趋势:活跃客户,*备注:回头客比例=(一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户)/一年总客户数

2、,如,201308指201209-201308,整体销售额呈现一定的稳定增长趋势; 回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势,目前占到6%,低于行业均值,需后续加强老客户的维护。,整体客户数同销售额类似,呈现一定的稳定增长态势; 相比而言,老客户的客单价高于新客户。 但是目前的整体现状仍需改进。,1.2.2 月趋势,从销售额的趋势来看,波动非常大,中间竟然出现几个月非常低的销售情况,如2013年的1、2、6、7、8月份。需引起高度重视。 去年下半年以来整体情况还不错。,新老客户占比,从店铺整体来看还是主要有新客户支撑; 只是在某几个月份,整体销量特别不好的时候,能够凸显老客户的价值。,从客户数可

3、以明显的看出,老客户的贡献人均贡献大于新客户的人均贡献值。,2.1 客户属性 2.1.1 地域 2.1.2 地址职业 2.2 客户消费行为 2.2.1 RFM 2.2.2 购物时间分析 2.2.3 商品分析,二、客户特征,2.1.1 地域,2.1.2 地址职业,地址-职业回购情况:,2.2.1 RFM:F&M,新客户复购分析:R,首次客单价在100元以下的属于低价值客户,复购率低于4%右,占比总客户数的40%; 首次客单价在100200元的属于中价值客户,复购率也低于4%,占比约为57%; 首次客单价大于200元的可以归类为高价值客户,复购率略高,占比约为3%;,新客户复购分析:首次客单价,2

4、.2.2 购物时间分析,地域时点:,不同区域在购物时间上还是存在一定的差异性,可以适当的针对不同的地区在不同的时间点进行营销。,3.1 实施策略 3.1.1 前期重点 3.1.2 后期重点 3.2 其他建议 3.2.1 部门间的协调,三、实施策略与建议,整体退款率非常高!回购相对较差!大部分都是新客户,3.1.1 前期重点,问题:,工作重点:,产品保证 运营优化 基础的客户关系管理策略实施 新客户培养项目实施,页面优化方案:,1、日常搭配套餐、页面关联的选择,2、充分利用流量(主打产品-搭配套餐),提升ROI,3、浏览连带率高,但是购买连带率/单品购买情况不佳研究详情页面(优势的突出/劣势的攻

5、击),6、A与B商品功能大致相同,A更便宜加强对价格高产品的价值认同,5、A和B价格一样、功能一样,A是主推将B与A分开,由其他热销款带动B,7、A和B功能不同(搭配)匹配度不高,调整;组合价格太高,买了又买,看了又看,看了最终买,4、单品转化率低,单品整体转化率高主图吸引人,价格以及页面详情不尽如意,基础策略:,新客户培养策略:,新客户培养案例,DAY 1,DAY 8,DAY 30,DAY 45,DAY 60,感谢信,干货特辑,根据客户购买的产品种类,分类推送。,会员生日特权/满月礼,会员专享,优惠刺激,3.1.2 后期重点:沿着RFM特征进行,中间结合:地域、地址-职业、信用等级、购物时间、商品等等维度,如:客户细分,地域,地址-职业,信用等级,RFM,细分条件1,细分条件2,+,购物时间,商品分析,其他,客户属性,客户消费行为,

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