电子商务大数据应用的用户形象

ShopSuite电商系统2018-11-09 12:41:46电商资讯

用户肖像项目介绍 用户档案(<个人档案)

也称为用户信息标记,客户标记;从电子商务的角度来看,根据您填写的电子商务网站的信息和您的行为,您可以使用一些标签来描绘您,描述您的标签是用户肖像。

构建用户肖像技术

1.用户肖像:基本属性,购买力,行为特征,社交网络,心理特征,兴趣和爱好;

2.行为建模:文本挖掘,自然语言处理,机器学习,预测算法,聚类算法;

3.数据收集:网络日志数据,用户行为数据,网站交易数据;

用户肖像简介

静态信息数据

1.来自用户的个人数据或由此计算的数据;

2.如果存在不确定性,您可以建立一个判断模型。例如,如果未填写用户的性别,您可以建立性别模型,并根据用户的行为判断性别及其概率。 性别,生日,城市,教育,星座,月收入,婚姻状况,职业

动态信息数据

1.用户行为生成的数据:注册,浏览,点击,购买,签名,评估;

2,更重要的行为:购买商品,浏览商品,放入购物车,注意商品,注册时间,第一次,纠结商品,最大消费,退货数量,失败者指数,品牌偏好;

由算法

猜测的确定标签和标签 1,识别标签:例如,用户购买或收集某个产品,用户的送货地址并联系手机;

2,猜标签:如用户的性别,男性的概率为0.8,有很多型号:孕妇模型,潜在车型用户模型,孕妇用户价值模型,儿童性别概率,疑似背心标识,晁妈家庭,全面降低销售敏感度,失败指数;

标签示例

使用用户肖像

1.分类统计;

2.营销推荐;

3.数据挖掘;

根据用户数据挖掘一些有用的规则以支持决策

用户肖像建模 客户消费订单表

根据客户消费提取的客户标签;用来了解用户的整体消费,以便根据用户的消费习惯和消费能力进行营销。

主要数据源表:订单,退货单,用户表,购物车清单

1.订单:第一个消费时间,最后消费时间,第一次,最后一次和最后一次;

2,订单表格+返回表格构建标签:近30天购买(不含拒收),近30天购买(包括拒收),近30天购买金额(不含拒收),近30天购买金额(退款);

3.订单:最小/最大消费金额,累计消费时间(不包括拒收),累计消费金额(不包括拒收),以及凭证的累计使用;判断用户的整体消费;

4,订单标签:客户单价(含退款),近90天客户价格(含退款)——反应消费等级;普通接收区,普通支付方式——常用消费属性,方便有针对性的营销;

5,购物车表标签:最近30天购物车,商品数量,提交商品数量,弃置数量,成功率;

6,订单表格+退货单:退货数量,金额;拒收货物的数量,金额;最近的回归时间,用户拒绝和回归习惯;

7,订单表+用户表:学校,单位,家庭,上午,下午,晚上的订单总数;

客户购买类别列表

根据客户的购买目的提取的客户标签;用于了解特定类别的类别和营销的购买。

主数据源表:订单表,购物车,类别维表

1.类别维度表:主要分类ID,名称;二级分类ID,名称;三级分类ID,名称——用户购买了哪些类别

2.三类电子商务:

3.客户购买类别:

订单表格+类别维度表格:过去30/90天内的类别购买数量,过去30/90天内的购买类别金额,过去180天内的购买类别数量/金额,累计购买类别金额;购物时间近30/90天汽车类别/数量;上次购买类别时间——客户最近购买了哪些类别,用户喜欢哪些类别;用户未购买此类别的时长

客户购买商店表

根据客户购买商店提取的客户标签;用来了解商店和品牌的购买情况;常用于营销某个品牌,营销商店活动。

主要数据源表:订单表,购物车表,商店表,退货单。

1.商店表:商店ID,商店名称,品牌ID,品牌名称;

2,商店表+购物车表:最近30天的购物车数量/购物车数量/购物车中提交商品数量/购物车成功率/丢弃购物数量推车;

3.商店餐桌+购物车餐桌:最后购物车时间/提交商品数量/编号——用户未选择品牌多长时间;

4,商店表+订单表格:最近90天排除拒收货物数量/金额,最近90天内采购订单数量(包括拒收),最近90天货到付款用户最近购买的——商店和品牌; p>

5,商店表+订单表格:最近90天内退回的件数,拒收件数,退货件数,拒收件数量;

6,商店表+订单表:最后一次排除拒收订单,最后一次排除退货购买商品/件数,最后退货时间,最后拒收时间;


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