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电子商务用户分析

当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销（Lead Generation）的可能性。

评价用户价值的指标

对于评价指标的选择这里遵循3个原则：

1、指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提；

2、尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价；

3、线性独立：即指标间尽量保持不相关。比如如果选择用户的购买次数和总消费额，那么一定是购买次数越多的用户总消费额越高，也就是导致了评价维度上的重合，而选择购买次数和平均每次交易额可以避免这种相关性产生的弊端。

根据以上几个原则选取了以下几个指标（同样根据网站的特征选取合适的统计时间段）：

1、最近购买时间：用户最近一次购买距当前的天数；

2、购买频率：用户在这段时间内购买的次数；

3、平均每次交易额：用户在这段时间内的消费总额/购买的次数；

4、单次最高交易额：用户在这段时间内购买的单词最高支付金额；

5、购买商品种类：用户在这段时间内购买的商品种类或商品大类。

用户评价模型的展示

一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。下面是一个雷达图的示例：

通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。图中的上面3个指标——最近购买时间、购买频率和购买商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标——平均每次交易额和单词最高交易额可以用来衡量用户的消费能力。如上图，用户1虽然购买频率和购买的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁购买用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。所以图形的上半部分面积较大的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较大的用户具有更高的消费能力。这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不同，在营销策略上可以分开对待。

用户交易行为分析的意义

1、发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持；

2、发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销；

3、及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施；

4、根据用户交易行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。

从两部好莱坞电影《雨人》和《决胜21点》中我们见识过这样的奇迹——一帮精于计算的天才可以通过算牌在拉斯维加斯赌场成为常胜将军，这也是为什么赌场都严格禁止数学家进入的原因。天才们在赌局中稳赢的核心就在于能够看透一般赌徒们看不到的内在赌局规律，当一切都看透明了，赢就是必然的了。在远比赌场更为复杂的商场上，是否也存在这种精于计算的天才呢？刘勇明在电子商务领域的探索之路带给我的震撼不亚于第一次看到雨人惊人的赌技时震撼。NALASHOP的一组数据

淘宝化妆品店的平均毛利率基本上在30%左右，但是NALASHOP的毛利率>60%；

3万元起家，用一年的时间完成1200万销售，纯利550万，月度成本低于20万；

一年内几乎没有做广告，开始做广告后，广告投入和销售比达到1:8；

60%销售额来自回头客；

第二天回访IP比率高达29%（大部分优秀店家最多10%）

以上这些数据并不是在一个蓝海市场创造的，而是在淘宝最早最大的化妆品领域创造的，并且是在2009年淘宝C店已经进入白热化竞争的时候才开始做的。

“其实我是一个科学家”

刘勇明对我说，他做电子商务起初的目的并不纯洁，只是因为包括伯克利分校和麻省理工的博士要读5年，他只是想在读博士之前回国做点小生意赚点小钱好让5年的博士生活能够过得稍微宽松一些，他那个时候的目标就是二三十万。刘勇明是个科学家，研究的是地球化学。他说，

虽然现在自己的电子商务做得还不错，但是他个人的兴趣和志向还是在于科学研究。只是，这个研究的领域从地球化学延伸到了更广泛的领域。

科学家的思维方式最大的特点就是严谨，其实从NALASHOP的销售曲线可以明显看出，头6个月基本上是非常缓慢的，从6个月后开始高速增长。前6个月是在研究，后6个月乃至到现在才是在“实验”，谋定而动，他完全用一种做科学研究的方法在做淘宝店。

产品的用户需求特性的把握是根本

事实上，刘勇明的第一笔生意不是在淘宝上卖的，而是在新浪博客和社区，当时他太太在韩国留学，就带回来一些韩国的正品化妆品，直接从商场买回来，然后再快递回国内，那篇博客非常长，可以看作是一篇游记，因为从她起床到去商场采购到打包快递都全程拍照说明。这并不是一次偶然的冲动的个人秀，而是基于对于韩国化妆品消费者的需求有了深入的把握后做出的精心策划。

刘勇明研究了所有化妆品的销售和用户反馈记录，得出了这样一个需求金字塔。