用户行为分析指导精细化运营

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资金
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组建专业团队成本不菲
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时间
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即使有专业团队，也需要花费至少半年时间
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数据
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绝大多数电商公司数据量不够
百分点是如何做的？
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基于云计算，打通各个网站（电商、团购、资讯、社区）； 与大量合作伙伴研究（200多家合作伙伴）； 基于海量数据（1.4亿网民行为偏好） 调研大量网购用户（达人、小白）
2011年08.08-08.14效果——耀点100：
平均客单价增长率 150.49% 平均购买商品种类数(Unique SKU)增长率 34.90% 平均购买件数(Item Number)增长率 44.64%
这一周 08.08 08.08这一周 100 上架了一 耀点 耀点100 100上架了一 批高单价商品，其 中很多通过推荐引 擎销售给了顾客。 这一天 08.10 08.10这一天 百分点推荐引擎产 生的销售金额高达 全站总额的 50.01%
百分点推荐引擎会据此为顾客推荐 女性相关商品
商家需求与顾客需求的融合
商家与顾客的双赢 —— ——商家与顾客的双赢
个性化推荐 +业务规则定制 个性化推荐+
满足商家战略目标 —— ——满足商家战略目标
� 商家规则举例： � � � � 推荐商品价格/毛利需要处于[130, 200] 优先展示折扣率高的商品 优先推荐自有品牌的商品 在做“经常一起购买”的搭配商品推荐时： • • • � � � 优先搭配新品（上架时间 < 14天） 优先搭配库存商品 被搭配的商品与本商品不同品类
玛萨玛索推荐引擎的效果一览
2012.01.01-01.31效果：
平均客单价增长率 平均购买商品种类数(Unique SKU)增长率 22.09% 平均购买件数(Item Number)增长率 25.81%
41.72%
注：这里所有的“增长率”都是用类似于A/B Test的方法做出的，即比较同期受推荐影响的客 户的客单价与未受推荐影响的客户的客单价：
专门开辟个性化新品促销区 专门开辟个性化清仓区 依靠低毛利商品拉流量，依靠高毛利商品赚利润
-1 百分点的合作伙伴 百分点的合作伙伴-1
-2 百分点的合作伙伴 百分点的合作伙伴-2
百分点推荐栏展示
走秀网 首页推 荐栏
麦包包 推荐栏
红孩子 推荐栏
李宁 推荐栏
麦包包详细增长数字
麦包包自身增长趋势：
基于云计算的个性化精准营销平台
——打通各个网站
全网流量
全网流量
用户 轨迹
用户 轨迹
全网流量
全网流量
用户 轨迹
全网流量
用户 轨迹
基于云计算的个性化精准营销平台
——打通各个网站
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与Google AdSense模式的广告类似的网络联盟平台，目前该云平台上已经有 了200多家公司，1.4亿多用户的数据。
搞电商，上亿邦！
www.ebrun.com (亿邦动力网) Home.ebrun.com(电子商务社区) www.siilu.com(电商服务超市)
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百分点科技 www.baifendian.com
百分点：助力电子商务精细化运营
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BAE（Baifendian Analytics Engine，百分点分析引擎）：分析流量、 销售、商品等数据，帮助电子商务公司从前端营销到后端运营进行全面 优化的商业智能系统。
百分点科技 最专业的个性化推荐技术平台 最大的网购用户偏好数据平台
电话：+86-10-82484868、+86-1082484869 邮箱：sales@baifendian.com 新浪微博 &腾讯微博：百分点科技 www.baifendian.com
此PPT为亿邦动力网《第七届中小企业电子商务大会》 嘉宾分享资料，现授权下载。
62.86%
8月10 日这一周 同样的问题，为何在 同样的问题，为何在8 10日这一周 推荐产生的客单价如此之高？
答案揭晓！
在8月10 日这一周，麦包包又推出了另一款高端包 10日这一周，麦包包又推出了另一款高端包
有人一次性从推 荐栏中购买了 6 荐栏中购买了6 个高端包！
麦包包的故事在耀点 100 重复上演 麦包包的故事在耀点100 100重复上演
麦包包数字解读
出于对个性化推荐的信任，浏览中端包的顾 客更倾向于从个性化推荐栏中购买高端包
麦包包数字解读
出乎包括麦包包自己内部运营人员的预料，在 推荐栏的作用下，很多购买此款低端包的顾客 会同时购买两款高端包
麦包包数字解读
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麦包包以前的商品平均价格在150元左右，2月份运营团队 决定小规模尝试销售价格接近1000元的高端包。如何才能 更有效、更自然地让用户接受高端包？
时间 12.15-12.31 01.01-01.31 02.01-02.23 02.17-02.23 平均客单价增长率 12.31% 18.55% 23.81% 41.50% 平均购买商品种类数增长率 12.27% 11.26% 17.35% 19.39% 平均购买件数增长率 13.04% 12.34% 17.09% 18.50%
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电商：麦包包、红孩子、走秀网、银泰网等 非电商：亿邦动力、天极网、魔时社区、美丽说、蘑菇街、瑞尔齿科等
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打通顾客在多个网站的行为数据，形成顾客商业行为数据平台。为每一家电商 服务时，百分点会利用用户的全网行为数据，这样比仅仅利用它自身的数据全 面和精准很多。百分点每增加一家客户，所有的原有客户都会受益。举例如下：
相比推荐拉高的顾客平均购买的 2月17 日这一 商品件数，为何在 商品件数，为何在2 17日这一 周推荐产生的客单价如此之高？
麦包包数字解读
在2月17日这一周，相对于非推 荐产生的客单价，为何推荐产 生的客单价如此之高？ 150 元左右，为了提高利 麦包包之前的客单价在 麦包包之前的客单价在150 150元左右，为了提高利 2011-02-17 这一周开始推出价格 润，麦包包在 润，麦包包在2011-02-17 2011-02-17这一周开始推出价格 元的高端包，并在首页做大幅背投广告。 为980 980元的高端包，并在首页做大幅背投广告。 4000 个980 元的高端 谨慎起见，麦包包只备了 谨慎起见，麦包包只备了4000 4000个 980元的高端 包。但首页带来的直接销售并不如预期的多。
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用户A在天极网看过/评论过iPad 2，百分点推荐引擎知道A的偏好后，如果A第一次 去苏宁易购，苏宁易购从自身数据无法判断A的偏好。但百分点推荐引擎会根据A过 去的偏好为其推荐iPad 2 用户A在IT168看过X类型的商品，在麦包包上看过Y类型的商品，在苏宁易购上买过 Z类型的商品，但是X、Y、Z是类型完全不同。用户B第一次上苏宁易购，苏宁易购 从自身数据无法判断A的偏好。但百分点推荐引擎知道B也看过X和Y（在什么网站上 看的不重要），从而认为B与A类似。由于A在苏宁易购上买过类型Z的商品，因此也 会将类型Z的商品推荐给B
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解读：
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使用推荐栏的用户中购买高端包的比例相对全站用户中购买高端包 的比例更大
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浏览或者购买低端包的用户，更加倾向于从推荐栏中购买高端，说 明推荐栏更加让用户信赖
8月份重演 2月份的故事在 月份的故事在8
2011年08.10-08.16效果：
平均客单价增长率 平均购买商品种类数(Unique SKU)增 平均购买件数(Item 长率 Number)增长率 21.39% 18.64%
玛萨玛索的用户主要是男性还是女性？
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玛萨玛索的定位是高端男装，似乎说明其用户主要应该是男 性。但经过计算发现大量购买了该商品:
的用户还会购买:
A/B 经过严格的 经过严格的A/B ，百分点推荐 Test Test，百分点推荐 算法推荐出的商品 转化率是基于玛萨 玛索自己推荐栏转 化率的3倍！
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平均客单价增长率 = (受推荐影响的客单价 – 未受推荐影响的客单价) /未受推荐影响的客单价
上述公式刨除了整体价格上涨、整体客单价上涨的因素，体现的纯粹是个性化商品推荐带来的 价值。客单价的增长来自于两个方面：1，让刚刚来网站，本无明确购物意图的浏览者从购买0 件商品变为购买1件以上的商品；2，让有一定购物意图的浏览者从购买1件变为购买2件以上的 商品。3，提高用户体验，提升用户回头率。即是说：推荐引擎有 3个作用，同时提高新客转化 率、客单价和客户回头率；
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BRE （Baifendian Recommendation Engine，百分点分析引擎）： 分析网购用户全网行为，为其推荐符合他们当前需求/潜在需求的商品 和服务，从而提高电子商务公司的：
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转化率 客单价 复购率
电商公司分析用户行为的挑战
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人才
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交叉学科人才难觅：数据挖掘技术+心理学+社会学+…
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-文本 基于内容的推荐算法示意 基于内容的推荐算法示意� � �
每个用户有上百个兴趣类别，每个类别有其权重 每个兴趣类别由数十个兴趣词组成，每个词有其权重 在进行推荐时，先匹配类别，再匹配词。红圈高亮的词具有很好的匹配 效果 UID: 百分点内部用户编
号
C1: 该用户的第一个兴趣类 别及其权重
Adidas: 兴趣词及其权重
主商品
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用户选择了一个包之后的搭配推荐
智能学习与实时更新
顾客在电子商务网站上所有行为都会被跟踪分析，实时 反馈到推荐引擎中，实时改变给用户推荐的内容
当顾客再添加一件 冬季的女性内衣时 当顾客在收藏夹或购物车 中添加女性商品时 推荐引擎会实时更新用户偏好，立刻 推荐出更偏向于冬季的女性商品