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淘宝用户行为分析

项目背景

淘宝平台用户流量大,但对于某一店铺来说,流量是有限的,站内广告费用高,ROI(投资回报率)较低,要使得ROI提高,店铺就要利用好每个进店用户,使其价值最大化。

明确需求

需求所需数据

  1. 新用户引流上: 查看哪类用户、哪个时间最活跃,在站内广告投放上选择好依据自己的广告产品进行定向投放 需要用户基本数据, 平台用户活跃数据
  2. 老用户促活上: 找到流失和睡眠用户进行爆款或特价商品推荐 需要用户行为数据及平台爆款或特价商品 前提:1. 制定流失和睡眠的规则 ,2.指定爆款和特价的规则
  3. 提高转化率: 计算各品类各环节的转化率,对比出店铺内不同品类的转化是否有差异,如无差异与竞品店铺对比
    需要用户行为数据

数据说明

数据脱敏:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护

特征 说明
user_id 用户名(脱敏)
item_id 商品名(脱敏)
behavior_type 行为(点击,收藏,加入购物车,购买)对应1,2,3,4
user_geohash 地理位置(大量缺失)
item_category 商品类别
time 行为发生时间

About

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Languages

Language:Jupyter Notebook 96.4%Language:Python 3.6%