1、用戶行為為中心的電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)研究用戶行為為中心的電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)研究一、電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中的用戶行為分析電子商務(wù)中的用戶行為分析包括兩大局部：1對(duì)用戶社會(huì)屬性和購(gòu)置記錄等信息的分析，如用戶的性別、年齡、地域、收入、消費(fèi)才能等特征分析；2對(duì)用戶在網(wǎng)站和APP上的交互行為進(jìn)展分析，如分析用戶網(wǎng)頁閱讀軌跡，分析用戶跳轉(zhuǎn)、查看評(píng)論和最終購(gòu)置結(jié)果的關(guān)聯(lián)關(guān)系等。通過分析用戶特征和評(píng)估用戶價(jià)值，從而為用戶制訂相應(yīng)的營(yíng)銷策略、交互設(shè)計(jì)與資源配置方案，提升訂單轉(zhuǎn)化率和營(yíng)銷效能。一用戶行為分析的目的在電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中，可以通過對(duì)不同類型的用戶行為分析，來到達(dá)特定的商業(yè)目的。1、用戶特征分析對(duì)用戶社會(huì)屬性的各種參數(shù)進(jìn)展分析和

2、總結(jié)，例如性別、年齡、地域、職業(yè)、婚姻、收入等，目的是找準(zhǔn)商業(yè)定位，更好地效勞于主要客戶群。2、用戶消費(fèi)傾向分析在用戶特征分析的根底上，對(duì)不同特征用戶的消費(fèi)傾向和偏好進(jìn)展分析，力爭(zhēng)滿足不同用戶的需求，為不同群體的用戶提供個(gè)性化的效勞。3、用戶忠誠(chéng)度分析用戶消費(fèi)后，如何留住用戶就成了非常重要的問題。忠誠(chéng)度分析主要是為研究不同特征、不同購(gòu)置行為的用戶的忠誠(chéng)度，以及預(yù)測(cè)進(jìn)步這些用戶忠誠(chéng)度的途徑。4、用戶交互分析網(wǎng)站和APP作為用戶交互觸點(diǎn)，分析網(wǎng)站和APP上用戶交互行為是電子商務(wù)交互設(shè)計(jì)優(yōu)化最客觀、最權(quán)威的根據(jù)，開掘用戶跳出率高、轉(zhuǎn)化率低的流程和頁面，進(jìn)展提升，通過前后訪問行為和轉(zhuǎn)化比擬，來對(duì)優(yōu)化進(jìn)

3、展客觀評(píng)估。5、用戶來源渠道分析分析用戶的主要來源渠道，不僅有效評(píng)估電子商務(wù)的SE和SE優(yōu)化效果，還可以跟蹤分析站內(nèi)推送廣告和推廣信息的點(diǎn)擊效果，用戶的后續(xù)途徑和轉(zhuǎn)化率，從而做到推廣工作的可衡量可考核。6、用戶關(guān)注內(nèi)容分析通過識(shí)別用戶和關(guān)注內(nèi)容，不僅可以對(duì)網(wǎng)站和APP內(nèi)容進(jìn)展優(yōu)化，同時(shí)可借助精準(zhǔn)投放工具，在相關(guān)觸點(diǎn)上投放用戶關(guān)注的內(nèi)容，用戶可能感興趣的業(yè)務(wù)等個(gè)性化內(nèi)容，增強(qiáng)互動(dòng)性，提升用戶粘度。二用戶行為分析方法研究1、建立用戶特性體系對(duì)于用戶特征體系的建立，不僅依靠記錄用戶注冊(cè)信息和購(gòu)置記錄信息，同時(shí)需要對(duì)用戶在網(wǎng)站和APP上的訪問和活動(dòng)貼上標(biāo)簽，例如購(gòu)置某商品時(shí)查看評(píng)論的情況、參與過某種秒

4、殺活動(dòng)等等。在日常營(yíng)銷活動(dòng)中需要對(duì)用戶群進(jìn)展挑選時(shí)，可以通過對(duì)標(biāo)簽的組合來尋找對(duì)應(yīng)的用戶群。2、建立用戶興趣體系例如：記錄一周內(nèi)訪問過同一本文由論文聯(lián)盟.Ll.搜集整理款商品2次以上的用戶信息以及商品信息；記錄用戶經(jīng)常點(diǎn)擊的圖片、模塊或用戶聚焦的內(nèi)容。3、建立用戶訪問軌跡數(shù)據(jù)庫(kù)支持無限級(jí)別的途徑跟蹤，同時(shí)可以與用戶細(xì)分結(jié)合使用，分析特定細(xì)分群體的訪問行為，如廣州男性用戶購(gòu)置過產(chǎn)品的途徑是怎么樣的。用戶訪問軌跡也可以用來分析未生成訂單的用戶流失情況，例如通過分析訪問過某款的用戶訪問軌跡，生成用戶行為軌跡漏斗圖，分析在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失。4、建立用戶表單和購(gòu)物車分析數(shù)據(jù)庫(kù)訂單轉(zhuǎn)化是電子商務(wù)的最終目的，表

5、單提交和購(gòu)物車流程是影響用戶訂單轉(zhuǎn)化的重要環(huán)節(jié)。建立用戶表單和購(gòu)物車分析數(shù)據(jù)庫(kù)有助于找出表單填寫和購(gòu)物車環(huán)節(jié)中哪些因素影響訂單轉(zhuǎn)化。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案一系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)借鑒軟件分層設(shè)計(jì)思想，電子商務(wù)用戶行為分析系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)如下：整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)分為接口層、采集層、數(shù)據(jù)計(jì)算存層、存儲(chǔ)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層和展現(xiàn)層，通過各層間效勞的承載關(guān)系，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能。利用公共組件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的認(rèn)證、平安、審計(jì)、備份和日志等運(yùn)行管理機(jī)制。接口層主要包含數(shù)據(jù)庫(kù)及外系統(tǒng)接口，例如探針javasript腳本、ETL接口等。采集層主要實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)的采集處理。數(shù)據(jù)計(jì)算層可以利用云計(jì)算效勞器對(duì)海量互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)展運(yùn)算，

6、計(jì)算出指標(biāo)數(shù)據(jù)并提交給專題存儲(chǔ)。存儲(chǔ)層按照專題存儲(chǔ)計(jì)算后的指標(biāo)數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)應(yīng)用層主要包含業(yè)務(wù)組件、業(yè)務(wù)效勞、業(yè)務(wù)流程。其中業(yè)務(wù)組件實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的封裝，并對(duì)外提供業(yè)務(wù)邏輯無關(guān)的效勞；業(yè)務(wù)效勞實(shí)現(xiàn)人機(jī)界面無關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯處理；業(yè)務(wù)流程是展現(xiàn)層調(diào)用的對(duì)象，通過流程引擎來控制工作流程的運(yùn)轉(zhuǎn)，完成特定的業(yè)務(wù)功能。展現(xiàn)層是系統(tǒng)與用戶進(jìn)展信息交互的平臺(tái)，通過界面集成將界面展現(xiàn)組件組合成用戶界面。用戶通過用戶界面調(diào)用業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)功能。二關(guān)鍵技術(shù)分析1、海量數(shù)據(jù)分析處理傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析都是在一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)上進(jìn)展計(jì)算處理，當(dāng)規(guī)模開展到一定程度時(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)性能的要求越來越高?？紤]互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的高并發(fā)性，電子商務(wù)用戶行為分析需要采用分布式存儲(chǔ)和內(nèi)存緩存技術(shù)、并結(jié)合云計(jì)算技術(shù)進(jìn)展部署，在數(shù)據(jù)采集完成時(shí)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，再將指標(biāo)數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)上，數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)數(shù)據(jù)僅作匯總、展現(xiàn)使用，以此來解決海量數(shù)據(jù)分析處理面臨的性能瓶頸問題。2、數(shù)據(jù)流刷新技術(shù)基于EB2.0的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)刷新技術(shù)，在頁面生成后，假設(shè)有數(shù)據(jù)變化，不需要重新刷新頁面，而是采取獨(dú)有的數(shù)據(jù)流刷新技術(shù)，直接更新頁面的數(shù)據(jù)。減少客戶端與效勞端的數(shù)據(jù)交互量，保持客戶端頁面的穩(wěn)定。三、完畢語本文針對(duì)電子商務(wù)的快速開展，討論了在電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)中用戶行為分析的目的和方法，并進(jìn)展了電子商務(wù)用戶