基于网站用户行为的忠诚度分析

< 用户虔诚度(Loyalty)是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的水平。对网站来说,用户虔诚度则是用户出于对网站的功能或服务的偏好而经常拜访该网站的行动。依据客户虔老实际,传统销售行业的虔诚度可由以下4个指标来度量。

★ 重复购买动向(Repurchase Intention): 购买以前购买过的类型产品的意愿；
★ 交叉购买动向(Cross-buying Intention): 购买以前未购买的产品类型或扩大服务的意愿；
 
★ 客户推荐动向(Customer Reference Intention): 向其余潜在客户推荐,传递品牌口碑的意愿；
★ 价格忍耐力(Price Tolerance): 客户乐意支付的最高价格。 
以上4个指标对电子商务网站而言,可能还有实用性,但对大多数网站是不适合的,所认为了让剖析存在普遍的实用性,同时为了满意所有的指标都可能量化(上面的客户推荐动向比较难以量化),以便进行定量剖析的请求,咱们抉择所有网站都具备的基于拜访的用户行动指标:用户拜访频率、最近拜访间隔时光、均匀停留时长跟均匀浏览页面数,这些也是Google Analytics原版本中用户虔诚度模块下的4个指标。 
这4个指标在上文已经屡次提到了,定义不再重复介绍。统计数据的时光区间也是依据网站的特点来定的,假如网站的信息更新较快,用户拜访较为频繁,那么可能恰入选取较短的时光段,这样数据变更上的灵敏度会高些;反之,则抉择稍长的时光段,这样用户的数据更为丰富,指标的剖析结果也会更加正确有效。在统计得到这4个指标的数值之后,单凭指标数值还是无奈得到用户虔诚度的高低,须要对指标进行标准化处理得到相应的评分,通过评分就可能辨别用户的虔诚度在总体中处于什么样的水平。 
这里利用min-max归一化的方法,将4个指标别进行归一化后缩放到10分制(0-10分)的评分区间。网站设计在设计网站前，必须告诉网站所针对的人群、区域、国家等。如果能提供某种行业的更好，这样中华网库在设计上就会针对这种人群的浏览习惯特别定制您的网页。这里须要留神的是,min-max归化会受到异样值的影响,比方用户浏览页面数有个50的异样大的数值,那么归一化后大局部的值都在集中在较小的分值区域,所以倡导在归一化之前排查一下各指标是否存在异样值，假如存在,可能对异样值进行转换或过滤;同时这里的最近拜访间隔时光同样实用以"天"为单位,留神归一化的时候须要进行特别处理,因为间隔天数越大,相应的评分应当越小,不同于其余3个指标,其余3个指标利用公式(x-min)/(max-min),最近拜访间隔天数要利用(max-x)/(max-min)的方法进行处理。咱们利用近一个月的用户拜访数据,抉择其中3个用户列举一下用户行动数据的处理情况,见表6-2。

 
表6-2中,用户虔诚度的4个剖析指标经过标准化处理后同一以10分制的情势输出,这样就能直接辨别每个用户的每项指标的表示好坏。网站设计在设计网站前，必须告诉网站所针对的人群、区域、国家等。如果能提供某种行业的更好，这样中华网库在设计上就会针对这种人群的浏览习惯特别定制您的网页。基于每个指标的评分,可能对用户进行筛选,比方营销部分重点跟进经常拜访网站的用户,可能抉择拜访频率评分大于3分的用户,或者重点跟进用户拜访参加度较高的用户,可能筛选均匀停留时光跟均匀拜访页面数都大于3分的用户,这样可能帮助营销部分敏捷定位虔诚用户。 
这里咱们用4个用户行动指标来评估用户的虔诚度,这类基于多指标从多角度进行评估最常见的展示方法就是雷达图,或者叫蛛网图,在电脑游戏里面比较常见,比方一些足球游戏利用雷达图来表示球员的各方面的才干指数,如防守、进攻、技巧、力量、精力等,所以这里也可能借用雷达图用4个指标来展示用户的虔诚度表示情况,如图6-18所示。

图6-18利用了表6-2中三位用户的评分数据绘制而成,可能十分形象地表示用户虔诚度在各指标上的表示情况,用户1的整体虔诚度较低,用户2在拜访频率跟拜访间隔存在较好表示,而用户aki拜访存在绝对较高的参加度。利用雷达图剖析用户的虔诚度重要有如下上风：
 
★ 可能完全地显示所有评估指标; 
★ 显示用户在各指标评分中的偏向性,在哪些方面表示较好; 
★ 可能简单察看用户整体的虔诚情况,即图形围成的面积大小(假设4个指标的权重相等,若重要水平存在明显差别,则不能用面积来衡量);
 
★ 可能用于用户间虔诚度的比较。网站制作如果您对您的网页不清楚，没经验，不要紧，您最好告诉建站公司您最大程度的预算，他们会全程为您提供服务。 
所以,基于雷达图展示用户的虔诚度之后,营销部分可能直接查看哪些网站设计用户存在较好的虔诚度,哪些用户值得他们重点跟进。

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