淘宝用户人群特征分析（淘宝用户人群特征分析怎么写）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于淘宝用户人群特征分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、淘宝用户行为数据分析

• 2、淘宝运营如何做好人群标签解析操作

• 3、淘宝网的主要消费人群

• 4、淘宝人生设计需求分析

一、淘宝用户行为数据分析

本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。

https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=46&userId=1

输出：

输出

输出：

发现time列和date列应该转化为日期类数据类型，hour列应该是字符串数据类型。

付费率=消费人数/活跃用户人数

复购情况，即两天以上有购买行为,一天多次购买算一次

复购率=有复购行为的用户数/有购买行为的用户总数

输出：

复购率： 0.8717

从复购率0.8717来看，用户的复购率还是很高的。

多数用户消费次数随着消费时间间隔的增加而不断下降，在1-10天之内复购次数比较多，10天之后复购次数淘宝用户很少在进行复购，因此需要重视10天之内的淘宝用户复购行为，增加用户复购。不同用户平均复购时间呈正态分布，但是总体来看，呈现逐渐下降趋势。多数淘宝用户平均复购时间集中在1-5天时间间隔内。

不同用户平均复购时间呈正态分布，但是总体来看，呈现逐渐下降趋势。多数淘宝用户平均复购时间集中在1-5天时间间隔内。

漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

输出：

图表显示：基本上各种用户行为类型转换率都在0.1以内,同时绝大多数用户都没有购买情况，需要重点关注出现该现象的原因进行分析改进。

图表显示：感兴趣比率和转化率类似，基本也是0.1以内，说明用户点击的绝大多数商品并非感兴趣，需要重视推荐系统的调整。

输出：

输出：

根据以上输出显示：转化率达到0.1以上仅仅只有2%的用户，有47%的用户几乎不会发生购买行为。同时从感兴趣比率来看：有40%的用户对商品不感兴趣。

二八定律：在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的，因此又称二八定律。

输出：

图表显示：前80%销量有15%左右的商品品类承包，接近二八原则。但我们也看出有15%的销量由85%的商品品类提供。

对于传统零售行业，因为成本高，因此只能局限于这前15%的商品提供利润；

对于电子商务，空间成本吉减少乃至为0，使后85%的商品也可以销售出去，因此将长尾部分的商品优化推荐好，能够给企业带来更大的收益。

RFM的含义：

表格显示：因为本数据集没有提供消费金额，因此只能R和F进行用户价值分析，通过RF用户价值分析，对于22用户，为重点用户需要关注；对于21这类忠诚度高而购买能力不足的，可以可以适当给点折扣或捆绑销售来增加用户的购买频率。对于12这类忠诚度不高而购买能力强的，需要关注他们的购物习性做精准化营销。

二、淘宝运营如何做好人群标签解析操作

目前淘宝电商平台实行千人千面，平台统会依据店铺产品标签来进行推荐操作，小编认为如果卖家想让店铺获得更多的精准人群，那么就要为店铺及产品打造精准的标签，这样后期才能获得好的效果，那么店铺人群标签怎样打造呢?今天小编就来为重点为大家说说人群标签解析操作。

1、消费层级

如果店铺用户消费层级过于混乱模糊，那很有可能导致店铺后期引进人群不精准，这样自然不能带动店铺整体转化。毕竟不同的人群消费水平也是不一样的，特别是那些人群标签明显的产品，所以卖家一定要重视消费层级这一问题。

2、消费者性别

有些产品的用户性别是固定的，当店铺中其它性别占比超过5%-10%，那么就会导致店铺人群标签出现混乱的问题，所以卖家要做好产品的用户定位。

3、消费者年龄

淘宝卖家在为产品进行年龄分析时，如果店铺出现年龄段不一的问题，那么很有可能是因为卖家没有做好年龄标签，从而导致店铺人群不够精准。小编提醒各位卖家不同的年龄段审美是不同的，所以卖家要根据年龄来设计店铺的风格，这样才能带动店铺的转化。

标签精准能够为店铺带来更精准的人群，这样就能迅速带动店铺后期的转化，具体分析方法也做出了详细的介绍，卖家可以根据这些来进行解析操作，这样后期就能为店铺带来精准的人群。

三、淘宝网的主要消费人群

主要消费人群，都是二十到四十以内的女人吧。消费的东西，买得最勤的是衣服

，特别是夏天，各种漂亮的衣服是女人最喜欢的。。还有就是减肥产品，要穿好看的衣服，就得有好身材。。

四、淘宝人生设计需求分析

淘宝人生是官方推出的一款3D装扮小游戏，玩家可以根据喜好塑造自己虚拟形象，用换装展示、好友互动等玩法记录和体验游戏趣味，也可以用道具兑换或购买实物商品。

体验版本：iOS v 9.22.0

游戏平台：淘宝App

从部分任务页推测业务目标，游戏结合淘宝电商产品的核心功能与推广业务并转化为任务，当玩家完成指定的任务就会获得奖励和成就。

任务和成就系统都指定前往农场、金币小镇等主题活动页，并将用户下单消费行为（购物、饿了么外卖、淘票电影等）转化为成就勋章，明确内容引流和鼓励用户活跃，大概率刺激商品的促销购买 。

分析得出，通过以任务奖励的形式设计用户行为，在满足淘宝玩家获得更多道具的同时，也推动用户参与浏览和付费购买达到业务目标。

1、核心受众

360指示数据(2021年)初步分析淘宝受众人群集中19-24区间，女性居多，符合淘宝电商行业数据（2019年Q3）指出未来平台用户趋势集中24岁左右的年轻群体的结论，而这类年轻用户具备Z时代群体特征（2020Z时代洞察报告）。

分析得出，淘宝人生目标用户群年轻化，兴趣广泛，尤其在电商购物领域更注重潮流、乐趣与社交互动体验，愿意为悦己付费。

2 、用户画像

从社区游戏搜集玩家动态和反馈，多数活跃玩家会积极参与并探索游戏玩法，少部分玩家以消遣碎片时间简单娱乐和纪念日常。结合KANO模型划分3中需求用户：基本型、期待型、兴奋型。

数据源截选：微博淘宝人生超话（1.7W用户，4.1W帖，1.4亿阅读量）

3 、细分用户

基于共同的用户体验目标，在游戏场景中细分不同用户的行为需求：

整理玩家反馈和存在问题，围绕【吸引用户】业务目标和用户体验目标，进行分析关键因素：

现有版本中已针对玩家体验问题做了部分设计优化，【首页】为例：

【创造动机】新潮设计风格和立体动态吸引用户，并且增设轮播印象和醒目赞量加深对玩家形象的认可。

【排除担忧】清晰标注游戏说明（免费、兑换实物）减少用户对游戏真实性的疑虑，使用大众熟悉的点击操作容易上手。

【解决障碍】界面将主要功能规置一列并突出换装扮便于用户发现，添加人物对话功能既引导用户操作，又作为消息提醒，降低用户对活动的错失率。

*针对全局的关键因素，可以优化改进方案：

以上就是关于淘宝用户人群特征分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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