跨境头条
客户购物习惯分析可以懂得为分析客户每日的购物峰值在哪里,分析不同地域的客户的购物高峰期是否...
客户购物习惯分析可以懂得为分析客户每日的购物峰值在哪里,分析不同地域的客户的购物高峰期是否不同。本文结合了时间与地域两个维度对客单价波动的原因进行讲解,在这节中,笔者将把这两个维度结合到一起,通过一系列的数据整理与分析得到不同地域的客户的购物习惯。数据来自仍然为后台中的订单报表。分析所需的参数有purchase-date(采购时间和ship-state(货运状况。筛选办法有两种:24小时总订单量变化规律和不同地域24小时订单量变化规律。
完成数据的筛选后,就可以构建客户购物习惯可视化图表。上一节介绍了如何利用订单报表进行订单量和平均客单价波动的分析办法。
客户购物习惯分析可以懂得为更深一层的订单量波动分析,即对不同地域的订单量波动情形进行数据筛选和可视化处置。
本节以CA、FL、TX这三大地域为案例进行讲解,当对订单报表进行数据筛选后,可以得到三大地域不同时间段的订单量比较。筛选出不同地域不同时间段的订单后,运营者需要盘算不同时间段的订单比例来确保客户画像的精确性。
CA、FL、TX三大地域不同时间段的订单比例=地域单一时间段发生的订单=地域所有时间段发生的总订单。
完成上述数据筛选的程序后,就可以结合不同的数据进行可视化分析。运营者首先针对不同时间段的订单比例数据绘制“订单量整体趋势”柱形图。
如果运营者需要结合所有地域视察店铺总体订单量波动趋势,可以绘制新的可视化柱形图。
除了订单量单日变化趋势外,运营者还可以结合不同地域单日订单比例的变化绘制客户购物习惯的折线图。
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