基于網(wǎng)站用戶(hù)行為的忠誠(chéng)度分析

用戶(hù)忠誠(chéng)度(Loyalty)是用戶(hù)出于對(duì)企業(yè)或品牌的偏好而經(jīng)常性重復(fù)購(gòu)買(mǎi)的程度。對(duì)于網(wǎng)站來(lái)說(shuō),用戶(hù)忠誠(chéng)度則是用戶(hù)出于對(duì)網(wǎng)站的功能或服務(wù)的偏好而經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)該網(wǎng)站的行為。根據(jù)客戶(hù)忠誠(chéng)理論,傳統(tǒng)銷(xiāo)售行業(yè)的忠誠(chéng)度可由以下4個(gè)指標(biāo)來(lái)度量。
★重復(fù)購(gòu)買(mǎi)意向(RepurchaseIntention):購(gòu)買(mǎi)以前購(gòu)買(mǎi)過(guò)的類(lèi)型產(chǎn)品的意愿；
★交叉購(gòu)買(mǎi)意向(Cross-buyingIntention):購(gòu)買(mǎi)以前未購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品類(lèi)型或擴(kuò)展服務(wù)的意愿；
★客戶(hù)推薦意向(CustomerReferenceIntention):向其他潛在客戶(hù)推薦,傳遞品牌口碑的意愿；
★價(jià)格忍耐力(PriceTolerance):客戶(hù)愿意支付的高價(jià)格。
以上4個(gè)指標(biāo)對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站而言,可能還有適用性,但對(duì)于大多數(shù)網(wǎng)站是不合適的,所以為了讓分析具有普遍的適用性,同時(shí)為了滿(mǎn)足所有的指標(biāo)都可以量化(上面的客戶(hù)推薦意向比較難以量化),以便進(jìn)行定量分析的要求,我們選擇所有網(wǎng)站都具備的基于訪(fǎng)問(wèn)的用戶(hù)行為指標(biāo):用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頻率、最近訪(fǎng)問(wèn)間隔時(shí)間、平均停留時(shí)長(zhǎng)和平均瀏覽頁(yè)面數(shù),這些也是GoogleAnalytics原版本中用戶(hù)忠誠(chéng)度模塊下的4個(gè)指標(biāo)。
這4個(gè)指標(biāo)在上文已經(jīng)多次提到了,定義不再重復(fù)介紹。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間也是根據(jù)網(wǎng)站的特征來(lái)定的,如果網(wǎng)站的信息更新較快,用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)較為頻繁,那么可以適當(dāng)選取較短的時(shí)間段,這樣數(shù)據(jù)變化上的靈敏度會(huì)高些;反之,則選擇稍長(zhǎng)的時(shí)間段,這樣用戶(hù)的數(shù)據(jù)更為豐富,指標(biāo)的分析結(jié)果也會(huì)更加準(zhǔn)確有效。在統(tǒng)計(jì)得到這4個(gè)指標(biāo)的數(shù)值之后,單憑指標(biāo)數(shù)值還是無(wú)法得到用戶(hù)忠誠(chéng)度的高低,需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到相應(yīng)的評(píng)分,通過(guò)評(píng)分就可以分辨用戶(hù)的忠誠(chéng)度在總體中處于什么樣的程度。
這里使用min-max歸一化的方法,將4個(gè)指標(biāo)別進(jìn)行歸一化后縮放到10分制(0-10分)的評(píng)分區(qū)間。這里需要注意的是,min-max歸化會(huì)受到異常值的影響,比如用戶(hù)瀏覽頁(yè)面數(shù)有個(gè)50的異常大的數(shù)值,那么歸一化后大部分的值都在集中在較小的分值區(qū)域,所以建議在歸一化之前排查一下各指標(biāo)是否存在異常值，如果存在,可以對(duì)異常值進(jìn)行轉(zhuǎn)換或過(guò)濾;同時(shí)這里的最近訪(fǎng)問(wèn)間隔時(shí)間同樣適用以"天"為單位,注意歸一化的時(shí)候需要進(jìn)行特殊處理,因?yàn)殚g隔天數(shù)越大,相應(yīng)的評(píng)分應(yīng)該越小,不同于其他3個(gè)指標(biāo),其他3個(gè)指標(biāo)使用公式(x-min)/(max-min),最近訪(fǎng)問(wèn)間隔天數(shù)要使用(max-x)/(max-min)的方式進(jìn)行處理。我們使用近一個(gè)月的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù),選擇其中3個(gè)用戶(hù)列舉一下用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的處理情況,見(jiàn)表6-2。

表6-2中,用戶(hù)忠誠(chéng)度的4個(gè)分析指標(biāo)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后統(tǒng)一以10分制的形式輸出,這樣就能直接區(qū)分每個(gè)用戶(hù)的每項(xiàng)指標(biāo)的表現(xiàn)好壞?；诿總€(gè)指標(biāo)的評(píng)分,可以對(duì)用戶(hù)進(jìn)行篩選,比如營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)重點(diǎn)跟進(jìn)經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的用戶(hù),可以選擇訪(fǎng)問(wèn)頻率評(píng)分大于3分的用戶(hù),或者重點(diǎn)跟進(jìn)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)參與度較高的用戶(hù),可以篩選平均停留時(shí)間和平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數(shù)都大于3分的用戶(hù),這樣能夠幫助營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)迅速定位忠誠(chéng)用戶(hù)。
這里我們用4個(gè)用戶(hù)行為指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)用戶(hù)的忠誠(chéng)度,這類(lèi)基于多指標(biāo)從多角度進(jìn)行評(píng)價(jià)最常見(jiàn)的展現(xiàn)方式就是雷達(dá)圖,或者叫蛛網(wǎng)圖,在電腦游戲里面比較常見(jiàn),比如一些足球游戲使用雷達(dá)圖來(lái)表現(xiàn)球員的各方面的能力指數(shù),如防守、進(jìn)攻、技術(shù)、力量、精神等,所以這里也可以借用雷達(dá)圖用4個(gè)指標(biāo)來(lái)展現(xiàn)用戶(hù)的忠誠(chéng)度表現(xiàn)情況,如圖6-18所示。

圖6-18使用了表6-2中三位用戶(hù)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)繪制而成,能夠非常形象地表現(xiàn)用戶(hù)忠誠(chéng)度在各指標(biāo)上的表現(xiàn)情況,用戶(hù)1的整體忠誠(chéng)度較低,用戶(hù)2在訪(fǎng)問(wèn)頻率和訪(fǎng)問(wèn)間隔具有較好表現(xiàn),而用戶(hù)aki訪(fǎng)問(wèn)具有相對(duì)較高的參與度。使用雷達(dá)圖分析用戶(hù)的忠誠(chéng)度主要有如下優(yōu)勢(shì)：
★可以完整地顯示所有評(píng)價(jià)指標(biāo);
★顯示用戶(hù)在各指標(biāo)評(píng)分中的偏向性,在哪些方面表現(xiàn)較好;
★可以簡(jiǎn)單觀察用戶(hù)整體的忠誠(chéng)情況,即圖形圍成的面積大小(假設(shè)4個(gè)指標(biāo)的權(quán)重相等,若重要程度存在明顯差異,則不能用面積來(lái)衡量);
★可以用于用戶(hù)間忠誠(chéng)度的比較。
所以,基于雷達(dá)圖展現(xiàn)用戶(hù)的忠誠(chéng)度之后,營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)可以直接查看哪些網(wǎng)站設(shè)計(jì)用戶(hù)具有較好的忠誠(chéng)度,哪些用戶(hù)值得他們重點(diǎn)跟進(jìn)。

分享題目：基于網(wǎng)站用戶(hù)行為的忠誠(chéng)度分析
文章出自：http://www.muchs.cn/news23/145573.html

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