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基于網(wǎng)站用戶行為的忠誠度分析

時間:2019-04-08 23:30:04作者:常熟做網(wǎng)站制作

  重復(fù)購買意向(回購意向):對于先前購買的產(chǎn)品類型;

  交叉購買意向(交叉購買意向):愿意購買以前未購買的產(chǎn)品或擴大服務(wù);客戶推薦意向(客戶推薦意向):向其他潛在客戶傳達品牌口碑的意愿;
  價格耐受力(價格容忍):客戶愿意支付最高價格。
  上述四項指標(biāo)也可能適用于電子商務(wù)網(wǎng)站,但不適合大多數(shù)網(wǎng)站,因此,為了使分析普遍適用,同時,為了滿足所有指標(biāo)都可以量化(上述客戶推薦意圖難以量化),以便執(zhí)行定量分析要求,我們根據(jù)所有網(wǎng)站的訪問選擇了所有的用戶行為度量:用戶訪問頻率、最近的訪問間隔、平均停留時間和平均瀏覽頁面數(shù)。常熟做網(wǎng)站屬于前臺工程師的一項任務(wù),前臺工程師任務(wù)包括:網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站用戶體驗、網(wǎng)站JAVA效果、網(wǎng)站制作等工作。網(wǎng)站制作是策劃師、網(wǎng)絡(luò)程序員、網(wǎng)頁設(shè)計等崗位。這也是GoogleAnalytics原始版本中用戶忠誠度模塊下的四個指標(biāo)。
  上述四項指標(biāo)已多次提及,定義不再重復(fù)。根據(jù)網(wǎng)站的特點,確定了統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時間間隔。如果網(wǎng)站的信息更新得更快,用戶訪問的頻率更高,那么就可以適當(dāng)?shù)剡x擇較短的時間周期,從而提高數(shù)據(jù)變化的靈敏度。另一方面,選擇一個稍長的時間段,使用戶的數(shù)據(jù)更加豐富,對指標(biāo)的分析結(jié)果將更加準(zhǔn)確和有效。通過統(tǒng)計得到這四個指標(biāo)的值后,不能單憑指標(biāo)值來獲得用戶忠誠度,因此需要對指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化,以得到相應(yīng)的評分。通過評分,您可以判斷用戶的總體忠誠度。
  采用最小-最大歸一化方法,對這四個指標(biāo)進行歸一化,然后將其降至10分(0~10分)。常熟網(wǎng)站制作通俗的來說就是網(wǎng)站通過頁面結(jié)構(gòu)定位,合理布局,圖片文字處理,程序設(shè)計,數(shù)據(jù)庫設(shè)計等一系列工作的總和,也是將網(wǎng)站設(shè)計師的圖片用HTML(標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語言下的一個應(yīng)用)方式展示出來。這里需要注意的是,Min-max歸一化會受到異常值的影響,例如用戶查看的頁面數(shù)異常大,因此歸一化后的大多數(shù)值集中在較小的值范圍內(nèi)。因此,建議在正?;埃瑱z查每個指標(biāo)中是否存在異常值。如果存在,可以轉(zhuǎn)換或過濾異常值;同時,這里的最后一次訪問間隔也適用于幾天,而規(guī)范化需要特殊處理,因為間隔越大,相應(yīng)的得分就越小,這與其他三個指標(biāo)不同。其他三個指標(biāo)使用公式(x-min)/(max-min),最近的訪問間隔天數(shù)以(max-x)/(max-min)的方式處理。我們使用了近一個月的用戶訪問數(shù)據(jù),并選擇了其中的三個來列出如何處理用戶行為數(shù)據(jù),如表6-2所示。在
  表6-2中,用戶忠誠度的四個分析指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后以10分的形式統(tǒng)一輸出。這樣就可以直接區(qū)分每個用戶的每個指標(biāo)的性能。

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