<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
		>
<channel>
	<title>《电子商务网站用户分析》的评论</title>
	<atom:link href="http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/</link>
	<description>通过网站分析与数据分析实现网站优化</description>
	<lastBuildDate>Tue, 21 Apr 2015 08:18:18 +0000</lastBuildDate>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<generator>http://wordpress.org/?v=3.5.1</generator>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户分析 &#124; FLYSSH博客</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-536</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户分析 &#124; FLYSSH博客</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 28 May 2014 09:24:27 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-536</guid>
		<description><![CDATA[[...] 　　来源：网站数据分析投稿&#160;&#160; 作者：joegh [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　来源：网站数据分析投稿&nbsp;&nbsp; 作者：joegh [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户分析</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-535</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户分析</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 Oct 2013 09:43:57 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-535</guid>
		<description><![CDATA[[...] 　　来源：网站数据分析投稿&#160;&#160; 作者：joegh [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　来源：网站数据分析投稿&nbsp;&nbsp; 作者：joegh [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户分析-陈佐博客 &#124; 陈佐的博客www.chenzuo.cn陈佐的博客Chen Zuo&#039;s Blog</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-534</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户分析-陈佐博客 &#124; 陈佐的博客www.chenzuo.cn陈佐的博客Chen Zuo&#039;s Blog</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 12 Jul 2013 05:29:09 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-534</guid>
		<description><![CDATA[[...] 　　来源：网站数据分析投稿 作者：joegh [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　来源：网站数据分析投稿 作者：joegh [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户价值评价指标 - EC数据分析</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-533</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户价值评价指标 - EC数据分析</dc:creator>
		<pubDate>Sun, 30 Sep 2012 08:27:59 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-533</guid>
		<description><![CDATA[[...] 来源：网站数据分析 [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 来源：网站数据分析 [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户分析 &#124; 优明之家</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-532</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户分析 &#124; 优明之家</dc:creator>
		<pubDate>Tue, 10 Jul 2012 21:09:28 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-532</guid>
		<description><![CDATA[[...] 一个专注于电脑技术、网站架设互联网、搜索引擎行业、Google Earth、Web 2.0等的IT科技博客。示例页面电子商务网站用户分析2012/07/08 jesonqiu 网站建设, 0Your ads will be inserted here byEasy Ads.Please go to the plugin admin page to paste your ad code.2010-5-6 21:12:55电子商务网站用户分析　　当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销（Lead Generation）的可能性。　　评价用户价值的指标　　对于评价指标的选择这里遵循3个原则：　　1、指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提；　　2、尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价；　　3、线性独立：即指标间尽量保持不相关。比如如果选择用户的购买次数和总消费额，那么一定是购买次数越多的用户总消费额越高，也就是导致了评价维度上的重合，而选择购买次数和平均每次交易额可以避免这种相关性产生的弊端。　　根据以上几个原则选取了以下几个指标（同样根据网站的特征选取合适的统计时间段）：　　1、最近购买时间：用户最近一次购买距当前的天数；　　2、购买频率：用户在这段时间内购买的次数；　　3、平均每次交易额：用户在这段时间内的消费总额/购买的次数；　　4、单次最高交易额：用户在这段时间内购买的单词最高支付金额；Your ads will be inserted here byEasy Ads.Please go to the plugin admin page to paste your ad code.　　5、购买商品种类：用户在这段时间内购买的商品种类或商品大类。　　用户评价模型的展示　　一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。下面是一个雷达图的示例：　　通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。图中的上面3个指标&#8212;&#8212;最近购买时间、购买频率和购买商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标&#8212;&#8212;平均每次交易额和单词最高交易额可以用来衡量用户的消费能力。如上图，用户1虽然购买频率和购买的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁购买用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。所以图形的上半部分面积较大的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较大的用户具有更高的消费能力。这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不同，在营销策略上可以分开对待。　　用户交易行为分析的意义　　1、发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持；　　2、发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销；　　3、及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施；　　4、根据用户交易行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。　　来源：网站数据分析投稿&#160;&#160; 作者：joeghYour ads will be inserted here byEasy Ads.Please go to the plugin admin page to paste your ad code.lead generation, mdash, [db:SY_tag] 谷歌发布2011春运地图 对中国网站备案管理的几点建议发表评论 取消回复电子邮件地址不会被公开。 必填项已用 * 标注姓名 *电子邮件 *站点评论您可以使用这些 HTML 标签和属性： &lt;a href=&quot;&quot; title=&quot;&quot;&gt; &lt;abbr title=&quot;&quot;&gt; &lt;acronym title=&quot;&quot;&gt; &lt;b&gt; &lt;blockquote cite=&quot;&quot;&gt; &lt;cite&gt; &lt;code&gt; &lt;del datetime=&quot;&quot;&gt; &lt;em&gt; &lt;i&gt; &lt;q cite=&quot;&quot;&gt; &lt;strike&gt; &lt;strong&gt; [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 一个专注于电脑技术、网站架设互联网、搜索引擎行业、Google Earth、Web 2.0等的IT科技博客。示例页面电子商务网站用户分析2012/07/08 jesonqiu 网站建设, 0Your ads will be inserted here byEasy Ads.Please go to the plugin admin page to paste your ad code.2010-5-6 21:12:55电子商务网站用户分析　　当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，及针对每位用户的扩展营销（Lead Generation）的可能性。　　评价用户价值的指标　　对于评价指标的选择这里遵循3个原则：　　1、指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提；　　2、尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价；　　3、线性独立：即指标间尽量保持不相关。比如如果选择用户的购买次数和总消费额，那么一定是购买次数越多的用户总消费额越高，也就是导致了评价维度上的重合，而选择购买次数和平均每次交易额可以避免这种相关性产生的弊端。　　根据以上几个原则选取了以下几个指标（同样根据网站的特征选取合适的统计时间段）：　　1、最近购买时间：用户最近一次购买距当前的天数；　　2、购买频率：用户在这段时间内购买的次数；　　3、平均每次交易额：用户在这段时间内的消费总额/购买的次数；　　4、单次最高交易额：用户在这段时间内购买的单词最高支付金额；Your ads will be inserted here byEasy Ads.Please go to the plugin admin page to paste your ad code.　　5、购买商品种类：用户在这段时间内购买的商品种类或商品大类。　　用户评价模型的展示　　一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。下面是一个雷达图的示例：　　通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。图中的上面3个指标&mdash;&mdash;最近购买时间、购买频率和购买商品种类可以用来评价用户的忠诚度，而下面的2个指标&mdash;&mdash;平均每次交易额和单词最高交易额可以用来衡量用户的消费能力。如上图，用户1虽然购买频率和购买的广度不高，但其消费的能力较强，而用户2是频繁购买用户，对网站有一定的忠诚度，但其消费能力一般。所以图形的上半部分面积较大的用户拥有较高的忠诚度，而下半部分面积较大的用户具有更高的消费能力。这两类用户都是网站的有价值客户，但由于其类型的不同，在营销策略上可以分开对待。　　用户交易行为分析的意义　　1、发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持；　　2、发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销；　　3、及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施；　　4、根据用户交易行为细分客户群，实施有针对性的营销策略。　　来源：网站数据分析投稿&nbsp;&nbsp; 作者：joeghYour ads will be inserted here byEasy Ads.Please go to the plugin admin page to paste your ad code.lead generation, mdash, [db:SY_tag] 谷歌发布2011春运地图 对中国网站备案管理的几点建议发表评论 取消回复电子邮件地址不会被公开。 必填项已用 * 标注姓名 *电子邮件 *站点评论您可以使用这些 HTML 标签和属性： &lt;a href=&quot;&quot; title=&quot;&quot;&gt; &lt;abbr title=&quot;&quot;&gt; &lt;acronym title=&quot;&quot;&gt; &lt;b&gt; &lt;blockquote cite=&quot;&quot;&gt; &lt;cite&gt; &lt;code&gt; &lt;del datetime=&quot;&quot;&gt; &lt;em&gt; &lt;i&gt; &lt;q cite=&quot;&quot;&gt; &lt;strike&gt; &lt;strong&gt; [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户分析 &#124; 优明之家</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-531</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户分析 &#124; 优明之家</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 May 2012 06:31:21 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-531</guid>
		<description><![CDATA[[...] 　　来源：网站数据分析投稿&#160;&#160; 作者：joegh [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　来源：网站数据分析投稿&nbsp;&nbsp; 作者：joegh [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：网站内容评分模型 &#124; 行走在互联网路上——UE之旅</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-530</link>
		<dc:creator>网站内容评分模型 &#124; 行走在互联网路上——UE之旅</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 14 Dec 2011 17:04:04 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-530</guid>
		<description><![CDATA[[...] 电子商务网站用户分析 [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 电子商务网站用户分析 [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：joegh</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-529</link>
		<dc:creator>joegh</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 23 Apr 2011 12:07:05 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-529</guid>
		<description><![CDATA[@&lt;a href=&quot;http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/comment-page-1/#comment-3639&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;belle&lt;/a&gt;: 雷达图展现的已经是评分的结果，并不是该指标的真实数值，所以单次最高交易额的评分低于平均交易额的评分是可能的，有可能该用户的单次最高消费额在所有用户中并不是很高，但平均消费额在所有用户中比较高，评分是基于指标在总体中所在的位置。]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@<a href="http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/comment-page-1/#comment-3639" target="_blank" rel="nofollow">belle</a>: 雷达图展现的已经是评分的结果，并不是该指标的真实数值，所以单次最高交易额的评分低于平均交易额的评分是可能的，有可能该用户的单次最高消费额在所有用户中并不是很高，但平均消费额在所有用户中比较高，评分是基于指标在总体中所在的位置。</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：belle</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-528</link>
		<dc:creator>belle</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 22 Apr 2011 03:04:59 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-528</guid>
		<description><![CDATA[雷达图中的用户2的线段是否有误?单次最高交易额低于平均交易额?]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>雷达图中的用户2的线段是否有误?单次最高交易额低于平均交易额?</p>
]]></content:encoded>
	</item>
	<item>
		<title>作者：电子商务网站用户群体的划分 &#124; 标点符</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/#comment-527</link>
		<dc:creator>电子商务网站用户群体的划分 &#124; 标点符</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 10 Jan 2011 04:59:14 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=443#comment-527</guid>
		<description><![CDATA[[...] 此文转载自：http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/          文章标签：电子商务 引用地址：http://www.biaodianfu.com/e-commerce-user-analysis.html     喜欢它就赶紧收藏它! [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 此文转载自：http://webdataanalysis.net/web-quantitative-analysis/e-commerce-user-analysis/          文章标签：电子商务 引用地址：http://www.biaodianfu.com/e-commerce-user-analysis.html     喜欢它就赶紧收藏它! [...]</p>
]]></content:encoded>
	</item>
</channel>
</rss>

<!-- Dynamic page generated in 0.470 seconds. -->
<!-- Cached page generated by WP-Super-Cache on 2022-06-12 01:27:18 -->
