在跨境电商领域,了解消费者的复购行为对于商家而言至关重要。本文通过对某店铺2020年7月1日至2021年2月28日期间消费者的订单数、交易金额和购买时间等数据进行分析,利用Power Query编辑器和Excel数据透视表等工具对数据进行处理和可视化,从而得出相关的数据分析结论。

数据处理与分析

1. 打开数据源"项目六任务三消费者复购分析"。

2. 将数据导入Power Query编辑器,对数据进行清洗和转换:

- 将"Order payment time"字段的数据类型转换为"日期"。

- 创建新列"The last two times since today",用于记录每位消费者的最近两次购买时间。

- 创建新列"time interval",用于计算每位消费者两次购买之间的时间间隔。

- 筛选出时间间隔大于0天的数据。

3. 将处理后的数据导出至Excel,并创建数据透视表:

- 将"time interval"拖入"行"标签框和"值"标签框,并设置"值显示方式"为"计数"。

- 对"行标签"字段进行分组,分组间隔为10天。

- 计算各时间间隔天数复购人数占比及累计占比。

4. 创建组合图表,展示复购时间间隔与复购人数的分布情况。

5. 优化图表:

- 修改图表标题为"复购时间间隔与复购人数分布"。

- 删除图例,并将次坐标轴的数据格式设置为百分比。

- 添加主要横坐标轴标签"复购人数",主要纵坐标轴标签"时间间隔天数"。

分析结果

通过数据分析,我们发现:

94.73%的复购消费者会在70天内进行复购。

• 如果消费者未在70天内进行复购,则其再次回购的概率微乎其微。

常见问题解答(FAQ)

问: 怎样分析消费者的复购行为?

答: 可以通过收集消费者的订单信息,如订单次数、交易金额、购买时间等数据,然后利用数据分析工具对这些数据进行处理和可视化,从而深入了解消费者的复购行为及其特点。

问: 如何利用消费者复购行为数据来优化营销策略?

答: 基于对消费者复购行为的分析,商家可以:

1. 针对70天内复购概率较高的消费者,制定针对性的复购促销策略。

2. 对于超过70天未复购的消费者,可以采取挽回营销等措施,提高其复购概率。

3. 根据不同消费者群体的复购时间特点,优化产品推荐、促销活动等营销策略。

问: 如何从消费者复购行为数据中挖掘其他有价值的信息?

答: 除了复购时间分布分析,还可以进一步挖掘:

1. 不同消费者群体(如新客户、老客户)的复购行为差异。

2. 复购金额与复购间隔的关系。

3. 复购行为与其他用户画像特征(如年龄、地区等)的相关性。

4. 影响复购行为的关键因素,为精准营销提供依据。

通过深入分析消费者的复购行为数据,商家可以更好地了解目标客户,优化营销策略,提高客户粘性和销售业绩。