淘宝体验 淘宝的购物体验心得【范例4篇】

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淘宝用户体验分析总结【第一篇】

可以得到用户的平均访问深度为，也就是说在11月25到12月3日9天内平均每个用户每天要访问10个界面，可见淘宝用户粘度很高。

按照流失率=只浏览一次界面/总用户计算的话，发现流失人数只有679人，Bounce Rate 是左右，所以平台整体流失率是相当低的。我觉得可以考虑将只有浏览记录再无其他行为的用户视为流失用户，分析此类人群的跳失原因。

之后可以细分到各个商品种类以及各个商品，计算其用户跳失率并采取相应的措施。

淘宝用户体验分析总结【第二篇】

效果验证

AB实验是最直观的一种评估策略因果效应的科学手段，做AB实验需要两个前提条件：同质性与无偏性。实验中的不同组应该是同质的，意味着样本构成需相同或极其相似以确保结果的可比性，这通常是通过平台工具随机分流来实现。实验也应该是公正的，核心指标只受实验策略本身的直接影响。只有控制了全部干扰因素，才有可能接近Treatment和Result之间的因果关系。相对传统的优化前后对比方式，AB实验有以下优势：

同质 - 保证可比性

可以有效控制其他干扰因素。

可以避免选择性偏差。

无偏 - 保证效果复现

AB的一般步骤

明确AB假设和实验变量

AB实验不是价值衡量的许愿池，我们先要回答一个问题：如何判断一个策略是否可以通过AB实验来进行评估？避免无用功或引发舆情。AB有其特定的适用场景，如下场景是无法进行AB或者成本过高：

策略已经全量，需后置评估策略上线效果

策略渗透率过低，使用AB无法得到置信的样本量

策略本身不具备随机AB的条件

进行AB的成本较高，ROI较低

判断可以AB后需明确实验变量，一个好的实验变量要满足以下几点：

实验变量需根据假设来创建

需要符合单一变量原则

定义实验关键指标

确定分流方式

如何确定分流对象及保证分流的均匀性是该步骤需要解决的问题：

淘宝用户体验分析总结【第三篇】

可以通过( ) / / ( )等快速了解数据

通过对数据查看，发现原数据集是按照user_id排好序的，如果之前采用随机抽样的话，可能会破坏原有数据的信息，比如用户A在浏览多次后最终完成下单支付，随机抽样的话，可能会错过用户购买记录，最终导致数据分析不准确。

数据集原有的时间列是采用时间戳存储的，为了方便后续分析，这里将原有时间戳转为北京时间，并从中抽取出日期、时间和小时数据，处理代码如下：

格式修改完后数据如下：

淘宝用户体验分析总结【第四篇】

因为数据中用户行为分为四类，按照浏览在前，购买最后的话，一共有16种组合，利用桑基图分析如下所示：

一般认为购买之前必须得先浏览，因为所给数据是截取给定时间内的，所以会存在上图下方unpv的情况。现在只考虑最后产生购买行为的情况，用户从浏览到最后购买其实只有（1）浏览-购买、（2）浏览-加购物车-购买、（3）浏览-收藏-购买、（4）浏览-加购物车-收藏-购买（浏览-收藏-加购物车-购买）等四种情况，再次利用桑基图分析如下： 由上图可知，大多数购买行为发生在浏览之后，并没有加购物车、收藏等行为。