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淘宝用户体验分析总结实用5篇

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淘宝用户体验分析总结1

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。

淘宝用户体验分析总结2

人性化帮助原则主要是对用户友好。 诚然,任何考虑用户体验的原则都是对用户友好。但是,“人性化帮助原则”则是一种具体的友好。 例如开屏的动画指引、页面上的各种友好提示、产品人员用心编写的帮助文档,这些都是希望减少用户使用系统的难度,让用户能够愉快地使用系统。尼尔森的可用性原则有十条,由于篇幅有限,所以这里只列举了四条。如果想要深入了解的话,可以去分析全部的原则。

前面说过,用户体验是一个很玄的东西。 有可能你看了很多讲用户体验的书和理论,最后还是做不好用户体验。 但是,不用沮丧,用户体验并不是一蹴而就的,只要用心,你就会发现,用户体验可能就藏在你熬夜画的清晰明了的业务流程图里,在你费劲心思调研的用户需求里,在认真思考的模块结构里,在斟酌的控件位置里,在审美及格线上的风格配色里,在用心编写的帮助文档里…… 当你把产品该做的事情认真考虑好,认真做好,其实,用户体验就是一件自然而然、水到渠成的事情。

淘宝用户体验分析总结3

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4

(一)选择子集

由于数据量过大,本篇分析报告只导入10万条数据。通过navicat将数据集导入MySQL。

(二)列名重命名

原数据集缺少列名,列名是第一条数据,所以需要添加列名。同时将userid、itemid及timestamp设置为主键,全部列设置为不是null。

注意:添加列名时不会覆盖第一条数据,故不用再特意添加第一条数据。

(三)检验有无缺失值

共计100,000条数据,无缺失值。

(四)检验有无重复值

得出结果为空,证明无重复值。

(五)异常值处理

将时间戳转换为日期和时间。

检查数据是否发生在2017年11月25日至2017年12月3日之间,发现最小发生日期为2017年9月11日。

查找发生日期小于2017年11月25日的异常值,共计44条。

将这44条异常数据删除。

删除后,再次检查数据是否发生在2017年11月25日至2017年12月3日之间,发现所有数据都在此区间,符合要求。

淘宝用户体验分析总结5

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。

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