浅谈电商网站买家行为分析数据要素提取

对于很多电商网站来说，用户消费行为分析是网站建设与运营中重要的环节，在运营中通过科学的方法分析用户消费的一些规律，根据不同客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异；结合分析店铺的整体运营状况，实现销售业绩不断突破。而要进行买家消费行为分析，就需要进行相关数据要素的提取。

　　根据客户属性特征进行分类

首先我们需要了解什么是客户的属性与如何根据不同的属性进行分类。什么是客户的属性呢？任何事物按照不同的角度都有特定的分类并具有一定的属性。比如性别，年龄等等。当然，还可以根据需要进行更细的分类，比如客户结婚与否，是否有子女，收入状况，职业分类等等，很多时候一些属性需要我们进行对用户进行引导，从而能够获得相关的信息。比如一些网站在用户注册的时候，鼓励用户填写自己网站需要的信息，并对填写完整的用户进行奖励，这样就能够比较容易的获得我们需要的信息，这就需要我们在做网站的时候进行巧妙的设计。当然很多时候用户的属性随着时间的变化，一些属性会发生变化，比如婚姻状况的变化，然后又接下来出现是否有孩子，而且随着时间的，很多用户的收入状况也会发生变化，这个时候需要我们通过自己的方法进行整理修改。

　　站内数据与外部数据收集提取

自己站内的数据是最容易获得的，当然也是跟自己网站运营贴的最近的，一般来说，站内的数据最能够体现自己网站的整体运营状况。一般这类数据通过订单来提取订单数据，根据客户资料来获取客户数据。站内的信息能够帮助我们时刻了解网站的运营，根据可靠的数据来及时的调整制定相关的销售策略。我们在做网站设计的时候要考虑引导用户提供一些必要的信息数据。

站内数据是自己公司的运营的情况，毕竟这类数据有一定的局限性，往往只体现自己公司的情况，而外部数据最能够反映自己所在行业的情况。我们网站的运营不能坐井观天，要根据外部的变化，同行的包括自己竞争对手的一些情况，制定符合行业具体情况的策略。这些行业数据可以通过商业刺探的方式与市场调研的方式获得。当然有一些第三方的平台比如行业网站论坛等网站有时候也提供这方面的数据，不管是有偿的还是免费的，外部数据分析是我们电商网站运营建设中非常重要的方面。

　　根据用户特征对分类进行统计分析

买家行为分析数据要素提取是为了数据统计分析，不同属性的用户当然会有自己所在阶段的一些特征，比如学生阶段的消费状况与已经工作后的会大不一样，随着人的年龄的增长，兴趣与审美观念以及消费能力会有不同，这里就不多说了。这里的消费行为分析需要进行分类，主要是运用数据挖掘的方法进行统计分类，当然不同规模的网站的状况可能都不大一样，小的网站可能通过数据导出，用简单的EXCEL就能搞定，而大一些的网站就需要专业的软件进行分类分析了。然后根据通过客户消费行为分析，分析客户特征，从不同细分角度寻找不同客户之间的差异；为了卖家能更直观的了解自己店铺的运营现状；了解客户特征，为客户维护和回购刺激提供决策依据；

这里需要说的是，网站建设在进行分析统计的时候，需要进行一些极值处理，比如，一些网站可能要剔除掉大于某个数值以及小于某个值的订单，一些零售为主的网站剔除批发商的交易数据，一般来说是剔除购买次数大于某个数的值。

以上可能说的比较笼统，只是一些概念方法方面的东西，更具体的做法算法，后续有机会会陆续的进行介绍。

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