B2C网站的行为分析与数据挖掘
2010-07-01 23:35
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目前我司的B2C网站改版已进入了最后阶段,下一步的工作将转入营销和模式改进方面,所以现在有空时会考虑一下代码之外的一些东西。
B2C网站的发布,当完成了平台、资源工作后,能否出奇制胜还在于对行业、消费者和自身的认识有多少,所以需要慢慢通过现象看本质,深入的分析和挖掘网站背后更多的东西。
这里些简单的开个头。
一、需求分析
基本需求:
分类的访问情况;
产品的访问与购买情况;
PV分布情况;
单点详情。不做关联与交叉比较。
即:单个要素,如某分类的时间段PV分布图,历史数据对比,
分类PV排行等;
产品同上。
如找出第二季度的热门分类和产品、从而预测明年同期的促销情况。
中级需求:
分类与分类间的关联情况;
产品与产品间的关联情况;
关联关系。找出同种性质内容的轨迹规律。
如:关注这个分类的人,还关注其他什么分类?从而得出两个分类的关联关系。
关注这个内容的用户,经过若干时间后,发展成为关注其他内容的用户;
这种需求下,主要分析关联性(轨迹),也就是用户访问URL的时序。
高级需求:
用户与用户间的关联。
个性化关联。
经过前面两个阶段的数据挖掘和分析后,已经初步具备了分析用户与用户间的关系,通过分析用户行为的重叠部分,可得出两个用户的相同喜好和习性,从而实现针对用户的个性化推荐。
B2C网站的发布,当完成了平台、资源工作后,能否出奇制胜还在于对行业、消费者和自身的认识有多少,所以需要慢慢通过现象看本质,深入的分析和挖掘网站背后更多的东西。
这里些简单的开个头。
一、需求分析
基本需求:
分类的访问情况;
产品的访问与购买情况;
PV分布情况;
单点详情。不做关联与交叉比较。
即:单个要素,如某分类的时间段PV分布图,历史数据对比,
分类PV排行等;
产品同上。
如找出第二季度的热门分类和产品、从而预测明年同期的促销情况。
中级需求:
分类与分类间的关联情况;
产品与产品间的关联情况;
关联关系。找出同种性质内容的轨迹规律。
如:关注这个分类的人,还关注其他什么分类?从而得出两个分类的关联关系。
关注这个内容的用户,经过若干时间后,发展成为关注其他内容的用户;
这种需求下,主要分析关联性(轨迹),也就是用户访问URL的时序。
高级需求:
用户与用户间的关联。
个性化关联。
经过前面两个阶段的数据挖掘和分析后,已经初步具备了分析用户与用户间的关系,通过分析用户行为的重叠部分,可得出两个用户的相同喜好和习性,从而实现针对用户的个性化推荐。
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