項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):用戶消費(fèi)行為分析

《分析步驟》

第一部分：數(shù)據(jù)類型的處理—字段的清洗
缺失值的處理、數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)化

第二部分：按月數(shù)據(jù)分析
每月的消費(fèi)總金額、每月的消費(fèi)次數(shù)、每月的產(chǎn)品購買量、每月的消費(fèi)人數(shù)

第三部分：用戶個體消費(fèi)數(shù)據(jù)分析
用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的描述統(tǒng)計(jì)、用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的散點(diǎn)圖、用戶消費(fèi)金額的分布圖（二八法則）、用戶消費(fèi)次數(shù)的分布圖
、用戶累計(jì)消費(fèi)金額的占比

第四部分：用戶消費(fèi)行為分析
用戶第一次消費(fèi)時間、用戶最后一次消費(fèi)時間、新老客消費(fèi)比、用戶分層、用戶購買周期、用戶生命周期。

第一部分：數(shù)據(jù)類型的處理—字段的清洗

導(dǎo)入常用的庫

加載包和數(shù)據(jù)，文件是txt，用read_table方法打開，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)不包含表頭，所以需要賦予。字符串是空格分割，用\s+表示匹配任意空白符。

列字段的含義：

user_id:用戶ID

order_dt:購買日期

order_products:購買產(chǎn)品數(shù)

order_amount:購買金額

消費(fèi)行業(yè)或者是電商行業(yè)一般是通過訂單數(shù)，訂單額，購買日期，用戶ID這四個字段來分析的。基本上這四個字段就可以進(jìn)行很豐富的分析。

觀察數(shù)據(jù)，判斷數(shù)據(jù)是否正常識別。值得注意的是一個用戶可能在一天內(nèi)購買多次，用戶ID為2的用戶在1月12日買了兩次，這個細(xì)節(jié)不要遺漏。

查看數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)是否存在空值；原數(shù)據(jù)沒有空值，很干凈的數(shù)據(jù)。接下來我們要將時間的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化。

用戶平均每筆訂單購買2.4個商品，標(biāo)準(zhǔn)差在2.3，稍稍具有波動性。中位數(shù)在2個商品，75分位數(shù)在3個商品，說明絕大部分訂單的購買量都不多。最大值在99個，數(shù)字比較高。購買金額的情況差不多，大部分訂單都集中在小額。

一般而言，消費(fèi)類的數(shù)據(jù)分布，都是長尾形態(tài)。大部分用戶都是小額，然而小部分用戶貢獻(xiàn)了收入的大頭，俗稱二八。

數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)化

到目前為止，我們已經(jīng)把數(shù)據(jù)類型處理成我們想要的類型了。我們通過四個字段及衍生字段就可以進(jìn)行后續(xù)的分析了。

第二部分：按月數(shù)據(jù)分析

接下來我們用之前清洗好的字段進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。從用戶方向、訂單方向、消費(fèi)趨勢等進(jìn)行分析。
1、消費(fèi)趨勢的分析

• 每月的消費(fèi)總金額

• 每月的消費(fèi)次數(shù)

• 每月的產(chǎn)品購買量

• 每月的消費(fèi)人數(shù)
  目的：了解這批數(shù)據(jù)的波動形式。

用groupby創(chuàng)建一個新的對象。這里要觀察消費(fèi)總金額，需要將order_amount求和

按月統(tǒng)計(jì)每個月的CD消費(fèi)總金額

從圖中可以看到，前幾個月的銷量非常高漲。數(shù)據(jù)比較異常。而后期的銷量則很平穩(wěn)。

每月的消費(fèi)次數(shù)（訂單數(shù)）

前三個月的消費(fèi)訂單數(shù)在10000筆左右，后續(xù)月份的消費(fèi)人數(shù)則在2500人左右。

每月的產(chǎn)品購買量

每月的產(chǎn)品購買量一樣呈現(xiàn)早期購買量多，后期平穩(wěn)下降的趨勢。

為什么會呈現(xiàn)這個原因呢？

我們假設(shè)是用戶身上出了問題，早期時間段的用戶中有異常值，第二假設(shè)是各類促銷營銷，但這里只有消費(fèi)數(shù)據(jù)，所以無法判斷。

每月的消費(fèi)人數(shù)（去重）

每月的消費(fèi)人數(shù)小于每月的消費(fèi)次數(shù)，但是區(qū)別不大。前三個月每月的消費(fèi)人數(shù)在8000—10000之間，后續(xù)月份，平均消費(fèi)人數(shù)在2000不到。一樣是前期消費(fèi)人數(shù)多，后期平穩(wěn)下降的趨勢。

第三部分：用戶個體消費(fèi)數(shù)據(jù)分析

之前我們維度都是月，來看的是趨勢。有時候我們也需要看個體來看這個人的消費(fèi)能力如何，這里劃分了五個方向如下：

• 用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的描述統(tǒng)計(jì)

• 用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的散點(diǎn)圖

• 用戶消費(fèi)金額的分布圖（二八法則）

用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的描述統(tǒng)計(jì)

從用戶角度看，每位用戶平均購買7張CD，最多的用戶購買了1033張。用戶的平均消費(fèi)金額（客單價(jià)）100元，標(biāo)準(zhǔn)差是240，結(jié)合分位數(shù)和最大值看，平均值才和75分位接近，肯定存在小部分的高額消費(fèi)用戶。

用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的散點(diǎn)圖

繪制用戶的散點(diǎn)圖，用戶比較健康而且規(guī)律性很強(qiáng)。因?yàn)檫@是CD網(wǎng)站的銷售數(shù)據(jù)，商品比較單一，金額和商品量的關(guān)系也因此呈線性，沒幾個離群點(diǎn)。

用戶消費(fèi)金額的分布圖（二八法則）

從上圖直方圖可知，大部分用戶的消費(fèi)能力確實(shí)不高，絕大部分呈現(xiàn)集中在很低的消費(fèi)檔次。高消費(fèi)用戶在圖上幾乎看不到，這也確實(shí)符合消費(fèi)行為的行業(yè)規(guī)律。

到目前為止關(guān)于用戶的消費(fèi)行為有一個大概的了解

第四部分：用戶消費(fèi)行為分析

- 用戶第一次消費(fèi)（首購）。

- 用戶最后一次消費(fèi)

- 新老客消費(fèi)比

    - 多少用戶僅消費(fèi)了一次

    - 每月新客占比

- 用戶分層

    - RFM

    - 新、老、活躍、流失

- 用戶購買周期（按訂單）

    - 用戶消費(fèi)周期描述

    - 用戶消費(fèi)周期分布

用戶第一次消費(fèi)（首購）

求月份的最小值，即用戶消費(fèi)行為中的第一次消費(fèi)時間。所有用戶的第一次消費(fèi)都集中在前三個月.

用戶最后一次消費(fèi)

觀察用戶的最后一次消費(fèi)時間。用戶最后一次消費(fèi)比第一次消費(fèi)分布廣，大部分最后一次消費(fèi)集中在前三個月，說明很多客戶購買一次就不再進(jìn)行購買。隨著時間的增長，最后一次購買數(shù)也在遞增，消費(fèi)呈現(xiàn)流失上升的情況，用戶忠誠度在慢慢下降。

新老客的消費(fèi)比

user_id為1的用戶第一次消費(fèi)時間和最后一次消費(fèi)時間為19970101，說明他只消費(fèi)了一次

用戶購買周期

有一半的用戶只消費(fèi)了一次

用戶分層

order_products求的是消費(fèi)產(chǎn)品數(shù)，把它替換成消費(fèi)次數(shù)也是可以，但是因?yàn)槲覀冞@里消費(fèi)次數(shù)是比較固定的，所以使用消費(fèi)產(chǎn)品數(shù)的維度。

RFM距今天數(shù)

R表示客戶最近一次交易時間的間隔，客戶在最近一段時間內(nèi)交易的金額。F表示客戶在最近一段時間內(nèi)交易的次數(shù),F值越大，表示客戶交易越頻繁，反之則表示客戶交易不夠活躍。M表示客戶在最近一段時間內(nèi)交易的金額。M值越大，表示客戶價(jià)值越高，反之則表示客戶價(jià)值越低。

用戶分層：RFM

用戶分層，這里使用平均數(shù)

M不同層次客戶的消費(fèi)累計(jì)金額，重要保持客戶的累計(jì)消費(fèi)金額最高

用戶分層：計(jì)數(shù)

不同層次用戶的消費(fèi)人數(shù)，之前重要保持客戶的累計(jì)消費(fèi)金額最高，這里重要保持客戶的消費(fèi)人數(shù)排名第二，但離一般挽留用戶差距比較大，一般挽留用戶有14074人，重要保持客戶4554人

RFM用戶分層

從RFM分層可知，大部分用戶為重要保持客戶，但是這是由于極致的影響，所以RFM的劃分應(yīng)該盡量以業(yè)務(wù)為準(zhǔn)。盡量用小部分的用戶覆蓋大部分的額度，不要為了數(shù)據(jù)好看劃分等級。

RFM是人工使用象限法把數(shù)據(jù)劃分為幾個立方體，立方體對應(yīng)相應(yīng)的標(biāo)簽，我們可以把標(biāo)簽運(yùn)用到業(yè)務(wù)層面上。比如重要保持客戶貢獻(xiàn)金額最多159203.62，我們?nèi)绾闻c業(yè)務(wù)方配合把數(shù)據(jù)提高或者維護(hù)；而重要發(fā)展客戶和重要挽留客戶他們有一段時間沒有消費(fèi)了，我們?nèi)绾伟阉麄兝貋?