點擊流分析的機器學習和數(shù)據(jù)可視化 _知識經(jīng)驗

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在分析客戶數(shù)據(jù)之前，我們需要描述客戶。客戶描述功能通常圍繞三個類別：收入、人口統(tǒng)計和行為。雖然收入和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)很容易量化，但客戶行為更難定義，因此也很難量化。
【點擊流分析的機器學習和數(shù)據(jù)可視化】
客戶行為很大程度上取決于業(yè)務類型。能源使用行為需要不同于讀報行為的指標。在基于訂閱的業(yè)務中，對業(yè)務的忠誠度不同于傳統(tǒng)零售店。在網(wǎng)購中，有很多用來衡量用戶行為的指標。
我們最終決定購買該產(chǎn)品需要多長時間？我們多久閱讀一次產(chǎn)品描述？我們有多少次回到同一個頁面，找到一個令人信服的購買理由？我們還應該瀏覽多少產(chǎn)品頁面進行比較？
在采購方面，我們不完全一樣。沖動型買家，買房前需要慎重考慮的買家，需要比較說服的買家，等等。我們都遵循自己的購買路徑——尤其是在網(wǎng)上購物中。
所有網(wǎng)站都記錄了點擊次數(shù)、訪問次數(shù)、購買次數(shù)以及相關操作。如果你只是客人，你的行為會被匿名記錄。如果您是已知客戶，您的行為將根據(jù)您的用戶標識進行記錄。不管匿名與否，當我們點擊頁面之間的道路時，我們所有人都會留下痕跡。

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點擊流分析的機器學習和數(shù)據(jù)可視化