陈锋 -- 邮箱:chenfeng981024@126.com -- 项目:小红书用户行为分析 ----禁止转载

小红书用户行为分析

数据背景：

小红书是一个生活方式平台和消费决策入口，是当前著名的电商平台。和其他电商平台不同，小红从社区起家。在小红书社区，用户通过文字、图片、视频笔记的分享，记录了这个时代年轻人的正能量和美好生活。

数据字段说明（数据集包含29452条数据）：

Revenue ：————————————用户下单的购买金额
3rd_party_stores：用户过往在app中从第三方购买的数量，为0则代表只在自营商品中购买
Gender ：—————————— 性别 1：男 0：女未知则空缺
Engaged_last_30：——— 最近30天在app上有参与重点活动（讨论，卖家秀）
Lifecycle ：—— 生命周期分为A,B,C （分别对应注册6个月内，1年内，2年内）
days_since_last_order ：最近一次下单距今的天数（小于1则代表当天有下单）
previous_order_amount ：————以往累积的用户购买金额

分析目的：如何从用户⻆度改善营销策略，从而提升平台交易额?

一.数据探索（EDA）：（提出假设）

1. 不同性别的平均购买金额的对比

2. 不同年龄段的顾客的购买平均金额对比

3. 是否参与活动对顾客平均购买金额的影响对比

4. 不同生命周期的顾客的购买平均金额对比

5. 距离最近一次下单的间隔天数不同的顾客的平均购买金额对比

6. 购买数量不同的顾客的平均购买金额对比

1. 不同性别的平均购买金额的对比

初步结论: 男性购买的平均金额比女性高 (跟想象中的不一样)。

2. 不同年龄段的顾客的购买平均金额对比

初步结论:

在各年龄段中平均购买金额相差不大，平均相差只有300多元，但是30岁以下人数占比尽然只有1.47%，而这一分段的购买平均金额为2314.82，在各分段排名第二。可⻅30岁以下虽然目前占有市场极小但，单笔交易数额相比较大。其未来市场需要着重运营。

年龄细分:

初步结论:

在各年龄段中平均购买金额最大是20岁以下，但在总人数占比中20以下人数占比极少，意味着20岁以下的市场有着极大的市场。

3. 是否参与活动对顾客平均购买金额的影响对比

初步结论:

未参加重点活动的顾客购买平均金额更高，也侧面体现出重点活动的优惠力度大，且参与平台重点活动58%都在60岁以上人群，且有着很好的影响。

4. 不同生命周期的顾客的购买平均金额对比

注释:生命周期分为A,B,C (分别对应注册6个月内，1年内，2内)

初步结论:顾客的生命周期越⻓，平均购买金额越低，反之越高。

5. 距离最近一次下单的间隔天数不同的顾客的平均购买金额对比

初步结论:

平均购买金额会随着间隔天数的增加而降低。

初步结论:

累计购买金额与购买间隔天数之间的没有正相关的关系。

6. 在第三方购买数量不同的顾客的平均购买金额对比

初步结论:

用户下单的购买金额主要集中在{0-4000元}，属于正常市场价格，也证明小红书的购买用户，分布在整体市场的低中高段。

初步结论:无论是平均累计购买金额，还是用户下单的购买金额都是在一个区间范围内，在没有活动的影响下，两者都不会发生太大的波动，也得知用户在第三方购买的平均累计金额区间在{1000:3000}、平均用户下单的购买金额区间{500:300}。

根据上图可得:用户在累计购买金额过程中极少存在，超大数额交易，极大频率为，少量多次购买。

数据探索阶段-初步结论：

!!!注意:男女比例严重失调，且可能存在女性不愿填写记录等情况

1.男性顾客购买金额高，更具购买力。

2.20岁以下购买金额是全年龄段中，最具购买力的--轻奢市场。

3.顾客的生命周期越⻓，平均购买金额越低，反之越高。

4.未参加重点活动的顾客购买平均金额更高，也侧面体现出重点活动的优惠力度大。

5.平均购买金额会随着间隔天数的增加而降低。

6.用户用户下单的购买金额与用户购买金额之间不会存在正相关，整体总金额匀速按下单金额增加。

二.用户画像(RFM):

1.用户分层打分

因此: 最近一次下单距今天数(days_since_last_order ) 代表R 用户过往在app中从第三方购买的数量(3rd_party_stores)代表F 以往累积的用户购买金额(previous_order_amount) 代表M

注释:以R指标为例进行说明，R表示每个用户最后一次购买时间距离今天共经历了多少天。当这个值越小，说明用户近期又回购了此产品;当这个值越大，说明用户已经好久没有再次购买产品了，这个用户很有可能流失了(猜测)。

基于上表分析，我们采用通用的5分制打分法，对RFM进行分类打分。

对于R指标来说:我们以5天作为间隔，0-6天，打5分;6-11，打4分;11-16打3分;16-21打2分;>21，打1分。
对于F指标来说:我们以数量2作为间隔，0-3，打1分;3-5，打2分;5-7，打3分;7- 9，打4分;>9，打5分。
对于M指标来说:我们以2000元作为间隔，0-2000，打1分;2千-4千，打2分;4千-6 千，打3分;6千-8千，打4分;>8千，打5分。

2.用户贴标签

方法:完全根据单独的RFM标签来计算，比如说:R-SCORE>avg(R-SCORE)、 F-SCORE>avg(F-SCORE)、M-SCORE>avg(M-SCORE)，表示一个客户近期有购买，购买频率高于所有客户平均购买频率，购买金额高于所有客户的平均购买金额，因此我们贴上一个“重要挽留客户”的标签。

根据上述叙述，每个指标有两种情况，要么 >avg()，要么<avg()。由排列组合的知识，共有8种组合情况。

以下得出:

1.不同类型客户的人数对比:

结论:

从图中了解到，小红书app上的消费群体中，有(56.8%)超过一半的人群为新客户，并且也有着20%的人数为流失客户，针对此现象，我们需要全面加强下沉市场、增加新客户的留存率。

2.不同类型客户累计消费金额:

结论:

通过饼图与直方图可以发现，新客户有16736人，占到总人数的 56.82%，且由新客户产生的交易占到总交易的46.7%。这部分人最近有交易，交易频率虽然不高，单笔金额小，很容易丢失，但依旧有很大的推广价值，针对这一部分年轻用户我可以采取，优惠卷，免押金等试用产品，提高客户兴趣，对于app起到不小的引流作用。

小红书项目-报告总结

分析目的:如何从用户⻆度改善营销策略，从而提升平台交易额?

总结市场大致情况:

1.男性交易的平均金额比女性高。

2.宏观⻆度查看，不懂年龄段段平均金额相差不大，但针对30岁以下人群的引流是一块短板。

3.年龄段在20岁以下的市场存在极大空缺，与流失现象，年轻人虽然是小红书重要的引流人群，但也是流失窗口的主力军。

4.参与平台重点活动58%都在60岁以上人群，且有着很好的影响，这一现象的重要原因，很可能在于优惠力度过大，且优惠产品集中在中下游价位。

5.顾客的生命周期越⻓，平均购买金额越低，反之越高。

6.在产品的价格分布上也较全面，平均用户下单的购买金额也是在(300-500) 之间，且用户整体消费行为多以少量多次购买。

总结精准营销的要素:

1.平台新客户占比过半(56.8%)、其次就是流失客户占到1/5(20.1%)，因此在做好引流的前提下进一步，增强对新用户二次购买兴趣，加快新客户的下沉速度，提高整体留存率。

2.在加深对新客户关注比重下，还需从全面客户⻆度进一步优化营销方案，在优惠卷，免押金、试用产品等方法后还需更个人化的定制用户精准营销方案。

例如:

1)后续增加客户价值评判，向客户层级下钻

2)从客户累计消费金额⻆度出发，除了新客户外，重要就深耕客户的金额最高，此客户行为轨迹为一般在近期有交易、频次少、金额大，对此类用户要抱以绝对的尊重，并推断相关产品形成交叉销售，且需要对此类客户着重识别，这是⻓期发展必要一步。

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小红书销售情况（EDA/RFM）

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1. 不同性别的平均购买金额的对比

2. 不同年龄段的顾客的购买平均金额对比

3. 是否参与活动对顾客平均购买金额的影响对比

4. 不同生命周期的顾客的购买平均金额对比

5. 距离最近一次下单的间隔天数不同的顾客的平均购买金额对比

6. 在第三方购买数量不同的顾客的平均购买金额对比

数据探索阶段-初步结论：

二.用户画像(RFM):

1.不同类型客户的人数对比:

2.不同类型客户累计消费金额:

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