电商数据分析之如何召回流失用户？

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第1步：明确问题背景及分析目的

用户流失分析主要是通过分析用户特征，寻找对用户流失影响较大的用户特征，根据电商领域业务知识，提出产品/平台的运营建议，从而提高用户粘性，降低用户流失率。

第2步：确定分析思路

详细分析思路见图。

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第3步：确定分析工具+清洗缺失数据

‍数据分析工具：FineBI

‍数据集：直播电商数据集

‍缺失值处理

缺失值处理是对数据中的空值进行删除或者填充，简单的处理方法有直接删除、均值填充、中位数填充、众数填充和特殊值填充，更复杂的有插值填充、Knn均值填充等，这里不进行介绍。

（1）判断某指标的缺失值

（2）处理缺失值

▪️ Step1：新增列“仓库到顾客地址_中位数”

▪️ Step2：新增列“仓库到顾客地址_公里”

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第4步：用户特征探索性分析

‍♂️用户维度特征分析

用户维度特征，即描述用户的特征，包括常用登陆设备、城市等级、性别、年龄、婚姻状况、上月首选订单类型。

‍♂️用户行为特征分析

用户行为特征，是用户在平台上的行为数据，通过分析各行为特征指标流失用户和非流失用户的均值，差异较大的特征指标为影响用户流失情况明显的指标，分析这些特征。

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第5步：用户特征相关性分析

‍生成哑变量

哑变量也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是将不能定量处理的变量（如性别、职业等）量化。

‍计算相关系数

用户流失标签的相关系数绝对值越大，与用户流失相关程度越高；>0.7为强相关，<0.3为弱相关，相关系数为正，与用户流失为正相关，否则，为负相关。

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第6步：模型建立与优化

‍模型建立与模型评估

‍模型优化

一味君 · 发表于 2024-5-20 08:07:35

你好求分享@零妖零

淘宝老头子 · 发表于 2024-5-20 12:58:05

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阿豪超人 · 发表于 2024-5-21 14:17:25

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直播培训霞姐 · 发表于 2024-5-21 17:19:46

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老汪速卖通 · 发表于 2024-5-22 18:53:56

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创业咨询师 · 发表于 2024-5-23 12:50:36

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北美圈 · 发表于 2024-6-10 02:46:40

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小橙子 · 发表于 2024-6-10 09:39:31

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N1Vb · 发表于 2024-6-10 22:10:49

灰心的狼 · 发表于 2024-6-11 01:43:34

老厉害了

所爱隔山海 · 发表于 2024-6-11 02:37:21

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