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2.4.3用戶從瀏覽到購買的整體轉(zhuǎn)化率怎么樣？——分析思路：
將數(shù)據(jù)集中按不同用戶，不同商品維度進(jìn)行分組獲得某一用戶行為對(duì)某一商品不同行為的數(shù)據(jù) ，然后對(duì)“用戶行為漏斗表”中的瀏覽，加購物車，收藏，購買行為進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì) 。
——SQL提數(shù)：
-把各種用戶行為分離出來并創(chuàng)建視圖方便后續(xù)查詢用戶行為數(shù)據(jù)
查詢整體數(shù)據(jù)漏斗
——Excel可視化：
用戶從瀏覽到購買整體轉(zhuǎn)化率2.3% ，具體主要在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失還需要再細(xì)分用戶路徑分析
2.4.4用戶從瀏覽到購買的路徑是怎么樣子的？——分析思路：
窮舉所有可能的用戶路徑，引用“用戶行為漏斗表”視圖，計(jì)在數(shù)據(jù)中點(diǎn)擊行為大于0 ，購買行為大于0 ，其他兩項(xiàng)為0 ，則判定本用戶購買路徑為：點(diǎn)擊—購買，其他路徑同理，多次查詢并用Excel表記錄查詢數(shù)據(jù) ，用戶PowerBI?；鶊D做可視化。
——SQL提數(shù)：
——PowerBI可視化：
用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長(zhǎng)轉(zhuǎn)化率越底
路徑1：瀏覽→購買：轉(zhuǎn)化率1.45%
路徑2：瀏覽→加購物車→購買：轉(zhuǎn)化率0.33
路徑3：瀏覽→收藏→購買：轉(zhuǎn)化率0.11%
路徑4：瀏覽→收藏→加購物車→購買：轉(zhuǎn)化率0.03%
以上轉(zhuǎn)化率等于起始路徑到購買的轉(zhuǎn)化
2.4.5平臺(tái)主要給用戶推送什么商品？——分析思路：
雖然我們沒法直接從數(shù)據(jù)中找到平臺(tái)推送的數(shù)據(jù) ，但作為平臺(tái)流量?jī)A斜的商品，瀏覽量一般都會(huì)比其他商品的瀏覽量高一些，我們可以引用“用戶行為漏斗表”視圖統(tǒng)計(jì)瀏覽量前100的商品及其類目。
——SQL提數(shù)：
——Excel可視化：
——描述性分析：
瀏覽量top100的商品瀏覽量呈階梯分布，越靠前的階梯之間的落差相對(duì)越大在這個(gè)階梯中的商品越少，越靠后商品瀏覽量階梯之間的落差相對(duì)越小，同階梯內(nèi)的商品越多。
——是否是用于淘寶流量分配規(guī)則的原因造成的？（假設(shè)淘寶的規(guī)則是給所有商品分配的初始流量是一樣的，后期這些商品中那些商品轉(zhuǎn)化率高就給哪些商品更多曝光。）
瀏覽量TOP100的商品所屬類目中， 4756105 ， 3607361 ， 4357323三個(gè)類目瀏覽量遠(yuǎn)超其他類目。
——這個(gè)幾個(gè)類目商品類型是否是高頻剛需類型的呢？
2.4.6用戶喜歡什么商品？ ——分析思路：
找高轉(zhuǎn)化率的商品（銷量高的有可能只是低價(jià)或者流量大）
——SQL提數(shù)：
查詢計(jì)算商品轉(zhuǎn)化率，升序排列，取前100個(gè)
——Excel可視化：
——描述性分析：
從商品看：有17款商品轉(zhuǎn)化率超過了1 。
是否是由于用戶直接從購物車或者商品收藏直接復(fù)購，未點(diǎn)擊商詳？
從類目看：這些商品所屬類目分布均勻，除965809 ， 4801426 ， 2735466 ， 2640118 ， 5063620 ， 4789432 ， 2945933這7個(gè)類目之外，其他類目都只有一個(gè)商品在轉(zhuǎn)化率TOP100的商品中。
是否是由于淘寶是根據(jù)“同一類目下的高轉(zhuǎn)化商品”給用戶做推薦的？
2.4.7怎么判斷哪些是高價(jià)值用戶？ ——分析思路：
用戶價(jià)值分析常用的分析方式是RFM模型
RFM模型是3個(gè)指標(biāo)的縮寫，最近一次消費(fèi)時(shí)間（R），消費(fèi)頻率（F），消費(fèi)金額（M）

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