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假設(shè)場(chǎng)景可能是這樣的：用戶小A注冊(cè)了淘寶APP ，第二天就不再登錄了，而第三天收到了淘寶的推薦提醒（APP消息，短信……）在消息中發(fā)現(xiàn)了自己喜歡的商品，而且還有優(yōu)惠下單買了，第四天又收到了淘寶的消息，還是自己喜歡的……
這里的具體數(shù)據(jù)還需要結(jié)合用戶生命周期運(yùn)營(yíng)的策略和數(shù)據(jù)做驗(yàn)證。
6.用戶從瀏覽到購買整體轉(zhuǎn)化率2.3%
正常，根據(jù)之前了解到的電商數(shù)據(jù) ，多種客單價(jià)的商品（幾十~幾千）在一起，整體轉(zhuǎn)化率在2%~3%之間，當(dāng)然具體還需要結(jié)合歷史的同比，環(huán)比數(shù)據(jù)取看。
7.用戶從瀏覽到購買的路徑主要有4條，路徑越長(zhǎng)轉(zhuǎn)化率越低。
正常：從流量的角度，每多一個(gè)步驟就會(huì)多一些用戶流失這個(gè)符合常識(shí) 。
8.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。
待驗(yàn)證：
假設(shè)淘寶會(huì)給高轉(zhuǎn)化的爆款商品更多的曝光，商品瀏覽量呈金字塔分布是正常的。
9.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。
還需驗(yàn)證：
——抽取購買購買次數(shù)判斷這個(gè)幾個(gè)類目商品類型是否是高頻剛需類型的呢？
10.從商品看：有17款商品轉(zhuǎn)化率超過了1 。
不正常：
還需驗(yàn)證：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？
11.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。
還需驗(yàn)證：
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？
2.5.2假設(shè)與驗(yàn)證根據(jù)以上診斷分析我們梳理出了以下假設(shè) ，做假設(shè)驗(yàn)證。
假設(shè)1：這些商品中有高轉(zhuǎn)化率的爆款商品
-引用“商品轉(zhuǎn)化率視圖”查詢排名前5的商品轉(zhuǎn)化率
-對(duì)比同類目的其他商品轉(zhuǎn)化率
對(duì)比瀏覽量TOP5的商品，發(fā)現(xiàn)這些商品轉(zhuǎn)化率在同一類目下并不高，假設(shè)不成立
假設(shè)2：4756105 ， 3607361 ， 4357323三個(gè)類目屬于高頻剛需類目
抽取這幾個(gè)類目的商品某買頻次數(shù)據(jù)驗(yàn)證
-創(chuàng)建類目購買頻次表
-計(jì)算類目購買頻次平均值
-查詢4756105 ， 3607361 ， 4357323三個(gè)類目的購買頻次
4756105 ， 3607361 ， 4357323三個(gè)類目的用戶購買頻次明顯高于平均值，假設(shè)成立
假設(shè)3：有部分用戶是未點(diǎn)擊商詳直接從收藏和購物車購買的。
查詢轉(zhuǎn)化率超過1的商品的用戶行為數(shù)據(jù)
用戶不是直接從收藏和購物車購買的，只是后續(xù)復(fù)購未點(diǎn)擊商詳，假設(shè)不成立
假設(shè)4：淘寶推薦的商品主要是“同一類目下的高轉(zhuǎn)化商品”
給瀏覽量TOP100的商品和轉(zhuǎn)化率TOP100的商品做匹配看其中重合的商品有多少。
用Excel對(duì)瀏覽量TOP100的商品ID和轉(zhuǎn)化率TOP100的商品ID進(jìn)行去重，結(jié)果無重復(fù)值，假設(shè)不成立
3.結(jié)論：1）用戶活躍：用戶活躍曲線整體呈上升趨勢(shì) ，在一周中周六，周日活躍度比平時(shí)更高，在一天中用戶活躍曲線從凌晨4點(diǎn)開始往上升，在中午12點(diǎn)和下午5~6點(diǎn)有兩個(gè)小低谷（吃飯），到晚上9點(diǎn)時(shí)活躍度達(dá)到頂峰。

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