CN109559058A - 一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，包括以下步骤：步骤一：选择统计时间段内相关的用户行为数据；步骤二：对数据进行筛选和过滤；步骤三：分析同一用户的浏览行为；步骤四：分析店铺里的指定商品相关的用户行为；步骤五：在步骤一到步骤四的基础上，评价在统计时间段内用户行为与宣传行为的关联；步骤六：计算统计时间段内指定引流用户占到店用户总数的比例、关联引流用户占到店用户总数的比例、指定引流用户中下单用户的比例、关联引流用户中下单用户的比例。有益效果在于：通过采用新的效果评估方案，从而使得对用户行为的评价更加全面，也更有利于采用数学方法对数据进行处理和分析。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术。
背景技术
电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动。我国在电子商务方面的发展领跑全球。而且由于我国的网民众多，电子商务的用户数量也特别庞大，由此便产生大量的用户使用数据。而随着计算机技术的发展，数据的使用也越来越广泛、越来越多样化。对用户数据进行分析不仅可以了解用户的使用习惯，还可以对商家的各种商业推广活动的效果进行定量的评估。因此，需要一种对用户的使用习惯和行为数据进行分析的方法。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决现有技术存在的不足，提供一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，包括以下步骤：
步骤一：选择统计时间段内相关的用户行为数据，即提取在统计时间段内进入店铺和/或购买店铺商品的用户在扩大统计时间段内的行为数据；
步骤二：对数据进行筛选和过滤，即过滤缺少用户行为的数据；
步骤三：分析同一用户的浏览行为，对行为数据打上是否为指定宣传行为引流的标签；
步骤四：分析店铺里的指定商品相关的用户行为，对行为数据打上是否为指定宣传行为引流的标签；
步骤五：在步骤一到步骤四的基础上，评价在统计时间段内用户行为与宣传行为的关联，统计到店用户总数、下单用户总数、指定宣传行为引流用户数、关联宣传行为引流用户数，从而评估指定宣传行为的引流效果和附带引流作用，在指定宣传行为的时间段，对宣传行为引流用户数采用指数平滑法，基于扩大统计时间段的行为数据，对不同时间段及不同用户行为过程给与不同的权重；
步骤六：计算统计时间段内指定引流用户占到店用户总数的比例、关联引流用户占到店用户总数的比例、指定引流用户中下单用户的比例、关联引流用户中下单用户的比例。
作为优选的，步骤一中所述扩大统计时间段是指在统计时间段内根据要求选择用户后，纳入用户行为数据时在统计时间段的基础上向前和/或向后延长纳入数据的时间段。
作为优选的，步骤三中所述用户的浏览行为是指用户的浏览足迹、浏览时间及用户在商品和/或店铺之间的更换方法。
作为优选的，步骤四中所述指定商品相关的用户行为是指对目标商品有浏览记录的用户在浏览目标商品前的行为以及如何进入目标商品的产品页面；步骤四中所述指定宣传行为引流是指用户是由所研究的宣传页面和/或推广链接浏览目标商品。
作为优选的，步骤五中所述对不同时间段及不同用户行为过程给与不同权重是指在评估引流效果和/或附带引流效果时根据用户进入店铺和/或商品的途径不同，给与不同的权重，从而方便采用数学方法统计宣传行为的引流效果。
有益效果在于：通过采用新的效果评估方案，从而使得对用户行为的评价更加全面，也更有利于采用数学方法对数据进行处理和分析；通过针对各项相对占比，进一步定量描述宣传行为的引流效果，为指定更加有效、更加精准的宣传方案提供指导资料。
具体实施方式
下面结合示例性实施例对本发明作进一步说明：
实施例一
根据本发明进行指定商品和/或店铺的相关用户行为数据分析流程如下:
步骤一，提取在统计时间段内进入店铺和/或购买店铺商品的用户在扩大统计时间段内的行为数据；
扩大统计时间段是指在统计时间段的基础上向前延长一周、向后延长一周所的时间范围。
步骤二，过滤缺少用户行为的数据；
步骤三：分析同一用户的浏览行为，对行为数据打上是否为指定宣传行为引流的标签；
同一用户指对使用同一账户和/或同一手机号和/或同一邮箱和/或同一身份证号进行浏览视为同一用户；
当用户通过指定宣传行为发布的广告和/或安排的推广和/或发布的连接进入指定的店铺和/或商品页面时，该用户行为数据标记为经指定宣传引流(新增字段“user-datamarker”，0表示与指定宣传行为无关，1表示是指定宣传行为引流，2表示是关联宣传行为引流)；
步骤四：分析店铺里的指定商品相关的用户行为，对行为数据打上是否为指定宣传行为引流的标签；
当用户通过指定宣传行为发布的广告和/或安排的推广和/或发布的连接进入指定的店铺和/或商品页面时，该用户行为数据标记为经指定宣传引流(新增字段“merchant-data marker”，0表示与指定宣传行为无关，1表示是指定宣传行为引流，2表示是关联宣传行为引流)；
步骤五：在步骤一到步骤四的基础上，评价在统计时间段内用户行为与宣传行为的关联，统计到店用户总数、下单用户总数、指定宣传行为引流用户数、关联宣传行为引流用户数，从而评估指定宣传行为的引流效果和附带引流作用，在指定宣传行为的时间段，对宣传行为引流用户数采用指数平滑法，基于扩大统计时间段的行为数据，对不同时间段及不同用户行为过程给与不同的权重；
步骤六：计算统计时间段内指定引流用户占到店用户总数的比例、关联引流用户占到店用户总数的比例、指定引流用户中下单用户的比例、关联引流用户中下单用户的比例。
实施例二
步骤四中所述指定商品相关的用户行为是指对目标商品有浏览记录的用户在浏览目标商品前的行为以及如何进入目标商品的产品页面；步骤四中所述指定宣传行为引流是指用户是由所研究的宣传页面和/或推广链接浏览目标商品。
实施例三
步骤五中所述对不同时间段及不同用户行为过程给与不同权重是指在评估引流效果和/或附带引流效果时根据用户进入店铺和/或商品的途径不同，给与不同的权重，从而方便采用数学方法统计宣传行为的引流效果。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。
Claims (5)
1.一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：选择统计时间段内相关的用户行为数据，即提取在统计时间段内进入店铺和/或购买店铺商品的用户在扩大统计时间段内的行为数据；
步骤二：对数据进行筛选和过滤，即过滤缺少用户行为的数据；
步骤三：分析同一用户的浏览行为，对行为数据打上是否为指定宣传行为引流的标签；
步骤四：分析店铺里的指定商品相关的用户行为，对行为数据打上是否为指定宣传行为引流的标签；
步骤五：在步骤一到步骤四的基础上，评价在统计时间段内用户行为与宣传行为的关联，统计到店用户总数、下单用户总数、指定宣传行为引流用户数、关联宣传行为引流用户数，从而评估指定宣传行为的引流效果和附带引流作用，在指定宣传行为的时间段，对宣传行为引流用户数采用指数平滑法，基于扩大统计时间段的行为数据，对不同时间段及不同用户行为过程给与不同的权重；
步骤六：计算统计时间段内指定引流用户占到店用户总数的比例、关联引流用户占到店用户总数的比例、指定引流用户中下单用户的比例、关联引流用户中下单用户的比例。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，其特征在于：步骤一中所述扩大统计时间段是指在统计时间段内根据要求选择用户后，纳入用户行为数据时在统计时间段的基础上向前和/或向后延长纳入数据的时间段。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，其特征在于：步骤三中所述用户的浏览行为是指用户的浏览足迹、浏览时间及用户在商品和/或店铺之间的更换方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，其特征在于：步骤四中所述指定商品相关的用户行为是指对目标商品有浏览记录的用户在浏览目标商品前的行为以及如何进入目标商品的产品页面；步骤四中所述指定宣传行为引流是指用户是由所研究的宣传页面和/或推广链接浏览目标商品。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的电子商务用户行为数据分析技术，其特征在于：步骤五中所述对不同时间段及不同用户行为过程给与不同权重是指在评估引流效果和/或附带引流效果时根据用户进入店铺和/或商品的途径不同，给与不同的权重，从而方便采用数学方法统计宣传行为的引流效果。
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