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网站用户的忠诚度分析

忠实
用户不只
能为网站发明

持续的价值,同时也是网站品牌口碑推行
的重要渠道,所以目前网站对忠实
用户愈加注重
。可能很多网站或者网站剖析

工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分,但是单单辨别

新老用户是不够了,我们需求
愈加
完善的指标来权衡
网站用户的忠实
度。

用户忠实
度(Loyalty)
,指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复

置办

的水平

。关于
网站来说,用户忠实
度则是用户出于对网站的功用
或偏好而经常访问该网站的行为。依据

客户忠实
理论,忠实
度能够

由以下4个指标来度量:

  • 重复

    置办

    意向(Repurchase Intention):置办

    以前置办

    过的类型产品的意愿;

  • 交叉

    置办

    意向(Cross-buying Intention):置办

    以前为置办

    的产品类型或扩展效劳
    的意愿;

  • 客户举荐

    意向(Customer Reference Intention):向其他潜在客户举荐

    ,传送
    品牌口碑的意愿;

  • 价钱
    忍耐

    力(Price Tolerance):客户愿意支付的最高价钱

量化网站的用户忠实

以上的4个指标关于
电子商务网站而言,可能还有适用性,但关于
大多数网站是不合适

的,所以为了让剖析

具有普遍的适用性,同时为了满足一切
的指标都能够

量化(上面的客户举荐

意向比较

难以量化),以便中止

定量剖析

的央求

,这里能够

选取Google Analytics中对用户忠实
度的4个度量指标:Repeated Times、Recency、Length of Visit、Depth of Visit,即用户访问频率、最近访问时间、平均

停留时间、平均

访问页面数,这些指标能够

直接从网站的点击流数据中计算得到,对一切
的网站都适用,下面看一下这些指标的定义及怎样
计算得到(一些网站度量的相关定义请参考——网站剖析

的基本

度量):

  • 访问频率:用户在一段时间内访问网站的次数,即每个用户Visits的个数;
  • 最近访问时间:用户最近访问网站的时间,由于
    这个指标是个时间点的概念,所以为了便于度量,普通
    取用户最近访问时间距当前的天数。
  • 平均

    停留时间:用户一段时间内每次访问的平均

    停留时间,即每个用户Time on Site的和/Visits的个数;

  • 平均

    访问页面数:用户一段时间内每次访问的平均

    阅读
    页面数,即每个用户Page Views的和/ Visits的个数。

统计数据的时间区间也是依据

网站的特征来定的,假定

网站的信息更新较快,用户访问较为频繁,那么能够

适当选

取较短的时间段,这样数据变化上的灵活

度会高些;反之,则选择稍长的时间段,这样用户的数据更为丰厚
,指标的剖析

结果也会愈加
精确

有效。

用户忠实
度的展示

和比较

上面的4个指标均能够

被量化统计得到,单一的指标也是没有意义的,我们需求
经过
比较

来找出哪些是忠实
用户,哪些是流失用户,能够

先对指标中止

一些处置
,以便使它们之间更具可比性,能够

参考之前的文章——数据的规范

化),这里我采用的是min-max规范

的办法

,第一
将一切
指标的数值全部转换到[0,1]区间,再中止

倍数放大,比如

运用
10分制中止

评分,则能够

乘10,数据就全部分

布在[0,10]区间内了,如下图:

访问频率最近访问时间平均

停留时间

平均

访问页面

用户1数据2次15天前150秒3页
规范

0.100.500.300.38
评分1533.8
用户2数据8次2天前120秒5页
规范

0.400.930.240.63
评分49.32.46.3

——表中的数据只是简单的举例,理论

状况

需求
依据

每个指标的最大最小值中止

计算

依据

上表的数据,我们曾经
将一切
指标统一到了同一个评分区间,那么就能够

运用
雷达图对用户的忠实
度中止

展示

。用雷达图展示

有以下几个优点:

  • 能够

    完好
    地显现
    一切
    评价指标;

  • 显现
    用户在各指标评分中的倾向
    性;
  • 能够

    简单剖析

    用户忠实
    度的综合评分,即图形围成的面积(假定
    四个指标的权重相等,若重要水平

    存在显然
    差别

    ,则不能用的面积来权衡
    );

  • 能够

    用于用户间忠实
    度的比较

下面是依据

上表绘制的雷达图示例:

网站用户的忠实度剖析

用户忠实
度剖析

的意义

那么基于这个展示

的结果我们能做些什么呢?其实关于
任何网站而言,有两个方向是分歧
的:保管

忠实
用户
减少流失用户。基于上面的用户忠实
度评价体系扩展开来就是:

  1. 剖析

    忠实
    用户的行为特征,努力满足他们的需求,进步
    他们的称心

    度;

  2. 从最近访问时间的指标数据机用户忠实
    度变化趋向
    中发现一些可能正在流失的用户,剖析

    他们流失的可能缘由
    ,并试图挽留流失用户;

  3. 比较

    忠实
    用户和流失用户在指标数值上的差别

    ,寻觅
    哪些指标的差距招致
    了用户忠实
    度的降低,优化网站在这些方面的表现。

所以,我这里运用
的是基于用户访问频率、最近访问时间、平均

停留时间、平均

访问页面数这4个指标来评价网站用户的忠实
度,并用雷达图中止

展示

和比较

,或许
你能够

依据

自己

网站的特征找到愈加
适合

的指标和展示

方式,而最终需求
做的是能够

愈加
精确

地找到网站的忠适用
户,并努力留住他们。

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