天猫用户品牌行为分析
天猫运营分析报告
天猫运营分析报告1. 引言天猫是中国最大的B2C电商平台，拥有庞大的用户群体和丰富的商品资源。
对于天猫商家来说，了解天猫运营情况对于制定合适的营销策略和优化运营效果至关重要。
本报告将通过分析天猫运营数据，帮助商家全面了解天猫运营状况，并提供相关的优化建议。
2. 数据收集与分析2.1 数据来源天猫平台提供了丰富的运营数据，包括销售数据、用户行为数据、广告投放数据等。
本次分析主要基于天猫商家后台提供的销售数据和用户行为数据。
2.2 数据处理与清洗在进行数据分析之前，我们首先对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的过程包括去重、缺失值处理、异常值处理等。
2.3 数据分析方法为了全面了解天猫运营情况，我们采用了以下几种数据分析方法：1.销售数据分析：通过对销售数据进行统计和分析，包括销售额、销售量、销售渠道等方面的指标，可以了解产品销售情况和销售趋势。
2.用户行为数据分析：通过对用户行为数据进行挖掘和分析，包括用户浏览量、收藏量、购买率等指标，可以了解用户偏好和购物行为。
3.市场竞争对手分析：通过对竞争对手的销售数据和用户行为数据进行分析，可以了解竞争对手的优势和劣势，进而制定相应的竞争策略。
2.4 数据分析结果通过对天猫运营数据的分析，我们得出以下几个重要的结果：1.销售额持续增长：天猫商家的销售额在过去一年中持续增长，呈现出良好的增长趋势。
这说明天猫平台依然具有较大的市场潜力。
2.移动端成为主要购物渠道：随着智能手机的普及，越来越多的用户选择通过移动端进行购物。
我们发现，移动端的销售额占比逐渐增加，已经成为天猫商家不可忽视的重要销售渠道。
3.用户偏好多样化：通过对用户行为数据的分析，我们发现用户的购物行为和偏好多样化。
不同用户对于价格、品牌、服务等方面有不同的需求，因此商家需要根据用户的需求进行个性化推荐和营销。
3. 优化建议基于以上的数据分析结果，我们提出以下几点优化建议，以帮助天猫商家提升运营效果：1.移动端优化：鉴于移动端已经成为主要购物渠道，商家应当重点优化移动端的用户体验，提升页面加载速度、简化购物流程等，以提高用户的购物满意度和转化率。
网购活跃用户特征及行为习惯的分析报告
网购活跃用户特征及行为习惯的分析报告一、女性、未婚比例高于非网购用户；19-35岁用户是主体；学历水平整体较高；华东、华南地区用户比例高；中低收入者为主二、大龄网民激增‘偏爱B2C网购，相对于3C产品，服装鞋帽等“网购大户”则并不太受大龄用户青睐。
三、有36.5%的网络用户表明主要是通过朋友了解的，居第一位。
而通过媒体和广告了解的占比之和达到了45.7%；100-500元的网购用户占绝大多数，其中100-200元的占比达41.3%，200-500元占39.7%。
金额在100元以下的网购用户也占了16.1%，500-1000元、1000元以上的占比则分别是7.6%和5.3%，这说明网购用户平均一次花在网购上的金额相对较少，低价商品在网购中仍占主导地位对于网上购频率，多数网购用户选择了“看情况而定”，说明用户网上购具有很大的随意性，这类用户占比高达58%。
除此之外，回答“大约一月一次”占比最高，为28%，另有9%选择了“大约一周一次”，5%选择了“大约半年一次”。
四、网购交易金额达1.85万亿元 20-29岁成网购主力；手机购物用户比例大46.1% 未来呈现PC购物的替代之势五、女性用户网络购物频次整体上高于男性用户；女性用户网络购物常购服装类商品，比例远高于男性用户六、消费人群的人格分类胆汁质的人最典型的特点是冲动和易怒，很情绪化，俗话说没长大。
这类人购物特别根据当时的心情，受情境的影响，不喜欢特别复杂和理性的信息。
针对这类消费者，促销员就应该激励他鼓动他，让他一冲动就买了，千万不要跟他争辩，他会很容易跟你吵架。
多血质的人最典型的特点是开朗和乐观，很稳定，对问题的看法比较全面和正向。
这类人购物相对比较独立，既有理性思考又有感性情绪，促销员对这类顾客更多的是支持和赞赏，不用太多推销，要多给他选购空间。
当然这类人一般购物都有同伴，所以还可能从同伴身上找到商机和支持。
黏液质的人最典型的特点是安静和谨慎，很闷很不活跃，反应比较缓慢，动力相对不足这种人一般都是自己购物，不太有同伴，对这类顾客要多一些介绍和推销，跟他说产品的特点和好处，说促销的紧迫性和难得性，激发他的购物冲动和动机，这种人冲动比较少，但冲动起来可能购物能力极强，也许会带来大单。
电商平台数据分析
电商平台数据分析随着互联网的快速发展，电商平台已经成为现代商业活动的重要形式之一。
从阿里巴巴到京东，从淘宝到天猫，电商平台无疑成为了人们购物、交流和生活的重要场所。
而在这些电商平台的背后，隐藏着大量的数据，这些数据蕴藏着无限的商机。
本文将从多个维度来探讨电商平台数据分析的重要性和应用。
一、用户行为分析电商平台上的用户行为数据是非常重要的。
通过对用户的浏览、关注、收藏、购买等行为进行分析，可以了解用户的偏好、需求和购买行为。
通过分析用户的购买行为，电商平台可以优化商品推荐，提高销售转化率。
通过分析用户的偏好和需求，电商平台可以准确把握市场需求，推出具有差异化竞争优势的商品和服务。
二、商品分析电商平台上有海量的商品信息，通过对商品数据的分析，可以了解商品的销售情况、热门款式、类别偏好等信息。
通过分析商品数据，电商平台可以调整商品的供给，增加热门款式的库存，满足市场需求。
同时，可以通过对商品数据的分析，了解消费者对不同品类商品的偏好，从而优化商品的组合和搭配，提高用户购买的满意度和体验。
三、营销策略优化通过对电商平台数据的分析，可以了解不同营销策略的效果，从而优化营销策略的选择和执行。
比如，可以对不同广告位的点击率进行分析，调整广告的位置和形式，提高广告的曝光效果。
可以对不同促销活动的参与率和转化率进行分析，优化促销策略的设计和执行。
通过数据分析，可以让电商平台更加精确地把握市场需求，提供更合适的产品和服务，提高销售额和用户的购物满意度。
四、用户画像分析通过对用户数据的分析，可以得到用户画像，了解用户的基本属性、兴趣爱好、购买偏好等信息。
通过用户画像分析，可以实现精准营销，提供个性化的产品推荐和服务。
比如，根据用户的购买历史和偏好，为用户提供个性化的购物推荐和优惠券；根据用户的兴趣爱好和行为，为用户提供个性化的内容推荐和社交互动。
五、竞争分析电商平台上的数据不仅包括自身的数据，还包括竞争对手的数据。
通过对竞争对手的数据进行分析，可以了解市场竞争态势、竞争对手的优劣势和市场机会。
关于淘宝天猫双十一的现象分析报告
双十一促销活动是淘宝在4年前提出的一个推广活动，也就是每年的11月11号，所有参加活动的商家产品全部半价。
据统计，淘宝第一年双十一活动的营业额一天就已经过亿，然后年年攀升，直至今年达到过百亿的销售额，一天就有这么大的销售额真的让很多电商望尘莫及。
现在让我们通过以下几个方面来分析这个现象：一、背景分析在进入21世纪，我们能感受到生活中发生了一个重大的变化——向因特网社会的转变。
这种变化的设计围非常广，从家庭、学校、企业到政府，甚至我们的休闲活动。
一些变化已经发生了，并正在全球围传播发展，而其他变化则刚刚开始。
最重要的一项变化是电子商务的出现。
电子商务是通过网络来完成交易的方式，这是以电子化手段购买和销售产品、服务和信息的过程。
电子商务的发展在世界围给人们带来了巨大的影响，包括经营和购买方式、工作方式等，而阿里巴巴旗下的淘宝和天猫是电子商务应用的最典型的零售业。
淘宝网是国甚至是亚太地区最大的网络零售商圈，淘宝网和天猫商城是阿里巴巴旗下“C2C”和“B2C”的两大主流业务板块。
淘宝拥有安全的支付系统——支付宝、网银支付等，并且拥有7天无理由退货的售后服务，这些为网购消费者提供快捷、安全、方便的购物体验。
最重要的是淘宝和天猫共享了9800多万会员，各大品牌商家以及有一定实力的企业经营、国外知名品牌已经纷纷入驻淘宝商城，为广大网购用户提供了全面的商品和信息。
天猫商城的发展也将淘宝的品牌价值和品牌意识提高到了新的水平，进一步稳固了因质量问题和信誉问题而动摇的网络市场，也因此渐渐打出了自己独特的服务品牌。
尽管后期有效仿这种发展模式的电商——拍拍网、QQ商城，但是依旧无法与其领头羊淘宝、天猫比拟。
淘宝双十一促销的成功有其偶然性和必然性。
其偶然性是由于随着时代的发展，每个时期都出现了不同特色的文化元素，而新世纪之初的这几年，非主流的文化盛行于时代之前，青年人之中，“宅男宅女”的“宅”文化也逐渐风靡于世，正好网购的风气也随之增长，人们更加的确信了“秀才不出门全知天下事”的道理，而且是不仅“知天下事”，更可以做许多事，而“宅”也同样是光棍的一个特征，或者说是比较偏爱的一种生活方式，当双十一来临，淘宝的疯狂促销活动更是让“宅”人们对于网络购物更是趋之若鹜。
淘宝天猫消费者的购物行为研究分析
淘宝网和天猫在商业模式上旳区别一目了然，但两者旳顾客在某些方面还是具有不同旳特点，这些特点对各自旳卖家群体在进行类目选择、店铺布置和服务方式上均有参照价值。
基本信息本文截取了天猫、和淘宝网近一年(10月至9月)有过购买行为旳会员数据。
先看看天猫会员与淘宝网旳重叠度。
以天猫会员为基数，观测其在天猫、淘宝网购买状况，占比均为指定会员在天猫所有会员中旳占比。
可以发现随时间范畴拉长，会员占比增大；近一年天猫会员中有89%在天猫有购买，91%旳会员在淘宝网有购买，其中83%旳会员在天猫、淘宝网均有购买。
虽然记录基数是天猫会员，但不难发现，这批会员在淘宝网旳体现更为活跃，是网购旳活跃顾客。
虽然重叠度比较高，但两者旳某些基本属性和行为特性还是有差别旳，天猫购买会员与淘宝网相比，更偏女性化，即女性消费者占比更高：天猫男女比例为49:51，淘宝网男女比例则为52:48。
年龄分布上，天猫和淘宝网体现一致，会员均集中在18至35岁，但细分下去，淘宝网会员低年龄段旳占比要高于天猫：淘宝网24岁如下会员占比有34%，而天猫24岁如下会员占比则为31.5%。
按买家注册IP地址所在地，天猫、淘宝网Top20省份几乎重叠，仅天猫旳黑龙江在淘宝网为海外替代。
广东、浙江、江苏是会员最为集中旳3个省份，另一方面是上海、北京。
四川省在天猫旳排名比在淘宝网旳排名靠前，湖北省在天猫则相对靠后。
如果将会员注册IP所在都市划分级别，可以发现，无论天猫还是淘宝网，会员均以二、三线都市居多，也从侧面印证，二、三线都市居民相比其她都市更承认“淘宝”这个品牌。
按照买家收货地址将买家分为白领、学生、公务员等几类，解析出旳这几类会员中，天猫旳家庭、白领、学生、公务员占比高于淘宝网，其她几类占比相称。
天猫和淘宝网旳卖家在进行店铺营销时，可以结合会员旳性别、年龄、地区、职业等信息对会员分类，做到基于会员基本信息旳精确营销。
会员双向流动淘宝网有诸多进入天猫旳入口，例如首页焦点图、钻展、硬广、直通车、搜索成果页……顾客点击这些内容均有也许进入天猫；但天猫进入淘宝网旳入口并不多，并且不明显。
天猫 用户研究(天猫用户研究)
天猫用户研究(天猫用户研究)
天猫是中国电商巨头阿里巴巴旗下的一家B2C网购平台，是中国最大的综合性电商平台之一。
天猫用户研究是针对天猫平台的用户进行的调研，旨在了解用户的购物习惯、消费心理和需求，为天猫的运营和发展提供有价值的参考。
天猫用户研究主要分为两个方面，一是定量研究，即通过问卷调查、数据分析等手段收集大量的数字化数据，分析用户的消费行为、购物意愿、品牌偏好等信息；二是定性研究，即通过深入访谈、焦点小组等方式，了解用户的消费心理、购物体验、品牌认知等非数字化的信息。
通过天猫用户研究，可以得出一些有趣的结论。
首先，天猫用户的消费观念逐渐趋于理性和多元化。
在购物时，用户更加注重价格、品质和服务，而非简单地追求品牌和流行。
其次，天猫用户的购物习惯也在不断变化。
随着移动互联网的普及，越来越多的用户选择通过手机或平板电脑进行购物，而不再局限于电脑端。
同时，用户也更加注重购物的便利性和效率，希望能够快速、方便地完成购物。
除了了解用户的消费行为和需求，天猫用户研究还可以帮助天猫平台更好地服务用户。
通过研究用户的购物心理和体验，天猫可以不断优化平台的界面和功能，提高购物体验的质量和效率。
同时，研究用户的品牌偏好和认知，天猫可以更好地了解用户的消费心理和需求，为用户提供更加精准的推荐和服务。
总之，天猫用户研究是提高天猫平台竞争力和用户满意度的重要手段。
通过深入了解用户的消费行为和需求，天猫可以不断优化自身的服务和产品，提升用户的购物体验和忠诚度，进而实现可持续发展。
天猫调研报告开题报告
天猫调研报告开题报告天猫调研报告开题报告第一部分：研究背景与目的（300字）天猫是中国最大的电商平台之一，拥有庞大的用户群体和品牌商家资源。
随着互联网普及和电子商务的快速发展，天猫平台上的交易规模和用户数量也在迅速增长。
然而，虽然天猫的电商平台具有各种优势和机遇，但也面临着一些挑战和问题。
因此，本调研报告旨在深入了解天猫平台的特点和现状，为天猫的未来发展提供参考和建议。
研究目的包括以下几个方面：1. 分析天猫平台的用户群体和消费行为，了解用户对天猫的认知和满意度。
2. 研究天猫平台的品牌商家资源和商家的经营策略，探讨如何提升品牌商家的竞争力和合作关系。
3. 调查天猫平台的物流配送和售后服务情况，探索如何提高用户体验和服务质量。
4. 分析天猫平台的市场竞争状况，了解竞争对手的策略和对天猫的影响。
5. 提出关于天猫平台未来发展的建议，包括市场推广、用户增长、品牌商家合作等方面。
第二部分：研究方法与数据来源（300字）本调研报告将采用定性和定量相结合的方法进行研究。
定量研究将通过问卷调查的方式，收集天猫平台用户和品牌商家的数据。
问卷调查将涵盖用户的认知、购买行为、满意度等方面，以及品牌商家的经营策略、合作情况等方面的信息。
同时，我们还将收集天猫平台的交易数据、用户评价和其他相关数据作为定量分析的依据。
定性研究将通过深度访谈的方式，对一些具有代表性的用户和品牌商家进行深入的访谈。
这些访谈将帮助我们深入了解天猫平台的特点、用户需求和品牌商家的经营策略。
数据来源方面，主要包括以下几个方面：1. 天猫平台的交易数据和用户评价数据，该数据由天猫提供。
2. 用户和品牌商家的问卷调查，以及深度访谈的数据。
3. 天猫平台的官方网站、社交媒体、新闻报道等信息。
第三部分：研究内容与结构（400字）本调研报告主要包括以下几个内容：1. 天猫电商平台的概况介绍，包括用户规模、交易额、商品种类等方面的信息。
2. 天猫用户群体和消费行为的分析，包括用户的认知、购买偏好、满意度等方面的调研结果。
淘宝天猫店铺诊断分析(详细版)
天天特价
➢ 18-25岁 学生居多 ➢ 50元以下并包邮商品比较受欢迎 ➢ 日均UV：80万左右 ➢ 转化率：24%
淘画报
新人专享
第八部分 如何打造人气单品
打造人气单品
人气单品
挑选 包装 推广
挑选商品
1
淘宝首页类目
2
淘宝排行榜
3
淘宝商城首页类目
4
量子恒道数据
挑选商品
消费群体数 • 根据自己的消费群体特点，找出
推广计划
资源投放计划明细
直通车推广 平均日直通车费用1500元/天，一年直通车费用预计54万元 硬广 3月、4月、10月、11月投放硬广每次费用27万，12年总投放108万元
钻石展位 平均每月投放7500元，每周投放1-2次，总投放9万元 其他推广 EDM以及其他推广预计20万元
总计 广告费用预算200万元
据
一款比较适合这个群体的商品
性价比高 • 物超所值
撒网
推广所有单品，定时观察销量，挑 选人气宝贝
• 提前预告 • 多方宣传
• 限时折扣 • 满就送 • 优惠券
包装商品
提前 预告
• 主图 • 标题 • 价格
三要 素
活动 力度
单品 质量
• 商品描述 • 商品图片 • 关联销售
商品三要素
主图
1. 全景 2. 突出主题、单品 3. 规范的尺寸 4. 美观
服务准备
• 快捷短语 • 责任分工
应急方案准备
• 货品 • 人手 • 物流
活动造势
• 站内 • 站外
基本功
• 美工质量
主题突出 品质彰显
基本功
• 宝贝数量
对淘宝商城的 商家调查显 示：平均商品 数量达100以上
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简单数据分析
图表显示的一个趋势：从5月到7月，行为次数总的在增加。 5月开始天气炎热了之后，人们对夏天用的产品需求增加了。 比如防晒类 的产品，护肤品，遮阳伞等。消暑类的电器， 空调，电扇等。因为天气的渐热，导致需求的增加，行为次 数也增加了。
数据处理
在sas中user_id与新增加的brand_type进行一个关联分析
天猫用户对其品牌的行为 分析
组长：沈哲培 组员：郑旭琴 徐鸿嘉 黄政橙 陆佳明 李叶宽 翁天奇
目录
数据的来源 数据属性 为什么选？ 数据展示 分析及明确目标 论文展示
目录
选用工具 挖掘工具及方法 简单数据分析 sas功能运用 初步修改 待定……
数据的来源
阿里巴巴大数据竞赛 （天猫用户在4个月对于 天猫各品牌的行为日志）
在做研究的时候， 可以借鉴文献的 思路，先具体提 出一个明确的研 究课题。
论文展示
文献中的主要算法
在《关联规则分 析在网络购物行 为影响因素分析 中的应用》这一 章节主要介绍了 Apriori算法。
在《聚类分析在 网络购物行为结 果分析中的应用》 这一章节主要应 用了K-Means算 法和Twostep算 法。
网址： http://102.alibaba.co m/competition/addDi scovery/index.htm
数据属性
用户ID 品牌ID 行为类型
行为时间
为什么选？
阿里巴巴是中国最大和世界第二大网 络公司，在2013年的双十一节日中， 1小时67亿，6小时不到突破100亿； 13小时实现191亿，追平去年成绩； 21小时达到300亿，超过阿里官方预 期……如此大的交易数据正是我们分 析的最好对象。
sas功能运用
源数据集 关联分析
sas功能运用
经过这个处理 之后，数据量 总共达8342个。
支持度
关联数 置信度
sas功能运用
对应品牌 1（购买） 2（收藏）3（购物车） 操作的一个统计表
sas关联分析的结果
置信度 关联规则
支持度
sas关联分析的结果
75%
4479 29099
4479-1 ==》29099-1
阿里巴巴如此大的交易，肯定会 有不小的回头客，而我们做数据 挖掘可以挖掘潜在客户，以及做 出一定的预测，在一定的时期或 者时间段，进行促销活动，达到 更大的收益。
数据展示
研究课题
用户角度 分析品牌及行为类型 （用户id）的关系，对 用户进行一个关联分析， 比较一件商品购买的条 件，购买另一件的可能 性。
在《分类/预测方 法在网络购物潜 在客户挖掘中的 应用》这一章节 主要介绍C5.0、 CHAID、 QUEST、C&RT 算法。
挖掘工具及方法
挖掘工具：sas，excel
进行了一些简单的筛选，统计，绘图。
运用了抽样，聚类，关联分析，神经 网络等算法
简单数据分析
在所给的数据中，天猫购物消费者的点击次数是非常多的。 说明这些消费者对天猫是比较关注的。 天猫是他们消费的一个场所。 购物的次数明显比收藏和放进购物车的次数多，说明大家在网上看到喜欢的东西，购 买的欲望比较强烈，特备是淘宝的一些活动，比如聚划算……。 消费者看到喜欢的，购买的速度会快一点。
论文展示
参考论文来源：《基于数 据挖掘的网络购物行为的 分析》中国期刊网 /kns/brief /default_result.aspx
寻找类似问题关于算法的论文
论文展示
该文献和我们研究主题的相似处和不同处
通过对用户网络购物行为的分析， 寻找消费者网络购物行为中一些潜在的规律或现象。
相似处
研究对象不同 我们做的研究对象是天猫用户 文献是问卷调查了淘宝和拍拍网的用户。
不同处
数据来源不同 利用问卷调查得到，第一手资料
不同处
论文展示
对数据的处理有借鉴之处
不同的数据处理
数据价值利用 到最大化
算法不唯一
可以得出不同的 实验结论。文献 中通过关联分析 或者聚类不同的 属性分析不同的 问题。 该文献在做不同 的研究的时候所 用的研究方法是 不一样的，或者 在同一方法中用 到好几个算法。
最终修改及结果
这是初始设定的 一些参改及结果
结果导出到excel中，用公式提取关联规则中最后一 个数字。
最终修改及结果
谢谢 [3]阿里巴巴大数据竞赛网 [4]彭剑芳 中国期刊网-《基于数据挖掘的网络购物行为 的分析》 2011（5） [5]《华尔街见闻》报道关于淘宝天猫“双十一”销量 2013 [6]sas人大教程视频 [7]曹韧 大学生购物心理及调查研究 2013
既达到了商家插入广告提 高效益的需求，也满足了 消费者的购物心理。
初步修改
用户品牌-行为
行为重复次数
初步修改
源数据经过处理取了有购买及收藏操作的记录 只要分析，购买-》购买，收藏-》购买
初步修改
分析两个品牌之间的关系
最小置信度
sas关联分析结果
一系列相关规则
待改进
最终修改及结果
源数据经过处理后分析所有操作记录 主要分析，点击-》购买