使用MySQL導入源數據，並抽取其中300萬數據，接下來對數據缺失值、重複值和異常值處理，之後在對數據進行必要的變量變換，這裡將時間數據拆分成了年、月、日和小時；

做完以上一系列處理，為後面的數據分析做準備：

用戶行為分析：

1、首先採用AARRR模型分析用戶使用產品的整個流程，即用戶生命周期，包括從瀏覽到最終購買的用戶轉化、用戶留存情況以及用戶的復購率等指標，模型從獲客、轉化激活、留存和再變現四個方面分析了用戶行為。

2、其次是用戶行為路徑分析，從整體到局部，根據轉化率漏斗圖，查看用戶在整個購物過程中的轉化情況，若轉化率低，通過假設檢驗、對比分析，找到轉化率低的原因並提出改善轉化的建議；

3、最後，進行用戶消費偏好分析，找出用戶最喜歡的商品，並通過假設檢驗分析出暢銷商品好賣的原因，為商品的運營及營銷提供策略支持；

經過分析後，最終發現如下結論：

1、每天都有一定的新增用戶，但是卻越來越少，不過在周末卻有小幅回升，推測是由於營銷活動吸引了新老用戶。

2、由於促銷活動，用戶活躍度在周末會有小幅上漲，且在一天中有兩個高峰期，分別是上午 10 點至下午 1 點以及晚上 8-10 點；

3、參考臉書次日、3日、7日留存的 40%-20%-10% 法則，淘寶 75% 以上的普通留存率說明用戶對淘寶整體還是相當滿意的，在購買留存方面，已進入穩定期的淘寶購買用戶的留存率能達到 20% ，已經算是優秀了，但次日留存卻不理想；

4、淘寶復購轉率高達 66%，這個成績相當可觀，然而其中高復購數的用戶非常少；

5、用戶多數是在瀏覽商品頁面，而很少購買，用戶只對收藏的商品有購買意向，而由於其他原因導致購買轉化低，此外，既收藏又加購的商品的購買轉化率最高；

6、淘寶商品銷售主要依靠長尾商品的累積效應，而非爆款商品的帶動。淘寶推薦的商品沒有贏得人們的青睞，購買轉化率低下。

針對以上結論給出如下建議：

限於版面，這裡給出重點幾個建議：

1、淘寶需要進行進一步新增用戶的人群定位並找出最佳的營銷活動的推廣渠道，以進一步增長用戶；

2、集中在周末晚上 18-23 點多推出促銷活動，如拼團、直播帶貨，推送用戶喜歡的新品及暢銷品、優惠券和促銷活動消息等，提高購買率；

3、在周末或是節假日多做營銷活動，提高用戶使用淘寶的頻率；高留存率下，重點應轉向如何提升營收與病毒傳播（黑客增長）上；

4、將經營重點放在培養用戶忠誠度上，鼓勵用戶更高頻次的消費，從商品和服務質量、物流體驗等方面找原因，爭取突破高復購率；

5、在商品詳情頁精簡的呈現用戶重點關注的信息，增添同類商品比較的功能，縮短用戶尋找信息和返回搜索結果來回對比的時間成本；將加入購物車和收藏的按鍵放在用戶滑屏時也能方便觸達的地方；

6、既收藏又加購的商品的購買轉化率高於其他路徑轉化率，商家可以通過適當的營銷方式引導用戶增加收藏與加購，如提前收藏加購專享價，收藏加購有禮，提前發貨，送運險費等；

7、通過明星 / 網紅推薦，結合節假日主題活動，提高暢銷品的曝光率，打造爆款的產品，並利用爆款品帶動整體商品的銷售，比如將暢銷品和非暢銷品捆綁展示或關聯推薦，提升商品購買轉化率；

關於分析師

在此對Ye Yuan對本文所作的貢獻表示誠摯感謝，他專注數據提取、清洗、分析、可視化領域。擅長MySQL、excel、 Python。