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基于网站用户行为的忠诚度分析

  重复购买意向(回购意向):对于先前购买的产品类型;

  交叉购买意向(交叉购买意向):愿意购买以前未购买的产品或扩大服务;客户推荐意向(客户推荐意向):向其他潜在客户传达品牌口碑的意愿;
  价格耐受力(价格容忍):客户愿意支付最高价格。
  上述四项指标也可能适用于电子商务网站,但不适合大多数网站,因此,为了使分析普遍适用,同时,为了满足所有指标都可以量化(上述客户推荐意图难以量化),以便执行定量分析要求,我们根据所有网站的访问选择了所有的用户行为度量:用户访问频率、最近的访问间隔、平均停留时间和平均浏览页面数。常熟做网站属于前台工程师的一项任务,前台工程师任务包括:网站设计、网站用户体验、网站JAVA效果、网站制作等工作。网站制作是策划师、网络程序员、网页设计等岗位。这也是GoogleAnalytics原始版本中用户忠诚度模块下的四个指标。
  上述四项指标已多次提及,定义不再重复。根据网站的特点,确定了统计数据的时间间隔。如果网站的信息更新得更快,用户访问的频率更高,那么就可以适当地选择较短的时间周期,从而提高数据变化的灵敏度。另一方面,选择一个稍长的时间段,使用户的数据更加丰富,对指标的分析结果将更加准确和有效。通过统计得到这四个指标的值后,不能单凭指标值来获得用户忠诚度,因此需要对指标进行标准化,以得到相应的评分。通过评分,您可以判断用户的总体忠诚度。
  采用最小-最大归一化方法,对这四个指标进行归一化,然后将其降至10分(0~10分)。常熟网站制作通俗的来说就是网站通过页面结构定位,合理布局,图片文字处理,程序设计,数据库设计等一系列工作的总和,也是将网站设计师的图片用HTML(标准通用标记语言下的一个应用)方式展示出来。这里需要注意的是,Min-max归一化会受到异常值的影响,例如用户查看的页面数异常大,因此归一化后的大多数值集中在较小的值范围内。因此,建议在正常化之前,检查每个指标中是否存在异常值。如果存在,可以转换或过滤异常值;同时,这里的最后一次访问间隔也适用于几天,而规范化需要特殊处理,因为间隔越大,相应的得分就越小,这与其他三个指标不同。其他三个指标使用公式(x-min)/(max-min),最近的访问间隔天数以(max-x)/(max-min)的方式处理。我们使用了近一个月的用户访问数据,并选择了其中的三个来列出如何处理用户行为数据,如表6-2所示。在
  表6-2中,用户忠诚度的四个分析指标经标准化处理后以10分的形式统一输出。这样就可以直接区分每个用户的每个指标的性能。

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