【电子商务网站】应该注意或者收集哪些用户行为,属性

坏人

2008-08-10 17:35:25 来自: 坏人(要勇敢,要坚强,要执着。)

征集电子商务网站用户行为,属性。欢迎大家添加。
1楼用来收集整理。

以下是个人列出的相关维度,欢迎大家添加维度或者相关细节。




用户本身行为属性:
1,年龄
2,性别
3,登陆属性(时间,登陆页面等)
4,硬件环境属性
5,用户登陆出错率
6,用户登陆弹出率
-----------------------------------------------------------

网站行为:

登陆相关
1,登录入口
2,登录后页面
3,登录后第一次点击

浏览相关
1,浏览行为路径
2,浏览行为目的性
3,浏览到触发任务的动作过程
4,浏览结束后完成任务情况

检索(搜索)行为
1,搜索的入口
2,搜索选择的内容
3,比对搜索和最后成交商品的分类和属性
4,搜索关键词词义属性(目的性,商品性。如:“质量好的MP3”“N730手机”)


5,搜索变化,热门搜索,上升最快的搜索等
-----------------------------------------------------------

交易行为:


-----------------------------------------------------------

支付行为:

(硬件属性)
1,常用的支付工具
2,支付渠道和方式的选择以及相应比例


(交互属性)
1,支付属性
a支付时间(交易到支付的间隔时间)
b支付金额额度
c支付的完成率(放弃率)(支付的金额对完成率的影响)
(性别对支付的影响)(不通属性商品的支付完成率)
d第3方付款支付的比例
2,


-----------------------------------------------------------

买卖双方交互行为:

-----------------------------------------------------------

用户交互行为:


用户对其他用户评论的回复
用户对商品的评论(购买前,后)

-----------------------------------------------------------

购买属性(行为):

1,购物车行为
a,购物车的使用属性
①购物车的使用状况(使用率)(一般商品数目)
(大额商品和小额商品的使用到付款的时间间隔)
(性别对使用购物车的影响)(购物车商品的取消率)

b,购物车在网站的交互属性



-----------------------------------------------------------

购买后属性行为:
-----------------------------------------------------------

对相关推荐(PUSH)类互动兴趣行为:

1,PUSH(关联)商品的点击比率
2,
-----------------------------------------------------------
投诉建议相关行为:

咨询
1,用户的咨询属性
2,用户的咨询的分类
3,用户的咨询的潜在需求和对应的产品

投诉
1,用户投诉的基本属性(时间,长度,方式等)
2,用户投诉的问题对应产品
3,用户投诉的阶段
4,用户投诉的情绪记录
5,用户投诉的相关问题
6,用户投诉的渴望解决时间
7,用户投诉对解决时间的要求(可接受程度上)
8,用户投诉后的访谈追踪


。。。。。。。。。。。。。。。。。继续想。
(没有编数字,字母,的为未分类,思路阶段的整理)

  • David

    2008-08-10 17:49:21 David

    很好的题目,属性划分有些乱,用户本身属性(与行为无关),行为属性(与行为有关)

    各项行为细挖下去,都有很多可以挖掘,比如表单一项,就可以挖掘出很多东西,出错是一种,填表时间(可以看出表单设计是否合理)也是一种。

  • phil

    2008-08-10 17:50:18 phil

    补充点通俗的:

    最常用的支付工具(包括支付网关和银行卡)

    同时购买的其他东西(用于相关推荐)

    用户的反馈和对商品的评价

  • Eric

    2008-08-10 22:27:49 Eric

    登录入口
    最明显的例子,豆瓣的登录,BBS的登录。

  • Eric

    2008-08-10 22:29:45 Eric

    交易行为
    -----
    交易订单量
    订单结算率

  • 子狼手记(私)

    2008-08-11 00:22:29 子狼手记(私) (默契,可遇不可求,强拧不甜)

    收入情况
    财产情况

  • Allan

    2008-08-11 09:39:41 Allan

    "添加购物车"与"立即购买" 后的行为与两者的差别
    归属于:购买属性(行为)

  • 坏人

    2008-08-11 09:41:28 坏人 (要勇敢,要坚强,要执着。)

    @楼上所有滴-------------------收到----------------加上!

  • Allan

    2008-08-11 17:57:13 Allan

    1收藏夹的使用率
    2使用收藏到购物付款的机率

  • 杨小涅

    2008-08-22 14:29:29 杨小涅 (想要得不到 想逃逃不了)

    同时可以关注一下用户的咨询投诉情况

  • 丢失的叶子

    2008-09-10 14:20:23 丢失的叶子

    用户的浏览行为
    检索行为

  • 坏人

    2008-09-11 11:15:57 坏人 (要勇敢,要坚强,要执着。)

    收到

    感谢楼上的大家。 已经更新了

  • soullich

    2008-09-13 14:07:31 soullich

    好贴,mark

  • 坏人

    2008-09-16 01:10:02 坏人 (要勇敢,要坚强,要执着。)

    那个啥啥啥,就像XXX的乳沟一样,挤挤还是有滴。

    我再添加一些,找时间做做分类加上去。



    账号激活时间
    活跃的用户
    地址
    匿名交易
    消费额度
    呼叫客服帮助
    自然流失
    信用评级
    广告互动

  • 坏人

    2008-09-16 11:40:39 坏人 (要勇敢,要坚强,要执着。)

    继续添加

    用户的评论
    评论的正反属性

    评论商品的关联性商品


    评论人的信息
    评论人的关联购买信息

    评论人的购买到评论之间的间隔时间和属性

  • 乌龙茶

    2008-10-01 16:26:11 乌龙茶 (我不是宅男,打个饱嗝给你听)

    2008-09-16 01:10:02 坏人-杨小溯 (杭州)  那个啥啥啥,就像XXX的乳沟一样,挤挤还是有滴。

    是时间就像XXX的乳沟一样,挤挤还是有滴。哈哈

  • 疯狂的小狮子!

    2008-10-07 10:20:39 疯狂的小狮子! (我是一只疯狂的狮子!)

    mark

  • rabbit

    2008-10-13 08:55:39 rabbit

    然后捏?无下文了?楼主整理个清楚点的吧 :P

  • 丢失的叶子

    2008-10-24 17:10:17 丢失的叶子

    很久不来都补充这么多了!
    坏人
    真的该整理一下了
    建议整理完之后再出一个主题
    就是用户行为数据的应用及分析规则的制定
    这样
    用户行为分析的内容就完整了

  • 坏人

    2008-10-30 14:59:24 坏人 (要勇敢,要坚强,要执着。)

    继续加油

  • 西湖醋鱼

    2008-12-31 17:53:54 西湖醋鱼 (以书为原点,以精神寄托为重点!)

    我说点,最近关注搜索:
    搜索的关键词的行业分布
    用户搜索时的地区分布
    搜索的时间分布
    群体搜索行为中量最大的词
    搜索的进如和离开页面
    搜索体系中的页面点击路径


  • 2009-01-04 08:54:30 Bunn

    也可以进行用户联系的分析,比如哪些用户之间发过邮件以及对邮件内容的分析,呵呵,会不会涉及隐私啊

  • Softlight

    2009-01-04 10:47:15 Softlight

    真好~收藏了~

  • 2009-01-22 14:56:09 timons

    如转化率,重复购买率,会员活跃程度,每天销售定单等等。

  • rollenc

    2009-02-16 16:44:25 rollenc (http://www.rollenc.com/)

    Mark

  • 小资不是我

    2009-02-21 21:56:56 小资不是我 (唯一的时间机器=钟表)

    客单价
    购买人数

  • mslikeflex

    2009-02-28 00:55:16 mslikeflex

    顶!

  • 阿尔卑斯

    2009-03-06 01:47:10 阿尔卑斯 (【Design 4Life】)

    怎么看的那么困呢.... 有没有必要弄个大而全就一定普适? :)

  • x_cay

    2009-03-10 13:24:59 x_cay

    好帖,呵呵~~~

  • 探路者

    2009-03-26 18:22:51 探路者

    ^_^,大家都想到了收集的数据了,我们是不是要继续想想这些数据的应用!然后通过我们想象中的应用,在回来看看我们的数据是否已经足够!还有这么好的帖子一定要找一个人来作总结哦!

  • 2009-06-02 12:17:27 tj08

    用户分为企业客户和个人客户,对于企业客户应该单独分析

  • 呆聋瞎

    2009-06-03 10:25:18 呆聋瞎 (新目标,新开始)

    个人认为,电子商务平台最具价值的用户行为数据是交易数据

    我来抛砖引玉一下。

    交易行为:

    以类似淘宝的C2C ,或者小B2C 平台为例

    1.平台交易额(GMV): GMV. 按类目行业,时间(天/周/月/年)维度统计

    2.热门类目排行(以GMV为准):GMV,产品上架量,成交量,单个产品平均价格,成交率。按时间(天/周/月/年)维度统计

    3.热门产品排行(以GMV为准): 热卖产品标题和在平台List页图片,GMV,产品上架量,成交量,单个产品平均价格,成交率。按类目行业,时间(天/周/月/年)维度统计

    4.大卖家排行(以GMV为准):GMV,产品上架量数,成交量,成交率,大卖家热卖产品标题和在平台List页图片,卖家所属地区(用定点来招商)。按类目行业,时间(天/周/月/年)维度统计

    5.大买家排行(以GMV为准):GMV,成交量,大买家购买产品的标题和和在平台List页图片(用来定向营销)。按类目行业,时间(天/周/月/年)维度统计

  • Matrix

    2009-06-13 23:38:53 Matrix (挑战自我)

    学习了。。。

  • mandy

    2009-06-17 16:18:55 mandy (努力工作中)

    看了那么多,电子商务网站不管网站如何优化,提高用户体验外,重要在如何把产品推销出去,偶简单分为四点:
    1、用户:
    用户群设定:年龄、性别、习惯、上网时间、上网习惯、获取信息的渠道、购买原因、收入情况、
    2、网站:
    如何提高网站的信任度
    如何提高网站的人气
    网站的卖点是什么
    界面优化
    3、产品
    产品的特色
    如何发挥产品的特点(展示方式、产品数据等)
    如何让用户简单的了解产品的真实情况
    缩小网站演绎产品和真实产品的距离
    4、服务
    关于售后、关于支付方式和付款方式(货道付款、网上支付)、相关活动策划、优惠、专题

  • 柠檬树

    2009-06-29 13:49:23 柠檬树 (逝者如斯)

    好多啊,
    分成小的专题一个一个深入讨论分析吧。

  • 天眞·小梦儿

    2009-06-29 23:34:54 天眞·小梦儿 (A za a za fighting!)

    划分的有点乱呢。。。

    我觉得对于几个时间应该关注:
    用户第一次登陆和第二次登陆之间的时间差,注册和第一次购买的时间差,将产品加入收藏夹与实现购买的时间差,用户注册时间、上一次登陆时间和使用找回密码功能的时间差。

  • 2009-07-03 09:15:38 隽水渔夫

    网站一般只收集最基础的log数据。log数据导入数据仓库之前,进行处理的时候,整理出一些常用的指标,例如按照cookie、session分别规整数据,建立关联。至于两次登录时间差这里指标,是在DW后期处理中生成。
    总之,技术人员先生成大概两类粗细不一的数据,然后应用开发人员根据业务需要,将数据ETL进入数据集市的时候,再生成一些特别的指标。

  • chinahci

    2009-07-03 21:25:12 chinahci (将一切伪人机交互PS掉)

    取哪些属性关键是看你做什么分析,不同得目的只取最重要最相关得属性,有数学方法可以来做这个关键属性得提取。

  • 很旧很旧的风

    2009-10-10 22:16:28 很旧很旧的风 (生命是一种漫无目的浪费。)

    mark

  • 涟漪微微

    2009-10-13 19:31:57 涟漪微微 (参差多态乃幸福的本源)

    通过实际的运作,我们发现通过Cookie关联用户,不够科学。

  • Vincent

    2009-10-14 16:39:27 Vincent

    电子商务网站的数据挖掘方面除了基本的数据外,最应该注意的促成和放弃购买的页面因素有哪些。

  • erji8542

    2009-10-15 11:37:06 erji8542

    最好能找些用户(熟练和不熟练),记录他们的操作行为和使用习惯,看看~


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