电子商务中的客户行为调查与分析

『壹』 电商访客行为分析

数据源： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231522/information

数据介绍： 数据集为2014年11月18日至12月18日期间电商平台访客的行为记录。

分析目的： 了解电商平台的流量情况，寻找畅销商品类目。

数据利用方式： Python 数据清洗 + tableau 可视化 + excel 透视表

分析思路：

分析步骤：

一、导入csv数据

表格样式

注：behavior_type字段值中“1”代表“浏览”、“2”代表“收藏”、“3”代表“加购”、“4”代表“下单”。

二、了解字段属性

可见： 数据共1546万行，6个字段。Time字段用于分析时需要调整为datetime格式。

三、去重

可见： 去重处理后数据集行数同去重前一致，没有重复行。

四、异常值处理

因为id和category代表维度，实际只需判断behavior_type字段数字是否有异常值；

可见： behavior_type值仅有4种，无异常。

五、缺失值处理

可见： 只有user_geohash字段有存在异常值。从表格数据来看，对本次分析没有多大作用，选择删掉该列。

六、time字段类型转换

可见： time字段已转换为datetime类型

七、导出清洗后的数据

八、将数据导入tableau

（一）流量整体情况

假定活动日为12.11和12.12两天。

用count、countd、if组合函数筛选出behavior_type字段=1的值，创建PV、UV计算字段；利用time字段，建立小时区间、日期范围、时间段等筛选器，下钻到每日的小时粒度进行观察。

全局（图1）：

平日每小时流量变化（图2）：

活动期间流量小时流量变化（图3）：

由图1、图2、图3可知，日内访问流量分布呈以下规律：

所以， 为应对不同时间段的处理需求，应当合理进行服务器资源调配，实现降低服务器成本 。

活动期间与平常日的差别：

可见： 活动日的活跃度提高较明显，UV较平日增加40%，独立客户页面平均访问量增加2-3个页面。

（二）每日总流量分析：

可见： 除了活动期间以外，每日的PV总量平均在44000左右，UV总量平均在12500左右，相当于每个访客访问3.5个页面。

（三）每小时总流量分析：以整个期间为总体，按照小时的粒度进行展示。

可见： PV同日内流量变化趋势分析一致；而UV却与日内流量图差异较大：晚间时段和白天时段相差不大，没出现明显的流量增加。 说明店铺在不同日期的晚间时段有较多重复访问人，很有可能该部分人群是店铺常客，因此可针对该部分人群的用户画像（访问人群的访问行为画像见另一篇《电商访客行为画像》）制定合适的推广策略。

（四）总体转化率分析：

平日各环节与浏览量之间的转化率：

活动日各环节与浏览量之间的转化率：

可见： 活动日下单转化率是平日的1.7倍，加购转化率是平日的1.2倍。

（五）各行为阶段排名靠前的类目

可见： 浏览量和加购量靠前的品类下单量较为靠前，但并非完全正相关。

（六）各类目的下单-浏览转化率比较

按照下单数量降序排序：

可见： 下单量高的类目，浏览-下单转化率不一定高，其下单量高可能是因为曝光量高导致的。

进一步按照浏览量>100、下单量>100的条件进行筛选，按照转化率进行降序排序：

可见： 在排除刷单可能性的情况下，有些类目浏览量不高，转化率很高。 重点关注有加购量、高转化率的类目（进一步降低刷单的可能性），可能这当中有良好niche市场前景的产品，根据购买人群的用户画像进行精准营销 。

①浏览量-下单量散点图

②加购量-下单量散点图

从以上散点图可找到， 位于趋势线下部，浏览量或加购量较低但下单量较高的产品属于优秀产品，应予以重视！

『贰』 电子商务网站客户性格分析及应对策略

电子商务网站客户性格分析及应对策略

识别不同客户的类型：心愿清单者，品牌向访问者，理性访问者，最大化者，满足者，犹豫者，在整个决策过程中更好地辅助他们。下面整理了关于电子商务网站客户的文章，欢迎大家阅读！

1.心愿清单者

首先是“有太多东西我想要又要不起”的问题。这种模式最常见于妇女和电子商务网站。访问者投入许多时间和精力来仔细挑选她想要的商品，把它们放进她的购物车。但问题是，她从不进行购买。

什么造成这种行为?

不像“现实”购物车，在线购物车会促进拥有的感觉，因为用户可以在任意时间添加和移除商品，并且即使访问者离开网站这些商品也会留在购物车里。她可以任意时间打开购物车并浏览她的虚拟财产。所有这些想要的商品都在她自己的个人购物车里，在她每次进入网站时等着她，这样她就几乎觉得她拥有它们。而这对她买不起它们的情况构成一种安慰。

怎样影响购买决定?

鼓励这种心愿清单者完成购买的一个方法是，在访问之间对她购物车里的一两个商品进行打折，然后以弹出窗口宣布“今天是你的幸运日，你挑选的商品在特价出售。”这种出人意料的个人打折有助于加强希望的想法偏向——我们心里所愿影响我们心里所想。它给顾客这样的感觉，“上天在给我暗示，我应该买这件产品。”

2.品牌向访问者

这是种只关心跟上每个人都在谈论的最新潮流的访问者。他的购买决定只基于被赞誉为顶级品牌的产品，他注意力的焦点直接放在产品的感性化特征上，如颜色、配饰和吸引人的图像。他的在线交互集中于把玩产品，变换它的颜色，以及检验能添加上它的不同配饰。

什么造成这种行为?

品牌向访问者就是我们叫作即兴购买者的人。引发他购买的东西是感性化激励物，这也是为什么他试完不同的颜色和配饰，来想象拥有这件产品是什么样的感觉。理性参量如价格、实用性和使用便利性在他的购买决定中被给予较少比重。他用非理性的自我满足来取代逻辑性的后续消费活动，购买既不具功能性又不必要的商品。

怎样影响购买决定?

成功的产品页面是那些知道如何与客户的感性系统沟通并保持一定程度的激励的页面。为促进购买冲动，产品信息应该被藏在按钮后面(并且因此只能“应要求”获取，而不是主动地强加于访问者)。另外，网站应该开发这种感性系统的倾向来对细微提示作出反应，利用刺激物，如多彩、吸引人的图象，来引发感性激励。这能让品牌向访问者只因为你的产品给他的感觉就购买它，而不是阅读也许会导致他对购买再次思考的过于详细的信息。

3.理性访问者

另一面是理性访问者，他们的两步购买决定过程是(a)拒绝不满足她最重要的标准——通常是价格——的选项，及(b)使用成本/收益分析来从留下的备选中挑选。

什么造成这种行为?

理性访问者觉得他们在购买决策过程中必须依赖客观观察和现实分析。他们寻求逻辑论点作为行动基础。例如，他们不会只因为“是时候换我们的车了，我们已经买了它5年了”就替换他们性能良好的汽车。他们需要坚实的论点来支撑行为。主观想法和感情在他们的决策过程中没有位置。

怎样影响购买决定?

你的网站必须支持理性访问者的决策过程，提供她作精打细算的决定所需要的所有信息。例如，一个电信网站会提供关于不同手机的比对特征(屏幕尺寸、分辨率、重量等)的极其详细的信息。这样顾客会觉得她是在做最明智的决定。

4.最大化者

这种顾客执迷于从所有可用的选项中做出绝对最好的决定。他要读遍从页面顶部到底部所列出的每个产品，并且只有在那时才对他的选择感到足够舒服。不管它是5万美元的车子还是5美元的二手CD，最大化者在看完每个选项之前是不能下定决心的。

什么造成这种行为?

最大化者极度担心做出糟糕的购买决定。实际上，很多时间里，他因焦虑变得如此购买不能以至于不买任何东西——并且即使当他买了，他通常对他的决定还是觉得有点沮丧。要记住这种决定甚至不一定得是基于效用最大化;它会以外观、安全特征或任何其它的标准为基础。

怎样影响购买决定?

对多个电子商务网站上的访问者行为的观察显示，当面对大量选项时，最大化者不可避免地变得沮丧并不作购买地离开网站。因此，网站必须机智地限制呈现给最大化者的.选项的数量，使用诸如过滤，每排限制五个商品，并提供一个默认或“建议”购买这类方法。

5.满足者

这是最大化者的反面：这类顾客选择第一个满足她最低或即刻需求的产品。我们看到这些访问者从页面顶部开始，向下滚动，在找到她们的匹配物时就马上停下并购买，不管还有多少其它的选项可用。

什么造成这种行为?

对于满足者，时间就是金钱。当她可以用那时间做其它事时她不想浪费时间寻找尽可能最佳的选项。所以她在她的标准满足时就做出行动。这不是说她会接受中庸;她的标准实际上可能非常高。但一旦她找到满足它们的一个选项，她就满足了。

怎样影响购买决定?

帮助一名满足者的一个有效方法是过滤，这让她能向下探究与她的需求最相关的选项。实体店有客服代表对她说：“告诉我你需要什么颜色和尺寸，我会拿给你。”而这则是数字版的等价物。零售网站也许也可以按牌子、用途或情绪(浪漫、性感或俏皮)来安排他们的列表。

6.犹豫者

犹豫者填完在线注册表或者把想要的商品放置进购物车，却在行为召唤(CTA)按钮前犹豫了。他然后花大量时间点击不同的按钮，在CTA上悬着，就好像他在等着这个网站说服他点击。

什么造成这种行为?

最可能在网上购物行为中造成犹豫的性格特点是风险避免。这种犹豫者试图避免对做出错误决定的后悔，常被丰富的选择弄乱，并且对他生活中的每个方面都难以抉择。

怎样影响购买决定?

犹豫者需要所能得到的所有奖励来继续购买过程。他必须完全确信他在做正确的决定。这要求持续的反馈和认可以回应他作的每一小步。这样做的一个方法是使用积极向的话语。例如，订阅页面或许可以用“选择Forbes你做了一个很棒的决定”或“你离加入我们的高级会员只有一步之遥”来欢迎他，而不是大多数网站使用的中性语言。积极的话语具有持续影响，所以犹豫者从鼓励性反馈中得到的感觉会把整个体验放在乐观的光亮下，让他对购买过程感觉良好。同样，网站设计应该限制他再思考他的决定的机会。这可以通过减少结账页面的数量，或通过一旦这个过程开始就移除返回前页的能力来达到。

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『叁』 电子商务调研报告范文

夏天炎热，蚊子也逐渐多了起来，无论是居家还是外出，人们都有可能遭受蚊子的叮咬吸血。蚊子让人奇痒难忍，让人睡不好觉，只要蚊子不走，人蚊大战就会轮番上演。那么我们应该如何防蚊，避免被蚊子叮咬、传播疾病呢?让来帮助你。

电子商务调研报告范文(一)

电子商务是利用电子工具和网络通讯技术进行的商务活动，它开创了人们对产品购销的一种全新模式，对以往人们面对面进行的实物购销提出了革命性的挑战，电子商务对地方经济的发展将起到不可估量的影响，经济学家预言：“在21世纪，要么电子商务，要么无商可务”。

为进一步优化我县电子商务发展环境，壮大电子商务产业，推动产业升级，着力打造全省电子商务示范基地，根据县政府领导指示，近期县工信委、商务局、科技局组成联合调研组，就我县电子商务发展情况进行了调研，现将调研情况报告如下：

一、我县电子商务发展的现状

根据调查统计，全县有近6000人在全国各地从事电子商务活动，其中在县外从事电子商务人员超过5000人，他们多数是为电子商务企业打工，从事客服、美工、推广、配货等业务;县内通过电子商务创业的也有近1000人。20xx年，我县仅九洲、环球、康舒等少数企业利用电子商务进行了产品销售。其中，环球陶瓷公司通过电商平台平均每天销售陶瓷茶杯约1000件，九洲陶瓷公司从20xx年9月至12月实现网上销售约400万元。20xx年以来，我县电子商务得到快速发展，特别是黎川东鑫电子商务园的建成和良好运营，形成集聚效应，吸引了一批高素质电子商务人才回黎返乡创业，使黎川本地产品扩大了销售渠道;个体电商队伍也日益庞大，电子商务业务量与日俱增。据调查，20xx年我县平均每天出县快件不足100件，一辆卡车装不满，而目前每天出县快件达到5000件，三辆大卡车装不下，货物出港件呈井喷态势。按平均100元/件计算，现在每天出县快件达50万元。为规范和加强电子商务行业管理，增强电商间的凝聚力，实现抱团发展，在县工信委、商务局、科技局、东鑫电子商务园等相关电商企业的倡导下，经过紧锣密鼓的筹备和县工商联、民政局的批准， 20xx年6月20日成立了黎川县电子商务行业商会。这也是抚州市第一家电子商务行业商会，它将有效地促进我县电子商务业的进一步有序、健康、快速发展。根据目前电商爆炸式发展预测，不出两年，我县电子商务年交易额将突破10亿元。尽管我县电子商务起步较晚，但在抚州市乃至江西省，正以“黎川速度”引领兄弟市县。

为整合黎川电商资源，发挥电子商务集约优势，降低运营成本，培养我县电商人才， 20xx年，我县东鑫实业有限公司投资7200万元，在县陶瓷工业园区创建了黎川东鑫电子商务园。该园占地面积48.15亩，已建成电子商务办公楼一栋6400㎡，仓库3栋10000㎡，可容纳100户电商入驻;建成配备有电子商务培训室、农副产品检测中心、快递、网络科技、产品摄影等较为完善的服务机构;引进了高素质电子商务人才返乡创业，如：复旦大学研究生、北京誉达康旭公司总经理周尚彪先生、上海的袁春水先生、蔡葵先生、石狮的欧阳发宝先生、义乌的孔令荣先生等电商入驻，而且还有一大批黎川籍的外地电商正在为入驻黎川东鑫电子商务园做前期准备。这些本土电子商家起点高，有着多年从事电子商务销售经验，预计不久，东鑫电子商务园将成为县域经济新的增长极。

由于黎川东鑫电子商务园不仅是我县第一家电子商务园，也是抚州市第一家电子商务园，鉴于该园的快速发展、业绩突出，该园负责人蔡福根被推举为江西省电子商务协会副会长，今年8月，黎川东鑫电子商务园被评为江西省电子商务示范基地。省商务厅电商处王宏光处长到该园调研时，给予了该园高度评价，认为黎川东鑫电子商务园的软硬件设施已达到省级电子商务示范园标准，园区建设和电商业务发展速度在全省屈指可数，并提出了发展电子商务“黎川速度”新概念。

不难预见，快速发展的电商业不仅会以“乘数效应”加速我县工农业产品，如陶瓷、鞋服伞、油画、香菇、茶树菇、草菇、灌芯糖、香榧、红豆杉等的快速流通，从而拉动我县实体经济的快速发展，而且反过来，受拉动后得到快速发展的实体经济又将向电商业聚集，推动我县电商业的进一步发展和壮大。如此，我县的电商经济和实体经济将进入互相拉动、互相促进的良性发展期。

二、外出考察情况

为借鉴外地先进经验，抢抓先机，促进经济转型升级，县委常委、县纪委书记姚英华、县政府副县长吴忠鸿于20xx年5月20日至21日，率领由县工信委、商务局、科技局、陶瓷局、邮政局等部门和东鑫电子商务园主要负责人组成的黎川电子商务考察团，重点对福建德化、泉州两地的电子商务发展状况进行了实地考察。考察认为，电子商务作为拉动地方经济发展的重要作用不言而喻，当地都出台了鼓励和促进电子商务发展的措施，如福建泉州市20xx年1月推出的《进一步加快推进电子商务发展十条措施》，德化县20xx年9月推出的《支持电子商务发展十二条措施》。这些措施无疑为当地电子商务的快速发展注入了强力助推剂。

为借鉴外地经验，调研组于20xx年6月4日至5日，前往同样以日用陶瓷为主导产业的福建德化县进行了调研。

德化县现有陶瓷企业约1400家，其中建有官方网站的300多家;经营网络店铺1800多家(大部分是个体经营)，在“阿里巴巴”上，通过诚信认证的德化陶瓷企业727家，占到该县陶瓷企业的52%;而20xx年在淘宝网站上总共9545家“陶瓷餐具”和“陶瓷茶具”的相关店铺中，德化陶瓷就有780家，占到该网站的8.1%。由于金融危机和美元贬值，陶瓷出口基地的德化，也因产品出口严重受阻而转内销。然而，起步较早的德化电子商务业正好为德化陶瓷开拓国内市场提供了广阔的平台，德化县利用这一平台实现的陶瓷销售额也从20xx年的6亿元，猛增到20xx年的10亿元，增幅达66%。陶瓷出口基地的德化陶瓷业，不仅未受到金融危机和美元贬值的影响，而且通过利用电子商务平台的拉动得到更大的发展。

为将在德化做电商的年轻人、小电商企业集中在一起发展，降低电子商务运营成本，德化县政府于20xx年12月开始筹建“德化陶瓷电子商务园”。该园于20xx年6月建成并开始招募电商，至今年5月底，已入驻电商66家，其中陶瓷销售企业59家，服务机构5家，培训中心2家。仅今年前5个月，德化陶瓷电子商务园的营业额已超过10亿元，该园已成为德化陶瓷快速发展的主要拉动力。

据德化陶瓷电子商务园负责人介绍，该园的快速发展主要得益于当地政府的大力支持，县政府不但投资建成了陶瓷电子商务园外，而且于20xx年9月出台了操作性很强的《德化县关于支持电子商务发展的措施》十二条(见附件)，并且在召集税务等相关部门研究如何加快该园发展的会议上，县领导明确指出：德化陶瓷电子商务园的发展要靠各有关部门的大力支持，在陶瓷电子商务园发展的初期，各有关行政执法部门仅仅睁只眼闭只眼还不够，最好是两只眼睛都闭上。在政府大力支持下，税务部门至今未要求园内商家纳税，其他部门也未对园内电商的正常经营造成任何不利影响，这无疑为德化引进、留住电子商家增加了吸引力，给德化电子商务业的快速发展注入了强力助推剂。

三、当前我县电子商务发展存在的问题

1、宣传力度不够。电子商务，重在宣传。今年4月1日，江西日报刊载了《黎川农民当电商》，6月16日，抚州日报头版刊载了《电商之“黎川速度”》的文章，黎川电子商务业随之声名远播，个体电商销售业绩迅速攀升。然而，在电子商务业界，由于县内从业电子商务的多为个体经营户，他们投入有限，更不可能花大笔资金做宣传广告，以致网民对黎川缺乏了解，黎川占有电子商务市场份额少。

2、起步晚，品牌“脱颖”难。还在20xx年底，淘宝网上的陶瓷店铺就达31700余家，陶瓷产品180余万件，德化县一些知名品牌，如冠福、卓越等9家陶瓷产品，就登上了淘宝商城，而他们的电子商务管理部门还在因危机感而呼吁呐喊，要求加快电子商务发展步伐。当时，我县虽有一些零星电商开设了网店，一些工业产品，如九州的瓷煲、茶杯和环球的日用餐具开始利用电子商务销售，但数量寥若晨星。20xx年我县电子商务才开始有了较大发展，许多个体从为电商老板打工到自己开设店面，并逐步提高店面信誉，树立自家品牌，康舒瓷煲和一些鞋服也进入了电子商务销售行列。今年初，东鑫电子商务园建成，随着尚丞公司等电商的入驻，嘉顺、华星、舒雅等陶瓷企业的产品才开始借助电商平台进行销售。然而，在浩如烟海的电商网店和电商产品里，迟到的店面和产品要让消费者发现实非易事，只有组织强大的专业团队，辅之雄厚的资金进行有针对性的广泛、深入的宣传，才是使我县产品在短时间内脱颖而出的有效渠道。

3、电商从业人才严重匮乏。电子商务是个虚拟的交易过程，网购消费者点击想要购买的物品时，只能通过网店提供的实物图片、产品简介、服务人员的解释来了解形形色色的产品，却无法看到和触摸实物，这就对网店工作人员的照片处理技术水平、产品工艺了解程度、以及沟通“煽动”客户的能力提出了较大的考验。为此，要加速我县电子商务业的发展，为我县工农业的快速发展提供拉动力，在网络销售方面就更需要具有高超图片处理技巧、对产品性能了如指掌、而且能熟练利用各种网络平台、网络媒体(例如微博、论坛等)进行品牌传播的人才，然而我县要加快电子商务业的发展，大量缺少的正是具有这种电子商务从业人才。

4、电子商务发展环境亟待进一步优化。为减少住房、仓储租金，降低运营成本，让兄弟姐妹、内亲外戚既可帮忙又可就业，许多在外开设网店的黎川籍商家都有意回到家乡开店。然而，入驻黎川东鑫电子商务园的电商在我县注册开店不到一周，税务部门就要求每家店铺，不论其经营状况如何，每月纳税800元。由于本地产品在生产企业已经纳税一次，如果通过电商销出黎川再缴税一次，则加大了产品销售成本，使我县产品在市场竞争中处于明显劣势。况且，国家明确规定，所有农副产品、年营业额20万元以下的小微企业都是免税。这些新开业的商家既要交纳开店押金，又要确保完成一定的销售量(否则，产品将被撤下网店货架)，自身压力已经不小，如果不给予其更宽松的环境，不仅正在观望犹豫的外地电商不会回到家乡，就是县内电商也有可能外迁，严重影响我县电子商务业的发展。

四、调研后的思考

目前，我国电商业正迅猛发展，全国电商年销售额超10万亿元，仅德化县今年前5个月的电商营业额就超过10亿元;我县电商业虽在抚州名列前茅，但与福建德化县相比已是严重滞后，如再不及时花大力气抓好电子商务，我县的电商业将被全国的电子商海所淹没，我县也将错失经济跨越式发展的大好良机。为此，调研组认为以下问题值得思考：

(一)、尽管我县电商业近年来得到较快发展，并于6月20日成立了黎川电子商务商会，但它毕竟还处在民间自发的自然发展状态，如果政府能尽快加以正确的引导和支持，出台相关鼓励政策，必将进一步促进我县电商业的有序快速发展，黎川东鑫电子商务园聚集电商100家、实现销售10亿元也不是空想的遥远目标。

(二)、能否由政府牵头，联合企业，在各大主流网站开展推介活动，利用现有电子商务平台资源，做大做强我县地方产品品牌：

1、发挥我县“中国日用耐热瓷生产基地”优势，将黎川陶瓷产品铺进各大电商网店。

2、利用“油画基地”品牌，吸引更多电子商家经销我县油画产品。

3、利用电商平台，将我县农副产品的销售向更高、更广、更深层次推进。

(三)、能否尽快制定政策措施，加速我县电商业的发展。我省于20xx年11月印发了《关于加快电子商务产业发展的若干意见》，抚州市政府于20xx年2月推出了《关于加快推动电子商务发展的实施意见》等。据调研，许多在外从事电子商务的黎川籍电商都有意返乡创业，如果我县能及早制定促进电子商务发展的政策，如：电子商务自主创业贷款、入园租金减免、税收减免、销售奖励、免费培训等，必将进一步优化我县电子商务业发展环境，壮大电商队伍，为我县电子商务快速、健康、有序发展助力。

电子商务调研报告范文(二)

一、电子商务的概念及我国农村电子商务的特点

(一)电子商务的理念

电子商务是指以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动。也可理解为在互联网(Internet)、企业内部网(Intranet)和增值网(VAN，Value Added Network)上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化。

电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同，给出了许多不同的定义。电子商务分为：B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、O2O 等。

(二)农村电子商务的特点

农村电子商务，通过网络平台嫁接各种服务于农村的资源，拓展农村信息服务业务、服务领域，使之兼而成为遍布乡、镇、村的三农信息服务站。作为农村电第一文库网 范文频道子商务平台的实体终端直接扎根于农村服务于三农，真正使三农服务落地，使农民成为平台的最大受益者。但目

前,电子商务行为大多局限于城市里的消费人群和部分服务商品类企业,在广大农村还没有推广开来。目前我国农村电子商务的特点有：

1.农村电子商务将传统的商务流程电子化、数字化

一方面一电子流代替了实物流，可以大量减少人力、物力，降低了成本;另一方面突破了时间和空间的限制，突破了传统交易在固定的时间、地点等，使交易活动可以在任何时间、地点进行，从而大大提高了效率。

2.农业网络基础设施薄弱，缺乏区域性谋略

我国当前提供农业电子商务服务的网站为数不少，但由于农村软、硬件的缺乏，网络接通农户的“最后一公里”障碍，使得农民不能通过直接有效的途径参与到电子商务中来。此外，我国幅员辽阔，区域地理环境差异校大，农业具有鲜明的区域性特征，这进一步促使农村电子商务问题复杂化。因此，农业电子商务必须深入考虑区域特点，才能更好地发展。

3.农产品需求的不可预知性

受自然条件的影响，农产品的生产和农用品的需求具有很大的不可预知性，农产品生产区域和生产者相对分散，农产品附加值较低，农产品不耐久存，农产品种类繁多而品质评价的主观因素较强，这些因素极大地阻碍着农产品生产产业化和流通现代化，是实现农村电子商务的难点。

4.农村电子商务的覆盖面窄，正处于萌芽时期

目前我国农村电子商务正处于成长期。东部地区电子商务发展已初具规模，而西部偏远山区电子商务处于初步发展阶段。在偏远的山区，由于互联网覆盖面积狭小，人们对电子商务的认识不全面等，导致了农村电子商务发展存在很大的困难。所以，农村电子商务在我国农村的覆盖面窄，农村电子商务正处于萌芽阶段。

二、我国农村电子商务发展的现状

201x任何2月3日，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布《第35次中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称《报告》)。根据《报告》可知，截至2017年12月，我国网民规模达6.49亿，全年共计新增网民3117万人。互联网普及率为47.9%，较2013年底提升了2.1个百分点。中商情报网讯：2015年1-3月，移动互联网用户总数净增超过2400万户，总数规模近9亿户，同比增长5.7%。使用手机上网的用户数再创历史新高，总数达到8.58亿户，对移动电话用户的渗透率达66.3%,比上年同期提升1个百分点。无线上网卡用户规模1600万，同比增长3.1%。 据国家统计局2017年1月20日公布的数据显示，2014年全年全国居民人均可支配收入20167元，比上年名义增长10.1%，扣除价格因素实际增长8.0%。按常住地分，城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%;农村居民人均可支配收入10489元，比上年增长11.2%，扣除价格因素实际增长

9.2%。全国居民人均可支配收入中位数17570元，比上年名义增长12.4%。这样的背景下，农村电子商务有着比较好的发展条件。

201*年**期间对**县**镇农民就农村电子商务发展现状及存在的问题进行了访谈。

**市**镇位于**县县境**部，长江穿过**镇边缘，距县城*公里。面积*平方公里，人口约*万。**至**和**至**公路过境，**至**高速铁路也经过**。201*年来**大力改善乡村道路**镇通往各乡村道路基本硬化，交通比较方便。有以**、**等加工为主的乡镇企业。农业主产**、**等。养殖业以**、**为主。特产**、**、**等。

为更好地实施“兴工强镇、富民兴镇”战略，促进经济又好又快发展，201*年7月，**县**镇组织召开辖区非公有制经济人士座谈会。**镇党委、政府认真听取非公有制经济人士的发言，并作好记录，以便更好地为他们搭建引导、智力、服务、协调四大平台，协调各种事宜，用实际行动用活用够政策，壮大非公有制经济整体实力。

座谈会上，与会的20余家非公有制企业的代表畅所欲言，就创造良好投资环境、保护经营者合法权益、解决非公有制企业贷款难和专业技术人才培养使用等问题提出许多建设性意见和建议。会议强调，当前非公有制经济发展要注重与**铁路、产业大道、高速公路等重点工程以及森林、肉牛、果蔬等重点特色项目建设结合，抓住机遇，乘势而上，依托资源优势，拓宽发展项目，打造品牌企业，把企业做大做强，回报社会，造福镇民。

电子商务调研报告范文(三)

随着《国务院办公厅关于进一步加快电子商务发展的若干意见》的出台，各地区也纷纷加快了建设的步伐，安徽作为一个并不太发达的省份也不甘落后，近几年开展了很多工作，在省电子商务协会的大力推动下，大量企业开始上网，目前阜阳市的电子商务正步入一个健康发展时期。

一、 阜阳市电子商务虽起步较晚、目前规模较小，但发展势头良好。

1、电子商务日益普及、一批商贸企业集团建立了市场电子交易系统和网络营销系统。安徽省粮食、煤炭、钢材、有色、叉车、汽车等行业或企业亦在有效地运行B2B 电子商务。

2、农业、旅游、医药、商贸等有条件的行业和企业正在开展B2C 电子商务。

3、企业的信息化水平显著提高据悉，安徽省大型工业企业财务管理应用率已经达100%!营销管理的应用率达到50%;企业ERP 系统的覆盖率达到70%，建立企业网站的比率达到80%，电子信息、纺织、建材、家电、机械等行业的CA D应用率达到70%。

4、物流步入快速发展期安徽省已经初步形成了公路、铁路、水运、民航和管道5种方式并存的综合运输体系，为电子商务的发展提供了一定保证。

5、支付手段进一步完善除传统的邮局汇款、电汇、现金支付外，目前安徽省的银行基本上都能提供网上支付的功能。如招商银行的一网通，各大银行的信用卡等。银行已做到网络互联，彼此都能进行及时的资金划拨。

6、网络基础设施阜阳市网络基础设施建设速度较快，目前宽带已深入小城镇，网民数不断增加，全市、县基本完成宽带接入网建设。

7、安徽省数字认证中心成立安徽省数字认证中心(Anhui CertificateAuthority Center，简称AHCA或安徽省CA中心)于2001 年10 月正式第一文库网 范文频道成立，作为公正的第三方机构，从事电子政务、电子商务、公众计算机网的数字认证服务，为集团和个人用户(包括个人、机关企业事业单位、网站服务器、软件代码)等提供数字证书的申请、颁发、

存储、查询、废止等数字证书服务，提供网上身份认证、数字签名、安全信息传输和数字证书应用嵌入等服务。为电子商务的发展提供了安全保障。

8、省电子商务协会成立为了进一步推动电子商务的发展，2017 年9 月，安徽省电子商务协会成立大会暨第一届会员代表大会在肥召开。电子商务协会的成立，可以更好地发挥桥梁和纽带作用，整合全省电子商务资源，积极帮助各种所有制企业开展电子商务

活动，对电子商务在安徽省的推广应用具有十分积极的意义。

9、人才培养为了适应社会对电子商务人才的需求，目前省内大中专院校基本上都设有电子商务、物流等专业，为电子商务的发展培养了大批人才。

二、电子商务发展存在的问题

阜阳市电子商务虽有所发展，但与发达城市相比差距较大。越来越多的企业和民众享受到电子商务带来的便利。而阜阳市相对来讲却滞后的很多。

具体原因主要在如下几个方面：

1、 意识薄弱，认识存在差距。有很多人认为电子商务就是网上购物，不知道它的

内容很广泛，网上购物只是其中很小的一部分，更多的是企业间的网上商务及政府与企业间的网上往来。它的优势不仅在于提高了办事的效率，关键是从总体上来讲能够节约社会成本。这正是我国目前大力推动电子商务发展最主要的初衷。

『肆』 如何用SQL分析电商用户行为数据（案例）

        

本文以“淘宝用户行为数据集”的分析全过程为例，展示数据分析的全过程

——使用工具：MySQL，Excel，Navicat，PowerBI

——分析类型：描述分析，诊断分析

——分析方法：漏斗分析，用户路径分析，RFM用户价值分析，活跃/存留分析，帕累托分析，假设验证分析。

（考虑到阅读体验文章中只放了SQL截图，如需PDF版本，再公众号后台回复“用户行为分析”领取）

（目录如下）

       

1.分析流程和方法

当没有清晰的数据看板时我们需要先清洗杂乱的数据，基于分析模型做可视化，搭建描述性的数据看板。

然后基于描述性的数据挖掘问题，提出假设做优化，或者基于用户特征数据进行预测分析找规律，基于规律设计策略。简单来说：

——描述性分析就是：“画地图”

——诊断性分析就是：“找问题”

——预测性分析就是 ：“找规律”

在数据分析中有两个典型的场景：

一种是有数据，没有问题：需要先整体分析数据，然后再根据初步的描述分析，挖掘问题做诊断性分析，提出假设，设计策略解决问题。

 

另一种是已经发现了问题，或者已经有了假设，这种做数据分析更偏向于验证假设。

 

2.淘宝用户行为分析

本次是对“淘宝用户行为数据集”进行分析，在分析之前我们并不知道有什么问题，所以需要先进行描述性分析，分析数据挖掘问题。

我们首先来看下这个数据集的元数据：

       

根据以上数据字段我们可以拿用户行为为主轴从纵深方向提出一些问题，然后再从数据中找答案

       

纵向：

——这个数据集中用户的日活跃和周活跃时间有什么规律吗？

——在当日活跃的用户次日，三日，四日……还有多少活跃？

深向：

——用户从浏览到购买的整体转化率怎么样？

——用户从浏览到购买的路径是怎么样子的？ 

——平台主要会给用户推送什么商品？

——用户喜欢什么类目？喜欢什么商品？ 

——怎么判断哪些是高价值用户 ？ 

 

 

下面是叮当整理的常用分析方法：      

我们可以给前面的问题匹配一下分析方法，便于后面的分析：

为了便于后面的数据分析，在分析之前我们需要先对做一下清洗

看元数据（字段解释，数据来源，数据类型，数据量……）初步发现问题为之后的处理做准备。

       

确定缺失值范围，去除不需要字段，填充缺失内容    

根据元数据格式和后续分析需要的格式对数据进行处理

  

去除重复值，异常值

——去除重复值：并把用户ID,商品ID，时间戳设置为主键

——异常值处理：查询并删除2017年11月25日至2017年12月3日之外的数据

     

查询并删除小于2017-11-25的

——验证数据：      

——分析思路：

——SQL提数：

       

       

——Excel可视化：

       

活跃曲线整体为上升状态，同为周六日，12月2号，3号相比11月25日，26日活跃度更高。

用户在周六周日相比其他时间更活跃（周六周日为休息日，用户有更多时间）

      

一天内用户活跃的最高峰期为21点（用户在这个时间段空闲较多）

 

——分析思路：

——SQL提数：

列出每用户每天及当天后面又活跃的日期，并创建“活跃时间间隔表”用于后面求次日存留，三日存留……

       

对“活跃时间间隔表视图”引用进行分组统计，计算每日存留人数并创建视图

对存留人数表进行计算，统计活跃用户留存率

——Excel可视化：

       

——分析思路：

——SQL提数：

-把各种用户行为分离出来并创建视图方便后续查询用户行为数据

查询整体数据漏斗

——Excel可视化：

       

用户从浏览到购买整体转化率2.3%，具体主要在哪个环节流失还需要再细分用户路径分析

 

——分析思路：

       

——SQL提数：

——PowerBI可视化：

       

用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越底

路径1：浏览→购买：转化率1.45%

路径2：浏览→加购物车→购买：转化率0.33

路径3：浏览→收藏→购买：转化率0.11%

路径4：浏览→收藏→加购物车→购买：转化率0.03%

——分析思路：

——SQL提数：

——Excel可视化：

       

——描述性分析：

浏览量top100的商品浏览量呈阶梯分布，越靠前的阶梯之间的落差相对越大在这个阶梯中的商品越少，越靠后商品浏览量阶梯之间的落差相对越小，同阶梯内的商品越多。

浏览量TOP100的商品所属类目中，4756105，3607361，4357323三个类目浏览量远超其他类目。

——分析思路：

——SQL提数：

查询计算商品转化率，升序排列，取前100个

       

——Excel可视化：

       

——描述性分析：

从商品看：有17款商品转化率超过了1。

从类目看：这些商品所属类目分布均匀，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933这7个类目之外，其他类目都只有一个商品在转化率TOP100的商品中。

——分析思路：

用户价值分析常用的分析方式是RFM模型

       

本次分析中的R,F,M具体定义（仅用于演示分析方法，无实际业务参考价值）：

 

——SQL取数与分析：

1）建立打分标准：先计算R,F的值，并排序，根据R,F值最大值和最小值得区间设计本次得打分标准

-查询并计算R，F值创建视图

       

-引用RF数值表，分别查询R,F的最大值和最小值

       

       

-结合人工浏览的建立打分标准      

2）给R，F按价值打分

3）计算价值的平均值

       

4）用平均值和用户分类规则表比较得出用户分类   

     

——Excel可视化      

 

通过描述性分析得到可视化的数据后我们一般会先看一下是否符合业务常识

如果符合常识接下来我们会通过与行业平均数据和本产品的同比环比对比看是否正常，如果不正常就要找原因，设计解决方案，如果正常那就看是否有可以优化的地方。

       

我们首先来看一下这些描述性分析是否符合业务常识和指标是否正常：

       

1.活跃曲线整体为上升状态，同为周六日，12月2号，3号相比11月25日，26日活跃度更高。

2.用户在周六周日相比其他时间更活跃

3.一天内用户活跃的最高峰期为21点

4.从2017年11月15日致2017年12月3日，活跃用户新增38%

5.从2017年11月15日致2017年12月3日，活跃用户次日留存增长18.67%，当日的活跃用户留存也在快速增长，第七日留存比次日留存高18.56%。

6.用户从浏览到购买整体转化率2.3%

7.用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越低。

8.浏览量top100的商品浏览量呈阶梯分布，越靠前的阶梯之间的落差相对越大在这个阶梯中的商品越少，越靠后商品浏览量阶梯之间的落差相对越小，同阶梯内的商品越多。

9.浏览量TOP100的商品所属类目中，4756105，3607361，4357323三个类目浏览量远超其他类目。

10.从商品看：有17款商品转化率超过了1。

11.从类目看：这些商品所属类目分布均匀，除965809，4801426，2735466，2640118，5063620，4789432，2945933这7个类目之外，其他类目都只有一个商品在转化率TOP100的商品中。

根据以上诊断分析我们梳理出了以下假设，做假设验证。

       

 

假设1：这些商品中有高转化率的爆款商品

       

 

对比浏览量TOP5的商品，发现这些商品转化率在同一类目下并不高，假设不成立

 

假设2：4756105，3607361，4357323三个类目属于高频刚需类目

-创建类目购买频次表

       

-计算类目购买频次平均值

       

-查询4756105，3607361，4357323三个类目的购买频次       

4756105，3607361，4357323三个类目的用户购买频次明显高于平均值，假设成立

 

假设3：有部分用户是未点击商详直接从收藏和购物车购买的。

       

用户不是直接从收藏和购物车购买的，只是后续复购未点击商详，假设不成立

 

假设4：淘宝推荐的商品主要是“同一类目下的高转化商品”

       

用Excel对浏览量TOP100的商品ID和转化率TOP100的商品ID进行去重，结果无重复值，假设不成立

3.结论：

1）用户活跃：用户活跃曲线整体呈上升趋势，在一周中周六，周日活跃度比平时更高，在一天中用户活跃曲线从凌晨4点开始往上升，在中午12点和下午5~6点有两个小低谷（吃饭），到晚上9点时活跃度达到顶峰。

 

2）用户留存：从2017年11月15日致2017年12月3日的用户留存数据来看，淘宝的用户留存数据较好，活跃用户次日留存增长18.67%，当日的活跃用户留存也在快速增长，第七日留存比次日留存高18.56%。

 

3）用户转化：整体转化2.3%，用户从浏览到购买的路径主要有4条，路径越长转化率越低。

4）平台推荐与用户偏好：从数据集中的数据来看，排除用户兴趣偏好标签，淘宝给用户用户推送的商品主要是高频刚需的类目，促使用户复购，流量回流平台。

 

以上结论受数据量和数据类型的影响，并不一定准确，仅用来练习数据分析方法。

（考虑到阅读体验文章中只放了SQL截图，如需PDF版本，再公众号后台回复“用户行为分析”领取）

『伍』 电子商务发展中的消费者行为分析结论怎么写

首先谈下背景：来
随着源信息化建设的不断深入，电子商务这种形势已悄然进入大家的生活，。。。。。。。。。
可多可少，你懂的
背景之后，开始陈述，电商如何改变人们的消费习惯和日常购物行为的。
采用举案例的形式，最后抛出结论，比如在没电商之前大家是如何购物的，方便与否，有电商后方便在哪里等等
然后分析，分析这些原因所在（其实很多是商家的行为，比如团购的模式，比如库巴CEO哭了等等）
电商不是天外来物，他也是依托于人类自身很多东西，比如贪婪，爱占小便宜等等心里，其实和“消费者行为学”很多雷同的地方，也有其独特之处。
建议你买一本经典的消费者行为学，看下，相信会有很多启发，这个课题不是很难，但是必须有相当的电商经验和从业人员的角度来分析，我觉得更加透彻。

推荐书籍：消费者行为学第8版 迈克尔R所罗门著
人民大学出版社发行
里面的格式和各种案例都可以借用，虽然并非电商独有是市场和营销上研究的东西

如果是应付导师我觉得够了~
不清楚站内M我
我是做电商的

『陆』 电商用户行为分析（二）

由于数据没有购买金额相关指标，因此本文只分析R和F两个指标：

R(Recently): 最近一天的购买时间差(以2014-12-18为基准)
F(Frequency): 近期的购买频率

根据R和F的情况，将R/F分为四组：
R值0-5、6-15、16-23,、24-30分别对应4、3、2、1分
F值1-5、6-10、11-20、21以上分别对应1、2、3、4分

（1）、计算R和F的判断值：

（2）给不同价值用户贴上价值标签

用户分层结果分析：

重要深耕用户的比例最高，这部分用户粘性比较大，可以派发大额度优惠券、大促活动或超低价商品来吸引用户，提高消费频率；

重要挽留用户占比较大，这种用户有即将流失的危险，需要主动联系用户，对用户进行调研，调查清楚哪里出了问题，可以通过短信，邮件，APP推送等唤醒客户，尽可能减少流失；

对于重要价值用户，消费频率高且最近消费距离现在时间短，需要倾斜更多资源，给其提供VIP服务或个性化服务；

对于重要唤回用户，这类用户忠诚度比较高，可以根据用户的购买记录推送用户偏好的品牌或品类，提高复购率。

结合AARRR模型对用户生命周期阶段进行划分，因为数据集没有金额，所以这里也只从R、F两个维度进行分析：

（1）指标选择

（2）权重计算

**（3）计算得分排名

（4）周期划分

给每个用户打上标签之后，就可以根据用户所属的不同阶段，并结合具体情况进行精细化运营；

通过对运营指标、用户行为、漏斗模型特征、用户价值的分析，可得出如下结论：

1、总体运营指标方面：
1）从对流量指标和订单产生效率指标分析可知，促销活动对用户各项指标的影响非常大。
建议：要充分利用好节假日的机会，策划相关营销活动，提升用户活跃度，提高销售转化。
2）用户行为转化率很低但跳失率却不高，这说明用户在首页进行多次点击后并未找到中意的商品，有意向-购买转化率50%，说明有过半数的加购物车最终也没有成交。
建议：优化产品详情页、收藏页、购物车页面，可以通过活动、优惠券、倒计时购物车等方式增加客户购买紧近感，促进用户下单的利益“诱导。

2、用户行为特征：
1）时间上的活跃度特征：活动日活跃平日平稳；周末活跃平日平稳；晚间活跃白天一般。
建议：营销活动时间节点选择可根据用户以上活跃规律进行，实现活动效果最大化。
2）商品上的活跃度特征：仅购买一次的用户占47%，购买5次以内占比90%以上，说明留存率很低，结合基于独立访客的转化率来看，运营效果不好。
建议：针对活跃商品和用户提炼其画像，分析其背后的需求逻辑，优化商品结构，建立用户详细信息库，通过合适的渠道，进行精准营销活动推送，提高用户复购率。
3）购买路径上的特征：直接购买占比58%、浏览购占比47%，用户并不会走完每一个步骤，商品品质和首页引导对销量转化非常关键。
建议：优化商品结构，确保商品品质，提升用户满意度；优化首页界面，减少用户购物筛选难度，提升下单概率，提升转化效率。
4）复购率上的特征：总体复购率53%，可针对复购率高的商品和用户，分析其画像，提升复购，增加留存。

3、漏斗模型
通过漏斗模型发现用户从浏览到购买的转化率低。

建议：
1）优化电商平台的搜索匹配度和推荐策略，主动根据用户喜好推荐相关的商品，优化商品搜索的准确度和聚合能力，对搜索结果排序优先级进行优化。
2）商品在详情页突出展示用户感兴趣的信息，优化信息呈现的方式，减少用户的时间成本。
3）从商品本身考虑，根据客户反馈对商品进行改进优化，增加点击后的购买率。

4、用户价值
有购买行为的用户中，大概有53%的用户会重复购买，整体上看用户的忠诚度较高。通过RFM模型对用户进行分层，分析得到用户主要集中在重要深耕用户和重要挽留用户上。

1）、重要价值客户仅为6.7%，高价值用户比例低。
建议：提高重要价值客户比例，可通过提升重要深耕客户的购买频次等方式实现
2）、重要保持客户64.9%，最近有购买，但是购买次数很少的客户比例较高。
建议：建立用户画像进行深耕，进行精细化个性化运营，刺激消费，转化为重要价值用户。
3）、重要挽留/唤回客户仅为28.5%，这部分客户已经很久没有购买了，要防止流失。
建议：分析历史购买记录，分析用户画像，挖掘需求点，尽可能挽回这部分用户。