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基于网站用户行为的忠诚度分析

作者:时间:2019-04-13
忠诚度是指用户针对企业或品牌的偏好重复购买的程度。对于网站,用户忠诚度是用户由于偏好网站的功能或服务而频繁访问网站的行为。根据客户忠诚度理论,传统销售行业的忠诚度可以通过以下四个指标来衡量。 TR TR ★ 重新购买 意图A 愿意购买以前购买的类型产品;
TR ★ 交叉购买 意图A 购买以前未购买过的产品类型或延长服务意愿;
  ★ 客户推荐意向(客户 参考号 意图)A 推荐给其他潜在客户,愿意传达品牌声誉;
TR ★ 价格耐力(价格 容差)A 客户愿意支付的最高价格。  TR 以上四个指标可能适用于电子商务网站,但它们并不适合大多数网站,因此为了使分析普遍适用,并满足所有指标可以量化(以上客户)推荐意图是更难以量化),为了执行定量分析要求,我们选择基于访问的用户行为指标A用户访问频率,最近访问间隔,平均停留时间和所有网站的平均浏览页码,这些也是Google 原始版本的Analytics中的用户忠诚度模块下的4个指标。 TR 上面已经多次提到这四个指标,并且不再重复定义。统计数据的时间间隔也根据网站的特征确定。如果更快地更新网站的信息并且用户访问更频繁,则可以适当地选择更短的时间段,使得数据变化的灵敏度更高;选择较长的时间段,使用户的数据更加丰富,指标的分析结果将更加准确有效。在获得四个指标的统计数据之后,仅通过索引值不能获得用户的忠诚度等级。有必要对指标进行标准化以获得相应的分数。通过评级,可以在整体情况下区分用户的忠诚度。学位。  TR 这里,使用最小 Q 最大归一化方法,将四个指标归一化并缩放到10点量表(0Q10点)。这里应该注意,最小 Q 最大归化将受到异常值的影响。例如,如果用户查看的页数具有异常大的值50,则归一化后的大多数值集中在较小的分数中。面积,因此建议在标准化之前检查每个指标中是否存在异常值。如果有,您可以转换或过滤异常值。同时,最近的访问间隔也适用于“日”。第一次需要特殊处理,因为间隔天数越大,相应的分数应该越小。与其他三个指标不同,其他三个指标使用公式(xQmin)/(maxQmin),即最近的访问间隔。使用(maxQx)/(maxQmin)处理天数。我们使用近一个月的用户访问数据,并选择其中三个列出用户行为数据的处理,如表6Q2所示。 TR TR   在表6Q2中,用户忠诚度的四个分析指标被标准化并以10点格式处理和输出,从而可以直接区分每个用户的每个指标的表现。根据每个指标的得分,可以筛选用户。例如,营销部门专注于经常访问网站的用户,并且可以选择访问频率分数大于3分的用户,或者关注后续用户以访问具有高参与度的用户。筛选平均停留时间和平均访问次数超过3个点的用户可以帮助营销部门快速定位忠实用户。 TR 在这里,我们使用四个用户行为指标来评估用户忠诚度。从多个角度进行的这种基于多指标的评估是显示雷达模式或蜘蛛网的最常见方式,其在计算机游戏中是常见的,例如一些足球比赛。使用雷达图表来表示玩家在各方面的能力指数,如防御,进攻,技术,力量,精神等,因此您还可以使用雷达图表通过使用四个指标来显示用户的忠诚度表现,如图所示图6Q18。所示。 TR TR TR 图6Q18使用表6Q2中三个用户的得分数据绘制。它可以非常生动地表示每个指标上用户忠诚度的表现。用户1的总体忠诚度较低,用户2正在访问。频率和访问间隔具有更好的性能,而用户aki访问具有相对高的参与度。使用雷达图分析用户忠诚度具有以下优势:   ★ 可以全部显示所有评估指标;  TR ★ 显示用户在每个指标得分中的偏差,其中哪些方面更好;  TR ★ 可以简单地观察用户的整体忠诚度,即图表所包围区域的大小(假设四个指标的权重相等,如果重要程度存在显着差异,则不能按区域衡量);   ★ 可用于比较用户之间的忠诚度。  TR 因此,在使用雷达地图显示用户的忠诚度之后,营销部门可以直接查看哪些网站设计用户具有更好的忠诚度以及哪些用户应该跟进。 TR TR
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