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随着电商平台的成熟#xff0c;如何提升用户体验、提高客户留存率也成为了电商平台关注的重点。而用户评价是最直观地能反应用户体验的指标。用户差评更是其中的重点#xff0c;通过差评分析#xff0c;可以寻找到平台目前存在的可能导致用户打出差评的因素如何提升用户体验、提高客户留存率也成为了电商平台关注的重点。而用户评价是最直观地能反应用户体验的指标。用户差评更是其中的重点通过差评分析可以寻找到平台目前存在的可能导致用户打出差评的因素从而对平台提出改进建议。 今天老李就用一个电商平台用户差评分析的案例跟大家详细讲一下该如何对用户评价进行数据分析。
02 分析思路
因为本次案例是对电商平台的用户差评进行分析结合电商的属性可以从用户维度商品维度和物流维度这三个角度展开进行分析。 首先是用户维度这里要对用户差评进行分析我们给差评的定义是1-3分具体可以从用户评价高频词词云用户评分和填写评价的时间的关系用户评分和评论时长的关系这三个部分展开分析。 其次是商品维度可以从各评分商品数量、商品图文数量与差评关系分析和商品价格与用户差评关系展开分析。 最后是物流维度可以从差评和超时的关系、差评和运费的关系、差评和运输时间的关系这三个部分展开分析。 具体分析框架见下图
03 完整分析过程
下面让我们来利用BI分析工具FineBI按照上面的分析框架进行完整的分析。
1、用户维度
用户维度的分析关键在于用户差评的分析用户差评分析包括用户评价高频词词云用户评分和填写评价的时间的关系用户评分和评论时长的关系这三个部分。 用户评价高频词词云 用户评价中出现最多次数的单词都是和商品、物流相关的说明用户对商品本身和物流运输较为关注。 用户评分和填写评价的时间的关系 用户评价时间主要分布在白天时段两个高峰期分别为中午11时-13时和晚上23时-1时。其中评价最多的时间段位中午11时-12时为6590单。差评最多的时间段为中午11时~12时为1445单。 用户评分和评论时长的关系 用户平均评价时长为3.17天73.07%的用户在3天内就会做出评价。
2、物流维度
物流维度的总体分析从差评和超时的关系、差评和运费的关系、差评和运输时间的关系这三个部分展开。其中差评和运费的关系主要从运费占比和运费评分分布展开。差评和运输时间的关系从平均配送时间、卖家发货时间、总物流时长这三方向分析。
总体情况 平台的物流配送时间较长平均配送时长达到了12.16天其中卖家平均发货时间长达2.81天物流平均配送时间更是高达9.34天。 差评和超时关系 超时订单占比8.10%平均物流总时长和平均运费价格都高于平均值。在这些超时订单中65%的用户都给了差评。 差评和运费的关系 差评和运输时间的关系 用户评分和订单物流平均总时长呈正相关。用户评分越高物流总时间越短说明配送时长确实会影响用户打分。 用户评分和运费价格呈正相关。用户评分越高平均运费价格越低。每笔订单平均运费高达22.88元总运费更是高达总消费的14.30%。
3、商品维度
商品维度的分析包括下面三个内容分别是各评分商品数量、商品图文数量与差评关系分析和商品价格与用户差评关系分析。 商品图文数量与差评关系 大部分商品的描述字符数在0~800之间照片数量在0-4张之间不存在图片或者描述不完善的订单。 差评关系分析和商品价格 就本次分析得到的数据而言商品的照片数量和描述字符数对于评分是有影响的。高评分4~5的订单里的商品的照片数和字符数都是多于低评分的订单里的商品的所以建议商家补充产品信息帮助用户了解商品提高销售额。 各评分商品数量 通过统计各评分商品的件数我们可以发现有超过1万件商品得到了差评说明平台的商品质量还是需要提升的。
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