★重新传递意图:购买以前购买的产品的意愿;
★交叉购买意图:购买以前未购买的产品类型或扩展服务的愿望;
★客户参考意图:推荐给其他潜在客户,愿意通过品牌词语;
★价格宽容:客户的更高价格将支付。
以上四个指标用于电子商务网站。可能存在适用性,但对于大多数网站而言, 它不合适。因此,为了分析具有普遍的适用性,同时, 为了满足所有指标, 它可以量化(上述客户的建议意图更难以量化),为了进行定量分析要求,我们选择所有基于访问的用户行为指示灯:用户访问频率, 最近访问间隔, 平均停留时间和平均观看页码,这些也是Google Analytics原始版本的用户忠诚度模块下的四个指标。
上面提到了这四个指标,不再重复定义。统计数据间隔还基于网站的特征。如果信息更新更快,用户访问更频繁,然后选择短时间,这种数据变化的灵敏度将更高;选择一个稍长的时间。此用户的数据更丰富,指标的分析结果也更准确,有效。在这四个指标的数值之后,个人的价值仍然无法获得高低的用户忠诚感。有必要标准化指标以获得相应的分数。通过得分, 您可以区分用户的忠诚度是在整体方面的程度。
在这里归一化min-手机版网页开发max的方法,4个指标被标准化并按10分(0-10分)得分间隔。这里要注意的是,这是Min-Max分布受异常价值的影响,例如, 浏览页面的用户数有50个异常值,因此,标准化后的大多数值集中在较小的位置[官方网站建设公司]得分区域,所以, 建议检查指标在归一化之前是否具有异常值。如果存在,您可以转换或过滤异常; 同时, 此处最近的访问间隔同样适用于“日”单位。注意归一化规范化时要注意正常化,因为间隔数是, 越大的天数,相应的分数越小,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, 应使用(max-x)/(max-min)处理访问间隔数。我们使用用户访问数据近一个月。选择三个用户以列出用户行为数据的处理,见表6-2。
表6-2,用户忠诚度的四个分析指标都在标准化后以10分形式输出。这可以直接区分每个用户的每个指示符的性能。基于每个指示器得分,您可以过滤用户,例如, 营销部门侧重于定期访问网站的用户,您可以选择访问超过3分的频率分数。或者专注于具有更高参与用户的用户,平均停留时间和对页面的访问数量超过3分,这将有助于营销部门快速找到忠诚的用户。
在这里,我们使用四个用户行为指标来评估用户的忠诚度,来自多角度评估的这种类型的多指数是显示雷达图的最常见方法。或称为蜘蛛图,在电脑游戏中可比,例如, 一些足球比赛使用雷达图表表达玩家的容量指数。如防守, 罪行, 技术, 力量, 精神, 等等。所以这里还可以借用雷达地图的四个指示器来显示用户的忠诚性性能。如图6-18所示。
图6-18使用表6-2中的三个用户绘制数据,能够[专业网站建设公司]每个指示器中专业网站建设价格用户忠诚度的图像性能表现非常用户1的整体意义很低,用户2在访问频率和访问间隔方面具有良好的性能,用户AKI访问相对较高的参与。使用雷达图表分析了用户的忠诚度,主要是以下优势:
★所有评估指标都可以完全显示;
★在每个指示符分数中显示用户的方向性,性能有哪些方面;
★简单地观察用户的整体忠诚度,那是建网站公司, 图形的大小为大小(假设4个指示器的重量, 等等。)如果重要性水平存在显着差异,该地区不能通过该地区衡量);
★可用于比较用户间忠诚度。
所以,雷达图显示了用户的忠诚之后,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,哪些用户值得关注。
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