电商平台数据挖掘之用户画像

一、项目背景与目标

某跨境电商平台主要面向欧美市场，销售各类时尚服饰、美妆产品以及电子产品等。随着业务的发展，平台发现用户需求愈发多样化，现有的通用营销策略效果逐渐减弱。为了提升营销精准度，提高用户转化率和忠诚度，平台决定开展用户画像的数据挖掘项目，目标是通过深入了解用户特征，实现个性化推荐、精准营销以及优化用户体验，在接下来的半年内将用户购买转化率提高 20%。

二、数据收集

1. 注册信息：收集用户在平台注册时填写的基本资料，包括姓名、性别、出生日期、国籍、邮箱地址、手机号码等。这些信息可以初步勾勒用户的基本身份特征，如通过国籍了解用户所属地域市场，性别用于后续的产品偏好分析。
2. 订单数据：从交易系统中提取用户的所有订单记录，涵盖订单编号、下单时间、商品名称、商品类别、购买数量、支付金额、收货地址等。分析订单数据可以了解用户的消费习惯，如购买频率、平均消费金额、偏好的商品类别等，收货地址还能进一步细化用户的地理位置信息，辅助地域市场分析。
3. 浏览行为数据：利用网站和 APP 的分析工具，收集用户在平台上的浏览历史，包括浏览的页面、停留时间、浏览顺序、搜索关键词等。通过这些数据可以洞察用户的兴趣点和潜在需求，比如频繁浏览美妆产品页面且停留时间较长的用户，很可能对美妆有较高的兴趣。
4. 评论与反馈数据：抓取用户对购买商品的评论内容、评分以及向客服