淘宝用户行为分析：AIPL模型与RFM精细化运营-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46428428/article/details/129807424

本文基于淘宝用户行为数据，运用AIPL模型与RFM分析，探讨用户转化路径。报告指出23点为最佳广告投放时间，人货匹配效率低，复购周期关键在于用户购买后的2-3天。建议优化投放策略，提升人货匹配，针对不同用户群体实施精准营销。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文选取了淘宝电商平台的用户行为数据，从4个方面进行拆解和分析，完成了从数据清洗到可视化的一整套流程。

数据对于互联网+的商业模式存在巨大的价值，在业务中我们遇到的瓶颈往往通过数据分析，可以发现问题以及解决问题的对策。

本文对淘宝电商平台的用户行为数据进行分析：

报告梗概

目前电商已经进入到一个白热化的竞争阶段，增量的流量达到一定瓶颈后，商家就只能依靠对存量用户的精细化运营来提高转化，因此需要对用户的消费行为进行分析。提出优化平台运营的策略，从而为平台创造更多价值。

数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成。

数据集含有5个字段，其含义如下：

整个数据集有100002条数据，其中完全重复的数据有2条，剔除后剩下100000条用户行为数据。

数据集中无缺失值。

此数据集时间范围是11.25-12.03 ，删除时间范围之外的数据44条后剩下99956条用户行为数据。

为方便后续的时间序列分析，新增行为时间datetimes字段（具体到年月日时分秒）,行为日期dates字段，行为时hours等字段。

至此，数据预处理完成，截取部分有效数据如下所示：

在这里插入图片描述

AIPL模型是常见的营销模型之一，包含认知、兴趣、购买和忠诚四个方面。针对此数据集中：

A:总浏览量

I:收藏加购量

P:购买量

L:复购量