电商网站的积分要不要年末清零?

本文探讨了电商网站年底积分清零的必要性及其作用。分析了积分体系的设计目的及积分清零对用户召回和库存清理的影响。

咖友提问:电商网站做年底积分清零时要考虑哪些因素?

积分清零到底有没有必要,如果要做,要考虑哪些因素?


来自建君 味库 产品经理的回答

首先,思考一下为什么会有积分体系,了解积分存在的作用和目的。然后,再来思考积分清零这一事件的作用;(如果连作用和目标都不知道,谈处理方式的必要性就容易陷入到别人咋干你咋干的黑洞里),最后,才是思考积分清零的必要性;

1、积分的作用和目标

“积分”属于激励体系中的一个概念,既然涉及激励,积分对于用户来说一定得是有利处的,常见的用途就是

1)积分兑换:积分商城常用方法,参考联通、滴滴

2)积分抵扣:积分可以按照一定的比例进行结算时的抵扣

3)用户等级:通过积分的累计,完成用户等级的变更,不同等级有不同的服务

所以,电商平台引入积分体系,根本目的就是用“积分”刺激用户完成一些有利于平台的操作(下单、分享、评价、签到等等),什么淘金币啊、京豆啊都是这个用途,叫法不同而已。

同时,积分的兑换又可以帮助平台清理库存、和第三方换流量等(积分商城兑换的商品大多都是滞销产品)

2、积分清零的作用

思考过积分的作用和目标后,我觉得没有平台上线积分体系是不希望用户来兑换的,用户的积分兑换率低,意味着积分对用户的吸引度不高,那积分的作用也就大打折扣了。

所以,出现了积分清零这么一个机制,用来提醒用户自己已经得到的“好处”再不用就没有了。人,往往对即将失去的东西的重视程度会上升,所以大部分在这个时候会来集中消耗一下积分。这样可以起到一个用户召回的作用。

将积分清零放到年底,对财物的结算、库存的清理都是有些益处的。

3、积分清零的必要性

了解了积分的作用,积分清零的目的,再来看积分清零事件的必要性,其实就清晰很多了。

积分清零的必要性,没有一成不变的,或者一个标准,还是要取决于业务形态和运营方式。

1)如果你的积分体系设置(运营)的很棒,用户对积分非常重视,并且产品对积分消耗或兑换的引导做的好,积分的兑换率是很高的,年底也就不会剩太多积分,积分清零的作用也就没那么大了。

2)如果兑换优质商品的积分基数设置的都很高,大部分人都完成不了时,那么年底积分清零反而是负作用,相当于告诉用户你兑换不了优质商品,也就起不到积分的作用了。

基于上述两种场景,我觉得积分清零是不必要的。如果你希望通过年底清零的机制来做到集中性的用户召回、清库存等,那么积分清零还是有其功效的。民航都是这么干的,虽然骂声一片。

没有固定的标准,思考方式很重要,找到适合的才是正确的。


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<think> 根据用户需求:数据集中包含年初、年中、年末数据,需要删除年初和年中数据,只保留年末数据。假设数据集中有一个表示时间的变量(例如`date`或`year_month`),或者有年份变量和标识年初、年中、年末的变量(例如`period`,取值可能为"beginning", "mid", "end")。 方法1:如果有一个日期变量(如`date`),我们可以根据日期特征筛选年末数据(例如每年12月的数据)。但用户没有明确日期格式,所以需要假设。 方法2:如果有一个分类变量标识数据属于年初、年中还是年末,那么我们可以直接根据这个变量进行筛选。 根据引用[4]中关于保留和删除观测值的说明,我们可以使用`keep if`命令保留符合条件的数据。 假设: 情况1:有一个变量`period`,取值分别为"beginning"(年初)、"mid"(年中)和"end"(年末)。那么我们可以: 保留年末数据:`keep if period == "end"` 情况2:如果日期变量是字符串形式(如"2020-01"表示2020年1月),我们可以通过提取月份来判断。假设日期变量名为`date_str`,格式为"YYYY-MM"。那么: 生成月份变量:`gen month = real(substr(date_str,6,2))` // 提取第6个字符开始的2个字符(即MM部分),并转换为数值 然后保留每年12月的数据:`keep if month == 12` 情况3:如果日期变量是数值型日期格式(如%td格式),我们可以使用`month()`函数提取月份: 生成月份变量:`gen month = month(date_var)` `keep if month == 12` 情况4:如果数据是按年份和期间(如1、2、3分别代表年初、年中、年末)存储的,假设有年份变量`year`和期间变量`quarter`(这里用quarter代表期间,但实际上是三个期间),那么: `keep if quarter == 3` // 假设3代表年末 由于用户没有提供具体的数据结构,这里给出一个通用的方法,假设有一个期间变量`period`,其中年末数据在该变量中标记为3(或者字符串"end")。 步骤: 1. 确认数据中是否存在标识年初、年中、年末的变量。如果没有,需要先创建这样的变量(例如从日期变量中提取)。 2. 使用`keep if`命令保留年末数据。 示例代码(假设期间变量为`period`,年末数据对应的值为3): ``` keep if period == 3 ``` 或者,如果期间变量是字符串: ``` keep if period == "end" ``` 如果用户的数据中没有一个现成的期间变量,那么需要先创建。例如,有一个日期变量`date`(格式为%td),我们可以提取年份和月份,然后定义12月为年末: ``` gen year = year(date) gen month = month(date) gen period = . replace period = 1 if inrange(month,1,4) // 假设1-4月为年初,具体定义用户需调整 replace period = 2 if inrange(month,5,8) // 5-8月为年中 replace period = 3 if inrange(month,9,12) // 9-12月为年末?但用户可能希望只保留12月,或者12月才是年末?这里需要明确。 // 注意:用户的需求是保留年末数据,通常年末指12月。所以更直接的方式是: keep if month == 12 ``` 鉴于用户要求只保留年末数据,而年末通常指12月,所以直接保留12月的数据即可。 因此,如果数据集中有一个日期变量(日期格式或字符串格式),我们可以提取月份,然后保留月份为12的观测值。 示例步骤: 1. 如果是字符串日期(如"2020-12-31"): 生成月份变量:`gen month = real(substr(date_str,6,2))` // 假设日期字符串格式为"YYYY-MM-DD" 2. 如果是数值型日期(%td格式): `gen month = month(date)` 3. 然后:`keep if month == 12` 注意:如果数据集中一年有多个12月的数据(比如多个年份),这样操作会保留所有年份的12月数据。 如果用户的数据中没有日期变量,而有年份和月份两个变量(比如`year`和`month`),那么直接: `keep if month == 12` 总结:根据用户数据的具体结构,选择合适的方法。核心是识别出年末数据(即12月的数据),然后使用`keep if`命令保留。 参考引用[4]:`keep if 条件` 用于保留满足条件的观测值。 因此,最终命令可能是: ``` // 假设已有月份变量month keep if month == 12 ``` 或者,如果没有月份变量,但有一个日期变量(假设名为`date`,且为Stata的日期格式): ``` gen month = month(date) keep if month == 12 ``` 如果日期变量是字符串,格式为"YYYY-MM"(如"2020-12"): ``` gen month = real(substr(date_str,6,2)) keep if month == 12 ``` 注意:处理完后,如果不需要月份变量,可以将其删除:`drop month` 另外,根据引用[2],也可以使用`drop if`删除非年末数据,但保留年末数据用`keep if`更直接。 所以,根据以上分析,给出以下回答: </think>### Stata删除年初和年中数据只保留年末数据的方法 在Stata中实现该需求的核心是**识别时间特征并筛选年末观测值**。以下是详细步骤(假设数据已加载): #### 方法1:通过日期变量直接筛选(推荐) ```stata * 生成年份和月份变量(假设日期变量为date,格式为%td) gen year = year(date) gen month = month(date) * 只保留每年12月的数据(年末) keep if month == 12 * 删除中间变量(可选) drop month ``` #### 方法2:通过字符串截取(适用于YYYY-MM-DD格式) ```stata * 假设日期字符串变量为date_str(格式"2023-12-31") gen end_flag = substr(date_str,6,2) // 截取第6-7位(月份部分) keep if end_flag == "12" // 保留12月数据 drop end_flag ``` #### 方法3:分组保留末位观测(通用性强) ```stata * 按年份排序并标记年末观测(假设时间变量为time_var) bysort year: gen end_pos = _n == _N // 每年最后一个观测标记为1 keep if end_pos == 1 drop end_pos ``` #### 关键说明: 1. **时间变量要求**: - 需存在日期变量(如`date`)或可解析的时间字符串 - 若无直接时间变量,先用`gen`创建时间特征变量[^4] 2. **逻辑验证**: - 执行前建议先用`tab month`检查月份分布 - 使用`browse`预览筛选结果 3. **批量处理**: ```stata * 多数据集批量处理示例 foreach file in "data1.dta" "data2.dta" { use `file', clear keep if month(date) == 12 save "new_`file'", replace } ``` > **注意事项**:若数据结构复杂(如面板数据),需结合`bysort`分组处理[^1]。删除前务必用`save original_data.dta, replace`备份原始数据[^2]。
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