用戶購物習慣分析可以理解為用戶每日的購物峰值在哪里？不同地區(qū)用戶購物高峰期是否有不同？通過一系列數(shù)據(jù)的整理與分析得到不同地區(qū)的用戶購物習慣。

數(shù)據(jù)來源仍然為后臺數(shù)據(jù)中的訂單報表,分析需要參數(shù)：purchase-date、ship-state。

篩選方法分為以下兩類：1.24小時總訂單量變化規(guī)律；2.不同地區(qū)24小時訂單量規(guī)律。

完成數(shù)據(jù)篩選后,就可以構(gòu)建用戶購物習慣可視化圖表。

用戶購物習慣分析可以理解為更深一層的單日訂單量波動分析,即將不同地區(qū)的單日訂單量波動進行數(shù)據(jù)篩選和可視化處理。

以CA、FL、TX這三大地區(qū)為案例進行講解,當對訂單報表進行數(shù)據(jù)篩選后,可以得到三大地區(qū)不同時間段的訂單量對比。

篩選出不同地區(qū)不同時間段的訂單后,需要計算不同時間段的訂單比例來確保用戶畫像數(shù)據(jù)的準確性。

CA、FL、TX三大州地區(qū)不同時間段的訂單比例=地區(qū)單一時間段產(chǎn)生的訂單÷地區(qū)所有時間段產(chǎn)生的總訂單。

完成上述數(shù)據(jù)篩選的步驟后,就可以結(jié)合不同的數(shù)據(jù)進行可視化分析。

首先能針對訂單量單日變化數(shù)據(jù)繪制“訂單量整體趨勢”的柱狀圖。

如果需要結(jié)合所有地區(qū)觀察店鋪總體訂單量波動趨勢,可以繪制新的可視化柱狀圖。

除了訂單量單日變化趨勢外,還可以結(jié)合不同地區(qū)單日訂單比例的變化繪制“用戶購物習慣”的折線圖。

用戶購物習慣數(shù)據(jù)的廣告應(yīng)用,可以分為兩個方面：第一個方面為廣告的曝光時間優(yōu)化；第二個方面為廣告的單次點擊競價優(yōu)化。

賣家可以通過柱狀圖來展現(xiàn)店鋪總訂單的單日變化趨勢。

賣家可以將店鋪整體的購物高峰進行標注。

美國時間6:00~19:00為訂單高峰期,那么這段時間也是亞馬遜美國站的流量高峰期,因此賣家可以利用這段時間來使廣告的曝光效率最大化。

需要注意的是,這里的最佳曝光時段并不是指ACOS最低的時段,而是在相同時間內(nèi)廣告效率最大的時段,適合屬于成長期的產(chǎn)品而非穩(wěn)定期的產(chǎn)品。