Лояльные клиенты могут не только создавать непреходящую ценность для сайта также является местом важным каналом для репутации торговой марки для поощрения, так текущем сайте лояльных пользователей уделять больше внимания. Пользователь может быть много сайтов или веб-аналитики инструмент разделения "Новый пользователь" и "возвращения посетителей", а просто провести различие между старым и новым пользователям не достаточно, мы нуждаемся в более комплексный показатель для измерения лояльности пользователей сайта.
Пользователь лояльности (Loyalty), относится к пользователю степень повторного приобретения бизнеса или брендовые предпочтения и периодически. Для веб-сайтов, лояльность клиентов вне возможности сайта или предпочтений, частых визитов на сайт. Согласно теории лояльности клиентов, лояльности можно судить по следующим четырем показателям:
- Повторите намерение совершить покупку (выкупа Намерение): готовность приобрести вид приобретенной продукции;
- Кросс-покупки намерение (Cross-покупки Намерение): купить ранее для данного типа продукции, приобретенной или готовность к расширению своих услуг;
- Рекомендации намерение (намерение Справка клиента): рекомендации для других потенциальных клиентов пройти пожелания репутации торговой марки;
- Цена выносливость (Цена толерантности): клиенты готовы платить высокую цену.
Количественная лояльности клиентов сайта
Вышеуказанные четыре показателя для сайтов электронной коммерции, могут быть применения, но для большинства сайтов не подходит, поэтому для того, чтобы анализ общего применения, для того, чтобы удовлетворить все показатели могут быть определены количественно (см. выше намерение рекомендовать более трудно дать количественную оценку), для количественного анализа требований, где вы можете выбрать Google Analytics лояльности четыре показателя: Повторные Times, прошедшее с предыдущего посещения, Продолжительность посещения, Глубина посещения, частоту доступа пользователей, недавно время доступа, среднее время пребывания, в среднем визита в количестве страниц, эти показатели могут быть рассчитаны непосредственно с веб-сайта нажмите поток данных, которые применимы ко всем сайтам, следующие взгляд на определение этих показателей и, как вычислить (метрики сайта определение полномочий - веб-аналитика метрики ):
- Частота посещений: время, количество доступа к сайту, каждый пользователь количество посещений;
- Время последнего доступа: пользователи посещают сайт время, потому что этот показатель является концепция момент времени, так что легко измерить, да и вообще время доступа пользователей в Интернет из текущего количества дней.
- Среднее время пребывания: среднее время пребывания при каждом посещении пользователем в течение некоторого времени, а именно количество времени каждый пользователь на сайте и / посещений;
- Средняя доступ к странице номер: в среднем за визит в пользовательском некоторое время на просмотр страницы число, т. е. число каждого пользователя страниц / посещений..
Временной интервал статистических данных на основе характеристик сайта, если обновление информации сайта быстрее, более частым пользователям получать доступ, вы сможете правильно выбрать более короткие сроки и чувствительность таких изменений будет выше, наоборот, выбрать чуть более длительный период времени, так что данные пользователя более обильные, результаты анализа показателей будет более точным и эффективным.
Отображение лояльности клиентов и сравнение
Выше четырех показателей могут быть определены количественно статистику, чтобы получить один показатель не имеет смысла, мы должны выяснить, какие есть лояльных пользователей, сравнивая, что потеря некоторой обработки, вы можете быть показатели, так что между ними более сопоставимыми, вы можете обратиться к предыдущей статье - стандартизация данных ), я использовал стандартные методы из мин-макс, в первую очередь, значения индекса превращается в интервале [0,1], то увеличение таких как 10-балльной шкале оценить, на 10, данные всех распределенных в интервале [0,10], как показано ниже:
| Частота посещений | Последнее время доступа | Среднее время пребывания | Средняя доступ страницу | ||
| Пользователь 1 | Данные | 2 | 15 дней назад | 150 секунд | 3 |
| Стандартизация | 0,10 | 0,50 | 0,30 | 0,38 | |
| Счет | 5 | 3 | 3,8 | ||
| Пользователь 2 | Данные | 8 | 2 дня назад | 120 секунд | 5 |
| Стандартизация | 0,40 | 0,93 | 0,24 | 0,63 | |
| Счет | 4 | 9,3 | 2,4 | 6,3 |
- Данные в таблице простой пример, реальная ситуация из минимальных и максимальных значений каждого показателя рассчитывается
По данным приведенной выше таблицы, у нас есть все показатели в соответствие с теми же диапазон баллов, то вы можете использовать радар график отображения лояльность пользователей. Дисплей радара график имеет следующие преимущества:
- Показать все оценки;
- Отображение пользователей погрешности в десятки каждому показателю;
- Простой анализ клиентов оценка лояльности, графики окружили площадь (при условии, что четырем показателям равный вес и значение существования значительной разницы в области, не может быть использован для измерения);
- Может быть использован для сравнения лояльности пользователей.
Ниже приводится диаграмма образца радиолокационной обращено на основе приведенной выше таблице:
Смысл лояльности клиентов
Затем по результатам этого шоу, что мы можем это сделать? На самом деле, для любого сайта, есть два направления в одно: сохранить лояльных клиентов, уменьшая потери пользователем. Лояльность клиентов на основе этой системы оценки расширен это:
- Анализ поведенческих характеристик постоянных клиентов, и стремимся удовлетворить их потребности, повышению их удовлетворенности;
- Из последнего времени доступа показателей модем тенденции лояльности может быть потеря пользователей, анализировать их возможные причины потери, и попытаться сохранить потере пользователем;
- Лояльные пользователи и потери пользователей различия в значениях показателей, чтобы выяснить, какие показатели разрыв привел к снижению лояльности клиентов и оптимизации работы сайта в этих областях.
Таким образом, я использую здесь, основаны на доступ пользователей к частоте посещения время время нахождения среднего, среднее число доступ страницах этих четырех показателей для оценки пользователями лояльности сайта, и радар диаграммы выполнять отображение и сравнение, может быть, можно на основе вашего собственного сайта Характеристики найти более подходящие индикаторы и презентации, и в конечном счете должны сделать для более точного определения места лояльных пользователей, а также усилия, направленные на их сохранение.
»В этой статье BY-NC-SA соглашение, воспроизводить пожалуйста, укажите источник: анализ данных » Сайт лояльность пользователей анализ
Статьи по теме:
Привет, очень хорошо.
Но ощущение, что вы больше анализировать взаимодействие, а не лояльности. Как вы сказали, лояльности для существующих клиентов, о чем поговорить.
Анализ взаимодействия, то, Эрик Т. Петерсон, более детальный анализ, вы можете найти на сайте:
http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/2007/01/engagement-metric-defined-part-iv-in.html~~V
@ дней берегу : Спасибо рекомендуемые статьи. показатели участия могут быть разными, в зависимости от места, я просто хочу, чтобы найти способ для всех пользователей сайта для анализа текста из четырех показателей может быть использована как основная мера сделать расширенный анализ, или анализ также может быть вызвана пользователем вязкости анализ, только "лояльность" одолжить концепции GA.
Может выше пользователей и данных процесса стандартизации выдается Я не благодарю вас
_at_ lesk : Здравствуйте, данные статьи только мои аналоговые данные. Вы должно быть никаких проблем в стандартизации данных мин-макс стандартные методы обработки данных.
Где макс максимальное значение образца данных для каждого показателя, мин является минимальным значением, х является значение индекса рассчитывается образца, если объем данных не велика с Excel может справиться.
Есть еще вопросы, вы можете добавить свои Gtalk: joeghwu@gmail.com
Данные предполагают, что макс = 20 мин = 0 пар.
Zhaoruxin : Здравствуйте, Мин и Макс может быть получен через минимальные и максимальные значения фактических данных, не предположение.
Будет время последнего доступа является обратным показателем?
_at_ беременности : Ну, так сказать. Из-за недавнего визита на расстояние ближе пользователю, тем выше вязкость, тем более вероятно, далеко от текущего момента времени, пользователь с вашего сайта.
Я предпочитаю использовать время недавнего визита в интервале (в днях) заменить последний показатель времени доступа, простой момент в количественную меру.
Здравствуйте, у меня есть некоторые вопросы по поводу графика окружили площадь лепестковой диаграмме как оценка лояльности клиентов (личное мнение): Прежде всего, если показатели изменений в порядке (на самом деле, лепестковой диаграмме в статье есть три живопись), графики окружили площадь лепестковой диаграмме капризничает, области лепестковой диаграмме не уникальна; Кроме того, я упомянул о некоторой информации, некоторые графические лепестковой диаграмме закрытом помещении умножается на соответствующий графический Прежде чем назначать по периметру, или площадь умножается на стороне длиной площадь и квадратный корень, как составной счет.
_at_ Бобо : Ну, я имею в виду простое сравнение, а не геометрический смысл радиолокационной карте местности окруженной обязательно представляют собой композит, оценка, если вам нужна более точная оценка композитных может быть рассмотрен после стандартизированных показателей взвешенной .
привет, задать вопрос:
Почему лояльность пользователей делится на четыре аспекта Я хочу знать эти четыре аспекта являются необходимыми и достаточными?
Я думаю, что хороший критерий для классификации должны быть полными и независимыми
Частота посещений, время последнего доступа этих двух значений мало общего, если доступ пользователей к единой ставке является неделе, среднее время доступа составляет 3,5 дней
2 до упоминания о «кросс-намерение совершить покупку и намерение рекомендовать", а не из показателей отражают надежды, чтобы обсудить, спасибо
@ корень : Спасибо Ваш вопрос.
Лояльность клиентов не непосредственно количественных показателей, мы должны быть отражены в других показателей статистики, например, статья 4 показатели не являются достаточными и не является необходимым, этот пример не является местом стандартной модели лояльности клиентов. Сайт аналитик по эксплуатационным характеристикам сайт построить модель лояльности анализа, индикаторы не ограничиваются этими четырьмя, а четыре показателя практически все веб-сайты могут быть, так что не мало информации, хорошие аналитические модели Ключ к эффективному выводу.
Определение "частоты доступа" Посмотрите, это не доступ к средним интервалом, а число посещений в течение периода времени, так что разница с временем последнего доступа.
Статья, упомянутый в начале «крест покупку" рекомендации намерение "является традиционное определение лояльности клиентов, в статье уровне веб-анализа, чтобы получить количественные показатели, выбранные пользователем доступа к сайту, а также покупательского поведения в области электронной коммерции могут быть проанализированы в том же месте, вы можете посмотреть на один из моих статей.
Joegh : Неужели нет хорошего поставщика электроэнергии сайте лояльность анализ модели? Количественное измерение, которое я намерен сделать систему оценки лояльности, а не модель, модель документы прошлых лет, в основном через анкеты. Спасибо
_at_ программист : Я думаю, что если вы хотите проанализировать лояльность, не обязательно доступны количественные модели, не так много действительно может быть полностью количественные. Но если есть много сложных тезис лояльности, по сути, от обсуждения некоторых из лояльности к созданию жизнеспособного аналитическая модель также вопросник для сбора данных, фактические данные, на полный доступ к сайту, возможно, действительно есть трудности, но и рассмотреть обоснованность выводов, основанных на этих данных.