在线音乐零售平台用户消费行为分析

作者: 91160e77b9d6 | 来源:发表于2020-03-17 10:30 被阅读0次

来源：Ustinian - kesci.com
原文链接：CDNow网站用户消费行为分析
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一、项目背景

CDNow曾经是一家在线音乐零售平台，后被德国波泰尔斯曼娱乐集团公司出资收购，其资产总价值在最辉煌时曾超过10亿美元。本文主要通过分析CDNow网站的用户购买明细来分析该网站的用户消费行为，使运营部门在营销时更加具有针对性，从而节省成本，提升效率。

二、提出问题

对用户进行消费特征分析。分析框架如下：

三.数据处理

3.1 导入数据

#导入常用的库
import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
plt.style.use('ggplot')  #更改设计风格，使用自带的形式进行美化，这是一个r语言的风格

Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment.

#导入源数据
columns = ['用户ID','购买日期','订单数','订单金额']
df = pd.read_table("/home/kesci/input/cdnow5658/CDNOW.txt",names = columns,sep = '\s+')

加载包和数据，文件是txt，用read_table方法打开，因为原始数据不包含表头，所以需要赋予。字符串是空格分割，用\s+表示匹配任意空白符。
一般csv的数据分隔是以逗号的形式，但是这份数据它是通过多个空格来进行分隔
消费行业或者是电商行业一般是通过订单数，订单额，购买日期，用户ID这四个字段来分析的。基本上这四个字段就可以进行很丰富的分析。

#默认输出前五行
df.head()

观察数据，购买日期列表示时间，但现在它只是年月日组合的一串数字，数据不是时间类型，没有时间含义，需要转换。购买金额是小数。
数据中存在一个用户在同一天或不同天下多次订单的情况，如用户ID为2的用户就在1月12日买了两次。

3.2 描述性统计

#数值列的汇总统计信息
df.describe()

describe是描述统计，对用户数据特征进行整体性判断：

从数据的统计描述信息中可以看出，用户每个订单平均购买2.41个商品，每个订单平均消费35.89元。
购买商品数量的标准差为2.33，说明数据具有一定的波动性；中位数为2个商品,75分位数为3个商品，说明大部分订单的购买数量都不多。最大值在99个，数字比较高。购买金额的情况差不多，大部分订单都集中在小额。
一般而言，消费类的数据分布，都是长尾形态。大部分用户都是小额，然而小部分用户贡献了收入的大头，俗称二八。

3.3 数据处理

#索引，数据类型和内存信息
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 69659 entries, 0 to 69658
Data columns (total 4 columns):
用户ID    69659 non-null int64
购买日期    69659 non-null int64
订单数     69659 non-null int64
订单金额    69659 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 2.1 MB

查看数据类型、数据是否存在空值；原数据没有空值，很干净的数据。接下来我们要将时间的数据类型转化。
当利用pandas进行数据处理的时候，经常会遇见数据类型的问题，当拿到数据的时候，首先要确定拿到的是正确的数据类型，如果数据类型不正确需要进行数据类型的转化，再进行数据处理。

# 将购买日期列进行数据类型转换
df['购买日期'] = pd.to_datetime(df.购买日期,format = '%Y%m%d') #Y四位数的日期部分，y表示两位数的日期部分
df['月份'] = df.购买日期.values.astype('datetime64[M]') 
df.head()

pd.to_datetime可以将特定的字符串或者数字转换成时间格式，其中的format参数用于匹配。例如19970101，%Y匹配前四位数字1997，如果y小写只匹配两位数字97，%m匹配01，%d匹配01。
另外，小时是%h，分钟是%M，注意和月的大小写不一致，秒是%s。若是1997-01-01这形式，则是%Y-%m-%d，以此类推。
astype也可以将时间格式进行转换，比如[M]转化成月份。我们将月份作为消费行为的主要事件窗口，选择哪种时间窗口取决于消费频率。

四.用户总体消费趋势分析

# 设置图的大小，添加子图
plt.figure(figsize=(20,15))
# 每月的总销售额
plt.subplot(221)
df.groupby('月份')['订单金额'].sum().plot(fontsize=24) 
plt.title('总销售额',fontsize=24) 
 
#每月的消费次数
plt.subplot(222)
df.groupby('月份')['购买日期'].count().plot(fontsize=24)
plt.title('消费次数',fontsize=24) 

#每月的销量
plt.subplot(223)
df.groupby('月份')['订单数'].sum().plot(fontsize=24)
plt.title('总销量',fontsize=24)

#每月的消费人数
plt.subplot(224)
df.groupby('月份')['用户ID'].apply(lambda x:len(x.unique())).plot(fontsize=24)
plt.title('消费人数',fontsize=24)
plt.tight_layout() # 设置子图的间距
plt.show()

四个折线图的整体趋势基本一致，可以看出来，1997年前3个月的销量特别高，随之而来的销售额也是暴涨，在3月份之后骤然下降，接近平稳。
为什么会呈现这个原因呢？我们假设是用户身上出了问题，早期时间段的用户中有异常值，第二假设是各类促销营销，但这里只有消费数据，所以无法判断。
另一方面，在2月到3月这段期间，可以发现消费人数稍有下降，但总销量与总销售额却依然上升，是不是说明3月份的用户中有我们需要重点发展的高价值客户呢？

五. 用户个体消费数据分析

5.1 用户消费金额，消费次数的描述统计

# 根据用户id进行分组
group_user = df.groupby('用户ID').sum()
group_user.describe()

从用户角度看，每位用户平均购买7张CD，最多的用户购买了1033张。用户的平均消费金额（客单价）100元，标准差是240，结合分位数和最大值看，平均值才和75分位接近，肯定存在小部分的高额消费用户,这也符合二八法则。

5.2 用户消费金额和消费次数的散点图

#查询条件：订单金额 < 4000
group_user.query('订单金额 < 4000').plot.scatter(x='订单金额',y='订单数')

绘制用户的散点图，用户比较健康而且规律性很强。因为这是CD网站的销售数据，商品比较单一，金额和商品量的关系也因此呈线性，没几个离群点。

5.3 用户消费金额的分布图（二八法则）

group_user.订单金额. plot.hist(bins = 20)
#bins = 20,就是分成20块，最高金额是14000，每个项就是700

从图上看出，用户的消费呈集中趋势，可能是有个别的极大值干扰导致。
可以排除极大值再看看分布情况

group_user.query("订单金额< 800")['订单金额'].plot.hist(bins=20)

筛选出了消费金额小于800的用户，我们可以看到：

大部分用户的消费能力并不高，将近半数的用户消费金额不超过40元，高消费用户（ >200元）不超过2000人。
从上图直方图可知，大部分用户的消费能力确实不高，绝大部分呈现集中在很低的消费档次。高消费用户在图上几乎看不到，这也确实符合消费行为的行业规律。
虽然有极端数据干扰，但是大部分的用户还是集中在比较低的消费档次。

5.4 用户消费次数的分布图（二八法则）

group_user.query('订单数 < 100').订单数.hist(bins = 40)

大部分用户购买CD的数量都是在3张以内，购买大量CD的用户数量并不多。

六.用户消费周期分析

6.1 用户购买周期（按订单）

#每个用户的每次购买时间间隔
order_diff = df.groupby('用户ID').apply(lambda x:x['购买日期'] - x['购买日期'].shift())
order_diff.head(10)

用户ID   
1     0        NaT
2     1        NaT
      2     0 days
3     3        NaT
      4    87 days
      5     3 days
      6   227 days
      7    10 days
      8   184 days
4     9        NaT
Name: 购买日期, dtype: timedelta64[ns]

order_diff.describe()

count                      46089
mean     68 days 23:22:13.567662
std      91 days 00:47:33.924168
min              0 days 00:00:00
25%             10 days 00:00:00
50%             31 days 00:00:00
75%             89 days 00:00:00
max            533 days 00:00:00
Name: 购买日期, dtype: object

平均每个用户的购买时间间隔是68天，间隔最长的是533天。想要召回用户，在60天左右的消费间隔是比较好的。
绝大部分用户的消费周期都低于100天。

6.1.2 用户消费周期分布

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.hist((order_diff / np.timedelta64(1, 'D')).dropna(), bins = 50)
plt.xlabel('消费周期',fontsize=24)
plt.ylabel('频数',fontsize=24)
plt.title('用户消费周期分布图',fontsize=24);

典型的（指数）长尾分布，大部分用户的消费间隔确实比较短。不妨将时间召回点设为消费后立即赠送优惠券，消费后10天询问用户礼品怎么样，消费后20天提醒优惠券到期，消费后30天短信推送。

6.2 用户生命周期（按第一次&最后一次消费）

orderdt_min=df.groupby('用户ID').购买日期.min()#第一次消费
orderdt_max=df.groupby('用户ID').购买日期.max()#最后一次消费
(orderdt_max-orderdt_min).head()

用户ID
1     0 days
2     0 days
3   511 days
4   345 days
5   367 days
Name: 购买日期, dtype: timedelta64[ns]

#计算用户的平均生命周期
(orderdt_max-orderdt_min).mean()

Timedelta('134 days 20:55:36.987696')

所有用户的平均生命周期是134天，比预想的高，但是平均数不具有代表性，接下来还是看一下分布情况。

((orderdt_max-orderdt_min)/np.timedelta64(1,'D')).hist(bins=15)
#因为数据类型是timedelta时间，无法直接作出直方图，所以先换算成数值。
#换算的方式直接除timedelta函数即可，np.timedelta64(1, ‘D’)，D表示天，1表示1天，作为单位使用的。
#因为max-min已经表示为天了，两者相除就是周期

大部分用户只消费了一次，所有生命周期的大头都集中在了0天。
但这不是我们想要的答案，不妨将只消费了一次的新客排除，来计算所有消费过两次以上的老客的生命周期。

#计算所有消费过两次以上的老客的生命周期
life_time = (orderdt_max - orderdt_min).reset_index()
life_time.head()

#用户生命周期分布图
plt.figure(figsize=(10,5))
life_time['life_time'] = life_time.购买日期 / np.timedelta64(1,'D')
life_time[life_time.life_time > 0].life_time.hist(bins = 100, figsize = (12,6))

上图可见，用户生命周期呈现双峰趋势，20天内生命周期的用户是一个高峰，400至500天内生命周期的用户是另一个高峰。
根据此情况，应该在20天内对客户进行引导，促进其再次消费并形成消费习惯，延长其生命周期；在100至400天的用户，也要根据其特点推出有针对性的营销活动，引导其持续消费。
分析去掉0天生命周期的用户之后的用户生命周期的平均值。

#去掉0天生命周期的用户之后的用户生命周期的平均值
life_time[life_time.life_time>0].购买日期.mean()

Timedelta('276 days 01:04:31.344216')

可见，若在用户首次消费后，加强对其再次消费的引导，可将其生命周期延长至原来的两倍。

七.用户分层

按用户价值分层---RFM模型
为了进行精细化运营，可以利用RMF模型对用户价值指数（衡量历史到当前用户贡献的收益）进行计算，其中
最近一次消费-R：客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则交易发生的日期越近。
消费频率-F：客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。
消费金额-M：客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。
根据上述三个维度，对客户做细分

rfm = df.pivot_table(index = '用户ID',
                     values = ['订单金额','购买日期','订单数'],
                     aggfunc = {'订单金额':'sum',
                                '购买日期':'max',
                                '订单数':'sum'})
rfm.head()

# 日期的最大值与当前日期的差值为R
rfm['R'] = (rfm['购买日期'].max() - rfm['购买日期']) / np.timedelta64(1,'D')
rfm.rename(columns = {'订单金额':'M',
                     '订单数':'F'},
          inplace=True)

# 构建rfm模型公式
def get_rfm(x):
    level = x.apply(lambda x:'1' if x>=0 else '0')
    label = level['R'] + level['F'] + level['M']
    d = {'111':'重要价值客户',
        '011':'重要保持客户',
        '101':'重要挽留客户',
        '001':'重要发展客户',
        '110':'一般价值客户',
        '010':'一般保持客户',
        '100':'一般挽留客户',
        '000':'一般发展客户'}
    
    result = d[label]
    return result
rfm['label'] = rfm[['R','F','M']].apply(lambda x:(x-x.mean()) / x.std()).apply(get_rfm,axis=1)
rfm.head()
#求和
rfm.groupby('label').sum()

M列中不同层次客户的消费累计金额，重要保持客户的累计消费金额为159203.62，排名最高

rfm.groupby('label').size()

label
一般价值客户       77
一般保持客户      206
一般发展客户     3300
一般挽留客户    14074
重要价值客户      787
重要保持客户     4554
重要发展客户      331
重要挽留客户      241
dtype: int64

以上为不同层次用户的消费人数，一般挽留用户的消费人数排名第一，有14074人，重要保持客户排名第二，有4554人，与一般挽留用户差距比较大，但累计消费金额最多，业务方可以根据结果对客户分类运营，降低营销成本，提高ROI。

八.用户质量分析

a = df.groupby('用户ID')['购买日期'].agg(['min','max']).reset_index()
new_old = (a['min'] == a['max']).value_counts().values

plt.pie(x = new_old,
       autopct = '%.1f%%',
       shadow = True,
       explode = [0.08,0],
       textprops = {'fontsize' : 11})
plt.axis('equal') 
plt.legend(['仅消费一次','多次消费'])

有超过一半的用户仅消费了一次，这也说明了运营不利，留存效果不好。
复购率的定义：在某时间窗口内消费两次及以上的用户在总消费用户中占比。这里的时间窗口是月，如果一个用户在同一天下了两笔订单，这里也将他算作复购用户

#每个用户在每月的订单数
pivoted_df=df.pivot_table(index='用户ID',columns='月份',values='购买日期',#pivot_table透视表
                       aggfunc='count').fillna(0)#某些用户在某月没有消费过，用nan表示，这里用0填充

pivoted_df.head()

#转换：消费2次以上记为1，消费1次记为0，消费0次记为NAN  
#applymap针对dataframe所有数据
pivoted_df_transf=pivoted_df.applymap(lambda x: 1 if x>1 else np.nan if x==0 else 0)
pivoted_df_transf.head()

#count统计所有非空数据个数表示总消费用户数，sum计算非0数据的和表示消费两次以上的用户数
df_duplicate =pd.DataFrame(pivoted_df_transf.sum()/pivoted_df_transf.count()).reset_index()
df_duplicate.columns = ['Date', 'DuplicatedRate']
df_duplicate['Date'] = df_duplicate.Date.astype(str).apply(lambda x:x[:-3])

plt.figure(figsize = (15,6))
plt.plot(df_duplicate.Date, df_duplicate.DuplicatedRate)
plt.xlabel('时间', fontsize=24)
plt.ylabel('复购率',fontsize=24)
# plt.ylim(0,1)
plt.title('复购率的变化',fontsize=24)

说明：图上可以看出复购率在早期，因为大量新用户加入的关系，新客的复购率并不高，如1月新客们的复购率只有6%左右。而在后期，这时的用户都是大浪淘沙剩下的老客，复购率比较稳定，在20%左右。单看新客和老客，复购率有三倍左右的差距。

回购率：是某一个时间窗口内消费的用户，在下一个时间窗口仍旧消费的占比。比如，我1月消费用户1000，他们中有300个2月依然消费，回购率是30%。

#回购率
#每个用户每个月平均消费金额
pivoted_money=df.pivot_table(index='用户ID',columns='月份',values='订单金额',
                             aggfunc='mean').fillna(0)

columns_month=df.月份.sort_values().astype('str').unique()
pivoted_money.columns=columns_month
pivoted_money.head()

#将有消费的记为1，没有消费的记为0
pivoted_purchase=pivoted_money.applymap(lambda x:1 if x>0 else 0)
pivoted_purchase.head()

#如果本月进行消费，下月也进行消费，则记为1；如果下月没有消费，则记为0，若本月没有记为消费，则记为nan
def purchase_return(data):
    status=[]
    for i in range(17):#循环17个月
        if data[i]==1:#若本月消费
            if data[i+1]==1:#下个月也消费
                status.append(1)#就记为1
            if data[i+1]==0:#下个月不消费，就记为0
                status.append(0)
        else:
            status.append(np.nan)
    status.append(np.nan)
    return pd.Series(status, index=columns_month)

pivoted_purchase_return=pivoted_purchase.apply(purchase_return,axis=1)#axis=1表示计算方向在行的方向上，左右运算
pivoted_purchase_return.head()

df_purchase = (pivoted_purchase_return.sum() / pivoted_purchase_return.count()).reset_index()
df_purchase.columns = ['Date', 'PurchaseRate']
df_purchase['Date'] = df_purchase.Date.astype(str).apply(lambda x:x[:-3])

plt.figure(figsize = (15,5))
plt.plot(df_purchase.Date, df_purchase.PurchaseRate)
plt.xlabel('时间', fontsize=24)
plt.ylabel('回购率', fontsize=24)
plt.title('回购率的变化', fontsize=24);

上图可以看出，在初期用户的回购率并不高，1月的回购率只有15%左右，4月份起回购率稳定在30%左右。
从每月有回购消费的用户数数据可以看出，回购用户数整体有下降趋势。
对回购率的分析，再次说明了对于新用户，在其第一次消费后的三个月内是一段重要的时期，需要营销策略积极引导其再次消费及持续消费。
另外，对于有持续消费的老客，也要适时推出反馈老客户的优惠活动，以加强老客的忠诚度。