跨境电商消费者价值分析

采集2020年7月1日至2021年2月28日某店铺消费者的订单次数、交易金额和购买时间等数据,通过Power Query编辑器(以下简称PQ编辑器)对数据进行筛选处理,进而得出相关的数据分析结论。

(一)打开数据源

打开数据源“项目六任务二消费者价值分析”。

(二)将数据导入PQ编辑器

选择表格所有数据(快捷键Ctrl+A全选)，选择“数据”选项卡,单击“从表格”按钮。

在弹出的“创建表”对话框中,选择数据的区间。单击“确定”按钮。

(三)PQ 编辑器处理数据

选择“添加列”选项卡,单击“自定义列”按钮。

在“自定义列”对话框中,将列名改为“Nowadays”,在“自定义列公式”中输入公式“=Date Time .Date(#datetime(2021,7,1,0,0,0))”。

单击“Nowadays”字段名称左侧的数据类型按钮，选择“日期/时间”数据类型。

选择“添加列”选项卡,单击“自定义列”按钮,在“自定义列”对话框中,将列名改为“R”，在“自定义列公式”中输入公式“=[Nowadays]-[Order payment time]”。

单击“R”字段名称左侧的数据类型按钮,选择“整数”数据类型。

选择“Order payment time”与“Nowadays”列(按住Ctrl键可同时选择多列),然后在菜单栏中选择“主页”选项卡,单击“删除列”下拉按钮,在下拉列表中单击“删除列”。

在菜单栏中选择“主页”选项卡,单击“分组依据”按钮。

在弹出的“分组依据”对话框中选择“高级”,单击两次“添加聚合”按钮。再将分组依据选择“nickname”,聚合第一行选择“R”、“最小值”和“R”;第二行选择“F”和“对行进行计数”;第三行选择“M”、“求和”和“total amount”,最后单击“确定”按钮。

在菜单栏中选择“主页”选项卡,单击“高级编辑器”按钮。

在图6-28所示的代码中,在in前补上以下关于消费者等级判断的条件语句。 AR = List .Average(分组的行[R]), AM = List .Average(分组的行[M]), AF= List .Average(分组的行[F])，

已添加条件列=Table .AddColumn (分组的行,"消费者等级”，each if ([R]<AR) and ([M]> AM) and ([F]> AF) then"高价值消费者”

else if ([R] > AR) and ([M] > AM) and ([F] > AF) then"重点保持消费者”

else if ([R]< AR) and ([M] > AM) and ([F]<AF) then“重点发展消费者”

else if ([R] > AR) and ([M] > AM) and ([F]< AF) then"重点挽留消费者”

else if ([R]< AR) and ([M]< AM) and ([F]> AF)then"一般价值消费者”

else if ([R] > AR) and ([M]< AM) and ([F]> AF) then"一般保持消费者”

else if ([R]< AR) and ([M]< AM) and ([F]<AF) then"一般发展消费者”

else"潜在消费者")

记得在上句结尾添加英文状态下的“,”,并将最后一行“分组的行”改为“已添加条件列”,如有语法错误,检查逗号等符号是不是英文状态下输入的。

在菜单栏中选择“主页”选项卡,单击“关闭并上载”下拉按钮,选择下拉列表中的“关闭并上载”选项。

(四)数据分析

对数据进行分析后可知:高价值消费者533,重点保持消费者357,重点发展消费者4102,重点挽留消费者2 125,一般价值消费者14,一般保持消费者23,一般发展消费者3 450,潜在消费者13178。从这些数据可以得出,重点消费者占总消费者的比例约占29.4%,针对这些消费者,可以通过邮件的形式增加他们的复购。