《基于o2o优惠券的客户行为析》
《基于o2o优惠券的客户行为析》
此次分析的目的：确定群体并确定群体的行为特征，以此提出能够扩大有效消费群体的建议。 此次分析的步骤：一、确定被分析的主要用户群体；二、分析用户行为；三、提出意见。
一、线下线上数据对比
结论：
线下数据优于线上数据，更适合做用户的行为分析。
报告的数据源主要有线下和线上两部分组成，首先要对比两个渠道的数据。由上如表可知线上用户数量：762858个，线下用户数量：539438个,线下用户数量约为线上用户数量的0.7。
接下来，从数据的质量分析。
由如上图表可知：线上的用券支付率为：0.0189380835718759，线下的用券支付率为：0.04295554577966407,线下的数据质量高于线上数据质量，线下渠道优于线上渠道。
综合用户量，和这用券支付率分析，线下与线下用户量差距不大，但是，用券支付的情况，线下明显优于线上，因此，线下数据比线上数据更适合分析用户行为。所以，接下的数据都是在线下数据的基础上分析的。
二、用户行为分析
结论：
1、 商户偏好折扣：75折，83折，9折，95折；2、商户的折扣偏好有在75折到83折之间明显的断层；3、用户的折扣偏好很大程度上是受到商户的折扣偏好影响；4、用户总体是偏好高折扣；5、用户普遍愿意就近领券并消费。
2.1.各环节节点分析
通过对线下数据的分析，线下数据的业务主要有四个节点：所有用户的访问记录，用户领券的记录，用户消费的记录（有没有用券消费都算），用户用券的消费记录。
环节 环节人数 单一转化率 总体转换率
根据务节点漏斗图可以分析出，随着业务的加深，业务节点的总体转化率越来越低，再结合业务节点的单一转换率分析出，很多用户，都是直接消费的，很少一部分人用券消费。
那么，接下来主要分析的就是用券消费的人群行为特征。目的是为了找到共性，可以扩大用户群体。
2.2.不同的优惠率对用户领券和支付行为的影响
2.2.结论：1、用户领券偏好：75折，83折，9折，95折； 2、折扣越高领券后用券的概率越高，用户更偏好高折扣；3、问题既然用户偏好高折扣，为什么会出现75折，83折，9折，95折 折扣不是很高的优惠券的高领取率和高转化率（后面解答）
上图的左边为：不同折扣对领券的影响，公式是：不同优惠率下 各折扣的领取次数/ 总记录数数；明显可以看出，用户的领券的偏好分别为: 75折，83折，9折，95折。上图的右边为：不同折扣对已经领券后用券消费的影响，公式是：不同优惠券率下 各折扣被消费的次数/ 各折扣被领取的次数；在4折、5折、6折，很少有人领券，但是领取到券的转换率很高，在75折、83折 领券的人增多，领券后用券的转化率叶高，在9折是是明显的转折点，领取的人数最多，但是用券消费的转化率降低，9折往后，领取人数减少，转化率增高。分析得出结论，用户用券的偏好高折扣。对于，9折以后领取券的用户数少，但是转化率高。
2.3.不同优惠率对应的商户数量以及用券支付的人数
2.3.结论：1、商户的折扣偏好为：75折、83折、9折、95折；2、用户用券消费，人数集中在：5折、75折、8折、83折、9折、95折；3、（解答2.2.的疑问）用户虽然偏好高折扣，但是商铺只会给出少量的高折扣券，所以，高折扣券领取的数量少使用率高。
上图的左边为：不同折扣下的商铺数量占总记录的比例，公式是：不同优惠率下 商户个数/ 总记录数；明显可以看出，商户的折扣偏好为：75折、83折、9折、95折，10折是没有使用优惠券。上图的右边为：不同这折扣下消费券的数量占消费优惠券的总数的比例，公式是：不同优惠率下 消费使用优惠券数/ 总消费优惠券的数量；用户对折扣的偏好为：5折、75折、8折、83折、9折、95折，其中，5折、8折 商户提供的数量少，所以，无法格外突出，但是不能掩盖用户的偏好。
2.4.不同折扣下对应的商店数及用券消费数
2.4.结论：1、（验证2.3.的 结论3）再次证明，用户虽然偏好高折扣，但是商铺只会给出少量的高折扣券，所以，高折扣券领取的数量少使用率高。2、商户折扣偏好有明显的8折的断层。
上图的左边为：不同折扣下的商铺数量占总商店数的的比例，公式是：不同折扣下 商户个数/ 总记录数；右边为： 不同折扣下的 用券消费数占总消费数的比例，公式是：不同折扣下 用券消费数/ 总共用券消费数；明显可以看出，图左右条形图分布大概相同，即用户消费券的概率很大程度上是受到商户发券的偏好影响的。
2.5.不同的用户到商户距离对领券和用券消费的影响
2.5.结论：距离越近用户领券和用券消费的数量量越多。
上图的左边为：不同距离下的领券人数占总领券人数的比例，公式是：不同距离下领券人数/ 总领券人数；右边为： 不同距离下用券消费人数占不同距离下的领券人数的比例，公式是：不同距离下的用券消费人数/ 不同距离下领券人数；明显可以看出，左右的条形图分布状态大概一致，并且随着距离的增长，比例都在下降。
2.6.不同距离下商店数和用券支付数
2.6.结论：用户大多会选择离自己近的商户领券消费。
上图的左边为：不同距离下的商户数占总商户数的比例，公式是：不同距离下的商户数/ 总商户数；右边为： 不同距离下用券消费人数占总用券消费人数的比例，公式是：不同距离下的用券消费人数/总领券人数；明显可以看出，左右的条形图分布状态大概一致，并且随着距离的增长，比例都在下降。
三、提出建议
对如上图表分析得出，随着折扣的降低，用券消费数量递减，结合商户的折扣偏好考虑，75折用券消费用户数量刚开始增长，83折的最多,随后，用户数和领券到用券的转化率缓慢减少。根据这个现象，应该增加8折的折扣券和7折折扣券的数量，再将83折降到85折，发放的优惠券数量应该是：9折的数量> 85折的数量> 8折的数量 > 75折的数量 >7折的数量。最终，使有效有户数先缓慢上升再缓慢下降，以此增加优惠券的受众范围。对于对价格特别敏感的用户（特别偏好高折扣的用户），可以定向发放少量高折扣优惠券。对于距离近的用户客户可以多发出优惠券以刺激消费。最后，根据距离和折扣两个维度制定不同的营销策略。