用户画像数据泉源之订单数据
关于卖家而言，，， ，，除了通过间接数据剖析用户画像，，， ，，还可以通过直接的订单报告数据,来构建用户画像，，， ，，从而举行链接和广告的优化事情 。。。。。在店肆订简单订单报告中，，， ，，即可找到订单报告 。。。。。
选择响应的日期单击下载，，， ，，即可获得一份包括产品SKU、售价、下单时间、配送地点等信息的订单报告 。。。。。通过对这份数据的剖析，，， ，，即可获得越发详细的用户画像 。。。。。
1.地区漫衍
将店肆已往1年的所有订单信息汇总，，， ，，选择配送州ship-state和产品数目quantity-purchased两列数据举行剖析，，， ，，可以剖析购置主顾的区域定位 。。。。。通过 Excel制作可视化示意图，，， ，，即可越发直观地举行剖析 。。。。。
针对店肆的所有产品，，， ，，可以逐一举行剖析，，， ，，并举行横向比照 。。。。。一旦扫除运营方面的影响，，， ，，就可以确认差别区位用户的购物喜欢，，， ，，从而为后期选品和上架提供资助 。。。。。
2.时间漫衍
由于订单泉源于流量，，， ，，流量泉源于曝光，，， ，，曝光泉源于装备使用(App或者PC端的使用)，，， ，，以是订单岑岭期就是买家自身产品受众的活跃时间，，， ，，而订单低谷期则是产品受众的非活跃时间 。。。。。
筛选订单报告中的下单时间purhase-date中和产品数目quantity-purchased 两列数据举行剖析，，， ，，可以获得每个小时爆发的订单数目 。。。。。将一日的总订单设置为 100%，，， ，，然后凭证每一小时的订单数设置其详细数值/活跃数 。。。。。假设总订单为1000，，， ，，中午11:0012:00订单数为100，，， ，，那么该段时间的活跃值就是10% 。。。。。
该店肆中，，， ，，用户活跃下单时间主要集中在太平洋时间上午8:00~11:00 。。。。� ；；；；；； ；凰阄本┦奔洌�， ，，则为破晓0:00~3:00 。。。。。对运营运动而言，，， ，，可以将秒杀、促销等最先时间设置在该时段之前的1~3小时利便预热，，， ，，广告在该时段也需要包管有足够的预算，，， ，，以提升曝光效果 。。。。。
但对用户画像剖析而言，，， ，，还需要思量更多因素 。。。。。由于美国本土横跨4个时区，，， ，，而订单报告中的时间为太平洋时间UTC-8，，， ，，对应加利福尼亚州(CA)的地方时 。。。。。但得克萨斯州(TX)属于中部时间UTC-6，，， ，，比太平洋时间早2个小时;佛罗里达州(FL)和纽约州(NY)属于东部时间UTC-5，，， ，，比太平洋时间早3个小时 。。。。。由于部分州路越差别时区，，， ，，因此可以凭证其首府所在地，，， ，，将订单时间转化为地方时，，， ，，从而越发准确地剖析用户的购置行为 。。。。。
经由转化地方时后，，， ，，可以显着看出用户活跃下单时间岑岭期在外地时间10:00~12:00，，， ，，在下昼15:00、18:00和23:00各有一个小岑岭 。。。。。不难看出这些时间段都是工薪阶级的集中休息时间，，， ，，下昼15:00则为下昼茶时间 。。。。。据此推断，，， ，，在这些时间段举行浏览下单的用户，，， ，，对购物的态度是休闲式的，，， ，，除性价比之外，，， ，，还会关注整体的购物体验 。。。。。从产品图片、图文排版、视频配音等角度举行优化，，， ，，将有更高增进转化的可能性 。。。。。
和订单地区漫衍的剖析要领一样，，， ，，可以将全店肆产品的下单地方时举行统一剖析 。。。。。通过对价钱相近，，， ，，名目相仿的链接举行比照，，， ，，并团结订单地区漫衍剖析可以越发准确地定位用户的行为，，， ，，从而资助自己获得优化的灵感 。。。。。
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