电商网站用户行为分析，分分钟找出那些土豪用户！

电商网站对用户行为数据进行分析，可以进行用户画像并分类管理，目的就是把商品信息推送给那些真正需要的用户。

可是，如何高效的进行用户行为数据分析呢？固定报表、传统BI、敏捷BI都很努力的尝试，国内几乎全部与数据分析服务相关的公司都号称他们的产品能够做到让业务人员自主分析，可是很不幸，从一个既不懂数据库概念更不会写SQL的真正业务人员的角度来看，这些东西与二三十年前的固定报表相比起来，唯一的进步就是图炫了一些。

其实，数据分析的应该是非常简单的，业务人员只需要将脑洞开的大一点然后正常的去思考并提问就可以了。

今天小编就使用易用性最佳的数据分析平台 Phoenix Analytics 演示一下如何快速进行用户行为分析。

Phoenix Analytics 使用起来极为简单！只要会玩连连看，就可以轻松驾驭数据分析！

废话到此为止，现在我们开始玩数据吧。

运营部门的小A想要找出一些土豪，就是近3个月内每月消费金额都在5万元以上的用户。

要找出这些土豪非常简单，小A使用KPI模板功能，选择一个相应的模板，然后数据金额并将时间和度量拖放到指定位置就OK了，一个能过滤出土豪用户的集合就创建好了。在多维分析中可以看到刚刚创建的这个集合，拖拽它到指定位置，就可以看到这些土豪的消费情况啦。

找出近3个月月均消费5万以上的用户

最后，当然少不了数据可视化。小A新建一个数据海报，只需轻轻拖拽一下，就把刚才的查询信息用图形展现了出来，并且可以使用各种各样的图形进行尝试，直到找到最适合的那个。

轻松进行数据可视化

运营经理认为那些购买商品的次数和浏览次数差不多的用户也属于土豪，因为这些人基本上是看到什么就买什么。小A很快领会了经理的想法，并且分分钟找出了第二种土豪。

小A先假设一个用户的购买次数除以浏览次数如果大于0.3，那么则判断这个用户具备看了就买的特征。

找出看了就买的用户

尝试不同的图表样式

这时BOSS路过并加入了讨论，他非常同意小A和经理的想法，并且指出同时具备这两种特征的用户是超级土豪，需要格外关注。

要找出这种土豪同样so easy，小A花两分钟时间使用KPI模板创建了超级土豪集合，然后用不到半分钟时间进行了数据查询。

寻找超级土豪

最后，使用数据海报非常轻松的把三种土豪的相关数据以可视化方式展示。为了将图做的好看，小A进行了一些试探性的图标展示。

找出最合适的展现方式

此时，更多的同事也纷纷提出了自己的意见：

有人说应该将大量购买日用消耗品的用户排除，他们很可能是保洁公司的采购而非土豪；

也有人说以前消费能力不强而最近半年突然显得很壕的用户符合暴发户的特征，可以将一些奢侈品多多推送给他们；

还有人说突然购买包包、口红、化妆品、首饰等商品的男性用户可能是恋爱了，可以将更多女士礼品推送给他们。

大家思维如此活跃，Boss非常开心 :)

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