网站数据分析

  • A+
所属分类:SEO培训

网站数据分析

评价用户忠诚度

用户忠诚度由4个指标——用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间和平均浏览页面数决定,这4个指标没有明显的类别划分,并且可以认为是在同一层次上的相互独立的指标,所以只需要构建2层的模型:

我们需要计算底层每个指标对用户忠诚度的影响权重,只需要知道底层各指标间的相对比重,这个主要通过专家组或者问卷调研的方法获得数据,这里假设4个指标间两两比较的比重如下表(使用9标度):

用户访问频率最近访问时间平均停留时间平均浏览页面数用户访问频率1733最近访问时间1/711/31/5平均停留时间1/3311/3平均浏览页面数1/3531

——表格中的数据是一个正互反矩阵,即如果“用户访问频率”与“最近访问时间”的比重为7(1-9标度的定义参见层次分析法那篇文章),则 对应的表格(第2行第3列)的数值为7,矩阵对角线对称的表格(第3行第2列)的值为1/7。所以两两比较只需要完成对角线一侧的数据,另一侧取对应数值 的倒数就可以了。

评价电子商务网站用户的综合价值 

通过上面的分析实例,大家对层次分析的应用应该有了一定的熟悉,那么对于更加复杂的多层次分析模型,层次分析法又是如何实现的呢?下面就以网站数据分析——电子商务网站用户分析这篇文章中的指标体系为例来简要介绍下。首先也是构建评价指标体系模型,从电子商务的交易数据中获取的指标更为丰富,我们根据文中对指标的阐述,将指标进一步分层,可以建立起3层结构的模型,如下图:

基于这个模型,需要使用3次AHP来计算:

忠诚度和消费能力对用户价值的影响权重;

最近购买时间、购买频率和购买产品种类对忠诚度的影响权重;

平均每次消费额和单次最高消费额对消费能力的影响权重。

分别在每一步中获取指标两两比较的权重,计算矩阵的一致性概率CR,若通过则计算获得每个指标对上层相应指标的影响权重系数

  • 我的微信
  • 这是我的微信扫一扫
  • weinxin
  • 我的微信公众号
  • 我的微信公众号扫一扫
  • weinxin

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: