FLO客户行为数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为,电子商务,线上线下渠道,时间序列,消费趋势,细分市场,商业分析
数据概述
本数据集包含了FLO公司在2020年至2021年间客户的购物行为数据，覆盖了线上和线下两种渠道。FLO是一家成立于1960年的土耳其鞋业领先企业，致力于成为全球鞋业生产领域的佼佼者。数据集详细记录了每位客户的唯一标识、购物渠道、购买时间、购买数量及总消费金额等关键信息，为分析客户行为模式提供了全面的数据支持。
数据用途概述
该数据集适用于以下多个应用场景：
1. 客户行为分析：研究客户在不同渠道（线上/线下）的购物习惯，识别高频次购买者和低频次购买者。
2. 渠道偏好分析：比较线上与线下渠道的使用情况，评估渠道对客户行为的影响。
3. 消费趋势分析：通过时间序列数据，分析客户消费金额和购买频率的变化趋势，挖掘季节性或周期性规律。
4. 细分市场研究：借助客户感兴趣的类别数据，分析不同细分市场的消费偏好，为市场推广提供依据。
5. 客户生命周期管理：利用首次购买和最后一次购买的时间数据，评估客户生命周期，优化客户挽留策略。
6. 商业决策支持：为电子商务和实体零售渠道的资源配置、促销活动设计和库存管理提供数据支持。
数据字段定义
- 唯一客户标识
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master_id: 每位客户的唯一标识符，用于区分不同客户。
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购物渠道信息
- order_channel: 客户使用的购物渠道，包括Android、iOS、Desktop、Mobile和Offline（线下商店）。
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last_order_channel: 客户最后一次购买所使用的渠道。
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购买时间信息
- first_order_date: 客户的首次购买日期。
- last_order_date: 客户的最后一次购买日期。
- last_order_date_online: 客户最后一次线上购买的日期。
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last_order_date_offline: 客户最后一次线下购买的日期。
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购买行为统计
- order_num_total_ever_online: 客户在所有线上渠道的购买总次数。
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order_num_total_ever_offline: 客户在所有线下渠道的购买总次数。
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消费金额统计
- customer_value_total_ever_offline: 客户在所有线下渠道的总消费金额。
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customer_value_total_ever_online: 客户在所有线上渠道的总消费金额。
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商品类别偏好
- interested_in_categories_12: 客户在过去12个月内购买过的商品类别列表，用于分析客户兴趣偏好。
数据特征
1. 时间跨度：数据覆盖了2020年至2021年，提供了较长时间维度的客户行为记录。
2. 多渠道覆盖：同时包含线上和线下购物渠道的数据，适合分析全渠道消费行为。
3. 详细行为记录：不仅记录购买次数和消费金额，还提供了首次和最后一次购买的时间，便于分析客户活跃度和生命周期。
4. 细分市场信息：通过interested_in_categories_12字段，可以识别客户的兴趣偏好，支持细分市场研究。
5. 客户唯一标识：通过master_id字段，确保数据的唯一性和客户行为的连贯性。
适用场景
1. 市场分析：分析不同渠道的客户行为差异，评估线上和线下渠道的贡献。
2. 消费者洞察：了解客户在不同时间段的消费趋势，识别高价值客户群体。
3. 产品策略：根据客户兴趣偏好调整产品线，优化市场推广策略。
4. 商业智能：结合时间序列数据，预测未来消费趋势，支持企业决策。
5. 客户管理：通过客户生命周期分析，制定个性化的客户挽留和忠诚度提升策略。
数据价值
该数据集为研究和优化客户行为提供了详实的基础信息，适用于学术研究、商业分析和市场战略制定等多个领域。通过深入分析，可以帮助企业和研究者更好地理解客户行为模式，提升商业决策的科学性和有效性。
