称心常识网消费行为分析
什么是消费者行为？
消费者行为是对个人、团体或组织以及与购买、使用和处置商品和服务有关的所有活动，以及消费者的情绪、态度和偏好如何影响购买行为的研究。
什么影响消费者行为？
决策是一个动态的过程，很多事情都会影响消费者的行为。分析消费者的行为数据能够使我们选择以对消费者产生最大影响的方式去展示产品或服务。消费者行为往往受到不同因素的影响，例如:
个人因素: 如年龄、种族、性别、文化、收入、个人习惯/兴趣等心理因素: 个人的认知和观念影响其对营销信息的反应公司网站:网页设计，其他用户对产品的评论，推荐系统等公司的实体店服务社会方面:政策、政府、经济、竞争对手、口碑、朋友和家人等广告:电子邮件、邮件、杂志、Cookie、社交媒体、销售联盟(返现网站)、合作伙伴（NBA、世界杯、电视节目等活动）
为什么消费者行为数据很重要？
理解消费者行为是营销很重要的一个方面。基于消费者行为数据，我们能够了解消费者如何做出决策，以及潜在客户将如何对新产品或新服务做出反应。从数据中探索可操作的见解，以支持企业提出相应的策略，这是很重要的。
例如，当你访问某网站时，如果你不知道从哪里开始，你会想立即离开这个网站，网站就失去了它的顾客。这就是为什么我们要进行测试(比如AB测试、可用性测试等)来洞察客户行为，以便优化客户浏览的历程并改进关键KPI——转化率、收入、客户生命周期价值和AOV(平均客单价)。
一个好的电商网站可以对消费者的行为产生很大的影响。
行为经济学的观点
行为经济学是一门研究心理学的学科，因为它与个人和机构的经济决策过程有关。它可以与消费者行为相结合，去研究人们如何做出决策，以及如何用“看不见的手”影响人们做出决策。
丹·艾瑞里（Dan Ariely）是美国杜克大学（Duke University）心理学和行为经济学的以色列裔教授。他主要研究人类的心理学现象在经济学中的作用，以及如何利用人类心理现象影响人们的经济行为。有一些经典的例子来说明这些是如何影响消费者的行为的。
第一个例子：当你在车管所申请驾照时，申请中有一部分询问“你是否愿意在宣布死亡后捐献你的器官和组织”。丹·艾瑞里对欧洲国家愿意捐献器官的人的比例做了研究，这是展示结果的条形图。
从上图可以看出，前四个国家的情况与其余国家是非常不同的。你可能会认为这些差异是由于文化和宗教的原因导致的，但是这其中一些国家的文化和宗教是非常相似的。经过研究，丹·艾瑞里最终发现，导致结果差异的最大原因在于车管所不同的应用设计。
设计一：捐赠意愿比率低的国家:“如果你想捐献你的器官和组织，请在这里签名……”设计二：捐赠意愿比例高的国家:“如果你不愿意捐赠你的器官和组织，请在这里签名……”
只要人们注意到有与“器官捐赠”相关的东西，“默认”大多数人是不会签字的。因此，有很大一部分人选择没有签字，如此一来不同的器官捐赠同意书设计悄悄影响了人们的决定。这是一种对默认选项的依赖，因为它不会给人们带来心理压力。
第二个例子：如果一个品牌总是提供“大促销”，大多数消费者会认为它的产品实际价格比销售价格更便宜，也可能会认为“低价格=低质量”。而如果一个昂贵的品牌很少提供折扣。这个品牌一旦提供折扣或促销，大多数消费者更有可能从这个品牌购买一些他们可能并不真正需要的产品。
第三个例子：一个7天的罗马或巴黎的旅游广告。这两个选择都是 $1800 含食宿。最终选择罗马或巴黎的人数差不多相同。
如果在这两个选择的基础上，再加一个新的选择方案 – ‘罗马含住宿不含餐-$1800’, 这样的情况大多数人会选择’罗马含食宿’这个套餐。事实上，加上这个新的方案本没有什么意义，大部分人也不会选择这个新方案。但是它却能影响人们的决策行为。
在这些例子的背后隐藏一个很有趣的理论-博弈论。博弈论用数学模型研究理性决策者中的一种战略博弈。如果我们能够通过行为经济学很好的了解和分析消费者的行为，我们就能够预测他们的行为，期待，然后有针对性的去影响消费者的决定，最大化他们的价值。
消费者行为数据分析案例
下面就让我们看一个真实的研究消费者行为的项目。这个项目的目的是预测什么样的消费者更愿意点击广告。
数据集包括以下10列数据：
每日网站浏览时间-以分钟为单位，在网站花费的时间。年龄-消费者年龄。地区收入-消费者在不同地区的平均收入。每日互联网使用量-消费者在互联网日平均分钟数。广告主题-广告的标题。城市-消费者所在城市。男性与否-消费者是否是男性。国家-消费者所在国家。时间-用户点击广告或关闭窗口的时间。广告点击-用0或1表示是否点击广告。0-没有点击，1-点击
探索性数据分析
数值数据 vs 广告点击
从下面的图可以看出，在网站上停留时间更长（80分钟左右）的消费者更不会点击广告。
相比而言停留较短时间（50分钟左右）的消费者更愿意点击广告。点击广告的消费者平均年龄是40岁，并且地区的平均收入是50000。并且这群人的日互联网使用量更少。这些分析能提供很多的信息。同样地，文本数据也能给我们带来很多有用的信息。比如什么样的广告标题更吸引人并带来更多的点击率。
文本数据
消费者更愿意点击面向团队的且上下文相关的广告标题。我们在下图也可以看出什么样的广告不太受大家的欢迎。
相关性
从图中可以看出，40岁左右且在网站停留小于80分钟的消费者更愿意点击广告。在Class1 中，平均年龄是40岁，日平均互联网使用量在100-200。
建模
在对数据进行初步探索后，我们可以开始建模的过程。这个项目中我们可以使用随机森林模型。利用Grid Search优化超参，拟合模型，准确率以及F1 score高达 97%。
特征重要性分析显示，互联网日使用量，网站浏览时间，年龄，地区收入都对消费者是否点击广告起非常重要的作用。
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Reference: https://medium.com/swlh/consumer-behavior-analysis-click-or-not-6092491a89a2编译 | Ran & Jiaojie校对｜Joy图片 | 来自网络公开资源，版权属原作者排版 | Claire
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