数据可视化 | 直播电商客户流失分析
客户流失的全部成本包括旧客户流失损失的收入和用新客户替换这些客户所涉及的营销成本，减少客户流失是每个公司的关键业务目标，预测和防止客户流失对每个产品/平台来说都是一个巨大的潜在收入来源。
️客户流失分析思路
数据清洗；
用户特征探索性分析；
用户特征与流失相关性分析；
模型建立与优化。
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数据清洗
主要是对缺失值进行处理。缺失值处理是对数据中的空值进行删除或者填充，简单的处理方法有直接删除、均值填充、中位数填充、众数填充和特殊值填充，更复杂的有插值填充、Knn均值填充等均值填充。
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可视化客户流失分析
借助FineBI，团队进行了如下可视化分析：
用户维度特征分析；
用户行为特征分析；
用户相关性特征分析；
模型评估与优化。
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结论与建议
当开展补贴活动，鼓励商家对消费者进行补贴；
加发货仓库，降低商品的运输时间；
励更多主播创造更多优质直播内容，鼓励用户收藏喜欢的主播，鼓励用户成为主播；
当开展签到、每日任务等活动，提高用户使用平台时间，增强用户粘性；
于长时间未下单的用户，平台对其进行精准消息推送，尝试召回用户。
*2022帆软BI数据分析大赛参赛作品，未经允许禁止转载
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