电商平台用户行为流失分析，有哪些长尾关键词可以挖掘？

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随着互联网和电子商务的发展，人们已经习惯了网上购物。在中国，电商平台备受欢迎。每年的618、双11、双12活动中，大量用户在淘宝等电商平台上浏览商品、收藏或加入购物车。

随着互联网和电子商务的发展，人们已经习惯了网上购物。 在中国，电子商务平台非常受欢迎。 在每年的618、双11、双12活动中，大量用户在如淘宝等电商平台浏览商品，或收藏、加入购物车或直接购买。 通过用SQL对用户行为的分析，我们可以挖掘用户的购买规律，了解产品的热度，并结合门店的营销策略，实现更精细、更精准的运营，让业务获得更好的增长。

​​数据集​​包含用户行为，由用户ID、产品ID、产品类别ID、行为类型和时间戳组成。 本次分析共导入数据约383万条。 在导入过程中，与主键联合设置了5个字段，在导入过程中消除了重复值。

用户行为间的转化情况

用户行为转化漏洞分析

从上面的漏斗图分析可以看出，从用户进入APP浏览页面开始，购买环节的最终转化率为2%。 用户点击页面后，用户流失巨大。 从浏览到购买的转化率是多少？

用户购买的路径分析

点击-收藏-购买的转化路径分析：用户浏览商品后，约有1/5的用户进行收藏，然后收藏中约13.26%的用户进行购买。

转化路径分析：从上图可以看出，用户浏览商品后，约有41.13%的用户会加入购物车，远高于进行收藏的用户，但加入购物车后，只有 17% 左右的用户最终进行了购买，超过 80% 的用户没有进行购买。 我们需要分析这个环节。