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香港pcc比内地便宜吗？ (香港pcc价格)
编辑：rootadmin香港pcc比内地便宜吗？
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一般来说，香港的个人消费品比内地要贵。这主要是因为香港的生活成本相对较高，包括租金、员工薪水和其他经营成本等。由于这些因素，导致在香港购买商品和服务的价格普遍较高。
然而，具体到某些特定的产品或类别来说，也可能存在个别情况下香港的价格较内地便宜。例如，部分奢侈品牌在香港销售时可能享受较低的关税和税务政策，因此相比内地更具竞争力。此外，香港也是一个免税购物天堂，吸引了许多旅客前往购物。
总体而言，香港的物价普遍较高，但具体取决于所购买的产品和服务的种类以及市场供需等因素。所以，在比较香港和内地的价格差异时，建议根据具体情况进行评估和比较。
便宜
香港保费便宜,因为香港的人均寿命比内地长十岁,而且香港人患重疾的概率比内地要低; 以平安的重疾险产品“平安福”为例,因疾病身故理赔万人民币保额,或重大疾病仅理赔万人民币,需要每年交费元。
电商用户消费行为数据分析
对于初级阶段的新电商来说，积累数据，找准运营方向，关注流量，开源是重点；
对于中级阶段的电商，稳定客流，提高店铺销量是首要任务；
对于很有规模的电商，更侧重留存与活跃，提升整体运营水平。
不同的阶段，对于数据分析指标的侧重点也不同。
本篇以某电商用户订单记录为例，侧重用户消费整体趋势和用户消费行为，对用户规模和用户黏性中的几个核心数据点进行分析展示：
分析过程思维导图：
数据来源于一家电商网站用户订单记录
观察数据姿升：
1、日期需要做姿转换格式
2、大部分的订单购买商品数量较少，平均值在2个左右，极值很大，存在干扰
3、用户消费金额稳定，同样也存在极值干扰
时间格式转换：需要按月分析数据，这里直接转为月份，忽略具体日期
1、每月销量和销售额分布情况
销量与销售额走势一致
2、用户数量、订单数量分布情况
订单量和用户数量线性分布图
3、用户数量分布情况
使用数据透视表，查看每月用户数量、销量和销售额
用户平均消费金额不稳定，此消彼长
用户平均消费次数在1-2次之间，-呈上涨趋势
1、用户消费次数与消费金额
用户消费金额、消费次数分布散点图
根据散点图分布，极值影响严重，根据切比雪夫定理，筛选纯册绝数据
%的数据集中在距离平均值5个标准差之内
去掉极值，重新调整后的分布图
图形大致呈现线性回归，说明客单价稳定
用户消费次数直方图:
大部分集中在次以内，小部分数据造成了干扰
用户金额次数直方图
大部分集中在元以下，绝大部分呈现集中趋势,小部分数据造成了干扰
2、用户累计消费额占比
按消费金额排序，使用累计加和函数，计算用户消费额占比
用户人数是 %的人只占了%的消费额 消费总金额前名贡献了%的消费额度
也就是维护好这前名客户，可以完成KPI的%
3、新老客消费比
每月新客趋势图
每月老客趋势图
4、单次用户消费数量
只消费了一次的客户占比.%，有一半客户只购买了一次
按月对比：
5、用户分层——rfm模型
使用数据透视表，提取出用户消费额、最后一次消费日期、消费数量数据
将最后一次消费日期转为最后一次消费日距今的天数
(由于数据是很早之前的，为了更好的展示数据，将对比标准改为所有用户最后一次消费的日期）
数据以平均值作为x、y、z轴标准值，编写python函数，将用户M、R、F数据，划分象限，使用0、1作为标准值上下象限之分，给用户分别贴上标签。
8类标签分别是：重要保持客户、重要价值客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般保持客户、一般价值客户、一般发展客户、一般挽留客户
统计各标签用户的总销售额、总的消费频率，和人数
一般挽留客户最多，重要保持客户第二，重要保持客户销售金额占比最高
rfm客户分层散点图：
从RFM分层可知，大部分用户为重要保持客户，但这是由于极值影响，拉高了平均值，用户划分不够准确
6、用户分层——新老用户、活跃、回流、流失用户
使用数据透视表，统计每月各用户消费情况，1表示当月购买过，0表示当月没有购买
使用python函数，根据用户每月消费情况，贴上标签
统计每月各类用户的数量
更直观的面积图：
计算回流率加入表中
7、用户生命周期
计算用户第一次购买和最后一次购买的时间差
平均生命周期为天，最长天
用户的生命周期受只购买过一次的用户影响比较厉害，可以剔除
剔除只购买一次的用户，可以看出，用户生命周期首位两端人数比较多，中间值相对少
8、用户购买周期
9、复购率
复购率指自然月内，购买多次的用户占比
使用applymap函数对用户购买各月购买次数进行标记
复购率线形图
复购率稳定在%左右，前一个月因为有大量新用户，只购买了一次，拉低了复购率
、回购率
回购率指曾经购买过且在某一时期内再次购买的用户占比
使用前面分好的购买标记
0为本月未购买，1为本月购买
编写python函数，对用户回购情况贴上标签
回购率线形图
标签: 香港pcc价格
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