快手平台化妆品用户消费稳定性分析数据

本数据集通过计算用户消费金额和消费次数的变异系数，评估消费行为稳定性。1.针对稳定用户，推送长期会员权益、年度订阅、自动续费计划，降低运营成本；2.针对一般用户，在常规运营的同时保持互动；3.针对波动用户，分析季节性、促销影响、竞品干扰等波动原因并调整运营策略。对外可为消费金融风控模型提供用户消费稳定性特征，辅助信用评估。一、加工前数据说明：原始数据为2026年1-3月快手平台订单销售数据，包含买家信息、订单创建时间、实付款、订单状态。已脱敏。 二、处理规则说明： 1.数据清洗：筛选“交易成功”有效订单，剔除实付款≤0异常记录；对买家ID去重，同一买家多笔订单归并至同一ID。 2.基础指标计算：按买家ID分组计算：（1）累计消费金额（元）= SUM(实付款)；（2）累计消费次数（次）= COUNT(订单号)；（3）客单价（元）= 累计消费金额 / 累计消费次数；（4）首次消费日期 = MIN(创建时间)；（5）最近消费日期 = MAX(创建时间)。仅保留累计消费次数≥2的用户。 3.消费金额标准差：使用样本标准差函数 STDEV.S 计算该用户所有订单实付款的标准差。 4.消费金额变异系数（CV金额） = 消费金额标准差 / 客单价。 5.覆盖自然周数：对每个用户，统计其有消费记录的不重复自然周个数（周一至周日为一个自然周，通过WEEKNUM函数获取周序号，再按买家ID去重计数）。 6.周平均消费次数（次/周）= 累计消费次数 / 覆盖自然周数。 7.周消费次数标准差：先按自然周汇总该用户每周的消费次数，再使用 STDEV.S 计算这些周消费次数的样本标准差。 8.周消费次数变异系数（CV次数） = 周消费次数标准差 / 周平均消费次数，当覆盖自然周数=1时，若标准差为0则变异系数为0，否则按公式计算。 9.稳定性等级划分：综合考虑消费金额变异系数（CV金额）和周消费次数变异系数（CV次数）两个维度划分用户稳定性等级，当CV金额 < 0.3 且 CV次数 < 0.3划分为“稳定”；CV金额 ≥ 0.6且 CV次数 ≥ 0.6为“波动”；其他情况为“一般”。 三、数据内容描述：加工后得到用户消费稳定性数据集，可用于用户稳定性分群、运营策略调整及风控建模。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集来源于快手平台2026年1-3月化妆品订单销售数据，通过计算用户消费金额与消费次数的变异系数，综合评估消费行为稳定性，并将用户划分为稳定、一般和波动三个等级。数据集包含1026条用户记录，涵盖累计消费金额、累计消费次数、客单价、变异系数、稳定性等级等字段，可用于用户分群、差异化运营策略制定，以及为消费金融风控模型提供用户稳定性特征，辅助信用评估。数据每季度更新一次。