淺談電商業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

時(shí)間：2023-03-15 20:42:02 | 來(lái)源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-15 20:42:02 來(lái)源：電子商務(wù)

序言

本文分為三個(gè)部分：

1.描述電商行業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)

2.使用sql和Excel處理數(shù)據(jù)，使用BI和tableau進(jìn)行可視化，分析一組淘寶電商數(shù)據(jù)中隱藏的有利于業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的點(diǎn)

3.分析《洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》中的案例

1.電商行業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)

1.1 什么是業(yè)務(wù) ? 答：是產(chǎn)品從生產(chǎn)到賣出的所有環(huán)節(jié)（引用live）；

1.2 電商行業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo)：

電商行業(yè)業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)

R：Recency最近一次消費(fèi)。指的是上一次的消費(fèi)時(shí)間和計(jì)算當(dāng)天的間隔。計(jì)算公式是：當(dāng)前日期-上次消費(fèi)日期。（一般取付款時(shí)間，而非下單時(shí)間）
F：Frequency消費(fèi)頻率。客戶在固定時(shí)間內(nèi)（一般以1年作為統(tǒng)計(jì)周期）的購(gòu)買次數(shù)。客戶購(gòu)買頻率的高低是客戶品牌忠誠(chéng)度和店鋪忠誠(chéng)度的體現(xiàn)。
M：Monetary消費(fèi)金額。指的是顧客在一段時(shí)間（通常是1年）內(nèi)的消費(fèi)金額

2.利用1中提到的模型分析數(shù)據(jù)

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源：阿里巴巴天池

嬰兒用品：從阿里巴巴天池獲取淘寶和天貓上嬰兒產(chǎn)品用戶的數(shù)據(jù)集，包括2個(gè)excel文件：

表1購(gòu)買商品，數(shù)據(jù)量29971 x 7列，

表2嬰兒信息，數(shù)據(jù)量953 x 3 列。

2.2 用sql預(yù)處理數(shù)據(jù)

去重，查看缺失值，更換列的格式

2.3從數(shù)據(jù)中可以分析下列指標(biāo)，挖掘增長(zhǎng)業(yè)務(wù)點(diǎn)

庫(kù)存數(shù)量可以通過(guò)購(gòu)買量大概估計(jì)，成交單數(shù)和成交用戶都可以直接從表中看出：

連帶率=購(gòu)買數(shù)量/購(gòu)買行為ID個(gè)數(shù)，復(fù)購(gòu)率=購(gòu)買數(shù)量/用為ID個(gè)數(shù)；

如下圖，一個(gè)購(gòu)買行為ID代表一次購(gòu)買行為，用購(gòu)買數(shù)量/1就得到了連帶率 因此圖中的百分比數(shù)字就是每次購(gòu)買行為的連帶率

一個(gè)用戶ID就是一位用戶，用商品購(gòu)買數(shù)量/1就得到了每個(gè)用戶的復(fù)購(gòu)率,如下：

2.3那么這些指標(biāo)可以解決哪些實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題呢？

（1）成交數(shù)量、成交用戶數(shù)，連帶率：這兩個(gè)指標(biāo)可以監(jiān)控銷售的運(yùn)營(yíng)波動(dòng)情況，有異常情況可以實(shí)時(shí)檢查問(wèn)題。

（2）復(fù)購(gòu)率、平均購(gòu)買次數(shù)：平均購(gòu)買次數(shù)可以監(jiān)控用戶的活躍程度及波動(dòng)情況，復(fù)購(gòu)率指標(biāo)監(jiān)控留存以及可以關(guān)注老顧客，維護(hù)好客戶

2.4.能否從作業(yè)中數(shù)據(jù)，發(fā)掘不同用戶和行為，并進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)呢？

在計(jì)算出用戶年齡后，刪除一個(gè)33歲的年齡異常值，發(fā)現(xiàn)年齡分布范圍太廣；決定用四分位數(shù)來(lái)劃分用戶年齡區(qū)間；最小值，下四分位數(shù) 中位數(shù) 上四分位數(shù)分別是：0，272.5，577， 1121.5，4307（天數(shù)）；轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的年齡：0-8個(gè)月，8個(gè)月-1歲6個(gè)月，1歲6個(gè)月-3歲，3歲-11歲和出生前購(gòu)買

這樣可以針對(duì)不同年齡的用戶，推薦不同類別的商品，促進(jìn)轉(zhuǎn)化；

比如50014815的商品在年齡為8個(gè)月-1年6個(gè)月的顧客中，銷量不錯(cuò)；應(yīng)該設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的文案，宣傳方式針對(duì)這個(gè)年齡的顧客，推薦該商品。

3.《洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》案例分析

3.1 購(gòu)物籃系數(shù)提升

引用：《洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》4.6

背景：春天大型超市的購(gòu)物籃系數(shù)徘徊在3.0，各種促銷都無(wú)法拉高；現(xiàn)在用數(shù)據(jù)給出一個(gè)方案可以提高這一指標(biāo)。

MECE法則列出所有影響目標(biāo)的因素

圖1

先確定競(jìng)對(duì)的目標(biāo)系數(shù)情況：

發(fā)現(xiàn)購(gòu)物籃系數(shù)3.0不是系統(tǒng)共性情況，因?yàn)楦?jìng)對(duì)的系數(shù)比較高。

圖1的很多指標(biāo)，實(shí)際情況下收集不到；結(jié)合實(shí)際情況，重點(diǎn)從如下三個(gè)方向入手：

1.時(shí)間段與購(gòu)物籃系數(shù)的關(guān)系

2.顧客購(gòu)物行為和購(gòu)物籃系數(shù)的關(guān)系

3.重點(diǎn)商品與購(gòu)物籃系數(shù)的關(guān)系

先研究時(shí)間段與購(gòu)物籃系數(shù)的關(guān)系：

圖中能看出周一到周五的時(shí)候 12-14 18-20這兩個(gè)時(shí)間段購(gòu)物籃系數(shù)明顯變低了，而周末就沒(méi)有這個(gè)情況。

接下來(lái)研究顧客購(gòu)物行為和購(gòu)物籃系數(shù)關(guān)系

拉低購(gòu)物籃系數(shù)的商品，占總商品購(gòu)買量的39%，無(wú)疑是非常影響購(gòu)物籃系數(shù)。這時(shí)候統(tǒng)計(jì)了購(gòu)買量在1-2件的貨物是什么。發(fā)現(xiàn)香煙，飲料，衛(wèi)生巾和護(hù)墊占非常大的比重，購(gòu)買的顧客以寫字樓用戶為主，這就解釋了為什么在12-14，18-20這個(gè)時(shí)間段的購(gòu)物籃系數(shù)變低了，因?yàn)檫@個(gè)時(shí)間段寫字樓的上班族休息，寫字樓顧客數(shù)量激增，并且他們購(gòu)買的商品大多都低于三件，所以這個(gè)時(shí)段的購(gòu)物籃系數(shù)變低。

再實(shí)地現(xiàn)場(chǎng)的考察具體情況：

1.超市因?yàn)闆](méi)有購(gòu)物筐，很多顧客在買了三件商品之后，雙手拿不下就放棄購(gòu)買產(chǎn)品

2.只有10%的顧客會(huì)在超市入口拿購(gòu)物筐和購(gòu)物車，而且這些顧客以家庭主婦位置

3.重點(diǎn)貨物補(bǔ)貨不及時(shí)

4.飲料，香煙之類的即時(shí)性產(chǎn)品，購(gòu)買數(shù)量最多的商場(chǎng)和寫字樓員工

那么到這為這，我們可以采取對(duì)應(yīng)的策略是在商品旁邊增加購(gòu)物筐；接下來(lái)要驗(yàn)證重點(diǎn)貨物補(bǔ)貨不及時(shí)的問(wèn)題，可以通過(guò)日缺貨率來(lái)監(jiān)控指標(biāo)；但是由于超市本身沒(méi)有統(tǒng)計(jì)這個(gè)數(shù)據(jù)，退而求其次，監(jiān)控商品每日的銷量，對(duì)于那些突然減少的商品，就視為補(bǔ)貨不及時(shí)。

同時(shí)把缺貨率和購(gòu)物籃系數(shù)一起統(tǒng)計(jì)：

藍(lán)色的銷售大的商品，突然下降視為缺貨了，補(bǔ)貨不及時(shí)；可以得出補(bǔ)貨不及時(shí)和購(gòu)物籃系數(shù)的相關(guān)性非常高。

小結(jié)：1.通過(guò)研究時(shí)間段與購(gòu)物籃系數(shù)關(guān)系；我們發(fā)現(xiàn)12-14，18-20這倆時(shí)間段的購(gòu)物籃系數(shù)下降很厲害。2.接著通過(guò)研究顧客購(gòu)物行為和購(gòu)物籃系數(shù)的關(guān)系，我們發(fā)現(xiàn)上面兩個(gè)時(shí)間段購(gòu)物籃系數(shù)下降是因?yàn)檫@個(gè)時(shí)間段激增了購(gòu)買數(shù)量小于3的顧客；3.我們發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵貨物補(bǔ)貨不及時(shí)對(duì)購(gòu)物籃系數(shù)下降有很大的影響

我們可以有如下措施來(lái)提高購(gòu)物籃系數(shù)：

1.超市的購(gòu)物籃系數(shù)相對(duì)于競(jìng)對(duì)來(lái)說(shuō)很低，說(shuō)明不是大環(huán)境的原因，是內(nèi)因。

2.周一到周五的12-14,18-20點(diǎn)，擺放一些寫字樓顧客更愿意購(gòu)買的商品，提高購(gòu)物籃系數(shù)

3.除了在超市入口以外，還需要在商品旁邊擺放購(gòu)物筐

4.對(duì)于重點(diǎn)貨物，一定要提前做足庫(kù)存，并且監(jiān)控日缺貨率

采取這些舉措后，繼續(xù)跟進(jìn)數(shù)據(jù)，并且根據(jù)反饋調(diào)整。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些舉措確實(shí)10%的購(gòu)物籃系數(shù)。

3.2.數(shù)據(jù)分析教你如何找到女朋友

如果你忽略了前文，直接跳到這里；那么我盡量不讓你失望^_^

引用：《洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》 6.5.4

第一步：總覽全局，從開始找到最后成功，有哪些階段，每個(gè)階段應(yīng)該有什么舉措：

第二步：先明確自己的需求，即找女朋友的目的。可以用馬斯洛需求原理在自己身上去套用，比如文中的例子，找女朋友兩個(gè)原因：1.避免每次聚會(huì)，自己總是孤身一人，朋友都是兩兩相伴；2.父母和親戚安排的相親讓自己不勝其煩；3.自己也到了適婚年齡，需要考慮一下婚姻問(wèn)題。各位讀者如果是單純需要一段戀愛(ài)關(guān)系，就需要具體情況具體分析

確定之后，就用“人-貨-場(chǎng)”這個(gè)萬(wàn)金油模型列出了自己的理想女友

然后用swot模型分析出自己的實(shí)際情況：

值得一提，在花費(fèi)這個(gè)問(wèn)題上，和一開始鎖定目標(biāo)的方式有關(guān)；文中案例使用的是廣泛撒網(wǎng)，盡可能認(rèn)識(shí)更多的女孩，所以花費(fèi)會(huì)非常大（個(gè)人非常不推薦這種方式~）

案例中，主人公確定了自己的方式后，就明確了自己的主要問(wèn)題如下：

1.如何去發(fā)現(xiàn)更多的潛在女生

2.如何收集數(shù)據(jù)，并利用自己數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)去指導(dǎo)行動(dòng)？

3.如何改掉缺點(diǎn)，更好的和女生交流？

在認(rèn)識(shí)一些女孩之后，就進(jìn)入了收集數(shù)據(jù)階段

1.目標(biāo)女生的數(shù)據(jù)

2.目標(biāo)女生閨蜜的數(shù)據(jù)

3.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來(lái)源：

1.公開渠道

數(shù)據(jù)來(lái)源一般是官方數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，官方數(shù)據(jù)指的一些認(rèn)證過(guò)真實(shí)的，比如畢業(yè)學(xué)校，工作單位，聯(lián)系方式，社交媒體等；網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)指的就是對(duì)方社交媒體等公開的一些數(shù)據(jù)，如果你是高帥富你也可以請(qǐng)專業(yè)人士去調(diào)查~

2.內(nèi)部渠道

目標(biāo)女友的朋友圈，比如文中主人公就從目標(biāo)閨蜜的男友切入的，還有自己的圈子和對(duì)方的交集，從中收集一些信息

收集之后，就可以開始建模：

PS：分值越高說(shuō)明難度越大。然后文中主人公鎖定目標(biāo)是女生L，更新了一個(gè)目標(biāo)女孩和其男友的微博互動(dòng)內(nèi)容；最后他們吵架之后，及時(shí)出現(xiàn)，確定了男女關(guān)系

小結(jié)：

生活中有許多你值得花費(fèi)很多精力去思考的事情，這時(shí)候單純的想難免會(huì)不夠深入，加上科學(xué)的數(shù)據(jù)分析，會(huì)幫你更好的做出規(guī)劃。