電商數(shù)據(jù)簡單的分析思路

時(shí)間：2023-03-15 21:18:01 | 來源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-15 21:18:01 來源：電子商務(wù)

數(shù)據(jù)分析的過程分為收集數(shù)據(jù)，理解與整理數(shù)據(jù)，提出問題，尋找分析思路，最后進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)分析。在前面的幾篇文章中，我對淘寶/天貓的用戶購買以及嬰兒信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行了基本的整理，接下來便是對其中存在的問題進(jìn)行分析思路的整理。

分析思路的種類琳瑯滿目，各個(gè)思路又存在著交叉重疊，當(dāng)我們使用一種分析方法時(shí)往往又夾雜著其他的分析思路。在多種的分析思路中，多維度拆解分析方法與假設(shè)檢驗(yàn)分析方法是我最常用的，而邏輯樹與對比分析方法又時(shí)常會包含在其中。

這次我將簡單分析產(chǎn)品復(fù)購率的問題。復(fù)購率指的是用戶在購買一次商品后重復(fù)購買此商品的比率。復(fù)購率高的產(chǎn)品可能是因?yàn)楫a(chǎn)品本身是非耐用品，如嬰兒紙尿布，只買一兩片是不行的；也可能是產(chǎn)品的質(zhì)量高，口碑不錯(cuò)，在用戶之間產(chǎn)生病毒效應(yīng)，已購買用戶在帶來新用戶的同時(shí)也在進(jìn)行重復(fù)購買。在Excel透視表分析中，對用戶ID，購買用品種類以及購買時(shí)間同時(shí)分析發(fā)現(xiàn)，表中存在著幾位用戶（例：814316568）對同一款產(chǎn)品（例：28）有著重復(fù)多次購買（例：在三月，五月，十月三次購買）的跡象，但重復(fù)購買的用戶極少，僅有13位，而樣本共有近30000位用戶，復(fù)購率僅約0.04%。這個(gè)現(xiàn)象值得深度挖掘。

用戶復(fù)購率低的原因可以從用戶，產(chǎn)品，競品等方向進(jìn)行分析。腦圖繪制如下。

從用戶方面來說，用戶是否對產(chǎn)品的粘性本身就不強(qiáng)，也就是說產(chǎn)品不需要用戶的多次購買呢？比方說，嬰兒車只需購買一輛就足夠了；對商品屬性的進(jìn)一步了解可驗(yàn)證這個(gè)假設(shè)。從產(chǎn)品方面來說，產(chǎn)品質(zhì)量是否出現(xiàn)問題，導(dǎo)致用戶不想再購買這款產(chǎn)品呢？我們可以通過收集客戶對產(chǎn)品的評價(jià)信息，判斷其中的差評是否顯著多余其他產(chǎn)品。復(fù)購率低也可能是平臺或行業(yè)本身出現(xiàn)了問題，一些報(bào)道稱互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)近幾年并不景氣，可能會導(dǎo)致平臺的訪問量下降，繼而復(fù)購率下降。要驗(yàn)證此假設(shè)，可以搜集近幾年同種商品銷售量，觀察其是否有所變化（購買人數(shù)與購買數(shù)量是否減少）。最后可能是競爭對手的崛起對淘寶/天貓平臺造成了沖擊，我們可以搜集淘寶的直接競爭對手的同種商品的購買數(shù)據(jù)，查看是否有同比增長或是銷售量高于淘寶的現(xiàn)象。

以上所有的分析只是處于“提出問題”的階段；要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，可能需要收集更多的數(shù)據(jù)與信息。