電商訂單數(shù)據(jù)分析

時(shí)間：2023-03-15 22:34:01 | 來(lái)源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-15 22:34:01 來(lái)源：電子商務(wù)

電商訂單數(shù)據(jù)分析

1. 背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到家家戶戶，電商平臺(tái)的不斷發(fā)展，電商的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，為了提高店鋪的銷量，穩(wěn)定客流，找準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)方向。

1. 任務(wù)目標(biāo)

我們期望能運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)電商訂單進(jìn)行初步分析，希望能夠解決一下問題：

1. 2017年和2018年銷售情況怎樣？如果下降，原因是什么？
2. 用戶的消費(fèi)行為是怎樣的？
3. 怎樣指定接下來(lái)的運(yùn)營(yíng)策略？

分析思路如下

1. 數(shù)據(jù)處理
2. 數(shù)據(jù)基本信息

數(shù)據(jù)集：電商用戶訂單數(shù)據(jù).csv

時(shí)間跨度：2017年-2018年

字段：由于數(shù)據(jù)集包含字段太多，現(xiàn)只選取部分字段：訂單ID，客戶ID，下單日期，銷售額，數(shù)量，細(xì)分。

由于部分圖表是在Python里進(jìn)行分析，所以字段名改為：order_id ， user_id order_dt， trade_amount， order_quantity，user_category

1. Python數(shù)據(jù)預(yù)處理

（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)

（2）字段提取

由于字段太多，只使用以下六個(gè)字段，且部分圖表是在Python里進(jìn)行分析，所以對(duì)于字段進(jìn)行重新命名：

訂單ID：order_id ，

客戶ID：user_id

下單日期：order_dt，

銷售額：trade_amount，

數(shù)量：order_quantity，

細(xì)分user_category

1. 數(shù)據(jù)表基本信息

1. 修改字段類型

需要把order_id類型改為object,

order_dt數(shù)據(jù)類型改為datetime

新增加月份month這一列

通過以上基本信息可以得出，該表格沒有缺失值，且經(jīng)過excel簡(jiǎn)單查驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)也沒有重復(fù)值，所以可以開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析了

1. 訂單數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)

根據(jù)描述統(tǒng)計(jì)，

每次下單購(gòu)買數(shù)量：平均數(shù)是3.76個(gè)商品，標(biāo)準(zhǔn)差在2.23，故可以發(fā)現(xiàn)購(gòu)買數(shù)量波動(dòng)很大。中位數(shù)是3，75個(gè)百分位為5，最大值為14，故下單購(gòu)買數(shù)量受到極值影響/

每次下單銷售額：平均數(shù)是1619，標(biāo)準(zhǔn)差是2646，中位數(shù)是638，75百分位數(shù)是1790，極值是35621，說(shuō)明銷售金額數(shù)據(jù)波動(dòng)大，且受極值影響。

1. 購(gòu)買數(shù)量以及銷售金額的數(shù)據(jù)分布

可以看出訂單購(gòu)買數(shù)量和銷售額都是呈右偏分布，即中位數(shù)<平均數(shù)

1. 數(shù)據(jù)分析
2. 數(shù)據(jù)集的整體狀況（此處用的excel分析）

通過餅圖可以發(fā)現(xiàn)，2018年總體銷售額比2017年略有下降。

1. 用戶消費(fèi)趨勢(shì)分析（按月分析）

（1）下圖是2017年和2018年用戶每月銷售額匯總情況對(duì)比

根據(jù)2017年和2018年的銷售額匯總折線圖可以發(fā)現(xiàn)，每年的銷售額在1-4月，7月處于淡季，5-6月，8-12月處于旺季。

（2）下圖是2017年和2018年用戶每月購(gòu)買次數(shù)匯總情況對(duì)比

（3）下圖是2017年和2018年用戶每月下單人數(shù)匯總情況對(duì)比

通過以上三個(gè)圖形情況，發(fā)現(xiàn)銷售額，下單數(shù)量和下單人數(shù)趨勢(shì)一致。

（4）下面三個(gè)圖分別是2017年和2018年每月的銷售額，下單人數(shù)，購(gòu)買數(shù)量增長(zhǎng)情況

通過對(duì)比2017年和2018年的購(gòu)買數(shù)量，下單人數(shù)以及銷售金額情況都是在淡季的時(shí)候銷售情況下跌，在旺季的時(shí)候銷售情況上漲

結(jié)論：通過以上圖表，發(fā)現(xiàn)在淡季用戶下單人數(shù)大幅減少，從而導(dǎo)致購(gòu)買數(shù)量和銷售額的減少，由于缺乏數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步分析。

①用戶體驗(yàn)流程分析，查看流失客戶行為數(shù)據(jù)，進(jìn)一步回訪客戶找出客戶流失原因，進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。

②產(chǎn)品分析：針對(duì)客戶的評(píng)價(jià)，網(wǎng)站評(píng)論，用戶反饋意見等維度，對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)進(jìn)行分析優(yōu)化。

③用戶來(lái)源，通過分析用戶來(lái)源渠道方面加強(qiáng)運(yùn)營(yíng)推廣

1. 用戶個(gè)體消費(fèi)能力分析（按用戶分析）
2. 展示購(gòu)買數(shù)量和銷售額的分布情況

通過以上兩圖可以發(fā)現(xiàn)

購(gòu)買數(shù)量主要集中在10個(gè)以內(nèi)，購(gòu)買數(shù)量波動(dòng)比較大，屬于右偏分布

銷售金額主要集中在5000以內(nèi)，銷售額波動(dòng)大，極值對(duì)其影響也很大，也屬于右偏分布

1. 用戶購(gòu)買數(shù)量和銷售額的散點(diǎn)圖

用戶購(gòu)買數(shù)量和銷售金額不成相關(guān)性，但是由于銷售金額分布較廣

1. 用戶購(gòu)買退貨率

1. 用戶累計(jì)消費(fèi)金額占比

通過下圖可以發(fā)現(xiàn)銷售金額不滿足二八原則，即不滿足20%的人數(shù)的銷售額占比80%，也就是說(shuō)銷售額肯定存在問題


通過以上對(duì)用戶個(gè)體消費(fèi)能力分析，可以發(fā)現(xiàn)，用戶的購(gòu)買數(shù)量和銷售金額數(shù)據(jù)波動(dòng)很大，極值差距也很大，且購(gòu)買金額不滿足二八原則，說(shuō)明核心用戶定位不夠精準(zhǔn)

結(jié)論：需要根據(jù)店鋪定位，對(duì)于核心客戶加大推廣力度，并且針對(duì)性的對(duì)這些客戶的加強(qiáng)購(gòu)物體驗(yàn)

1. 用戶消費(fèi)行為分析
2. 用戶第一次消費(fèi)

可以看出，用戶基本是集中在2017年進(jìn)行第一次消費(fèi)，也就是說(shuō)新客是在逐漸減少，到2018年基本上沒有新客進(jìn)行消費(fèi)行為

1. 用戶最后一次消費(fèi)

通過上圖可以發(fā)現(xiàn)，客戶最后一次消費(fèi)時(shí)間基本上就是集中在訂單數(shù)據(jù)的最后幾個(gè)月

1. 新老客戶占比

①多少用戶僅消費(fèi)了一次

僅7個(gè)用戶僅消費(fèi)了一次，說(shuō)明用戶黏度較高

1. 用戶分層

①RFM

RFM是一個(gè)經(jīng)典用戶分類模型，模型利用通過交易環(huán)節(jié)中最核心的三個(gè)維度：最近消費(fèi)（Recency），消費(fèi)頻率（frequency),消費(fèi)金額（Monetary）細(xì)分用戶群體，從而分析不同群體的用戶價(jià)值，最終達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷。

1. 基于規(guī)則（均值）劃分的RFM

RFM熊3個(gè)維度，分兩個(gè)等級(jí)得到8類用戶分層

通過RFM模型，把用戶分為八類，分別給用戶打上標(biāo)簽，八個(gè)分類為：

重要保持客戶',重要價(jià)值客戶，重要發(fā)展客戶，重要挽留客戶，一般保 持客戶，一般價(jià)值客戶，一般發(fā)展客戶，一般挽留客戶

從RFM分層可以知道，店鋪中有很大一部分客戶為一般發(fā)展客戶和一般挽留客戶，可以針對(duì)提升這些用戶的活躍度，轉(zhuǎn)換為優(yōu)質(zhì)客戶。重要保持客戶需要提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)，采用會(huì)員制運(yùn)營(yíng)。

針對(duì)上述8類用戶分層情況，可初步制定三大運(yùn)營(yíng)策略：
提高活躍度：注重提升一般客戶、低價(jià)值客戶的活躍度，將其轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)客戶。
提高留存率：與重要價(jià)值、重要挽留客戶互動(dòng)，提高這部分用戶的留存率。
提高付費(fèi)率：維系重要保持客戶、重要發(fā)展客戶的忠誠(chéng)度，保持網(wǎng)站的良好收入。
具體手段包括搭建會(huì)員體系、會(huì)員分類管理與升級(jí)、積分兌換、發(fā)放折扣券等。

具體的運(yùn)營(yíng)策略參照如下：

【'111':'重要價(jià)值客戶'】該類用戶與企業(yè)交易頻繁、交易金額大，但長(zhǎng)時(shí)間沒有二次消費(fèi)，存在流失風(fēng)險(xiǎn)?！髽I(yè)利潤(rùn)的潛在來(lái)源，采用用戶喚回運(yùn)營(yíng)。
【'011':'重要保持客戶'】該類用戶與企業(yè)交易頻繁、交易金額大，且最近一次消費(fèi)時(shí)間間隔短，實(shí)際貢獻(xiàn)價(jià)值很高?！髽I(yè)優(yōu)質(zhì)的客戶群，采用會(huì)員制運(yùn)營(yíng)。
【'101':'重要挽留客戶'】該類用戶交易金額大，但交易并不頻繁、且長(zhǎng)時(shí)間沒有二次消費(fèi)，也存在流失風(fēng)險(xiǎn)?！泻芨邼撛趦r(jià)值的客戶，可針對(duì)性研究用戶特征，通過特定營(yíng)銷手段吸引用戶提高購(gòu)買頻率。
【'001':'重要發(fā)展客戶'】該類用戶最近消費(fèi)間隔短、購(gòu)買金額大，但交易不頻繁?！泻芨邼撛趦r(jià)值的客戶。對(duì)該類用戶展開專題研究，重點(diǎn)分析用戶群特征，以便在下次促銷時(shí)向合適的用戶傳遞合適的CD產(chǎn)品，轉(zhuǎn)化為留存客戶。
【'110':'一般價(jià)值客戶'】該類用戶購(gòu)買頻率高，但長(zhǎng)時(shí)間沒有交易，而且購(gòu)買金額較低，企業(yè)已很難獲取更多利潤(rùn)。
【'010':'一般保持客戶'】該類用戶最近交易時(shí)間間隔短、購(gòu)買頻率高，屬于活躍用戶，但由于累計(jì)購(gòu)買金額較少，消費(fèi)能力有限，屬于企業(yè)的一般維持用戶。
【'100':'一般挽留客戶'】低價(jià)值客戶。
【'000':'一般發(fā)展客戶'】 無(wú)法立即給企業(yè)帶來(lái)較大利潤(rùn)的用戶。

針對(duì)上述8類用戶分層情況，可初步制定三大運(yùn)營(yíng)策略：

提高活躍度：注重提升一般客戶、低價(jià)值客戶的活躍度，將其轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)客戶。
提高留存率：與重要價(jià)值、重要挽留客戶互動(dòng)，提高這部分用戶的留存率。
提高付費(fèi)率：維系重要保持客戶、重要發(fā)展客戶的忠誠(chéng)度，保持網(wǎng)站的良好收入。
具體手段包括搭建會(huì)員體系、會(huì)員分類管理與升級(jí)、積分兌換、發(fā)放折扣券等。

通過上圖可以發(fā)現(xiàn)，重要價(jià)值客戶的F和M較大，即消費(fèi)次數(shù)多且消費(fèi)時(shí)間間隔遠(yuǎn)，可以采取重點(diǎn)換回方式運(yùn)營(yíng)。

②新老客戶活躍流失

參考漏斗模型，針對(duì)每個(gè)用戶，按兩年內(nèi)的每個(gè)月對(duì)用戶情況進(jìn)行分類，即新用戶、活躍用戶、回流用戶、流失用戶。
通過下面的數(shù)據(jù)透視表即可得到每個(gè)用戶每個(gè)月的購(gòu)買情況，從而進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析。


若本月無(wú)消費(fèi)（即為0）
之前有記錄
1.上條記錄為無(wú)消費(fèi)（即為0）
1.1若為未注冊(cè)，則為未注冊(cè)
1.2若為不活躍，則為不活躍
2.上條記錄為有消費(fèi)（即為1），則為不活躍
之前無(wú)記錄，則為未注冊(cè)
若本月有消費(fèi)（即為1）

之前無(wú)記錄，則為新客戶
之前有記錄
3.上條記錄為無(wú)消費(fèi)（即為0）
3.1若為未注冊(cè)，則為新客戶
3.2若為不活躍，則為回流客戶
4.上條記錄為有消費(fèi)（即為1），則為活躍客戶

由上表可知，每月的用戶消費(fèi)狀態(tài)變化

活躍用戶（持續(xù)消費(fèi)用戶），對(duì)應(yīng)的是消費(fèi)運(yùn)營(yíng)的質(zhì)量
回流用戶（之前不消費(fèi)本月才消費(fèi)），對(duì)應(yīng)的是喚回運(yùn)營(yíng)
不活躍用戶，對(duì)應(yīng)的是流失
新客戶，對(duì)應(yīng)渠道與市場(chǎng)

Active：活躍用戶除了2017年上半年處于增加情況，下半年處于先降低，然后緩步增加，到了2018年，整體處于先大幅度下降，然后緩步上升到2017年的水平。整體來(lái)說(shuō)活躍用戶偏少，說(shuō)明運(yùn)營(yíng)質(zhì)量不高，可能是競(jìng)爭(zhēng)激烈導(dǎo)致，具體情況需要再進(jìn)行詳細(xì)分析。

New：新用戶，只有在2017年以減少的趨勢(shì)增加了，之后2018年則一直沒有新用戶增加。說(shuō)明市場(chǎng)，渠道，需要加大運(yùn)營(yíng)力度以增加新用戶。

Return：回流客戶，除了2017年上半年處于上漲趨勢(shì)，后一直到2018年底，都處于在150的幅值上下波動(dòng)，說(shuō)明老客戶維護(hù)的還不錯(cuò)，需要進(jìn)一步的挖掘客戶需求。

Unactive：不活躍用戶，2017年的不活躍用戶一致增加，直到2018年二月達(dá)到頂峰，隨后一直小幅下降。說(shuō)明用戶一直處于較大流失狀態(tài)，需要采取提高用戶體驗(yàn)等措施以達(dá)到加強(qiáng)用戶黏度的效果。

1. 用戶購(gòu)買周期（按訂單）

產(chǎn)品的平均購(gòu)買周期是48天

1. 用戶生命周期（第一次與最后一次購(gòu)買時(shí)間差）

用戶生命周期的均值是539天，75%以上的用戶周期超過486天，說(shuō)明用戶黏度不錯(cuò)。

1. 復(fù)購(gòu)率和回購(gòu)率
2. 復(fù)購(gòu)率

復(fù)購(gòu)率的波動(dòng)很大除了2018年7月份，基本上在0.45的上下波動(dòng)。需要詳細(xì)分析7月份產(chǎn)品分類，查找原因，這里不做贅述。

1. 回購(gòu)率

從上圖可以看出回購(gòu)率的波動(dòng)很大。說(shuō)明客戶的忠誠(chéng)度不夠，需要采取例如舉辦活動(dòng)，發(fā)放優(yōu)惠券等方式提高用戶的忠誠(chéng)度。

1. 總結(jié)

本次分析采用了多種分析方法，如趨勢(shì)分析，用戶行為分析，RFM模型分析，生命周期分析，漏斗轉(zhuǎn)化分析，較全面刻畫了店鋪的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀。

主要結(jié)論有

1. 總體來(lái)看，每月的消費(fèi)總金額、消費(fèi)次數(shù)、產(chǎn)品購(gòu)買量、消費(fèi)人數(shù)趨勢(shì)相似：均在1-4月，7月處于下降趨勢(shì)，處于淡季，5-6月，8-12月處于大幅增加趨勢(shì)，處于旺季。
2. 通過以上對(duì)用戶個(gè)體消費(fèi)能力分析，可以發(fā)現(xiàn)，用戶的購(gòu)買數(shù)量和銷售金額數(shù)據(jù)波動(dòng)很大，極值差距也很大，且購(gòu)買金額不滿足二八原則，說(shuō)明核心用戶定位不夠精準(zhǔn)
3. 用戶基本是集中在2017年進(jìn)行第一次消費(fèi)，也就是說(shuō)新客是在逐漸減少，到2018年基本上沒有新客進(jìn)行消費(fèi)行為，但是老客戶的黏性較高。
4. 從RFM分層可以知道，店鋪中有很大一部分客戶為一般發(fā)展客戶和一般挽留客戶，可以針對(duì)提升這些用戶的活躍度，轉(zhuǎn)換為優(yōu)質(zhì)客戶。重要保持客戶需要提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)
5. 整體來(lái)說(shuō)活躍用戶偏少。

新用戶，只有在2017年以減少的趨勢(shì)增加了，之后2018年則一直沒有新用戶增加。

回流客戶，除了2017年上半年處于上漲趨勢(shì)，后一直到2018年底，都處于在150的幅值上下波動(dòng)，說(shuō)明老客戶維護(hù)的還不錯(cuò)。

不活躍用戶，2017年的不活躍用戶一致增加，直到2018年二月達(dá)到頂峰，隨后一直小幅下降。說(shuō)明用戶一直處于較大流失狀態(tài)。

1. 產(chǎn)品的平均購(gòu)買周期是48天，用戶生命周期的均值是539天，75%以上的用戶周期超過486天，說(shuō)明用戶黏度不錯(cuò)。復(fù)購(gòu)率的波動(dòng)很大除了2018年7月份，基本上在0.45的上下波動(dòng)。
2. 回購(gòu)率的波動(dòng)很大。

可以采取的措施：

1. 用戶體驗(yàn)流程分析，查看流失客戶行為數(shù)據(jù)，進(jìn)一步回訪客戶找出客戶流失原因，進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。
2. 產(chǎn)品分析：針對(duì)客戶的評(píng)價(jià)，網(wǎng)站評(píng)論，用戶反饋意見等維度，對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)進(jìn)行分析優(yōu)化。
3. 用戶來(lái)源，通過分析用戶來(lái)源渠道方面加強(qiáng)運(yùn)營(yíng)推廣
4. 需要根據(jù)店鋪定位，對(duì)于核心客戶加大推廣力度，并且針對(duì)性的對(duì)這些客戶的加強(qiáng)購(gòu)物體驗(yàn)
5. 提高活躍度：注重提升一般客戶、低價(jià)值客戶的活躍度，將其轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)客戶。
   提高留存率：與重要價(jià)值、重要挽留客戶互動(dòng)，提高這部分用戶的留存率。
   提高付費(fèi)率：維系重要保持客戶、重要發(fā)展客戶的忠誠(chéng)度，保持網(wǎng)站的良好收入。
   具體手段包括搭建會(huì)員體系、會(huì)員分類管理與升級(jí)、積分兌換、發(fā)放折扣券等。