淘寶母嬰商品電商數(shù)據(jù)分析（一）

時間：2023-03-26 01:44:01 | 來源：電子商務

時間：2023-03-26 01:44:01 來源：電子商務

因為對互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)比較感興趣，自己現(xiàn)階段需要累積項目經(jīng)驗，所以選擇淘寶電商母嬰用品購買數(shù)據(jù)進行練習，將近期學得的知識與業(yè)務相結合，學會如何分析電商行業(yè)數(shù)據(jù)。此次分析的主要使用工具為EXCEL。

數(shù)據(jù)分析的步驟通常分為：

1. 熟悉數(shù)據(jù)集
2. 提出問題
3. 數(shù)據(jù)清洗與整理
4. 數(shù)據(jù)分析與建模
5. 數(shù)據(jù)可視化

我將通過這五個步驟，分析此淘寶母嬰店鋪數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)業(yè)務問題，并為其提出改進建議。

一、熟悉數(shù)據(jù)集

我選擇的是淘寶和天貓嬰兒用品數(shù)據(jù)分析，一共包含兩個數(shù)據(jù)集：

• 表1:購買商品.csv
• 表2:嬰兒信息.csv

數(shù)據(jù)來源：阿里巴巴天池 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45

表1:購買商品.csv 是淘寶會員的歷史貿(mào)易記錄，共包含2012年6月-2015年2月的29972條信息記錄和7個字段。

表中字段信息及其含義如下：

user_id:用戶ID 該字段表示用戶登陸app時使用的賬號名稱，每個用戶都有唯一獨立的ID。

auction_id:購買行為編號 用戶在進行購買時的唯一行為標號，用數(shù)字作為標認細化處理用戶行為的數(shù)據(jù)字段。

cat_id:商品種類ID 表示每個用戶id購買的對應的商品種類，比如童裝、童褲、童鞋?？梢詭椭袛囝櫩拖矚g什么種類的商品。

cat1:商品類別 顧客購買的商品類別，是商品種類下的二級分類。比如商品種類為童裝，則商品類別分為：外套、襯衫、褲子等。通過分析判斷顧客喜歡購買哪一細分類別的商品，重要字段，可了解顧客購買偏好。

property：商品屬性 商品的一些基本參數(shù)，幫助顧客在購買時了解商品，比如：顏色、尺寸、材質(zhì)、品牌。

buy_mount:購買數(shù)量 代表顧客購買商品的數(shù)量，用于統(tǒng)計銷量，了解哪一類商品銷量較高。

day：購買日期 顧客購買商品的年月日，可以了解商品在某段時間內(nèi)是否復購及復購頻率，商品是否集中在某一時間段熱銷。

表2:嬰兒信息.csv共有954條數(shù)據(jù)信息，共包含三個字段：

user_id:用戶ID 用戶登陸app時使用的賬號名稱?？赏ㄟ^此字段將表1和表2結合，得到用戶購買的商品和嬰兒年齡/性別關系。

birthday:出生日期 購買商品用戶的嬰兒年齡，可用于了解各年齡段購買情況

gender:性別（0男性，1女性）嬰兒性別，可了解嬰兒性別與用戶購買的關系

二、提出問題并選擇子集

分析完字段信息后，要思考我們想用數(shù)據(jù)獲得什么信息，想通過分析解決哪些業(yè)務問題。在思考業(yè)務問題時，我將站在賣方，也就是店鋪/企業(yè)的角度去進行思考，根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析關鍵指標，評估店鋪運營情況，并給出改進建議。

作為店鋪，最終的目標是盈利+給用戶帶來價值，以此為出發(fā)點，我提出的問題有：

1. 店鋪整體銷售表現(xiàn)：

• 店鋪年度/季度/月度總銷量情況？并預測2015年銷量趨勢

以不同的時間維度去看店鋪的銷量情況，可以了解店鋪整體的銷售情況以及發(fā)展趨勢。發(fā)掘是否店鋪在某段時間內(nèi)銷量高/低，有什么特征，并分析原因。

2. 商品銷售表現(xiàn)：

• 店鋪有哪幾種商品？
• 熱銷商品是哪些，銷量是多少？
• 不同種類商品銷量的特征/趨勢是什么？影響銷量的原因有哪些？

了解店鋪商品構成及每個商品的表現(xiàn)，找到影響銷量的原因，幫助店鋪優(yōu)化運營和產(chǎn)品策略。

3. 用戶方面：

• 用戶年齡和商品銷量/類別關系
• 用戶性別和商品銷量/類別關系

對用戶進行年齡、性別兩個維度進行分類，研究這兩個維度和商品的關系。作用幫助店鋪發(fā)現(xiàn)關鍵用戶，構建用戶畫像，輔助精細化運營。

性別維度：用戶分為男、女，結合購買性別、購買商品和數(shù)量，得出商品男女購買比例，分析出商品的主要用戶性別群體。

年齡維度：分析主要用戶年齡層，不同嬰兒年齡用戶購買比例，以及熱銷產(chǎn)品的用戶嬰兒年齡分布。

4.商品復購方面：

• 復購客戶有多少？復購次數(shù)多少？

忠誠用戶是店鋪持續(xù)創(chuàng)造商業(yè)價值的基礎，以復購數(shù)據(jù)來了解店鋪的忠誠顧客情況。

根據(jù)以上這些問題，可以得出需要的子集有：用戶ID, 商品類別，購買次數(shù)，購買日期，購買數(shù)量，性別，出生日期。

三、數(shù)據(jù)清洗和整理

數(shù)據(jù)的清洗整理通常包括以下這些步驟：選擇子集，重命名列名，刪除重復值，處理缺失值，一致化處理，數(shù)據(jù)排序，異常值處理等。

1）選擇子集：上文已選出需要子集。隱藏不需要子集：購物行為id和商品屬性字段。用vlookup函數(shù)多表關聯(lián)，根據(jù)用戶ID，精確查找出每個用戶id對應的出生日期與性別。

2）重命名列名：將原英文名的字段名稱全部修改為中文。拼接修改后的表如圖所示：

3）缺失值：所有列計數(shù)為29972條信息，無缺失值、空白值。

4）重復值：用戶ID出現(xiàn)重復，原因是同一用戶進行了多次購買行為，所以不刪除。

5）異常值處理：出生日期和性別存在大量異常值。僅有957個嬰兒出生日期和性別可與用戶id匹配，而其他列計數(shù)為29972條信息。這說明很多用戶的出生日期，年齡無法通過用戶id查找匹配到數(shù)值，也就是說很多顧客在購買時沒有留下嬰兒出生日期、性別信息,我將這兩列的N/A定位條件-查找替換-空白。性別數(shù)字出現(xiàn)異常，為2的有27個，清除。

6）計算嬰兒年齡。通過分列將購買日期/出生日期列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為日期型數(shù)據(jù)。用datedif函數(shù)，計算當用戶購買商品時嬰兒的年齡。操作完成后如下：

可以看到在計算年齡時有NUM！出現(xiàn)，這樣的錯誤值共有143個。這是因為購買商品日期比出生日期要早，結果無法計算得出。這樣購買可能有以下兩種情況：1.用戶填寫的嬰兒年齡信息不真實，可能胡亂填寫；2.嬰兒出生前，用戶已經(jīng)開始購買商品。

鑒于用戶購買行為已經(jīng)發(fā)生，我將NUM!值單元格公式修改為：=datedif(購買日期,出生日期,"m")，得出128個用戶購買日期比填寫的出生日期早0-10個月（懷孕周期以內(nèi)），以此推斷這143個用戶填寫較符合上述提到的第二種情況：嬰兒出生前，用戶已經(jīng)開始購買商品。下圖為處理判斷過程截圖：

所以我將把這些在嬰兒出生前已經(jīng)購買商品的用戶嬰兒年齡由NUM!更改為0歲。

7）對數(shù)據(jù)中購買數(shù)量進行描述統(tǒng)計分析，結果如下：

發(fā)現(xiàn)購買數(shù)量中存在異常值（最大值）10000，將其修改為中位數(shù)1。

四.數(shù)據(jù)分析和建模

1.店鋪整體銷售表現(xiàn)：

1）店鋪2013-2014年度總銷量：

• 數(shù)據(jù)只包含2012年下半年-2015年2月，所以只對比13-14年銷量。
• 2013-2014年，店鋪總銷量同比上升，增長率約為41.3%。

2）店鋪季度銷量：

• 一年四季的季度銷量環(huán)比基本全部是增長的，下半年總銷量約為上半年的2倍。
• 需注意：僅2014年第四季度銷量環(huán)比減少，第三季度銷量歷史最高值，為10785。思考：此時段是否因為有促銷活動導致銷量大增？帶著這個問題往下看。
• 季度銷量同比增長。
• 需要注意：圖中2015年第一季度銷量同比減少，原因是數(shù)據(jù)集只記錄了2015年第一季度1，2月的銷量，3月未計入。但1，2月銷量已達到4273，所以預計2015第一季度最終總銷量會超越2014年第一季度銷量。

3) 店鋪月總銷量：

• 店鋪每月總銷量呈增長趨勢
• 每年11月是商品購買高峰期，連續(xù)三年創(chuàng)新高，環(huán)比漲幅大，這也是后半年銷量高的主要原因。推測是因為淘寶雙十一大促影響，但還需更多分析驗證。
• 每年1-2月是商品購買低峰期，推測原因是受春節(jié)期間物流配送影響。

2. 商品銷售表現(xiàn)：

1）店鋪商品種類，熱銷商品及銷量

• 店鋪共有6種商品，總銷量從高到低排名為：28，50008168，500014815，38，50022520，122650008
• 不同商品銷量差距較大。熱銷商品top1&top2&3：28，50008168，50014815銷量約占據(jù)店鋪銷量的86%；38，50022520，122650008銷量占比約為14%。

2）每季度不同種類商品銷量

• 店鋪所有種類的商品整體呈同比/環(huán)比增長趨勢。
• 商品5008168和28銷量波動較大，每年5月/11月都有一波購買小高峰，推測原因是這兩種商品積極參與節(jié)日促銷活動有關(母親節(jié)/雙十一），且促銷對商品銷量影響較大。其他商品銷量基本保持穩(wěn)定，促銷期內(nèi)銷量僅有微小上升。

3.用戶方面

1）用戶嬰兒性別

--嬰兒男女性別購買數(shù)量占比：

--不同類別商品嬰兒男女性別購買數(shù)量：

如圖所示，母嬰商品男性總購買數(shù)量占比為女性的2倍。在深入去看不同類別商品男女的購買數(shù)量時，發(fā)現(xiàn)差異不大，也就是說男女性購買此店鋪商品的偏好是相似的。

2）用戶嬰兒年齡

--嬰兒年齡與購買數(shù)量關系

可以看出，越小嬰兒的用戶購買數(shù)量越多，養(yǎng)育0-3歲嬰兒的用戶為店鋪購買主力。

--嬰兒年齡與購買商品關系

• 商品28和5008168購買年齡集中在0-2歲

• 商品50014815購買年齡集中在0-1歲

4. 店鋪復購情況

如圖所示，店鋪復購用戶少，僅有28個用戶有復購行為，最高購買次數(shù)為4次，最低為2次，平均復購次數(shù)為2，說明此店鋪忠誠用戶非常少，用戶黏性低。

綜上，總結和建議如下：

1.店鋪與自身對比，在2012年下半年-2015年2月期間整體銷售表現(xiàn)較好，呈同比/環(huán)比增長趨勢，漲幅較大。預計店鋪2015總銷量將同比增長，2015季度銷量將同比/環(huán)比增長，下半年銷量預計約為上半年的2倍。建議店鋪備貨可根據(jù)預測銷量趨勢，每年第三/第四季度店鋪需提前多備貨，做好準備。起量產(chǎn)品28，5008168多備貨。

2. 28，5008168為店鋪起量商品，占總銷量71%，頭部效應明顯。這兩商品積極參與促銷活動，銷量反應較好。其他商品銷量較低且穩(wěn)定。建議店鋪加大電商平臺運營投入(比如促銷活動), 多抓住節(jié)日營銷的機會（母親節(jié)，雙十一等），對其他4個低銷量產(chǎn)品發(fā)起促銷活動，測試促銷效果。搭建或優(yōu)化產(chǎn)品組合策略，比如起量產(chǎn)品薄利多銷，其他商品為高利潤商品，用起量商品帶動其他商品的銷售。

3. 建議店鋪根據(jù)用戶畫像（性別、年齡）對不同商品進行精細化運營，比如商品28和5008168對嬰兒性別為0-2歲的用戶發(fā)放優(yōu)惠券或進行推廣。

4. 本店用戶忠誠度較低，需要建立完善的店鋪會員體制，打造店鋪會員購買體系，累積忠誠客戶。同時，推出一些針對老客戶的廣告投放、促銷優(yōu)惠活動，比如給老客發(fā)放專屬優(yōu)惠券等吸引用戶回購?？蛇M行A/B test，測試效果。