關(guān)于如何提升母嬰電商店鋪銷量的分析報告

時間：2023-03-26 07:02:01 | 來源：電子商務(wù)

時間：2023-03-26 07:02:01 來源：電子商務(wù)

一、分析背景與目的

• 背景：近年，人口出生率的持續(xù)走低成為消費(fèi)行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的話題。報告顯示，在2016年全面二胎政策開放，迎來人口出生率小高潮，近年來，人口出生率逐年走低，但總量依舊可觀。在龐大的人口基數(shù)下，母嬰市場規(guī)模持續(xù)增長，消費(fèi)力提升、消費(fèi)品質(zhì)升級等因素刺激市場持續(xù)走高，艾瑞咨詢推測2021年我國母嬰市場規(guī)模達(dá)到5萬億元。
• 目的：通過對商家過往的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解用戶的購買習(xí)慣、購買頻率，幫助商家更好地做營銷活動及用戶運(yùn)營，從而提升店鋪的整體銷量。

二、數(shù)據(jù)來源與理解

數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)集-阿里云天池

1、字段解讀

表1購買商品表：每一條記錄描述了一位用戶的購買信息，有7個字段，共29971條數(shù)據(jù)記錄

• user_id：用戶ID
• auction_id：商品編號
• cat_id：商品二級分類
• cat1：商品一級分類
• property：商品屬性
• buy_mount：購買數(shù)量
• day：購買時間

表2嬰兒信息表：每一條記錄描述一個嬰兒的身份信息，共953條數(shù)據(jù)記錄

• user_id：用戶ID
• birthday：出生日期
• gender：性別

三、分析思路

1、明確問題：如何提升店鋪商品的總銷量？

2、分析框架

四、分析過程

1、數(shù)據(jù)清洗

對于拿到的數(shù)據(jù)源我們要進(jìn)行以下步驟的處理，便于之后的分析。

具體的分析過程，可以瀏覽下面這篇文章：

五、數(shù)據(jù)分析

1、產(chǎn)品隨時間的變化趨勢

從圖三看到的信息是，從2012年到2014年，商品總銷量每年呈翻倍的增長，到了2015年總銷量大幅下降。但是真實情況是這樣的嗎？通過處理前面數(shù)據(jù)，我們知道2012和2015都只統(tǒng)計了部分月份的情況，這些數(shù)據(jù)是不能代表整年度的情況的，所以我們再把年度劃分為更細(xì)的維度，看看銷量變化情況。

從圖四上的紅色虛線我們可以看到該店鋪2012-2015整體的銷量趨勢是上升的，但是每年的月度情況是圍繞這根趨勢線上下波動的。比如每年的11月份都會高出趨勢線不少，說明這個月份是當(dāng)年的銷售高峰期，每年的2月份會低于趨勢線很多，說明這個月份是當(dāng)年的銷售低谷期。那為什么會出現(xiàn)這種情況呢？我們進(jìn)一步提出：①5、11月份商品銷量大漲的原因；②2月份商品銷量大跌的原因。

Q1：5月份商品銷量大漲的原因？

用邏輯樹分析方法得出：產(chǎn)品總銷量 = 人均購買數(shù)量 × 總下單用戶數(shù)，所以5月份產(chǎn)品銷量 = 5月份人均購買數(shù)量 ×5月份總下單用戶數(shù)，所以我們可以按照這兩個維度拆解數(shù)據(jù)。

我們先對5月份的購買數(shù)量做描述統(tǒng)計分析，為了了解這個指標(biāo)的變化情況，同時加入4月份的數(shù)據(jù)便于對比分析。

從上圖可以看到每個月份都有上百的最大值，而這樣的數(shù)據(jù)會嚴(yán)重影響計算的平均值，所以人均購買數(shù)量我們更多地參考中位數(shù)和眾數(shù)的值，這四個月份的中位數(shù)和眾數(shù)都是1，也就意味這兩年的5月份人均購買數(shù)量環(huán)比上月基本沒有變動。所以人均購買數(shù)量不是引起5月份產(chǎn)品銷量大漲的主要原因。

我們將發(fā)生第二次購買行為的用戶稱為老用戶，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，我們得到下表。

	2013年4月份	2013年5月份	2014年4月份	2014年5月份
總下單用戶數(shù)	769	985	1243	1452
下單新用戶數(shù)	769	984	1242	1450
下單老用戶數(shù)	0	1	1	2
新用戶數(shù)占比	0	0.1%	0.08%	0.14%
老用戶書占比	100%	99.9%	99.92%	99.86%

從表上可以看出，2013年5月份及14年5月份下單老用戶數(shù)也沒有發(fā)生大幅增加，所以影響6月份總下單數(shù)用戶數(shù)最大的還是下單新用戶數(shù)的增加。

接下來我們再分析下單新用戶數(shù)的變化情況，因為下單新用戶數(shù) = 新用戶進(jìn)店量 × 購買轉(zhuǎn)化率，所以按照多維度拆解分析方法，將它拆解為新用戶進(jìn)店量和購買轉(zhuǎn)化率兩個指標(biāo)。

但是由于表上沒有與這兩個指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，所以我們暫時不做討論。

| 結(jié)論：5月份銷量大幅度增加是由于下單新用戶數(shù)的增加。

Q2：11月份商品銷量大漲的原因？

從上圖可以看到2012年、2013年和2014年11月份銷售最高峰都是出現(xiàn)在11日，這個日子也是電商行業(yè)熟知的一年一度的平臺狂歡日，所以11月份銷量大增是因為雙11店鋪?zhàn)隽撕芏鄡?yōu)惠活動促使用戶下單，并且隨著店鋪的活動經(jīng)驗越來越豐富，每一年的雙11銷量同比上年都有大幅上漲。

| 結(jié)論：11月份銷量大幅度增加是因為雙十一大促。

Q3：2月份商品銷量大幅下滑的原因？

根據(jù)日歷可查，2013年的2月10號、2014年的1月30號都是對應(yīng)年份的春節(jié)，考慮到春節(jié)期間物流停發(fā)，店鋪打烊，所以客戶的下單量也會減少，從而導(dǎo)致2月份銷量大幅下滑。

| 結(jié)論：2月份銷量大幅下滑由于春節(jié)期間物流停運(yùn)，店鋪打烊了。

Q4：店鋪的復(fù)購率情況？

前面我們分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)4、5月份的復(fù)購率低，復(fù)購對銷量也有很大的影響，所以我們還要了解店鋪整體的復(fù)購率是怎么樣的。

總下單用戶數(shù)	29970
下單新用戶數(shù)	25
下單老用戶數(shù)	29945
下單新用戶占比	0.08%
下單老用戶占比	99.92%

對下單用戶進(jìn)行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)下單新用戶占比僅為0.08%，這復(fù)購率是極低的，低復(fù)購率帶來的后果是店鋪想提升銷量，只能不斷地開發(fā)新用戶，這是非常耗時間和金錢的，而且當(dāng)新用戶開發(fā)殆盡時，那么店鋪銷量的天花板也就見頂了。所以我們還研究店鋪復(fù)購率低的原因。

根據(jù)多維度拆解分析方法，我們將復(fù)購率拆解成3個維度來分析：產(chǎn)品、運(yùn)營、服務(wù)。再用假設(shè)檢驗分析方法對每個維度提出假設(shè)。驗證這些假設(shè)我們可以找到產(chǎn)品部、運(yùn)營部及客服部收集更多數(shù)據(jù)，這里先不做進(jìn)一步的討論和分析了。

| 結(jié)論：店鋪的復(fù)購率低，銷量的增長主要有新用戶帶來。

2、不同產(chǎn)品受用戶的喜愛程度

從圖上可以看出在大類里28、50014815、50008168的銷量最好，分別占總銷量的37%、26%、25%。而122650008大類的銷售情況是最差的，只占到了3%。

按照銷量 = 人均購買量 × 購買人數(shù)，將大類銷售情況拆解為大類人均購買量和大類購買人數(shù)。

大類名稱	人均購買量
28	4.1
38	3.05
50014815	2.02
50008168	1.5
50022520	1.37
122650008	1.06

從上面可以看出50008168大類商品雖然購買用戶人數(shù)是最多的，但是它的人均購買數(shù)量較低，導(dǎo)致該品類購買數(shù)量不是最高的。而28大類商品購買用戶數(shù)相比50008168雖低了近一半，但是人均購買數(shù)量達(dá)到了4.1，所以該類目商品的銷量是最高的。38大類商品雖然用戶購買人數(shù)是最低的，但是由于人均購買量達(dá)到了3.05，所以該品類銷量沒有排在最后。

3、用戶畫像

3.1 主要消費(fèi)用戶的年齡

從圖上可以看出0-2歲的嬰兒購買數(shù)量是最多的，三歲以上的嬰兒用戶購買量隨著年齡遞增而不斷下滑，說明3歲以上孩童對該店鋪產(chǎn)品需求減弱。所以如果想要提升銷量可以將注意力主要放在對0-2歲嬰兒用戶的運(yùn)營上。所以接下來我們著重看這部分人群購買商品的偏好。

3.2 主要消費(fèi)用戶對商品的需求及偏好

從圖上可以看出：

• 0歲嬰兒更喜歡購買50014815大類的商品，購買數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他品類；
• 1歲嬰兒對與28、38、50008168、50014815四個大類的購買數(shù)量相差不多，沒有特別偏好哪個類目；
• 2歲和3歲嬰兒都更加喜歡購買50008168大類里的商品；
• 12260008大類是幾個大類里用戶購買數(shù)量最少的。

| 結(jié)論：

3.2 性別對商品的需求及偏好

從圖上看店鋪里男嬰和女嬰數(shù)量差別不是很大，但是在購買數(shù)量分布上，女嬰的購買數(shù)量為931，男嬰的購買數(shù)量為558，這說明女嬰的購買力要強(qiáng)于男嬰。接下來我們再看看不同性別對每個大類的偏好。

從圖上可以看出，女嬰更加偏愛50014815大類的商品，男嬰更偏愛50008168大類的商品，除了50022520大類商品外，女嬰在其他大類上購買數(shù)量都要高于男嬰，尤其是50014815大類，女嬰的購買數(shù)量高出男嬰的一倍。

5、建議

運(yùn)營方面：

• 提升新用戶下單量，主要優(yōu)化以下幾個方面：①店鋪的曝光量②新用戶進(jìn)店的轉(zhuǎn)化率③新用戶的購買轉(zhuǎn)化率。具體措施例如：增加曝光渠道、提升渠道曝光效率、用特價或優(yōu)質(zhì)商品吸引用戶進(jìn)店、給進(jìn)店用戶發(fā)放專屬優(yōu)惠券等。
• 提升店鋪的復(fù)購率，前面的數(shù)據(jù)分析得出老用戶復(fù)購頻率，也可以采取些措施：①建立社群，在社群里與老用戶互動，增加他們的粘性②給老用戶做售后回訪并告知最近的新品及活動信息等。
• 可以多參與電商平臺的大促活動，提前做好營銷計劃及活動宣傳。也可以多給店鋪設(shè)置每月會員活動日及其他活動來增加營銷噱頭，吸引新老用戶下單。

產(chǎn)品方面：

• 增加一些高消耗、需要重復(fù)購買的商品，例如嬰兒紙尿褲、奶粉等。
• 對于0-3歲的主要消費(fèi)用戶，可以上架更多這個年齡階段使用產(chǎn)品。
• 增加50008168、50014815兩大類產(chǎn)品的庫存，減少12260008大類的庫存，提升庫存的周轉(zhuǎn)率。

用戶方面：

• 對用戶按照嬰兒的年齡段劃分，進(jìn)行分層管理，每個年齡段用戶建立對應(yīng)社群，在社群里多分享一些育兒知識、產(chǎn)品使用方法的科普。
• 定期做用戶回訪，了解用戶使用產(chǎn)品的意見和建議等。