數(shù)據(jù)分析——深入探索電商母嬰數(shù)據(jù)

時(shí)間：2023-03-26 07:04:01 | 來源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-26 07:04:01 來源：電子商務(wù)

一、分析背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，人們越來越傾向于在網(wǎng)上購買商品。近幾年的嬰兒潮也使得母嬰市場成為電商領(lǐng)域具有商機(jī)中的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。本文通過對兩組電商母嬰產(chǎn)品數(shù)據(jù)的深入探索，運(yùn)用多種分析方法，從不同維度尋找其中的規(guī)律及聯(lián)系，從而給出提高銷量的建議及方案。

二、數(shù)據(jù)背景

1、數(shù)據(jù)來源

表一包含了在12年到15年這個(gè)時(shí)間段，不同用戶購買母嬰類商品的數(shù)量及次數(shù)。

• user_id——用戶ID
• auction_id——訂單編碼（購買行為）,但通過查重分析，同一個(gè)auction id的購買日期也不同。所以暫不做排重處理
• cat_id——二級分類
• cat1——一級分類
• property——商品屬性
• buy_mount——購買數(shù)量
• day——購買日期

表二包含了953個(gè)用戶的兒童信息，包含兒童年齡及性別

• user_id——用戶ID
• birthday——生日
• gender——性別

2、數(shù)據(jù)清洗

• 用分列將day列修改為正確日期形式；
• 商品屬性列有空值，但對最終分析結(jié)果沒有影響，我們只需知道商品類別的銷售總和，所以隱藏該列；
• 通過對購買數(shù)量列的描述統(tǒng)計(jì)分析，利用 平均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差方法剔除異常值，得出購買數(shù)量的正常值在（0，195）。剔除異常值后剩余29942行數(shù)據(jù)；
• 利用表一購買時(shí)間減去表二出生日期，可以得出表二中兒童的年齡（利用Roundup將年齡數(shù)據(jù)向上取整），剔除不屬于兒童年齡的異常值。最后將兒童按照年齡分段；
• 利用Vlookup將表二信息匹配至表一，用數(shù)據(jù)透視表拉取不同維度信息。

三、分析思路

1、明確問題

如何提高今年母嬰類產(chǎn)品銷量？

2、多維度拆解問題

我們根據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)的信息，將問題拆解成為三個(gè)維度，并且再繼續(xù)細(xì)分以便逐一擊破。

四、數(shù)據(jù)分析（可視化）

1、行為數(shù)據(jù)

• 問題：母嬰產(chǎn)品的整體市場如何？
• 分析：我們通過對不同年份、不同季度的對比分析可以看出，15年第一季度的數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致不符合上升趨勢，但整體上看，每年銷售總量持續(xù)上漲，季度銷量同比上期均為上升趨勢。其中第二、第四季度都是每年銷量較好的季度。

進(jìn)一步觀察月份的銷售數(shù)據(jù)，可以看到每年的5月、11月均為銷售高峰。深入到11月每一天的銷售，每年的銷售高峰都包含11.11，可以推斷有雙十一的活動(dòng)影響。其中12年的銷售高峰在11.5、11.10，可以確認(rèn)下是否平臺(tái)活動(dòng)有不一樣的地方；13年的銷售高峰在11.6、11.11、11.30；14年的銷售高峰在11.11、11.15、11.22、11.26，這些小高峰可以與平臺(tái)方確認(rèn)下是否當(dāng)年有其他的平臺(tái)活動(dòng)。

同理，銷售較好的12月，每年的銷售最高峰日是在12.12，也可以推斷是受到雙十二影響，13年銷售高峰在12.12、12.28。14年的12.6有一個(gè)銷售高峰，可以跟平臺(tái)確認(rèn)下是否有做預(yù)售活動(dòng)，從而提升了銷量。

在圖3的月份銷量情況中我們可以看出，每年的5月也是銷量高峰。拉取13、14年的5月日銷量，可以看出銷量14年從5.12開始就有較大幅度的上漲，而且每隔幾日就有一個(gè)小高峰，由于沒有數(shù)據(jù)支持，這里不展開分析，建議與相關(guān)平臺(tái)人員查詢14年5月的平臺(tái)活動(dòng)情況。

1月、2月為銷售低峰，追溯往年春節(jié)時(shí)間，13年：2.9~2.15、14年：1.31~2.6，可以看出，在春節(jié)假期前一周，銷量就已經(jīng)開始進(jìn)入低谷期，推斷銷售下滑提前的原因受到了物流停運(yùn)的影響。

• 結(jié)論：大型平臺(tái)活動(dòng)（雙11、雙12）對銷量提升很快，每年5月也是銷量高峰，需要提前預(yù)熱活動(dòng)，預(yù)估往年銷量聯(lián)動(dòng)商家進(jìn)行采購囤貨，避免出現(xiàn)無貨可賣的情況；
• 母嬰商品在年中的第三季度銷售較為平穩(wěn)，可以啟動(dòng)新平臺(tái)活動(dòng)。

用數(shù)據(jù)透視表拉取用戶ID的計(jì)數(shù)總和，利用count、countif函數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，進(jìn)而求出復(fù)購率。從上表可以看出，整體的復(fù)購率都很差。其中一級分類中50008168的復(fù)購率最高。

• 問題：復(fù)購率差的原因有哪些？
• 分析：假設(shè)用戶活躍度與復(fù)購率相關(guān)，其中與用戶活躍行為相關(guān)的數(shù)據(jù)：復(fù)購人數(shù)、有兒童信息人數(shù)。我們利用相關(guān)關(guān)系分析方法，得出：有兒童信息人數(shù)與復(fù)購人數(shù)的相關(guān)系數(shù)=0.72，高度正相關(guān)。
• 結(jié)論：優(yōu)化信息收集的流程，增加有兒童信息的用戶數(shù)，一是可以幫助后續(xù)了解客戶購買行為，二是借助這個(gè)流程（送券、積分等方式）可以提高用戶活躍度，提升復(fù)購率。

2、用戶數(shù)據(jù)

可以看出幼童時(shí)期的購買需求是最大的、女童家庭的購買需求比男童家庭大、胎兒時(shí)期性別對銷量影響不大、嬰兒階段50014815需求最大。

• 問題：為什么男童銷量比女童差那么多？
• 分析：我們用多維度拆解+假設(shè)檢驗(yàn)進(jìn)行分析。我們將銷量拆解為用戶、產(chǎn)品兩個(gè)維度，提出假設(shè)。

• 假設(shè)1：與用戶數(shù)量相關(guān)——不成立
  男童數(shù)量：439 女童數(shù)量：489，人數(shù)差距不大，該假設(shè)不成立
• 假設(shè)2：與產(chǎn)品品類相關(guān)——成立
  在第二張圖表中可以看出6個(gè)大類中，50014815的男女銷量差距最大，其次38，可以推斷出這2個(gè)類別商品與男童相關(guān)的產(chǎn)品較少，女童相關(guān)則較多，導(dǎo)致銷量差距過大。
• 結(jié)論：對不同階段的老用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷活動(dòng)的推送，例如從嬰兒期進(jìn)入幼童階段的用戶，推送5008168的商品活動(dòng)，及時(shí)對接用戶該階段需求；50014815、38大類中，增加引入與男童相關(guān)的產(chǎn)品，將潛在的男童家庭購買需求，轉(zhuǎn)化為銷量。

3、產(chǎn)品數(shù)據(jù)

• 一級分類中，28、50008168、50014815總銷量最高；
• 一級分類中，28有最多的子分類，達(dá)267個(gè)；122650008只有17個(gè)子分類；
• 提問：一級分類的銷量與二級分類數(shù)量是否有關(guān)？

圖12

分析：利用相關(guān)分析可以得出兩者相關(guān)系數(shù)=0.68，高度正相關(guān)，但是有個(gè)異常值，就是38分類，僅有34個(gè)二級分類，總銷量排名卻第三。

• 二級分類中，前10名高銷商品分別來自50008168、28、50014815、38四個(gè)一級分類，值得注意的是，38大類下的熱銷商品211122的銷量達(dá)到2058，排名第三；
• 選取銷量5以下的二級分類定為滯銷品類，其中滯銷占比最高來自28、50014815、50022520這三個(gè)一級分類。
• 提問：滯銷與品類數(shù)量是否有關(guān)系？

• 分析：結(jié)合一級分類的子類別數(shù)量，利用相關(guān)分析方法可以得出像相關(guān)系數(shù)=0.96，高度正相關(guān)。二級分類越多，滯銷的就越多。
• 結(jié)論：38、50008168從銷售總量以及品類來看，都有提高銷量的潛力，可以增加引入二級分類商品；28大類中滯銷商品類別過多，又是一級分類銷量最高，在商品曝光引流機(jī)會(huì)多的情況依舊滯銷，建議減少28大類中滯銷的商品種類。

所有大類的銷售情況均在第四季度表現(xiàn)最佳。一級分類中的28在每年的第二季度銷量明顯下滑，50014815、50008168對季節(jié)性較為敏感，波動(dòng)較大。其余大類相對平穩(wěn)。

• 問題：為什么50014815、50008168對季節(jié)性較為敏感，波動(dòng)較大？
• 分析：我們拉取了這兩個(gè)大類的銷量前10的子分類在每個(gè)季度的銷量，利用對比分析方法，可以看到只有50014815大類下的50018831銷量在第四季度激增，細(xì)分到月份跟每日銷量，可以看到12年11.5、11.10是銷量高峰；13年的銷量高峰則在11.6、11.30；14年的銷量高峰在11.11、12.12、12.28，均與每年整體銷量的趨勢一致，可以判斷為是受到平臺(tái)活動(dòng)影響。

• 結(jié)論：28大類在第二季度可以啟動(dòng)品類營銷活動(dòng)，聯(lián)動(dòng)每年5月的銷售高峰，增加引流曝光度來提高銷量；調(diào)查及分析二級分類50018831下的產(chǎn)品特性，分析是哪個(gè)環(huán)節(jié)幫助這類產(chǎn)品加強(qiáng)了平臺(tái)活動(dòng)效果。
• 問題：從這個(gè)結(jié)論我們再引申出一個(gè)問題，雙十一活動(dòng)對每個(gè)品類的銷量都有很大的提升嗎？
• 分析：用對比分析方法，拉取出每個(gè)品類在不同月份的銷量對比，可以看出有三個(gè)大類對比另外三個(gè)在11月的銷量提升并不明顯。38大類反而是在14年的11.26有比較大的提升；前面提到，122680008及50022520大類的銷量雖然墊底，但13、14年的雙十一中也是銷量激增。

五、總結(jié)與建議

產(chǎn)品維度建議：

1. 50014815、38大類中，增加引入與男童相關(guān)的產(chǎn)品，將潛在的男童家庭購買需求，轉(zhuǎn)化為銷量；
2. 38、50008168從銷售總量以及品類來看，都有提高銷量的潛力，可以增加引入二級分類商品；
3. 28大類中滯銷商品類別過多，又是一級分類銷量最高，在商品曝光引流機(jī)會(huì)多的情況依舊滯銷，建議減少28大類中滯銷的商品種類，節(jié)省營銷成本；
4. 28大類在第二季度可以啟動(dòng)品類營銷活動(dòng)，聯(lián)動(dòng)每年5月的銷售高峰，增加引流曝光度來提高銷量；
5. 銷量最差的122680008及50022520應(yīng)引入市場上該分類下的爆品，對新商品做針對性的營銷活動(dòng)，增加流量；
6. 調(diào)查及分析二級分類50018831下的產(chǎn)品特性，分析是哪個(gè)環(huán)節(jié)幫助這類產(chǎn)品加強(qiáng)了平臺(tái)活動(dòng)效果。122680008及50022520大類的銷量墊底，推斷可能是曝光不足導(dǎo)致活動(dòng)效果不明顯，可以借鑒50018831，優(yōu)化這兩個(gè)大類的活動(dòng)。

平臺(tái)維度建議：

1. 大型平臺(tái)活動(dòng)（雙十一）對銷量提升很快，每年5月也是銷量高峰，需要提前預(yù)熱活動(dòng)，預(yù)估往年銷量聯(lián)動(dòng)商家進(jìn)行采購囤貨，避免出現(xiàn)無貨可賣的情況；
2. 母嬰商品在年中的第三季度銷售較為平穩(wěn)，可以啟動(dòng)新的平臺(tái)活動(dòng)；
3. 優(yōu)化信息收集的流程，增加有兒童信息的用戶數(shù)，一是可以幫助后續(xù)了解客戶購買行為，二是借助這個(gè)流程（送券、積分等方式）可以提高用戶活躍度，提升復(fù)購率；
4. 對不同階段的老用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷活動(dòng)的推送，例如從嬰兒期進(jìn)入幼童階段的用戶，推送5008168的商品活動(dòng)，及時(shí)對接用戶該階段需求，提高復(fù)購率；

六、商業(yè)分析報(bào)告