嬰兒商品電商銷售分析報告

時間：2023-03-26 08:26:01 | 來源：電子商務

時間：2023-03-26 08:26:01 來源：電子商務

一、數(shù)據(jù)理解：

數(shù)據(jù)期由2012年7月至2015年2月。

二、提出問題：

1、產(chǎn)品角度

商品的銷售總量時間變化情況？

不同產(chǎn)品的銷售變化情況？

產(chǎn)品復購率情況？

2、用戶（嬰兒）角度

嬰兒性別對產(chǎn)品銷售的影響？

嬰兒出生時間對產(chǎn)品需求的影響？

三、數(shù)據(jù)清洗：

1、選擇子集

表1為購買商品信息，保留了user_id,cat_id,buy_mount,day四個字段，并隱藏了余下列；表2為嬰兒信息，運用所有字段。

2、列名重命名

將表1中的字段名字分別改為用戶ID，商品ID,購買數(shù)量，購買時間；表2字段名同樣進行對應調(diào)整。

3、刪除重復值

未發(fā)現(xiàn)完全相同記錄。

4、缺失值處理

未發(fā)現(xiàn)缺失值。

5、一致化處理 (分列處理)

對表1和表2的時間進行分列處理，做一致性轉化。

6、 數(shù)據(jù)排序

按照時間做降序排序，對表2嬰兒信息中的性別進行調(diào)整，增加字段性別2，=IF(C2=1,"女",IF(C2=0,"男","未知"))

7、異常值處理

表2中有少部分性別未知，已經(jīng)通過公式轉換成“未知”，之后的分析中進行篩選，并未直接剔除。

四、構建模型

通過VLOOKUP功能，基于用戶ID將上述兩個表格進行關聯(lián)，=VLOOKUP($A:$A,$O$1:$R$954,2,FALSE)。

為了探求商品購買時間與嬰兒出生時間的關系，采用IFERROR公式得到兩個時間的間隔情況

=IFERROR(DATEDIF(H2,G2,"D"),-DATEDIF(G2,H2,"D"))，該值若為正數(shù)，則商品在嬰兒出生后購買。同時新增一個標簽名為“是否提前”的標簽，公式為=IF(K2>0,"未提前","提前")。

五、分析問題

1、產(chǎn)品角度-采用假設檢驗分析方法

1）銷售總量明顯增長：

由于2012年及2015年僅為年內(nèi)部分時間的銷量數(shù)據(jù)，因此僅對2013年與2014年的銷量進行對比。2013年，嬰兒商品的銷售總量為42241件，同比上漲了85.2%（22813），漲幅十分顯著。針對銷量顯著提升的情況，做出以下三個方面的假設。

——銷量顯著上漲得益于某幾類產(chǎn)品的銷量增加？

通過對銷量進行分解，ID為50018831單品增長10099件，增長貢獻率達到52.0%（該項商品的增長量/所有商品銷售增量，下同），此外另有五種商品的銷量增加超過500件，上述六種商品合計增長貢獻率達到82.2%。結論：成立。

——新增銷售品種推動銷量上升？

兩年共涉及交易的物品共有615種，其中2014年涉及576種，而2013年的涉及的銷售品種為444種，在2014年新出現(xiàn)的品類多達171種，而這些新品類使得銷量增加3287件，增長貢獻率近17%。其中8個新品種的銷量突破百件，拉動作用較為明顯。而2014年較2013年銷售消失的39個種類僅損失銷量247個，影響程度較低。結論：成立。

——銷量增加受到用戶增長的影響？

從用戶數(shù)量角度來看，2014年發(fā)生購買行為的用戶共有15020位，其中絕大多數(shù)為首次購買嬰兒商品的用戶，而2013年購買過的用戶為9738名，購買商品的用戶也出現(xiàn)明顯的增長。結論：成立。

2、復購率低：

在所有時間段種29971條購買記錄中，共涉及29944個用戶，發(fā)生過多次購買行為的用戶僅有27個，占用戶總體不足千分之一，復購率十分低。

——嬰兒商品的購買具有一次性的特性？

基于2013與2014兩整年的數(shù)據(jù)來看，2014年的用戶15020名，其中僅4人出現(xiàn)了重復購買，而在2013年的9738名用戶中有6人發(fā)生重復購買的行為，而兩年均購買過產(chǎn)品的用戶亦只有7人，整體上看這兩年嬰兒商品的復購率同樣低于千分之一，嬰兒商品的購買呈現(xiàn)出一次行的特點。結論：成立。

3、11月份銷量激增：

對比2013與2014年全年數(shù)據(jù)，均呈現(xiàn)出年內(nèi)逐步增長的趨勢，且各季度的同比增長幅度也逐步增高，第四季度的銷量遠高于其他季度。將2012年的數(shù)據(jù)納入分析，并按照月份進分解，明顯看出2014年11月的銷量激增，同比增長迅猛，遠超過其他各月份。

——出現(xiàn)特殊購買記錄？

2014年11月份銷量出現(xiàn)激增，一個主因為11月13日ID50018831的商品單筆銷售10000件，該記錄對銷量激增的作用是顯而易見的。結論：成立。

——受節(jié)日或活動的影響？

從2012-2014三個年份11月的銷量數(shù)據(jù)來看，呈現(xiàn)出現(xiàn)歷年11月份的銷量持續(xù)增長的趨勢，剔除上述達到萬件的訂單后，可以看到2013與2014年的“雙十一”均達到了銷售的高峰，而2012年“雙十一”當天也達成了一個較高的銷量。說明”雙十一“促銷的開展推動銷量增長。

而從用戶數(shù)量來看，2012-2014年“雙十一”當年購買商品的用戶數(shù)量均為當月最高值，從銷量及用戶數(shù)量來看，”雙十一“促銷活動的開展推動銷量增長。結論：成立。

2、用戶層面—多維度拆解方法

1）嬰兒性別產(chǎn)品購買情況

男嬰貢獻了商品總量的62.6%，女嬰則貢獻了37.4%，男嬰對于商品的需求更大。男嬰商品中，ID為50018831銷量最高，合計205件，而女嬰用品銷售分布較為平均，最高為50013636，共35件。

根據(jù)不同性別嬰兒購買產(chǎn)品情況的統(tǒng)計描述，雖然男嬰與女嬰用戶數(shù)量基本相當，但是男嬰產(chǎn)品需求變化相對分散。選取銷量前十的商品進行分析，男嬰的購買需求均高于女嬰，其中ID為50018831的銷量要明顯高于女嬰需求。

2）嬰兒出生時間對產(chǎn)品購買的影響

嬰兒用品提前購置的比例較低，占15.3%，其中提前購置男嬰用品比例為12.5%，低于女嬰用品提前購置的比例19.9%。其中男嬰提前購買的商品中250822及50011993兩類超過10件，而女嬰中50011993及50006032兩類超過10件。

六、建議

1、對銷量大的商品種類，如編號50018831、5007016等商品要保持好充足的庫存。

2、拓寬優(yōu)化銷售產(chǎn)品的種類，新商品的增加可以帶動銷量的增長，同時也能起到吸引新用戶的作用。

3、復購率低基于嬰兒商品的購買存在一次性的特點，但對客戶的回訪、反饋仍需切實地做好，這樣可以提高轉化率，提升新用戶的引流。而對復購或單次購買產(chǎn)品數(shù)量較多的用戶要更多地跟蹤關注。

4、利用好”雙十一“熱點，提前做好策劃，推動上量。

5、在商品推廣、活動宣傳時，可以適當向男嬰方向進行傾斜，男嬰用戶的商品需求高于女嬰用戶。

6、在嬰兒未出生是提前購買商品的比例較低，可以以此為突破口，研究如何提升提前購置銷量的方法，從而推動銷量增長。