电商母婴商品销售数据分析报告

时间：2023-03-26 06:04:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 06:04:01 来源：电子商务

一、分析背景与目的

随着网购的普及，线上营销已成为商家必要经营手段，利用线上强大的数据信息展开数据分析，可以帮助商家快速发现问题短板，找到原因，进而提高销量和营业额。本文以阿里云天池电商母婴商品数据为例，采用常用的数据分析方法，从产品和用户角度对电商母婴商品展开分析，提出相关业务问题，并根据数据分析结果给出结论与建议，为商家营销提供决策参考。

二、熟悉数据集

数据来源：数据来源阿里巴巴天池

表1：

user_id:用户代码。用来识别购买用户。

Auction_id:购买的商品的代码。用来识别商品，如可优比电动磨甲器贝粉色。

Cat_id:商品种类二级代码。如口水巾、洗脸巾、摇摇椅、婴儿床、秋冬纯棉加厚抱被、夏秋薄抱被。

Cat1:商品种类一级代码。如毛巾、童床、抱被。

Property:商品属性。如品牌、适用年龄、面料、颜色、货号、尺寸等。

Buy_mount:购买数量。

Day:购买时间。

表2：

user_id:用户代码。用来识别购买用户。

Birthday：出生日期。

Gender：性别。

三、提出问题

1.产品角度

（1）哪类商品更畅销

（2）什么时段是销售旺季

（3）热销商品与用户购买关系

（4）商品复购率情况如何

2.用户角度

（1）哪个年龄阶段产品最畅销

（2）不同婴儿性别与商品销量关系

四、分析思路

五、数据清洗

根据原始数据特点对数据进行清洗。

1.列的重命名

用户代码、商品代码、商品二级种类、商品一级种类、商品属性、购买数量、购买时间、用户代码、出生日期、性别

2.删除重复值、处理缺失值

未发现重复值、仅在商品属性字段发现缺失值，因不涉及后续分析，不用处理。

3.对购买时间、出生日期、性别字段进行清洗

购买时间、出生日期转换为标准时间格式，对数据进行分列，注意“列数据格式”选择日期“YMD”。

性别字段转换为“男”、“女”、“未知性别”。新建字段，使用if函数替换：IF(C2=1,"男",IF(C2=0,"女","未知性别"))。

4. 增加“年龄”字段

使用VLOOKUP函数关联“购买商品”和“婴儿信息”数据集，用“购买时间”-“出生日期”可推导出用户购买商品时，婴儿的年龄。

六、数据分析

1.哪类商品更畅销

（1）选择字段：商品一级种类、购买数量

28、50014815、50008168是销量较大的3类商品，建议加大存货，重点运营。

（2）选择字段：商品二级种类、购买数量

在销量大于1000的13类商品中，28商品下的含6类，50014815商品下的含1类、50008168商品下的含5类、38商品下的含1类。其中，50014815商品下的50018831属于爆款单品，建议在旺季加强开展联合营销，带动其他商品销售。

2.什么时段是销售旺季

（1）选择字段：购买时间、购买数量

从2013-2014全年销售情况看，整体商品淡旺季呈现一定规律性，11月、9月、12月销售情况相对最好，5月、7月是淡季中的小旺季。

（2）选择字段：商品二级种类、购买时间、购买数量

最爆款的50018831并非全年畅销，爆发点仅在有限的几个促销单日，但相对而言，四季度是一个销售旺季，适合做季度系列市场营销推广活动。

提出假设1：5月和11月销量高是购买人数多？

提出假设2：5月和11月销量高是人均购买量大吗？

5月和11月销量高的原因经过初步验证，发现2013年时主要与当年5月和11月购买人数较多有关，在2014年进一步表现为购买人数较多和人均购买量较大的双重特点。

提出假设3：11月销量高与“双11”有关吗？

通过验证11月的用户数量，确定与“双11”有关，5月情况需要结合商家营销活动情况，有待进一步分析。建议上半年的市场营销推广重点放在5月份，下半年的市场营销推广重点抓住“双11”。

提出假设4：“双11”销量高与某些用户大量购买有关吗？

经过验证，“双11”存在某些用户大量购买情况，购买数量超过2的用户有12位，占用户数的3%，购买数量308，占购买数量的40%。其中，“1894938964”、“1989767813”两位用户购买数量均超过100。

提出假设5：用户在“双11”大量购买的是哪些爆款商品？

可以看出，“双11”有15款商品购买数量超过10，“1894938964”用户大量购买“50016006”133件（该商品全部由该用户购买），“1989767813”用户大量购买“50018831”100件（该商品74%由该用户购买），可以验证存在个别用户大量购买某些爆款商品拉高销量情况。

3.寻找优质用户

（1）选择字段：用户代码、购买数量

“2288344467”、“117730165”、“173701616”、“1945590674”、“32141414”购买数量超过500，可以定为VIP用户。

（2）选择字段：用户代码、购买数量

“2288344467”、“173701616”、“1945590674”是近一年（2014/2/6-2015/2/6）来购买数量最多用户，可视为高粘度用户，可根据需要适当扩充范围。

4.商品复购率表现

选择字段：商品一级种类、用户代码

6个商品一级种类的复购率非常低，其中“122650008”和“50022520”2个品类无复购，建议进一步从用户、产品、竞品3个维度获取数据，展开分析，提高复购率。

5.探究婴儿特征与商品关系

（1）选择字段：商品一级种类、购买数量、年龄

0-3岁婴儿商品销量最大，尤其是0-1岁宝宝产品需求量很大，注意库存管理。其中，0-2岁婴儿商品中50014815最热销，2-3岁婴儿商品中50008168最热销，50014815、38紧随其后，可有针对性向用户精准推送。

（2）选择字段：商品一级种类、购买数量、性别

一是在6大类商品中，除50022520、122650008男婴商品的购买量稍强外，其余4大类女婴商品购买量都明显超过男婴商品。二是6大类商品热销度相比性别而言，与商品本身特点关系更加密切，50014815、50008168、28是婴儿商品中最热销商品。

七、结论及建议

1.对28、50014815、50008168这3类销量较大商品，要注意加大存货，重点运营。

2.对数据分析得出的13种商品二级种类商品，可在旺季加强开展联合营销，带动其他商品销售。对50018831可在四季度旺季时，做系列专场营销推广活动。

3.建议上半年的市场营销推广重点放在5月份，下半年的市场营销推广重点抓住“双11”。

4.“2288344467”、“117730165”、“173701616”、“1945590674”、“32141414”为VIP用户要重点维护。其中，“2288344467”、“173701616”、“1945590674”还是近一年高粘度用户，需特别关注做好服务，同时，要加快“1894938964”、“1989767813”这类大宗购买类用户开发。

5.商品复购率非常低，建议进一步从用户、产品、竞品3个维度获取数据，展开分析，提高复购率。

6.0-3岁婴儿商品销量最大，尤其是0-1岁宝宝产品需求量很大，注意库存管理。其中，0-2岁婴儿商品中50014815最热销，2-3岁婴儿商品中50008168最热销，50014815、38紧随其后，可有针对性向用户精准推送。