电商数据简单的分析思路
时间：2023-03-15 21:18:01 | 来源：电子商务
时间：2023-03-15 21:18:01 来源：电子商务
数据分析的过程分为收集数据，理解与整理数据，提出问题，寻找分析思路，最后进行实际数据分析。在前面的几篇文章中，我对淘宝/天猫的用户购买以及婴儿信息的数据进行了基本的整理，接下来便是对其中存在的问题进行分析思路的整理。
分析思路的种类琳琅满目，各个思路又存在着交叉重叠，当我们使用一种分析方法时往往又夹杂着其他的分析思路。在多种的分析思路中，多维度拆解分析方法与假设检验分析方法是我最常用的，而逻辑树与对比分析方法又时常会包含在其中。
这次我将简单分析产品复购率的问题。复购率指的是用户在购买一次商品后重复购买此商品的比率。复购率高的产品可能是因为产品本身是非耐用品，如婴儿纸尿布，只买一两片是不行的；也可能是产品的质量高，口碑不错，在用户之间产生病毒效应，已购买用户在带来新用户的同时也在进行重复购买。在Excel透视表分析中，对用户ID，购买用品种类以及购买时间同时分析发现，表中存在着几位用户（例：814316568）对同一款产品（例：28）有着重复多次购买（例：在三月，五月，十月三次购买）的迹象，但重复购买的用户极少，仅有13位，而样本共有近30000位用户，复购率仅约0.04%。这个现象值得深度挖掘。
用户复购率低的原因可以从用户，产品，竞品等方向进行分析。脑图绘制如下。
从用户方面来说，用户是否对产品的粘性本身就不强，也就是说产品不需要用户的多次购买呢？比方说，婴儿车只需购买一辆就足够了；对商品属性的进一步了解可验证这个假设。从产品方面来说，产品质量是否出现问题，导致用户不想再购买这款产品呢？我们可以通过收集客户对产品的评价信息，判断其中的差评是否显著多余其他产品。复购率低也可能是平台或行业本身出现了问题，一些报道称互联网行业近几年并不景气，可能会导致平台的访问量下降，继而复购率下降。要验证此假设，可以搜集近几年同种商品销售量，观察其是否有所变化（购买人数与购买数量是否减少）。最后可能是竞争对手的崛起对淘宝/天猫平台造成了冲击，我们可以搜集淘宝的直接竞争对手的同种商品的购买数据，查看是否有同比增长或是销售量高于淘宝的现象。
以上所有的分析只是处于“提出问题”的阶段；要进行假设检验，可能需要收集更多的数据与信息。
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