天猫淘宝母婴电商分析

时间：2023-03-26 02:34:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 02:34:01 来源：电子商务

一 分析背景

(一)发展背景

1.政策—二胎政策开放，新生儿数量增加，有利于促进在线母婴商品市场快速发展

2.经济—人们消费水平，生活质量越来越高，不断提高的人均可支配收入将提升家庭的消费意愿

3.社会—家长在孩子身上的投入越来越高，人口继续增长，人们网上购物已成习惯

4.技术—互联网技术越来越成熟，为电子商务迅速崛起注入强大的动力

(二)数据背景

1.数据来源—数据是通过google搜索获得,链接https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45

2.数据构成

(1)表1 购买商品（sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv）

(2)表2 婴儿信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）

二 分析目的

(一)对不同的时间节点和场景做出不同的销售和运营管理策略

(二)帮助商家提高销量和营业额、减少经营成本

三 构建业务问题

(一)分析母婴产品的市场概况及变动趋势

(二)各商品的销售情况

(三)用户群体特征及不同特征下商品的销售情况

四 分析问题

(一)产品维度

1.明确问题

(1)商品销量随时间的变化趋势

(2)热销/冷门商品有哪些

(3)不同用户下的销量情况

2.理解数据

(1)user_id-用户id

(2)auction_id-物品编号（item_id）

(3)cat_id:-商品种类ID（商品二级分类，表示商品属于哪个类别）

(4)cat1-商品种类ID（商品一级分类，表示商品属于哪个类别）

(5)property-商品属性

(6) buy_mount-购买数量

(7)day:购买时间

3.数据分析

(1)数据清洗

①列名重命名—把英文改成中文

②缺失值处理

③数据排序—将购买数量的列的数据进行排序

④日期数据处理—统一日期类型转换为YMD

(2)数据透视表

①商品销量随时间的变化趋势—购买时间与商品销量的透视表

②热销/冷门商品是什么—物品编号与商品销量的透视表

③不同用户下的销量情况—用户id与商品销量的透视表

(3)数据可视化

①商品销量随时间的变化趋势

上图可知，商品销量随时间的变化呈总体增长趋势。在每年的11月，销售情况都会有所增长（双十一的作用）。并且增长量逐年上升，在2014年更是有明显的爆发性增长。

而在每年的1,2月份，销售情况都会有所下降。2015年的产品销售情况也可能变得不好了（为了严谨分析，先假设存在此问题）。故接下来来分析这些问题。

A.问题1 每年的1,2月份销售额会变差

时间—2013，2014，2015年的1,2月份数据（2012年无1,2月份数据，故不考虑）

地点—数据本身无区域划分，则不考虑

明确指标—商品销售量

业务指标含义—用户购买商品的数量（此问题中分析2015年1,2月份的销售量，故与前几年1,2月份的销售量相比较)

分析原因（假设检验法）—为什么每年的1,2月份销售量会变差

假设1—付费人数减少

将不同用户在每年1,2月份的购买次数进行统计（已将购买次数降序排序）后，得出老用户只有2人，而新用户有4008人。

可知老用户对销售额的影响很小，故可排除老用户对销售额的影响，直接分析总体用户付费人数。

由上图可知，每年的1,2月份，用户人数都会减少，故假设成立。（可以推测是因为春节原因，发不了快递等原因）

假设2—平均单价降低

获取平均单价的数据，看平均单价是否有大幅变化 。但因无平均单价的数据，故本回不对此假设进行分析。

B.问题2 2015年的产品销售情况变不好了

时间—2015年

地点—数据本身无区域划分，则不考虑

明确指标—商品销售量

业务指标含义—用户购买商品的数量（此问题中分析2015年的销售量，故与前几年的销售量相比较）

分析原因(假设检验法)—为什么2015年的产品销售情况变差了

假设—2015年1,2月份的销售量出现了问题

由上图可知，2015年1，2月份的销售量并没有下降，反而有所增长（虽然2015年的二月份的销售量少，但那是因为数据到2月6日就没有了），

故假设不成立。且2015年的销量情况并没有变差，故此问题不存在，即无需解决。

②热销/冷门商品

上图可知，商品id为39769942518，20409520643，36505037679，3920805463，9716351898的商品销量在1000以上，为TOP5的热销商品。而在商品销量1000以下的商品的购买数量差异不大。可以参考以上不同商品的销售情况，向用户推荐热销产品。

③不同用户下的销量情

上图可知，用户id为2288344467，117730165，173701616，1945590674，32141414的用户购买的商品数量为1000以上，可当成为大客户。可继续挖掘这些大客户的消费行为，推荐合适的商品给他们。

(二)用户维度

1.明确问题

(1)出生日期对商品销量的影响程度

(2)性别对商品销量的影响程度

2.理解数据

(1)user_id-用户id

(2)birthday-出生日期

(3)gender-性别（0女性；1男性；2未知的性别）

3.数据分析

(1)数据清洗

①列名重命名—把英文改成中文

②日期数据处理—统一日期类型转换为YMD

(2)vlookup

①商品销量随时间的变化趋势—购买时间与商品销量的透视表

②热销/冷门商品是什么—物品编号与商品销量的透视表

③不同用户下的销量情况—用户id与商品销量的透视表

(3)数据可视化

①不同出生日期下的商品销量情况

上图可知，2011年出生的宝宝购买的商品数量最多，其次是2012，2013年，2014年。从2010开始，母婴用品的购买量有明显增长。

②不同性别下的商品销量情况

上图可知，性别对商品销量是有影响的。女婴的商品销量大于男婴。可得出与女婴相比，男婴用户购买力不足此问题。故分析此问题。

时间—2012年8月~2015年2月

地点—数据本身无区域划分，则不考虑

明确指标—商品销售量

业务指标含义—用户购买产品的数量（此问题中分析不同性别下的销售量，故将男婴和女婴的商品销售量进行比较）

分析原因(假设检验法）—为什么男婴用户购买力不足

假设—男婴购买的产品为热销产品较少

可以看出，与男婴购买的产品相比，女婴购买的产品销量高，而且购买的产品种类较多。故假设成立。

③不同性别下商品销量趋势图

上图可知，男婴女婴用品的总销售量都呈现上升趋势（虽然2014年到2015的趋势为下降，但是因为无2015年10，11，12月的数据，故不考虑2014到2015年的销量趋势），且女婴的购买数量始终比女婴多。

五 总结结论

(一)商品销量随时间的变化呈总体增长趋势。（近年来电商市场发展良好

(二)在每年的11月，销售情况都会有所增长，且增长效果越来越好。（双十一的作用越来越好）

(三)每年的1,2月份，销售情况都会有所下降（因为春节原因，发不了快递等原因）

(四)商品id为39769942518,20409520643,36505037679,3920805463,9716351898的商品销量在1000以上,为热销商品

(五)用户id为2288344467,117730165,173701616,1945590674,32141414的用户购买的商品数量为1000以上，为大客户

(六)从2010出生的婴儿开始，母婴用品的购买量有明显增长

(七)女婴的商品销量大于男婴。与女婴相比，男婴用户购买力不足。（男婴购买的产品为热销产品少）

(八)男婴女婴用品的总销售量都呈现上升趋势

六 给出建议

(一)在双十一活动上多下功夫，比如扩大双十一活动平台，加大宣传力度，加强促销活动等。

(二)可以考虑在1,2月份时进行商品促销活动刺激用户消费。如果业务允许，可尝试解决春节期间的物流问题。

(三)分析热销产品成为热销产品的原因。可从商家服务，商家产品，商家促销活动等方面进行深层次分析。

(四)分析大客户的消费行为(消费原因，消费习惯),群体特征(集体或个人，性别，职业，年龄等),对大客户进行精准推荐。

(五)近年来母婴用品市场发展良好，可加强公司对母婴用品的资金及人力投入。

(六)为了提高男婴的商品销量，可考虑进行促销活动来促进男婴产品的销量，并可以选择适当扩大男婴商品种类。