电商母婴商品分析报告

时间：2023-03-26 05:10:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 05:10:01 来源：电子商务

一、分析背景

针对某淘宝天猫店铺在2012年7月-2015年2月期间的母婴商品经营情况进行分析，发现经营问题，找到针对性的方案指导后续的运营工作。

1.本数据集包括2个excel文件：

表1购买商品((sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv），共有7个字段，29971条信息

表2婴儿信息（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv），共有3个字段，953条信息

数据来源：Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池

2.字段含义：

user_id：用户ID，区分每一个用户的索引信息

auction_id：购买行为编号

cat_id：种类ID（二级分类）

cat1：商品类别（一级分类）

property：商品属性

buy_mount：购买数量

day：购买时间，可用于计算月度、季度、年度数据

birthday：出生日期，可转化为年龄，必要时甚至可以转化为星座

gender：性别（0 男性；1 女性）

二、分析目的

1.通过了解目前用户情况，制定后续选品方向

2.各推广渠道转化情况，是否需要调整

3.在原有基础上提高商品销量

三、分析思路

1.整体思路

2.提出问题

（1）目标用户有哪些特征？

（2）用户复购率如何？

（3）哪些商品类别销量最高？

（4）哪个月份销量最高？能否复制？

（5）商品销量的整体趋势是怎么样的？是否需要调整策略？

（6）哪种购买行为最多？后续推广策略如何进行？

3.理解数据

（1）数据分类

（2）业务指标分析

通过这些数据可以分析出以下的业务指标：

①转化率，通过购买行为编号分类汇总，计算出每种购买行为转化率的比重（由于数据有限，只能用购买人数作为分母，结果并没有直接呈现转化率，而是相对指标），以此来分析各购买行为的推广渠道该如何进行优化。

②成交数量，通过计算数据中总的时间段以及各个时间区间的销量，可以分析出销量较好的时间段店铺是进行了什么样的推广策略，借此来参考并提升后续的销量；同时也去分析销量较低的是有什么不好的原因，后续预防。

③付费率，结合两个表格的数据，可以计算出婴儿信息表中所有用户的付费率，判断该表中用户的质量，同时可以结合年龄以及性别分布，分析出付费用户的性别比重以及主要分布在什么年龄范围。

④复购率，一是计算出商品购买的表中的复购率，以此判断整体的复购趋势；而是结合两表计算出来的复购率，并与年龄以及性别分布共同分析出，不同年龄以及性别的复购情况，从而调整选品方向。

⑤热销商品，通过分类汇总筛选出销量最高的商品类别以及种类，分析该商品的成功之处，并重点推销。

4.数据清洗

（1）考虑到可能存在同一用户在同一天通过同样的方式购买同样数量的同种商品的情况，故不做删除重复值的处理。

（2）经检查，发现并无缺失值。

（3）将购买日期通过left函数截取出购买月份，以备后续分析使用（此处发现可以通过数据透视表中的功能直接按月分组实现）；再通过分列功能将字符串转化成日期格式，便于后续计算年龄使用。

（4）通过vlookup函数，以用户ID作为唯一标识，将婴儿的出生日期以及性别并到购买商品的表格中，将出生日期也通过分列功能将其转化成日期格式，并计算出购买时的年龄。

（5）异常值处理：

①通过筛选，发现出生日期存在1984年出生的，与现实出入较大，考虑信息有误，作删除处理。

②通过vlookup函数查找的出生日期存在错误值，考虑到一些用户没有填写信息或者不在婴儿信息表格中，故将这部分数据作删除处理。

③对年龄进行筛选，发现存在负数情况，考虑到可能存在出生前准备的情况，把所有负数变成0岁，均看做出生前的情况。

④对性别进行筛选，存在值为2的情况，考虑到可能是双胞胎或性别不明情况，但此处由于信息不全，故不作考虑，进行删除处理。

四、分析内容

1.目标用户特征

（1）年龄分布及购买力

通过左列可直观看出购买年龄主要分布在0-2岁（含备孕期）；右列可见购买力主要也是分布在0-2岁（只考虑数量，不考虑单价），其中1岁的最高。

（2）性别分布

相较而言，男婴儿比女婴儿稍多，但差别不大。

2.复购率

通过计算得出复购率=25（付费两次以上的用户）/29945（付费用户数）≈0.835‰

发现复购率极低，需要结合商品属性以及商品评价综合分析用户重复购买的意愿不强烈的原因

3.商品销量与类别的关系

商品类别28销量最高，占比37%，而商品类别50014815和50008168分别占比25.9%和24.65%，这三类商品总共占所有销量的89%，属于热销商品。

4.商品销量与时间的关系

（1）销量最高的月份

2014年11月份销量最高，并且远高于其他月份，结合历史情况分析，这个时间是阿里上市以后的第一个双十一，营销数据创新高。

（2）各月份的销量峰值及同比环比增长率

通过图16可见，在2012年11月，2013年5月、7月、12月，2014年5月、9月、11月，2015年1月均出现不同程度热销情况，具体分析可知是双十一、双十二、母亲节等营销活动或节日效应导致。

而图17中颜色较深的为增长率比较高的月份，可见，2013年7月、2013年12月、2014年11月、2015年1月在同比环比上都有较高的增长。

可结合两图以及店铺的营销活动综合分析销量及增长率较高的原因。

（3）整体趋势

通过上图可以看出整体销量呈上升趋势，大方向基本正确。

5.商品销量与购买行为的关系

购买行为中，存在较多购买数量为1的情况，其中编号为39769942518数量最多，共计数量10000，占比47.74%

五、结论

1.付费用户大多集中在0-2岁（含备孕期），男婴儿比女婴儿稍多，但不明显，与我国男女比例相近，与商品关系不大。

2.商品复购率极低，可能与商品属性或商品质量有关，需另行分析。

3.商品类别28、50014815和50008168属于热销商品，分别占比37%、25.9%、24.65%。

4.店铺目前销量整体呈上升趋势，发展良好，其中在双十一、双十二、母亲节等营销活动以及节假日期间销量会有大幅度增长。

5.通过编号为39769942518的购买渠道进行购买的数量最多，比重最高，占47.74%。

六、建议

1.建议主推0-2岁年龄段商品，选品主要在这个年龄范围，并将商品类别28、50014815和50008168作为明星商品，加大推广力度。

2.针对编号为39769942518的购买渠道，增大推广投入，优化关键词搜索，对于没怎么转化的付费推广方式可以考虑停止。

3.针对复购率极低的情况，可考虑：

①重新选品，增加快消品以最大化付费用户的生命周期价值；

②增加引流渠道，加大推广力度，或通过病毒营销等方式获取更多的新用户，提升付费转化率。

4.目前店铺销量情况呈良好上升趋势，可在原有的基础上结合节假日合理推出各类营销活动，尤其是每年双十一、双十二活动，可继续参与。