关于电商母婴商品消费数据的研究与分析

时间：2023-03-26 06:14:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 06:14:01 来源：电子商务

一、分析背景与目的

1.1 背景

政策：近年来，国家十分重视母婴行业的发展，不断出台相关政策，加强对监管力度，促进母婴行业更加健康、规范的发展。

经济：经济的腾飞推动市场规模的蓬勃，由2010年的8千亿增至2015年的1.8万亿。喷井式发展后，2015年母婴行业规模增速放缓，但二胎政策落地及消费升级的推动，市场仍处于上升期，并在2018年市场规模达2.77万亿。

社会：母婴市场作为经济发展中的刚需行业，规模的增长从未停止，一是近20年我国年均新生人口数保持在1600万以上；随着出生人口增长和消费升级将持续推动中国母婴消费市场规模上升，预计到2020年，中国母婴市场规模预计将超过4万亿，隐含着巨大的市场红利。

如今母婴人群的决策主体还是妈妈，且85后、90后占据大半壁江山。随着二胎政策的开放，相比于一二线城市，下沉城市的生育意愿更强烈，二胎比例显著提高，同时消费能力与一二线城市的差距越来越小，极大地推动了市场，也让整个行业呈多样化、长尾化。

技术：未来在以基本特征和孕育情况为用户属性识别之外，将用户线上线下行为及业务数据实时分析快速反馈，深度嵌入对用户的洞察中，并实现及时持续地与用户互动来提升营销效率和服务质量，是行业未来的根基，也是站在数字中心的互联网母婴平台获得更多机会的有力依仗。

1.2 目的

探寻数据中有价值的信息，了解母婴产品的销售量以及目标用户市场情况，帮助商家确定目标用户市场和主推商品，制定精准营销策略，提高营业收入，减少经营成本。

1.3 数据集介绍

本数据集包括2个excel文件

• 表1购买商品表
• 表2婴儿信息表

数据来源——阿里巴巴天池

• 理解数据

1）表1购买商品字段

user_id:用户id

auction_id:物品编号（item_id）

cat_id: 商品种类ID（商品二级分类，表示商品属于哪个类别）

cat1: 商品种类ID（商品一级分类，表示商品属于哪个类别）

property:商品属性

buy_mount:购买数量

day:购买时间

2）表2婴儿信息表字段

user_id:用户id

birthday:出生日期

gender:性别（0女性；1男性；2未知的性别）

二、分析思路

2.1 数据处理

为了更好的展示数据，先将列名更改为浅显易懂的中文，通过‘查找替换’婴儿的性别也改为男，女，未知。可以看到之前的时间格式不易查看，通过‘分列’功能改为通俗的格式，结果如下：

通过对表1和表2的筛查，发现表2婴儿出生年份有处错误值，删除处理：

商品属性暂时对我们的业务问题没有用处，隐藏处理。通过VLOOKUP函数把表2的宝宝性别和宝宝生日合并到表1，替换缺失值

新增婴儿年龄列，通过DATEDIF函数求出婴儿年龄：

2.2 分析思路

运用多维度拆解分析法，把问题分解，拆解如下：

三、分析内容

3.1用户维度分析

• 年龄维度

3.1.1 婴儿年龄与商品销量的关系

可以看出0-3岁的婴儿是购买的的主力，孩童年龄超过7岁需求就大幅减少。

3.1.2 不同年龄对商品的偏好

对比发现：0岁宝宝偏爱50014815、28的一级商品；1岁宝宝比较偏爱50014815的一级商品；2-6岁宝宝都比较偏爱500008168的一级商品。0-2岁是商品需求高峰，需求随着年龄增长减少。

• 性别维度

3.1.3 婴儿对商品的需求分析

女婴幼儿的商品需求量明显大于男婴幼儿的商品需求量，女宝对商品ID50008168的需求明显大于男宝。

3.1.4 婴儿性别跟商品销量的关系

可以看出，女宝销量比男宝多8%左右，可以针对女宝的特点进行营销。

3.2 产品维度分析

• 不同类别商品维度

3.2.1 先看看不同年份销量

可以看到2013年到2014年销量逐年上升，说明市场前景不错！而2015年销量低，我们看下具体数据，发现15年只有前两个月的数据。

3.2.2 各类别商品年度销量对比

ID为28，38，50008168，50022520，1226650008的商品需求逐年增长，而ID50014815销量在12年最大，13和14年销量下降。

商品类别的销量对比

可以看出ID为50008168的商品需求量最大，而ID28的增加比较迅猛，可以查找原因，精准布局。

3.2.3 下面再看下各月份销量

2013年的商品总销量呈现出逐季上升的趋势并在第四季度商品总销量达到最高；2014年第二、第四季度的商品总销量较高，其中也是第四季度的商品总销量达到最高。2013-2014两年的共同点均为第四季度的商品总销量最高、第一季度最低。可以看出每年的11月份为购买高峰。

各类别商品月销量对比

可以看到各类商品在1，5，11月份销量猛增，其他月份比较平稳。

• 商品复购维度

3.2.4 商品总体复购分析

通过筛选，只有25位用户选择重复购买，复购率为25÷29943=0.08%，产品复购率极低。由此可见，电商平台上的消费主力是新用户，用户粘性极低。

四、总结与建议

总结

4.1 用户维度

• 女婴幼儿的购买需求远高于男婴幼儿。
• 类别50014815、38、28、50008168这4类商品男婴幼儿和女婴幼儿的需求量差别比较大，女婴幼儿的商品需求量明显大于男婴幼儿的商品需求量。
• 类别为50022520、122650008这2类商品男婴幼儿和女婴幼儿的需求量相差不大；类别为50022520、122650008这2类商品的市场需求量比较小。
• 消费主力为未出生及0-6岁婴幼儿，且每个年龄阶段的女婴对产品的需求量都大于男婴 ，各年龄层用户对各类别商品的需求度差异较大。

4.2 产品维度

• 母婴用品销量呈上升趋势，全年平均销量稳定增长。
• ID为50008168的商品需求量最大，而ID28的增加比较迅猛。
• 商品总体复购率甚至低于0.1%，反映了用户与产品的粘性很不理想，留存率极低。

建议

• 重视节日因素对商品销量的影响。1、5、11月等月份的平台促销节日前增加产品库存量、客服人数及物流发送批次，保证货品运输速度和稳定性，提高用户购物体验。
• 针对0-6岁婴幼儿为需求主体，要丰富适用的婴幼儿产品，特别是男童，给顾客创造更多消费的机会。
• 定期回访用户产品使用情况、为用户推送优质商品，提高用户满意度及店铺曝光度，利用店铺产品优势使用户主动向周围的家人和朋友推荐本店的产品，实现产品的引流传播。
• 对产品的质量，售后进行严格把控，提高留存与复购率。