电商数据分析 | 在线母婴商品销量分析

时间：2023-03-26 06:30:02 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 06:30:02 来源：电子商务

项目描述

本项目针对在线母婴商品销售数据，从产品、运营、用户三维度，分析影响销售量的因素，并给出运营建议。

项目使用Excel清洗数据、Excel图表可视化辅助分析；使用多维拆解分析法建立分析思路；使用对比分析法检查指标状态；使用假设检验分析法，对具体问题进行归因（如某类商品销量低的原因）。

一、分析背景

1.1 行业背景

随着电商行业的发展，人民购物意识的转变，在线母婴商品市场越来越大，同时竞争也日益激烈。传统的粗放式经营模式已经不适应时代的发展，为了继续保持增长，提高销量，各店铺纷纷采取更加精细化的运营模式。即通过数据分析驱动业务增长，了解核心指标的影响因素，针对性的优化各个流程，最终完善产品服务和运营模式。

1.2 数据理解

数据集来自阿里天池，记录了2012年7月到2015年2月天猫和淘宝在线婴儿商品销售数据

数据预览和字段理解如下：

二、分析目的

针对在线母婴商品销售数据，分析影响总销量的因素，并提供合理的建议，以继续提高总销量

三、分析思路

四、数据处理

本章根据分析的需要，将原始数据处理为合理的格式。数据处理过程见:

五、分析内容

5.1 产品维度

5.1.1 总销量随年度的变化情况

2012年7月到2015年2月的在线母婴商品总销量为76250件，各年度销量如下：

整体来看，年度销量呈上升趋势，说明在线婴儿商品市场发展较好，用户需求在逐年增长。

其中2012年和2015年只包含部分数据。

5.1.2 总销量随月份的变化规律

由图可见，在线母婴商品销量在一年当中波动较大，其中，
第一季度为销售淡季，其中1-2月份会有一个低谷；
第二季度销量逐渐回暖，5月份迎来第一个销量高峰；
第三季度销量相对较高；
第四季度为旺季，其中11月份会迎来第二个高峰。

5.1.3 总销量随月份变化图中，波峰和波谷的原因

• 1-2月份销量下降的原因
• 5月份销量升高的原因
• 11月份销量升高的原因

① 1-2月份销量下降的原因

从节假日角度考虑，春节一般在1-2月份，而春节作为我国传统节日，对人民生活影响较大。在外务工的年轻人、上班族会回家过年；多数快递公司放假，导致物流业务受影响较大。因此提出假设：1-2月份销量下降是受春节影响

首先看2013年2月日销量和日购买人数情况：

由图可以看出，2013年2月销量整体非常低，而活跃人在2月4日-2月14日期间降到了5人以下。查阅得知，2013年春节假期为2月9日-2月15日，与上图活跃人数最低值的日期基本吻合。

再看2014年2月日销量和日购买人数情况：

2014年春节假期在1月31日-2月6日，因此结合1月底的数据和2月的数据一起分析。而图中1月16日-2月4日期间每日销量和购买人数都到达了谷底接近为0的水平，考虑到有些公司提前放假，年后提前返工等因素，谷底时间和春节假期时间基本吻合。

因此，可以得出结论：每年1-2月份销量降低是因为受到春节的影响。

② 5月份销量升高的原因

由购买人数随月份变化图可以看出，5月份购买人数出现高峰，而邻近的3、4、6、7、8月度购买人数并不是很大，尤其是在5月之后的6、7月销量会有一个小低谷，这比较符合“促销活动”前后的数据走势，因此作出如下假设：

假设：5月份销量升高，是因为5月份有促销活动

由上图可以看出，在5月3日、5月10日左右、5月27日都出现了销量峰值。而经搜索查阅得知2013年5月12日为母亲节，而2014母亲节在5月11日。五一劳动节和母亲节可能会有母婴商品的促销活动，而销量峰值所在日期和这些促销日期基本吻合。

经查阅得知，2013、2014年五月确实有劳动节和母亲节促销活动。

因此可以得出结论：2013、2014年五月销量升高是因为劳动节和母亲节的促销活动。

③ 11月份销量升高的原因

自2009年开始，每年的双十一，淘宝天猫都会举办“购物狂欢节”，因此作出如下假设：

假设：11月份销量升高是因为双十一购物狂欢节

由销量图可以看出2012、2013、2014这三年11月份的销量峰值都在11月11日，其他日期销量相对较少。同时也会有另外几个小峰值，这应该和前期预热、后期促销期延长有关。
而从购买人数图中可以明显看出，受双十一促销活动影响，这一天购买人数异常的高，而其他日期的购买人数则小得多。

因此可以得出结论：假设成立，11月份销量升高是因为受双十一购物狂欢节的影响

5.2 运营维度

5.2.1各类商品的销量排行、市场占比

为便于下文的描述，将各一级分类名称进行重命名，命名规则如下（取后两位）：

接下来看各类商品的销量排行和市场占比

由图可知，最畅销的三类商品依次为【28】、【68】、【15】；销量排名最少的三类商品依次为【38】、【20】、【08】

最畅销的三类商品共占据了总销量的82%，其中最畅销的商品【28】占据33%的份额；而销量排名最少的三类商品仅占总销量18%，且各自所占份额差别不大，均在6%左右。

5.2.2 为什么【38】、【20】、【08】三类商品销量较小？

我们可以从产品、用户、运营三个维度做出如下假设：

假设1：【38】、【20】、【08】三类商品包含商品种类数较小

由前文结论可知，销量前三的商品为【28】、【68】、【15】；销量后三的商品为【38】、【20】、【08】
结合上图可以得出：【68】、【28】包商品种类较多，销量较大；【20】、【08】包含种类较少，销量也较小；
而【38】、【15】两类商品较为反常：【38】类虽然商品种类数较多，但销量较少；【15】类商品虽然包含种类少、排名倒数第二，但销量却很大，排在第三。

结论：【20】、【08】两类商品销量较小和所包含种类数较小有关；而【38】类商品销量较小与所包含商品种类数无关。

假设2： 【38】、【20】、【08】三类商品用户需求量较小

人均购买量一定程度上可以反映用户对商品的需求量，因此我们以“人均购买量”来表示用户需求量

由上图可以看出，【20】、【08】两类商品人均购买量确实较小，而【38】类商品人均购买量高居榜首。

结论：【20】、【08】两类商品销量小于用户需求（人均购买量）较小有关；而【38】类商品销量小和用户需求（人均购买量）无关。

假设3. 【38】、【20】、【08】三类商品运营水平较差

我们从购买人数和复购率的角度来衡量运营水平。一般而言，如果用户运营做的好，那么活跃用户、购买用户会很多。而且用户的忠诚度也会比较高，即复购率较大。

此处的复购率定义为：有重复购买行为的用户数/总用户数

从购买人数来看，【38】、【20】、【08】都比较少，其中【38】类最少，仅占榜首【68】的十分之一。
从复购率来看，【38】类复购率最高，【20】、【08】类复购率均为0。但是所有类别的复购率均小于0.2%，即千分之二。因此复购率对销量的影响可以忽略不计。

结论：假设成立，【38】、【20】、【08】销量较少与运营水平有关，运营人员应该想办法提高这三类商品的购买人数。

综合结论：【20】、【08】类商品销量较少是因为 所含商品种类数、人均购买数量、购买人数都比较少。而【38】销量较少主要是因为购买人数较少。

5.3 用户维度

5.3.1 性别与销量的关系

• 不同性别婴儿购买量对比

可以看出，购买用户中，男性婴儿数量小于于女性婴儿，但差别不大，比例约为1: 1.14；
同时男性婴儿的购买量比女性婴儿少很多，比例约为1:1.67。可见女性婴儿购买力（人均购买量）大于男性婴儿。

• 不同性别中的热销商品

如果在某类用户A中，商品B的销量相对较高，我们称B商品为A类用户的热销商品。

从购买量分布来看，在女性婴儿中的畅销商品依次为：【15】、【68】、【28】；
在男性婴儿中的畅销商品依次为：【68】、【28】、【15】

可见，男女婴儿中的畅销商品没有太大差异

从购买人数和购买量来看，【15】类商品购买人数中男女的比例为1：1.11；而购买量中男女比例为1: 3.01，可见女性婴儿在【15】类商品中购买力更强。其他类别中男女购买力没有太明显差异

5.3.1 年龄与销量的关系

首先对婴儿年龄进行分组，清洗之后的数据中，婴儿年龄范围为（-2.09,11.80），我们将其分为四组，分组标准如下：

• 各年龄组婴儿的购买量对比

从购买量来看，婴儿期用户的购买量最大，幼儿期其次，学龄期和未出生的婴儿购买量较小；而婴儿期的用户数量小于幼儿期，但购买量大于幼儿期，可见婴儿期的婴儿购买力更强。

• 各年龄组中的热销商品

如果在某类用户A中，商品B的销量相对较高，我们称B商品为A类用户的热销商品。

由图可以看出，婴儿期用户的热销商品为：【15】；
幼儿期用户的热销商品为：【68】、【15】、【38】、【28】；
学龄期用户的热销商品为：【68】、【28】；
未出生用户的热销商品为：【15】、【20】、【28】、【68】

可见，【15】和【68】类商品基本上在全年龄段都比较畅销。
而【08】类商品在全年龄段购买量都较小。

由图可见，对于【68】、【15】、【28】三类商品，各年龄组的购买量差别不是很大；

而【20】，【08】，【38】三类商品虽然总体销量较小，但目标用户特征较为明显：
对于【20】类商品，出生前的婴儿对其需求最大；
对于【08】类商品，1岁以上的婴儿对其需求最大；
对于【38】类商品，0-2岁婴儿对其需求最大。

六、总结

• 市场情况

1. 总销量在逐年增加，说明在线母婴商品市场发展良好
2. 总销量随月份波动较大，其中第一季度为淡季，第四季度为旺季
3. 由于受春节假期影响，1-2月销量会有大幅下降；由于劳动节、母亲节的促销活动，5月份会迎来销量小高峰；由于双十一购物狂欢节的原因，11月份的销量猛增，为全年最高。

• 产品销量

1. 【28】、【68】、【15】三类商品最畅销，占总销量的82%，并且在全年龄段的男女婴儿中都很畅销。
2. 【38】、【20】、【08】三类商品销量较小，分别占6%左右。但其忠实用户特征明显：
   对于【20】类商品，出生前的婴儿对其需求最大；对于【08】类商品，1岁以上的婴儿对其需求最大；对于【38】类商品，0-2岁婴儿对其需求量最大。
3. 【20】、【08】类商品销量较少是因为所含商品种类数、人均购买量、购买人数都比较少；而【38】类商品销量较少主要是因为购买人数较少。

• 用户特征

1. 从用户数量来看，女性婴儿大于男性婴儿；同时女性婴儿购买力（人均购买量）也大于男性婴儿，尤其是在【15】类商品中的高出很多。
2. 婴儿期（0-12个月）的用户购买量最大，幼儿期（1-2岁）其次；同时，婴儿期用户的购买力大于幼儿期；未出生和其他年龄段的婴儿购买量较小。

七、建议

1. 把握市场趋势，优化产品质量和运营水准、重视用户增长，提高用户激活率和留存率，以提高竞争力，占据更多市场份额。
   
2. 顺应市场波动趋势，合理调整库存和运营投入。在销量较小的1-2月份减小库存，减小运营投入；在销量较高的5月和11月，加大运营投入，做好前期宣传预热等筹备工作，同时加大库存。
   
3. 对于销量较高的【28】、【68】、【15】三类商品，继续保持较好的运营水准；并利用RFM模型对用户进行价值分类，采取针对性的精细化运营，以继续提高总销量。

4. 对于销量较小的【38】、【20】、【08】三类商品，通过优化渠道、鼓励用户分享推广、与畅销商品捆绑销售等方式，增加其购买人数；分析漏斗模型转化率，定位用户购买路径中导致用户流失的点，从产品、运营角度分析，并通过电话回访、问卷调查等方式了解用户流失的原因，并进行针对性优化；同时对于【20】、【08】两类别还应扩充商品种类，以满足更多用户的需求。

5. 找准目标用户，精准化推荐和运营。分别将【20】、【08】、【38】重点推荐给对其需求量最大的年龄组，即出生前、1岁以上、0-2岁；将【15】类商品重点推荐给女性婴儿。

6. 对于购买量较大的优质客户，应该重点维护。处于婴儿期和幼儿期的女性婴儿为购买力最强的群体，应该讲更多运营精力投入其中。通过提供vip服务、定期联系、赠送礼品等形式使其成为忠实用户。

---

感谢您的阅读，期待我们共同进步！