XX电商平台母婴商品的分析报告

时间：2023-03-26 07:40:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 07:40:01 来源：电子商务

一、 分析背景

首先，通过PEST分析，了解母婴市场的宏观环境：

（1） 政治环境： 2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策，2013年12月，中国实施单独二孩政策，2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报指出坚持计划生育基本国策，积极开展应对人口老龄化行动，实施全面二孩政策。随着政策的开放，母婴市场将迎来更大的市场规模。

（2） 经济环境：全球整体经济下行，中国经济也在放缓，这也许会抑制人们的消费欲望和降低消费能力。

（3） 社会环境：80后和90后成为新一代的父母，他们对子女的成长有更多的关注，对母婴产品的安全性和质量有更高的要求。

（4） 技术环境：移动互联网发展，智能手机和4G网络的普及、以及移动支付的应用，为电商行业提供了必要的技术支持，让电商业务能够茁壮发展。

其次，通过XX电商平台的母婴近两年的发展情况，判断XX电商平台的母婴市场已步入正轨，为进一步开发市场，需要及时调整战略方向。

二、分析目的

电商行业的竞争日益加大，XX电商平台希望通过平台的历史销售数据，分析自身业务发展情况和特点，从而改善产品结构、推广策略和商业模式，提升自身竞争力。

三、分析思路

整理分析思路如下：

明确分析问题如下：

1.从用户角度出发，用户性别和年龄对销售量和商品偏好是否存在规律，以及用户复购率是否正常。

2.从商品角度出发，观察总成交量波动情况、热销产品排名以及销量峰值分析。

3.判断该电商婴儿商品的发展趋势。

四、展开分析：

（一）数据集说明

1.数据集

表1购买商品：用户购买信息

表2婴儿信息：用户信息

该数据集是某电商平台母婴商品的购买商品信息和用户信息，购买时间段为2012年7月-2015年2月的数据。

2.字段说明

（1）表1购买商品

ser_id：用户编号，用户唯一编码

auction_id：商品编号，商品唯一编码

cat_id：商品小类编码（商品二级分类）

cat1：商品大类编码（商品一级分类）

property：商品属性（如尺寸、颜色、品牌等）

buy_mount：一次购买的数量

day：购买日期

（主键：ser_id+auction_Id+day）

（2）表2婴儿信息

user_id：用户编号，用户唯一编码

birthday：出生日期

gender：性别（0女性；1男性；2未知的性别）

（主键：user_id）

（二）数据清洗

业务部门提供的数据一般不规范，为了保证后续数据分析的正确性，必须做好数据清洗工作。数据清洗一般针对重复值、缺省值、不规范值、异常值进行标准化处理，此项不做细讲。可参考：

（三）分析问题

1.用户角度

（1） 获取不同性别的购买力对比：通过用户信息中用户编码字段，连接购买商品信息，得到女婴用户的购买数量为938，男婴用户购买数量为559，女婴用户购买数量是男婴用户购买量的167%。

男（女）婴购买总量=男（女）婴用户数*购买次数*平均单次购买量，因此可以从用户数、购买次数、平均单次购买量三个维度展开分析女婴用户购买数量比男婴用户多的原因：

第一， 是因为女婴用户数比男婴用户数多吗？查证用户信息，男女用户比例相近，假设验证不成立。

第二， 是女婴用户的购买次数比男婴用户的多吗？对比男女婴用户的购买次数，男女用户购买次数相近，假设验证不成立。

第三， 是女婴用户平均单次购买量比男婴用户大吗？男婴用户总购买量559，购买次数438，平均单次购买量为1.27;女婴用户总购买量938，购买次数495，平均单次购买量为1.89。女婴用户单次购买量是男婴用户的1.5倍，假设成立。

筛选单次购买数量的top10，发现有8单是女婴用户，这几笔大订单是导致女婴用户平均单次购买量比男婴用户高的原因，也是女婴用户总购物量比男婴用户高的根本原因。

（2） 获取不同年龄段的购买力对比：通过用户信息中用户编码字段，连接购买商品信息，得到不同年龄段的购买力对比，数据可视化展示：随着婴儿的年龄增长，购买力逐渐减弱，0-1岁年龄组购买力最旺盛。

这个结果与用户数量的分析并不一致。 该平台的母婴商品购买主力是0-1岁年龄组，但是1-3岁年龄组的人数比重最大，其次是3-6岁。各组的用户数与购物量不成正比。

（3） 获取不同年龄段的商品大类购买量对比：通过用户信息中用户编码字段，连接购买商品信息，得到不同年龄段在各商品大类上购买力的差异。0-1岁年龄组最喜欢购买的商品大类是“50014815”，1-3岁年龄组最喜欢购买的商品大类为“50008168”。

（4）用户复购率：

数据集提供29971条购买信息，只有25个用户有两次及两次以上的购买记录，因此用户复购率只有0.08%。

2. 商品角度

（1）热销产品

统计商品小类热销TOP10：

商品小类”50018831“在661种商品小类中的销售量排名第一，占总销量的16%。商品小类”50018831“对应的商品大类正是0-1岁年龄组最喜欢购买的商品大类是“50014815”。

2）峰值分析

每年有2个明显的峰值，分别为5月和11月。

筛查2014年5月和11月的单日销售量，其中，5月3日、5月22日和11月11日为三个高峰值：

对这三天的购买量和购买人数进一步分析：

数据显示，5月3日和22日的购买用户数并没有增加，而购买总量剧烈增加。核查原因，是存在个别用户单次购买大量商品；而11月11日购买总量增加，是因为购买用户数的突然暴涨，当日的购买用户数是平时的10倍。

因此，5月和11月两个销售高峰的原因是不一样的。5月是个别用户的购买行为影响，11月是整体购买用户数增加。

（3）总成交量趋势

根据销售量趋势图展示，母婴销售量逐年增长，2014年比2013年增长了54%，而且2014年每月的销售量均比2013年高，同比增长平均值为57%。2015年1月份的销售量将近2014年1月份的两倍，2015年2月只统计了5天的数据，不做参考。因此，根据销售量的历史数据趋势，2015年的销售量会比2014年的更好。

五、 结论

1、从历史数据分析，女婴用户购买比男婴用户购买力强，究其原因为女婴单次购买量是男婴用户的1.5倍，女婴用户存在几笔大单拉高了单次购买量。

2、用户男女比例均衡，主要集中于1-3岁的年龄段，但1-3岁的用户购物数量却不及0-1岁用户。

3、用户复购率不足0.1%， 复购率极低。

4、商品小类”50018831“的销售量占总销量的16%（统计样本中有661种商品小类）。商品小类”50018831“对应的商品大类正是0-1岁年龄组最喜欢购买的商品大类是“50014815”。

5、母婴产品有两个销售高峰，分别是5月和11月。这两个销售高峰的原因是不一样的。5月是个别用户的购买行为影响，11月是整体购买用户数增加。

6、根据近三年该电商母婴商品的销售量，可以看到该电商母婴商品的销售量是持续增长的。

六、建议

1、1-3岁年龄段用户占比最多，建议上架更多1-3岁年龄段的针对性商品，加大推广力度，激活1-3岁年龄段的用户购物行为。根据历史数据显示，1-3岁年龄段的用户更偏爱商品大类“50008168”，可作为后续推广的参考方向。

2、用户复购率极低，建议通过特价商品、红包等活动，激励老用户复购。

3、参考2013和2014年的总体发展趋势，根据2015年1月份的销售量，预估2015年的销售总量将达到2014年的两倍。