婴儿商品电商销售分析报告

时间：2023-03-26 08:26:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 08:26:01 来源：电子商务

一、数据理解：

数据期由2012年7月至2015年2月。

二、提出问题：

1、产品角度

商品的销售总量时间变化情况？

不同产品的销售变化情况？

产品复购率情况？

2、用户（婴儿）角度

婴儿性别对产品销售的影响？

婴儿出生时间对产品需求的影响？

三、数据清洗：

1、选择子集

表1为购买商品信息，保留了user_id,cat_id,buy_mount,day四个字段，并隐藏了余下列；表2为婴儿信息，运用所有字段。

2、列名重命名

将表1中的字段名字分别改为用户ID，商品ID,购买数量，购买时间；表2字段名同样进行对应调整。

3、删除重复值

未发现完全相同记录。

4、缺失值处理

未发现缺失值。

5、一致化处理 (分列处理)

对表1和表2的时间进行分列处理，做一致性转化。

6、 数据排序

按照时间做降序排序，对表2婴儿信息中的性别进行调整，增加字段性别2，=IF(C2=1,"女",IF(C2=0,"男","未知"))

7、异常值处理

表2中有少部分性别未知，已经通过公式转换成“未知”，之后的分析中进行筛选，并未直接剔除。

四、构建模型

通过VLOOKUP功能，基于用户ID将上述两个表格进行关联，=VLOOKUP($A:$A,$O$1:$R$954,2,FALSE)。

为了探求商品购买时间与婴儿出生时间的关系，采用IFERROR公式得到两个时间的间隔情况

=IFERROR(DATEDIF(H2,G2,"D"),-DATEDIF(G2,H2,"D"))，该值若为正数，则商品在婴儿出生后购买。同时新增一个标签名为“是否提前”的标签，公式为=IF(K2>0,"未提前","提前")。

五、分析问题

1、产品角度-采用假设检验分析方法

1）销售总量明显增长：

由于2012年及2015年仅为年内部分时间的销量数据，因此仅对2013年与2014年的销量进行对比。2013年，婴儿商品的销售总量为42241件，同比上涨了85.2%（22813），涨幅十分显著。针对销量显著提升的情况，做出以下三个方面的假设。

——销量显著上涨得益于某几类产品的销量增加？

通过对销量进行分解，ID为50018831单品增长10099件，增长贡献率达到52.0%（该项商品的增长量/所有商品销售增量，下同），此外另有五种商品的销量增加超过500件，上述六种商品合计增长贡献率达到82.2%。结论：成立。

——新增销售品种推动销量上升？

两年共涉及交易的物品共有615种，其中2014年涉及576种，而2013年的涉及的销售品种为444种，在2014年新出现的品类多达171种，而这些新品类使得销量增加3287件，增长贡献率近17%。其中8个新品种的销量突破百件，拉动作用较为明显。而2014年较2013年销售消失的39个种类仅损失销量247个，影响程度较低。结论：成立。

——销量增加受到用户增长的影响？

从用户数量角度来看，2014年发生购买行为的用户共有15020位，其中绝大多数为首次购买婴儿商品的用户，而2013年购买过的用户为9738名，购买商品的用户也出现明显的增长。结论：成立。

2、复购率低：

在所有时间段种29971条购买记录中，共涉及29944个用户，发生过多次购买行为的用户仅有27个，占用户总体不足千分之一，复购率十分低。

——婴儿商品的购买具有一次性的特性？

基于2013与2014两整年的数据来看，2014年的用户15020名，其中仅4人出现了重复购买，而在2013年的9738名用户中有6人发生重复购买的行为，而两年均购买过产品的用户亦只有7人，整体上看这两年婴儿商品的复购率同样低于千分之一，婴儿商品的购买呈现出一次行的特点。结论：成立。

3、11月份销量激增：

对比2013与2014年全年数据，均呈现出年内逐步增长的趋势，且各季度的同比增长幅度也逐步增高，第四季度的销量远高于其他季度。将2012年的数据纳入分析，并按照月份进分解，明显看出2014年11月的销量激增，同比增长迅猛，远超过其他各月份。

——出现特殊购买记录？

2014年11月份销量出现激增，一个主因为11月13日ID50018831的商品单笔销售10000件，该记录对销量激增的作用是显而易见的。结论：成立。

——受节日或活动的影响？

从2012-2014三个年份11月的销量数据来看，呈现出现历年11月份的销量持续增长的趋势，剔除上述达到万件的订单后，可以看到2013与2014年的“双十一”均达到了销售的高峰，而2012年“双十一”当天也达成了一个较高的销量。说明”双十一“促销的开展推动销量增长。

而从用户数量来看，2012-2014年“双十一”当年购买商品的用户数量均为当月最高值，从销量及用户数量来看，”双十一“促销活动的开展推动销量增长。结论：成立。

2、用户层面—多维度拆解方法

1）婴儿性别产品购买情况

男婴贡献了商品总量的62.6%，女婴则贡献了37.4%，男婴对于商品的需求更大。男婴商品中，ID为50018831销量最高，合计205件，而女婴用品销售分布较为平均，最高为50013636，共35件。

根据不同性别婴儿购买产品情况的统计描述，虽然男婴与女婴用户数量基本相当，但是男婴产品需求变化相对分散。选取销量前十的商品进行分析，男婴的购买需求均高于女婴，其中ID为50018831的销量要明显高于女婴需求。

2）婴儿出生时间对产品购买的影响

婴儿用品提前购置的比例较低，占15.3%，其中提前购置男婴用品比例为12.5%，低于女婴用品提前购置的比例19.9%。其中男婴提前购买的商品中250822及50011993两类超过10件，而女婴中50011993及50006032两类超过10件。

六、建议

1、对销量大的商品种类，如编号50018831、5007016等商品要保持好充足的库存。

2、拓宽优化销售产品的种类，新商品的增加可以带动销量的增长，同时也能起到吸引新用户的作用。

3、复购率低基于婴儿商品的购买存在一次性的特点，但对客户的回访、反馈仍需切实地做好，这样可以提高转化率，提升新用户的引流。而对复购或单次购买产品数量较多的用户要更多地跟踪关注。

4、利用好”双十一“热点，提前做好策划，推动上量。

5、在商品推广、活动宣传时，可以适当向男婴方向进行倾斜，男婴用户的商品需求高于女婴用户。

6、在婴儿未出生是提前购买商品的比例较低，可以以此为突破口，研究如何提升提前购置销量的方法，从而推动销量增长。