电商母婴幼儿产品及用户数据分析报告

时间：2023-03-26 08:34:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-26 08:34:01 来源：电子商务

1、分析背景及意义

随着互联网的发展，电商行业发展也越来越快，相对于传统零售业，其最大的特点就是一切都可以通过数据化来统计和改进。通过数据可以看到用户的情况、消费行为，以及通过有针对性的组织产品实现更好的转化率等。当用户在电商网站有了购买行为后，就从潜在客户转为价值客户。对于这些客户，我们可以基于网站的运营数据（包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等）对交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户扩展营销的可能性。

2、理解和整理数据

数据来源：

该数据集包含两张表：

表1为母婴用品交易历史情况表：

表2为婴幼儿情况表：

对数据进行清洗：

3、描述与统计数据

3.1 用户角度

（1）不同用户的购买情况

通过对所有用户的购买数量做描述统计，可以看出所有用户的平均购买数量在2份左右，但由于中位数和众数都为1，所以这总量接近三万的用户里大部分的都只购买了1份。再通过对对原数据进行筛选发现，大部分用户有且仅只购买了一次，只有极少部分的用户重复购买，且只有屈指可数的用户一次性购买了大量的产品。

（2）不同性别的婴幼儿的购买情况

从上图可以看出男婴幼儿的整体购买数量大于女婴幼儿的整体购买数量。

（3）不同年龄的婴幼儿的购买情况

从上图可以看出3岁以下的婴幼儿购买数量远高于其他年龄段，并且随着年龄的增大，购买数量急剧减少，可以简单的判断该母婴幼儿产品主要针对0-3岁的婴幼儿。

3.2 产品角度

（1）不同类别的商品的销售情况

从上图可以看出母婴幼儿6大分类板块里，销量大致可以分为3段，其中编号为“28”的商品种类销量最高，接近30000销量；其次是编号为“50014815”和“50008168”的商品种类，销量均在20000左右，最后是剩下的三个商品种类，大致销量为5000。

（2）不同层次的商品的销售情况

从上图可以看出二级分类商品里销量排到前十的商品类别，其中编号为50018831的商品销量远远高于其他类别的商品，而另外排名前九的商品销量总体差距不大。由于二级分类商品的划分比一级类别属性划分更加细致，更能有针对性的推广给某一类具有相似点的用户，因此下面的分析主要放在二级分类。

（3）不同时间的商品的销售情况

从上图可以看到2012-2014年的销售量持续增加，但2015年的销售量悬崖式急剧跌落，但是通过将年份扩张为月份后可以看到并不是2015年的销售量不足，而是数据整体不全，只有一月和二月两个月的数据，因此后面的分析建立在月和季的基础上。

4、数据分析

分析目的：将用户描述与产品描述结合起来共同寻找分析影响销量的不同因素

分析方法：假设检验法，对比分析法，多维度拆解法等

提出问题：（1）是否婴幼儿的性别因素对商品的销量有影响？

虽然从图3-2里可以看出男性婴幼儿的用户购买数量整体大于女婴幼儿，但从上图可以看到男性婴幼儿的人数也大于女性婴幼儿的人数，所以性别的可能不是总体购买数量的主要影响因素，只是人数数量上占有优势。 但是真的是这样么？

再分别对男性、女性婴幼儿的内部购买情况进行分析

上面两张图分别是男性和女性婴幼儿购买数量排在前十的二级商品类型，可以看出男性婴幼儿对于编号为“50018831”的商品极为感兴趣，其销售量远高于另外的商品，达到独树一帜的状态；而女性婴幼儿更偏向于编号为“50013636”的二级分类商品，但是对于其他商品的购买也是比较多且比较均匀的。

得出结论：[1]男性婴幼儿商品购买总体数量多于女性婴幼儿购买数量，主要是由于人数占优势 [2]男性婴幼儿购买主要只针对一种商品，而女性婴幼儿购买分散较多。 即： 婴幼儿性别是影响商品销量的因素之一。

注：此处容易犯辛普森谬误，应注意将整体和部分都进行分析，以下分析主要针对拆解后的。

（2）是否不同的年龄段对商品的销量有影响？若有影响，那么主要体现在哪里？

首先将年龄小于3岁的婴幼儿提出来，观测其对二级商品类型的购买偏好，可以发现编号为“50018831”的商品更受该类用户的喜好，并且远远高于其他商品类型。然后根据同样的方法再将年龄段分别为3-5岁，6-8岁的偏好以同样的方式筛选出来，可看出前者对编号为“50006602”“50013636”“211122”的偏好更加明显，总的来说该年龄段的销售量都比较均匀，但总体销量都不多于20；后者对编号为“50016468”“50013636”对偏好比较显著，但是总体销量都不多于10；而年龄大于8岁的幼儿销售量极少，少数商品有且仅有一次销售量，因此不做分析。

得出结论：[1]年龄段小于三岁的婴幼儿需求最多，且随着年龄的增大购买量快速下降 [2]不同年龄段的购买倾向是不同的。即：婴幼儿年龄是影响销量的因素之一。

（3）销售量最多的商品是由于大部分用户所购买导致？还是由于个别用户极度用力购买？

从图3-4和3-5可以看出，一级分类里编号为“28”的商品销量排名第一，其次是“50014815”和“50008168”；二级分类里编号为“50018831”的商品销量远高于其他种类。 从图4-5可以看出，单次购买数量最多的用户里，一级分类“5014815”购买最多，其次是“28”，二级分类里“50018831”购买最多。 从图4-6、4-7可以看出，一级商品分类里购买人数最多的是编号为“50008168”，其次才是“28”，二级分类里购买人数最多的是编号为“50013636”的商品。

得出结论：[1] 销量最多的商品并不是购买人数最多的商品，而是较多购买用户里有部分用户大量购买所致 [2] 购买人数较多的商品一般销量都排在前面

（4）随着时间的发展，该产品的销量是否整体有变化？若有异常，原因是？

从上图可以看出2012-2015年来，商品的销量是逐年递增的，由于12年和15年数据不完整，因此主要对13年和14年做整体分析，可以看出这两年的商品销量都存在同样的长期趋势，且可以看出14年第四季度的销量突增较多。

得出结论：随着季度顺序的变化，其销量越来越多。即时间是影响商品销量的因素之一。

从上图13年和14年的销量对比图里可以看出13年第四季度里12月份的销量最高；14年第四季度销量突增的原因是11月份的销量猛烈增长，这是什么原因所导致的？

【1】是否购买的新增用户数上升？

从上图可以看出14年11月份的人数确实不仅较去年11月份相比增长较多，而且较同年10月份相比增长也较多，但是同时也可以看出14年12月份的购买人数比13年12月份的购买人数相比也增加了，但是销量却不增反降。

得出结论：新增用户数的上升并不是销量增加的主要原因。

【2】老用户的回购较多？

由于购买次数大于2次的用户数较少，且购买量不多，因此可以排除

【3】商品是否采取了促销或者某些其它活动？

从上面两张图可以看出13年12月份销量的大量增加和14年11月份销量的急剧增加并不是由于双十一和双十二的促销活动，但这两类大型促销活动也确实让日销量有了一些起伏。那么13年12月20日和14年11月13日的销量突增是为什么呢？

得出结论：该阶段商品销量的突增并非双十一双十二活动，而是其他可能的活动导致，需要深入去了解，这里仅凭数据无法得到结果。

【4】是否有某类新款产品的推出导致销量增加？

从上面可以看出，虽然没有因为新品推出导致销量激增，但是确实有两类商品的销量突然猛增而导致整体销量上升，分别是在13年12月20日销量猛增的二级分类商品“50012788”，一级分类商品编号为“28”和14年11月13日销量猛增的二级分类商品“50018831”，一级分类商品“50014815”。

得出结论：不是因为新品推出，但是确实是因为某类商品的爆火而导致销量猛增。

对于其他的假设，由于现有数据无法支持分析验证，因此无法进行下去。

5、总结

1. 这两年的销售数据里回购的用户极少，绝大部分用户都只购买了一次。
2. 年龄段小于三岁的婴幼儿的需求量最多，且随着年龄的增大购买量快速下降。
3. 不同年龄段的受众人群购买偏好不一样，如年龄小于3岁的婴幼儿对编号为“50018831”的商品的喜好程度远远高于其他商品类型；年龄段为3-5岁的婴幼儿对编号为“50006602”“50013636”“211122”的偏好更加明显，年龄段为6-8岁的婴幼儿对编号为“50016468”“50013636”对偏好比较显著。
4. 男性婴幼儿商品购买总体数量多于女性婴幼儿购买数量，主要是由于人数占优势；而且男性婴幼儿购买主要只针对一种商品，而女性婴幼儿购买分散较多，两者的偏好也不同。
5. 销量最多的商品并不是购买人数最多的商品，而是较多购买用户里有部分用户大量购买所致，但是购买人数较多的商品销量也都主要排在前面。
6. 一级分类商品里编号为“28”的商品销量最高，其次是编号为“50014815”和“50008168”的商品种类；二级分类商品里编号为“50018831”的商品销量最高，远高于其他种类。
7. 通过验证，婴幼儿性别、年龄、以及销售时间、产品类别等都对产品的销量有影响。
8. 商品销售量随着季度顺序逐渐增长，第四季度的销量最高，但该季度的销量暴增并不是因为双十一双十二活动导致，而是分别在13年的12月20日，14年11月13日，可能由于其他因素引起，从目前数据所分析得到原因之一即： 有两类商品的销量量激增所导致。

6、建议

1. 根据用户的购买特性，有针对性的提供类似产品或者关联产品，并不断的创新提升产品的质量等以提升留存率。
2. 对于需求量最多的婴幼儿群体，按照其购买偏好增加相似产品的提供，并可以通过其用户的购买次数、金额、频率等用RFM模型筛选出最优价值的用户，为其提供精细化服务。
3. 加大对冷门商品的宣传力度，可以通过在购买热门商品的途径网页进行广告投放。
4. 根据男性婴幼儿口味，去调研找到其需要的类型，扩大男性婴幼儿的购买范围。
5. 在销售量较少的淡季进行促销活动，在增加销售量的同时可以提高曝光度。