数据分析师之路——电商案例分析

时间：2022-05-07 11:36:01 | 来源：网络营销

时间：2022-05-07 11:36:01 来源：网络营销

一 电商行业有哪些业务指标？

电商行业指标分为流量、转化、运营、会员以及财务，以下是具体指标内容。

二 从天猫母婴购买表格的字段中，可以分析出什么业务指标？

前面提到了阿里天池中的数据：


其中有两个表格：

表格1中的数据为婴儿的ID、生日以及性别，数据为953X3；表格2中的数据为购买信息，数据为29971X7，有用的数据为ID、商品种类、购买数量、购买时间。

那么参照上面的指标，我们具体可以分析什么指标呢？
基础数据：成交用户数、用户年龄段、购买时间、购买数量、购买种类 + 用户性别。
进阶数据：复购率、平均购买次数、回购率。

因此，从时间维度分析，可以分析每个商品在每月、季度、年的销售趋势以及总量等；
从复购率、回购率等分析，可以分析每个商品下客户的粘性度；
从性别分析，可以分析男女对于各种商品的偏好。
等等。

三 这些业务指标能解决什么问题？

1 通过商品销量的分析，我们可以对未来销售量进行预测，并进行目标制定、追踪。
2 通过分析性别、年龄段，让我们更清楚用户的画像，主打什么客群的用户？主打什么产品？广告怎么投放便有了依据。
3 从粘性度分析，可以知道当下的会员情况，并以此来维护好老客户。

四 案例分析

为了更加深入了解优秀的数据分析师的思维方式，选取了一个同为电商行业M.A.C口红为什么红作为案例，进行详细的分析。


在我看来，整篇文章逻辑链十分完整，而且层层都用数据来证明，值得信服。
整篇文章的逻辑如下：
1 为什么要研究M.A.C？因为M.A.C在增量市场完成逆袭成为爆款，值得研究。
2 那真的是爆款么？数据表明是真的。
3 那既然真的是爆款，M.A.C做了什么？

• 线上渠道早铺开，品牌平台共双赢
• 品牌差异定位准，爆款产品销量高
• 品类套路看的透，社交网络玩的溜

依然分别用数据、透视表证明。
4 总结。

那我们选取三个作者提出的问题，来看高手是如何用数据，以及表格证明的，以此来感受数据分析的魅力。

A MAC真的火么？
作者用了声量+销量的方式来证明。
声量：百度指数、微博指数。
百度指数，用的是11年到17年的数据，对比的对象是魅可、M.A.C以及家喻户晓的宝洁的搜索指数，最终得出的结论有:
1 自2016年1月开始，魅可的搜索指数开始上扬、逐渐逼近「宝洁」搜索指数;
2 「M.A.C」逐步让位给「魅可」；
3 虽然10多年前魅可就进入了市场，但是直到2015年4月份，在正式成为上海时装周官方彩妆合作伙伴之后，才引爆了魅可品牌的热度。
微博指数，选取的时间是16年4月1日到18年3月13日。2017年，魅可的日常热议指数由300左右涨到1500左右，涨幅为500%。而在12月魅可推出圣诞限量口红，在微博上引起讨论、达到魅可热议指数高峰，达到了29k。


销量：天猫口红品类TOP5品牌销售趋势。
TOP5包括：Dior、MAC、美宝莲、YSL、CHIOTURE

结论：
1 魅可口红销售额于2017年9月超越Dior，从此一骑绝尘，成为天猫口红品类的第一品牌。
2 相对于2017年1月，魅可12月口红销售额增幅超过2500%，是口红品类增幅的20倍。
所以，MAC真的火么？简直火到爆炸了。

B 在线上渠道，MAC做了什么动作？
在线上，尤其是天猫，MAC与天猫进行了深度合作，并在渠道上进行彻底整合。
为什么这么说呢？数据何来？作者选取了各网店，包括官方以及各大第三方网店的销售占比，时间是从2017年1月至12月份。
我们可以清楚看到1-3月份，销售占比有大大小小的各大网点，4月份天猫销售量几乎为零，5-12月份几乎98%的口红都来自于MAC官方旗舰店。

结论：
很明显，魅可对天猫线上渠道进行了清理。2017年4月之后，M.A.C魅可官方旗舰店基本成为魅可的唯一销售渠道。 有意思的是，在2017年10~11月，有几家店铺冷不丁的又冒了出来，但随即在12月份就消失了。
那为什么要整合成官方旗舰店，而不是以第三方的形式进行铺渠道呢？
还是数据说话。
数据选取的对象是官方与第三方，从包装、服务、物流、产品、活动、品牌、礼物以及价格的维度，分析了消费者的情感分布最终得出的结论。

结论是：除了价格，第三方店铺的正面情感完胜。
回到问题，在线上渠道，MAC做了什么动作？MAC整合了天猫的渠道，力求出的货100%来自官方旗舰店，这个决策的支撑依据之一是消费者情感分布。

C 魅可在中国是如何布局社交网络营销的？
这个问题很有意思！因为如果是我，我可能思路都没有，因为问题实在太抽象了。
那让我们来看看本文作者是怎么分析的。
首先，要回答这个抽象问题，我们不如选择一个典型场景，提取数据进而分析得出一些结论。作者选择了当前中国最大的购物分享社区——小红书，以「口红」作为关键词从小红书上爬取约5万条笔记，对天猫2017年度口红销售额TOP100的品牌开展社交网络布局分析。
其次，分析对象确定了，数据也有了，那分析什么？怎么分析？
作者的答案是声量、品牌的共性。
1 共性
品牌的共性很好理解，提到品牌A的文章中，品牌B出现的次数。
对此，作者通过Gephi画出如下力导向布局图。

结论： 魅可虽然价格比不上Dior、YSL等大牌，但在小红书上却始终跟大牌并存，并且有着不俗的声量表现。
2 声量
在此，我们必须确定是什么的声量？
回答这个问题，我们必须回答另一个问题：我们的目的是什么？是知道MAC如何布局social media的。
那再社交网络上，当大家都在谈口红的时候，都在谈什么？ 作者通过对5万条笔记的词频进行分析，发现口红的讨论主要集中口红色号。那答案来了，我们分析的声量应该是热门口红色，不同品牌的声量。

接下来就是提取数据，进而分析，结论是：
YSL和Dior分别稳居 豆沙色/姨妈色和正红色 的品牌声量榜首。
魅可虽然未能占据有利色，但是在三大流行色的声量比例都在提升，逐渐逼近声量榜首。

因此，MAC是如何在中国社交网络营销的？
1 通过与大牌共现提高品牌曝光率和知名度
2 强化产品与热门色号之间的联系以增加产品识别度

五 总结—我学到了什么？

1 共性可以用Gephi画出力导向布局图的方式。

2 一个产品是否是爆款，可以用声量+销量的方式阐述。声量可以用百度指数、微指数以及小红书抓取关键词等方式。

3 分析爆款的另一个维度是单一产品占整个品牌的销售总量占比，占的越高，越说明是企业集中资源做的明星产品。

4 抽象的问题，可以选取典型场景进行分析。比如：魅可在中国是如何布局社交网络营销的？可选取小红书平台分析。

5 数据分析就是确定问题，不断假设，用数据验证，再不断问为什么的过程。