数据分析报告1：某电商店铺印度销售情况分析

一. 提出问题

分析目的：通过分析店铺现状找出存在的问题，对趋势进行预测，提出可行性方案

业绩情况：店铺销售业绩如何？月度，季度，年度有什么变化？该店铺盈利情况如何？
市场趋势：哪个类目最受欢迎? 利润最高？
用户画像：各地区客户消费能力和消费喜好情况如何？
工作进度：该店铺月度完成情况如何？各类目完成情况如何？

二．获取数据

本次数据来源于阿里天池数据集：E-Commerce Data电子商务数据。

（数据地址：数据集-阿里云天池）

该数据集来自印度，共包含3个CSV文件-订单列表，订单明细，销售目标：

1.List of Orders.csv订单列表：共计数据500条，包含5个字段：

Order ID（订单号）

Order Date（订单日期）

CustomerName（客户姓名）

State（邦）

City（城市）

2.Order Details.csv订单明细：共计1500条数据，包含6个字段：

Order ID（订单号）

Amount (销售额)

Profit（利润）

Quantity（销量）

Category（一级类目）

Sub-Category（二级类目）

3.Sales target.csv销售目标：共计36条数据，包含3个字段：

Month of Order Date （日期）

Category （一级类目）

Target （销售目标）

三．数据处理

基于数据量较小，本次主要选用excel进行数据处理

1. 合并工作簿：由于本项目3个工作簿独立，为了便于查看和使用，进行了多个工作簿合并至一个工作簿的操作。

具体操作：使用excel的宏，输入VBA代码进行合并

具体代码如下（从网络获取）：

Sub 工作薄间工作表合并()
Dim FileOpen
Dim X As Integer
Application.ScreenUpdating = False
FileOpen = Application.GetOpenFilename(FileFilter:="Microsoft Excel文件(.xlsx),.xlsx", MultiSelect:=True, Title:="合并工作薄")
X = 1
While X <= UBound(FileOpen)
Workbooks.Open Filename:=FileOpen(X)
Sheets().Move After:=ThisWorkbook.Sheets(ThisWorkbook.Sheets.Count)
X = X + 1
Wend
ExitHandler:
Application.ScreenUpdating = True
Exit Sub
errhadler:
MsgBox Err.Description
End Sub

2. 合并工作表：

根据观察，订单列表与订单明细表存在对应关系，为了方便进行分析，将2表合并。

步骤如下：通过vlookup+column函数嵌套，将订单列表并入订单明细表。

3. 数据清洗

3.1 选择子集：

3.1.1 订单列表已经合并到订单明细表，所以将订单列表删除/隐藏

3.1.2 城市字段，顾客姓名不会用到，隐藏处理

3.2 列重命名：所有字段均采用中文命名，方便识别

3.3 删除重复值：无重复

3.4 处理缺失值：无缺失值

3.5 一致化处理：

3.5.1订单日期格式不一致，通过date+left+mid+right函数嵌套将文本转化成数值

3.5.2 销售目标表—日期与订单明细表不一致，通过自定义格式dd/mm

3.6 数据排序：将订单日期，销售目标日期按照早——晚排序，方便浏览

四．数据分析

1.业绩情况：销售业绩如何？月度，年度有什么变化？该店铺盈利情况如何？

选取表格及字段：订单销售明细表，销售额，日期，利润

1.1 年度销售业绩环比：

销售额=单价×销量=（单价-成本）×销量

利润=销售额-成本（商品成本，运费成本，广告花费，人工成本）

由于没有具体成本数据，此处假设2018年和2019年成本相同（也不考虑外部环境政策影响），即只考虑销售额，单价，销量，利润4个因素的关系。

分析1：2019年销售额和销量较2018年均下降，而利润增长，因此推断因为商品客单价提高。

1.2 季度情况

从季度来看，2019年销售额，销量，利润整体趋势一致。第1季度销售额，销量，利润均较2018年同期大幅增长。其中，销售额和销量在第2，3，4度同比大幅下降，利润在第1，2，3季度同比增长，在第4季度同比大幅下降。

分析1：2019年第1季度大幅增长，参考2018年第4季度增长情况，推断2018年第4季度开发了热销且利润高的产品，热卖到2019年第一季度。

分析2：2019年从第2季度销售额，销量，利润开始大幅下降，推断市场竞争大，爆品由热销走向衰退期。

1.3 月度情况

从月度来看，2018年2月和2019年2月销售额和销量均出现较大的下降，3月出现较大增长，2018年10月利润大幅增长。

分析1：2月出现较大降幅可能与印度酒红节有关，节假日上网购物时间和需求减少

分析2：2018年10月利润大幅增长，可能与销售策略改变有关，也可能出现高利润爆品

1.4 盈利情况

该店铺2018年处于负利润状态，2019年实现了利润的增长。

分析：店铺盈利扭亏为盈，推断店铺战略得到重新部署

2. 市场趋势判断：哪个类目最受欢迎?

选取表格/字段：订单明细表，一级类目，二级类目，销量，利润

2.1 最受欢迎的大类

2018和2019年顾客购物喜好相同，排名依次是Clothing>Electronics>Furniture。

其中，最受欢迎的类目是Clothing,销量占比超过60%，需求量远超Electronics和 Funiture.

分析：Clothing生命周期较短，具有强烈的季节性特征，更新迭代快，因此顾客购物频次高，销售数量多

2.2 二级类目中最受欢迎的

2.2.1 Clothing

2018年Clothing 类目下最受欢迎的前三分别是：Saree > Hankerchief > Stole

2019年Clothing 类目下最受欢迎的前三分别是：Hankerchief > Stole > Saree

2.2.2 Electronic

Electronic类目下各二级类目受欢迎程度大致相同

2018年最受欢迎的分别是Phones > Electronic Games > Printers > Accessories

2019年最受欢迎的分别是Printers > Accessories > Electronic Games >Phones

2.2.3 Furniture

2018年Furniture类目下二级类目受欢迎程度分别为：Chairs > Furnishings > Bookcases > Tables

2018年Furniture类目下二级类目受欢迎程度分别为：Bookcases > Furnishings > Chairs > Tables

其中Furnishings需求量稳定，Bookcases需求增加，Chairs需求明显减少

3. 用户画像：各地区客户消费能力和消费喜好情况

3.1 各地区总销量

2018年销量排名前三的邦分别是：Madhya Pradesh > Maharashtra > Gujarat

2019年销量排名前三的邦分别是：Madhya Pradesh > Maharashtra > Delhi

分析1：推测Madhya Pradesh 和Maharashtra可能经济发展较好，人口密度大，网络购物接受度较高

分析2：Delhi从2018年销量倒数到2019年前三，该地区对网购的接受程度可能提高了，也可能快递通路更顺畅

3.2 在各地区Electronics销量情况

2018年Clothing类目销量前三的地区是：Madhya Pradesh > Maharashtra > Gujarat

2019年Clothing类目销量前三的地区是Madhya Pradesh > Maharashtra > Delhi

3.3 各地区Electronics销量情况

2018年Electronics类目销量前三的地区是：Maharashtra > Madhya Pradesh > Nagaland

2019年Electronics类目销量前三的地区是: Madhya Pradesh > Maharashtra > Rajasthan

2019年Goa地区未有购买Electronics的记录

3.4各地区Furniture销量情况

2018年Furniture类目销量前三的地区是Madhya Pradesh > Maharashtra > Gujarat

2019年Furniture类目销量前三的地区是:Madhya Pradesh > Delhi >Maharashtra

2019年Goa和Sikkim地区未有购买Furniture的记录

3.5 各地区各类目销量情况

2018年各地区消费主要以Clothing为主，2019年部分地区不再以Clothing为主，如：Kerala 和 Haryana以Furniture消费为主

分析：大部分地区的消费习惯喜好还未发生明显变化，部分地区需求发生变化，推测发生需要更换家具类的外部因素

4. 工作进度：该店铺销售目标完成情况如何？

2018年整体目标完成率是62.56%，其中各类目完成率分别是Clothing54.37%,Electronic81.47%，Furniture54.93%，各类目在8月以后的的完成率普遍较高。

2019年销售目标完成率是36.43%，其中各类目完成率分别是Clothing25.55%,Electronic46.64%，Furniture40.77%，各类目在1月和3月完成率较高。

分析：2018年和2019年销售目标一致，2018年目标完成情况较好，2019年完成情况较2018年下降了26.13%，店铺运营情况发生变化，销售目标也应随之调整

五.总结与建议

1. 业绩情况：店铺销售业绩如何？月度，季度，年度有什么变化？该店铺盈利情况如何？

总结：店铺销售额和销量下降严重，2019年虽实现盈利，但是利润也下降严重，店铺整体走下坡路。

建议：（1）调整销售策略，适当降低利润要求，提高店铺销量和销售额

（2）对商品进行分层运营，培育高利润产品（打造爆款），培育潜力产品（利润中层），低利润产品引流，淘汰负利润产品

（3）关注广告营销，通过广告提高曝光，提高转化率

2. 市场趋势判断：哪个类目最受欢迎?

总结：店铺销量以Clothing为主

建议：(1)Clothing中二级类目可采用搭配捆绑销售（套装/关联性强的产品）

（2）Furniture中Tables类目可与Chairs搭配捆绑销售

（3）各类选品更应注重搭配性和适配性，同时关注市场潮流进行商品款式风格迭代

3. 用户画像：哪些地区消费欲望更强？

总结：Madhya Pradesh，Maharashtra地区消费稳定，Delhi地区消费大幅增加。

建议：（1）客户服务需要更加留意Madhya Pradesh，Maharashtra，Delhi三个地区，提高复购率

（2）针对性营销，针对性推荐，如Delhi地区更加青睐Clothing和Furniture，对该地区客户推送时可以优先这两个类目的信息

4. 工作进度：该店铺月度完成情况如何？各类目完成情况如何？

总结：店铺2019年完成率较2018年下降了26.13%，Clothing完成率偏低，Electronics和Furniture完成率持平。

建议：（1）根据上一年同期水平结合当前市场表现调整销售目标

（2）优化工作流程和运营方案，提高销售业绩

其他补充：

1.商品分层运营：

2.用户运营：

3.店铺各部分运营流程对客户消费决策的影响

4.影响销售额，销量，利润的因素