淘宝婴儿商品销量分析

一分析背景（PEST分析法）

政策：商务部于2013年11月21日发布了《促进电子商务应用的实施意见》，并推出十大措施促进电商发展。商务部积极推进制定《电子商务法》，既对电子商务交易主体给予法律约束，又能够保证消费者权益，通过规范网络购物行业发展，规范市场秩序，推动电子商务健康有序发展。政策出台明显会直接导致电子商务行业发展提速。2013年11月15日党的十八届三中全会《决定》提出“单独二胎”政策，业内认为，更大规模的婴儿潮即将到来，孕婴童行业将迎来大红利。
经济：近年来中国儿童消费品市场大幅增长，《2013-2018年中国高端童装行业产销需求与投资预测分析报告》指出，2012年儿童消费品市场规模达2911亿元，其中，2012年我国童装销售量接近20亿件，销售额超过1000亿元。根据艾瑞咨询报告中显示，2013年中国孕婴童恒业市场规模为1.43万亿元，预计2015年突破2万亿元，占社会消费品零售总额的6.8%。由此可以看出行业，母婴产品市场前景广阔。
社会：移动互联网时代，年轻家长更多的选择在移动端进行消费，不仅给用户带来了更多的便利，而且随着移动互联网的普及以及消费与物流形式的完善，更加推动了电子商务的发展。
技术：随着商业智能、移动技术升级和行业大数据浪潮，数字化零售不应再简单以线上、线下独立区分，而将真正从消费者的角度出发，逐步演变为各渠道融合，大部分零售商在各渠道触点的主动把控、内容设计创新、技术投入与运用、以及会员管理上，普遍存在提升空间。

参考：单独二胎政策出台婴童行业影响广泛

二数据来源

分析的数据来源阿里巴巴的天池数据集-阿里云天池 (aliyun.com)，是2012年7月2号到2015年2月5号的婴儿商品的交易数据。其中包括两个表格，截图所示（已将列名的英文转化为中文便于理解）

三理解数据

表一共有七个字段

第一个是用户ID，平台是用来区别用户的，每个用户的ID唯一不重复，可以通过ID查询具体某个用户的信息。

第二个是商品编号，用来记录用户购买行为的编号，编号代表用户每次不同的购买行为。

第三个第四个是商品二级分类，商品一级分类，代表商品不同的分类，比如海尔全自动洗衣机，一级分类可以是洗衣机，二级分类可以是全自动洗衣机。

第五个是商品属性，属性可以大小颜色，品牌等，一切可以描述商品特征的都可以称为商品属性。

第六个第七个是购买数量和购买时间，浅显易懂，不做描述。

表二的三个字段

第一个用户ID，和表一代表同样的含义。

第二个出生日期，前四位代表年份，中间两位代表月份，最后两位代表日。

第三个性别，0代表女生，1代表男生，2代表未知。

四明确问题及目的

1性别对销量的影响

2年龄对销量的影响

3第四季度上涨的原因

4婴儿产品复购率的情况

了解母婴产品的销售量以及目标用户市场情况，帮助商家确定目标用户市场和主推商品，制定精准营销策略，提高营业收入，减少经营成本。

五分析思路

六数据清洗

根据已有数据计算出所需要的数据

(1)表二数据清洗

列名不需要重命名，用户ID是唯一标识查找没有重复值，寻找空值也没有发现。一致化处理需要处理出生日期，出生日期的整个数字格式不对，用分列功能加上单元格格式自定义yyy/mm/dd转化为统一日期格式。如图所示：

再处理整个性别列，用if嵌套函数处理，结果如图所示：

表二婴儿信息基本处理完毕。

(2)表一数据清洗，同理先一致化处理购买日期，用VLOOKUP函数来跨工作表匹配对应出生日期和性别，具体为VLOOKUP(A8,[婴儿信息.xlsx]表2婴儿信息!$A:$C,2,0)和VLOOKUP(A8,[婴儿信息.xlsx]表2婴儿信息!$A:$D,4,0)。得到如图所示：

再用datedif函数来计算年龄，没有出生日期的暂时隐藏，具体为DATEDIF(H8,G8,"y"),发现有些位置报错，分析发现出生日期晚于购买日期，应该是怀孕期间购买商品。用iferror函数来将其备注，具体为=IFERROR(DATEDIF(H8,G8,"y"),"怀孕")。

最后检查有没有空值，发现有些产品属性存在空值，用查找替换功能替换为0。

表一清理完毕开始分析。

七构建模型

（1）先对需要的数据进行异常值检查，去除异常值

商品一级分类，商品二级分类，性别没有什么异常值。

年龄发现有28岁，因为本次分析是婴儿分析，年龄不符合删除。

对购买数量进行描述统计分析

购买数量的中位数是1，平均值2.5，标准差63，最大值10000，数据跨度非常大，按3倍标准差剔除异常数据，购买数量不可能为负数，所以剔除购买数量大于等于195的数据。

（2）数据分析

建立数据透视表

1性别对销量的影响

男女比例为47%：53%，女童略多

女童销量占比为63%，男童为37%，根据已有数据推断女童妈妈有更强的购买力。

女童销量最好一级商品分类是50014815，男童销量最好的是50008168，可以重点给她们推荐这些商品，同时可以进行捆绑式营销带动其他销量低的商品。

2年龄对销量的影响

对不同年龄的购买数量进行观察发现可能存在相关性，对数据进行相关系数分析。

发现系数绝对值大于0.6，确实存在强相关性，也就是说年龄越小，购买数量越多。

3第四季度上涨的原因

先进行分析思路的构建，因为是归因分析，所以先试用假设分析法，在用对比分析法。

第四季度每日的销量情况

先验证第一个假设，根据图表发现发现确实存在几个高点，尤其在双11和双12当天销量比较高，结论成立，第四季度销量上升确实受促销活动影响。

每个季度不同商品种类的销量情况

发现28,50008168,50014815的四季度提升比较多，其他三种比较少，所以得出结论，第四季度上升的主要原因值因为28,50008168,50014815的销量提高。

在进行假设28,50008168,50014815的销量上升也是因为促销的活动。

将28,50008168,50014815第四季度销量按日分解

首先看28的销量情况发现存在很多销量高的日子，28的结论不成立。

再看50008168，发现确实基本上主要来自于双11和双12，结论成立。

最后观察50014815，发现销量主要来自11月5号，双11，11月30号，双12和12月28，结论成立。

4婴儿产品复购率的情况

使用countif函数来查找用户ID重复值

发现一共只有52个ID有重复，数值有2,4，2次复购人数是24人,4次复购人数是1人。

复购率=25/（29940-27）=0.084%

复购率低于市场平均值。

八结论

1女童妈妈的购买力比较强，而且50014815的销量最高，男童妈妈50008168的销量最高。

2年龄越小的宝宝妈妈购买力越强。

3四季度销量上升受促销活动双十一和双十二的影响，而且其中50008168和50014815的销量提升最明显。

4复购率明显低于行业平均水平。

九建议

产品部

1可以多开发针对年龄小的女宝宝的产品，优化低年龄妈妈的产品使用，重点维护她们。

2可以开发购买商品获得积分抵扣金额系统，提高复购率。

运营部

1可以对营销进行进一步优化，对不同性别宝宝的妈妈制动相对应的活动。

2对老会员进行精细化运营，可以使用RFM分析法分类会员，对于重点会员重点维护，例如定期给她们发送代金券，购买可以获得小奖品等方式，提高复购率。

3对于38,50022520,12265008的营销策略可以优化，可以在双11等促销日加大对其的宣传和广告力度，或者可以和销量好的分类商品进行捆绑式营销。

市场部

1在投放广告时可以优化广告内容和渠道，更加根据不同人群的喜好精准投放给目标人群。

2可以把预算更多放在低年龄女宝宝妈妈的身上。

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