【2022BI数据分析大赛】孕婴童产品数据分析报告

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BI开发工程师

一、成员介绍

      注意到本次比赛的名称由“帆软BI可视化挑战赛”改成了“帆软BI数据分析大赛”,于是找来了李和平大神作为作品的指导老师一起向赛事发起挑战。从指导老师这里获知,本作品也由去年的特别注重可视化展示转变成特别注重分析过程。

      本人,赖颖秀。个人详细信息在此就不介绍了,还单身的男士可以联系我要微信。

 

二、分析背景

      随着国家陆续开放二胎、三胎(2021年)政策,婴儿市场规模也在不断的扩大,根据淘宝天猫的婴儿用品购买情况,对产品进行多维度分析,分析市场需求,定位产品方向,从而在满足市场需求的同时,提高销量。

      本作品主要带着“销售为什么会提升?”的疑问,找到提升销售额的关键因素、分析不同特征用户对不同品类偏好,并找到如何提升销售额的方法。

 

三、报告简述

      为了分析如何提升销售额,我们通过分析销售量随时间的变化趋势发现特定节日销量较高,用4P营销理论进行假设检验分析,发现促销活动和产品品类扩充会导致销量上升;通过对不同品类产品分析销售状况,发现受用户喜欢的热销品类和不易销售的冷门品类;又对不同特征的用户群体分析其对品类的偏好,以及购买用户的复购行为进行分析,最终我们对“如何提升销售额”的问题,从不同品类的促销方式、库存以及对不同用户群体的运营推广方式提出了建议。

 

四、数据预处理

      本作品数据包括订单明细表和用户婴儿信息表,加工处理操作过程包括但不局限于:字段类型转换、列重命名、删除空值(未发现空值)、删除重复值(未发现重复值)和一致化处理(“性别”处理:0为女婴,1为男婴,2为未知;增加“年龄段”字段)。以及,异常值处理(发现年龄出现28岁宝宝1项,删除)。

1、匹配用户婴儿的出生日期、性别信息

2、计算用户婴儿的年龄

3、对用户婴儿的年龄进行分组处理

4、对用户婴儿的性别进行一致化处理

5、选取数据分析所需字段,并进行位置移动

 

五、分析过程

      下面,我们将带着其中三个问题,并应用营销4P理论,对孕婴商品的销售数据进行各维度的分析,探索进一步提升销量的方法。

      在2019年-2022年2月,为什么销量呈现上涨趋势?

      哪类商品最热销,可主推?

      用户年龄段、性别对于销量的影响?如何做到精准营销?

 

5.1分析思路概述

 

5.2详细分析过程

5.2.1为什么销售量提升——对产品销售情况分析

      对各年份销售数量进行对比分析,历年各月销量呈上涨趋势,每年5月分、9月份和11月份均有明显涨幅,其中5月和11月的涨幅尤为明显

      5月份和11月份涨幅较大,为何会上涨?我们对上涨原因进行分析。用4P营销理论提出假设:上涨原因为活动促销(促销)、产品品类增加(产品)、渠道扩充(渠道)、产品降价(价格)。

假设1:活动促销所致

      对5月份波动分析,发现5月份较4月份较大增幅,注意到五一劳动节、母亲节、520淘宝天猫均做促销,故20年、21年的5月销量都有明显涨幅;对21年11月份波动分析,发现11月的销量相比9月和12月高出了不少。假设1成立

假设2:产品品类增加

      通过分析19年、20年5月份的商品ID数目发现:21年5月份品类数目增加明显,但20年5月份品类数略增;比较20年5月和21年5月的销量,发现销量同时也增加;分析19年、20年、21年11月份的商品ID数目发现,品类均略增;对比同期销售量,发现19年、21年11月份销量波动与品类数目波动一致,但20年12月份持续上升。

      继续深入探索分析,20年12月份为何品类没有增加,销量却上升了,我们对20年12月份数据检查发现,存在用户一次性购买2800个导致12月份销量提升;故不考虑该异常值。

      综上,我可以得出结论:假设2成立。(但以上数据基于用户购买品类数目,存在幸存者偏差,建议应根据市场部实际新增品类数目进行分析)

假设3:渠道扩充所致

      根据假设1中的历年个月销量波动图,可以看出,继5月份、11月份之后,销量并未持续上升;若假设3渠道扩充成立,后续月份不应出现大跌;故假设3不成立

假设4:价格下降

      本次实战数据集无价格相关数据,假设价格并未发生变化,假设4不成立

      综上,活动促销、品类扩充可以促使销量增加

5.2.2发现热销产品、冷门产品——对各品类销售情况分析

      对各品类销售数量和订单量进行分析,发现:YYCP-A-01品类销售量最大,其次是YYCP-A-04和YYCP-A-03,但YYCP-A-03品类订单量最多

      观察销量前三的3种品类按照销售量和订单量波动情况:YYCP-A-03品类订单量最高,大部分月份订单量均高于YYCP-A-01品类和YYCP-A-04品类;YYCP-A-01品类销售量最高,大部分月份销量高于YYCP-A-03品类和YYCP-A-04品类;反之,YYCP-A-04品类订单量最低,YYCP-A-03品类销售量最低。

      备注说明:我们对“热销产品”的定义为品类被下单次数(避免因单个用户单次大量下单的因素影响比较结果)

      综上,热销产品为YYCP-A-03品类,其次为YYCP-A-01品类;而YYCP-A-02品类和YYCP-A-05品类为冷门品类;另外,所有统计产品中,销量分布情况符合二八理论,20%的商品占据了80%的销量,已经培养了一系列爆款。

5.2.3新增什么品类更受用户喜欢以提升销量——对用户群体销售情况分析

1、根据年龄段不同的用户群体进行分析

      对不同年龄段购买量分析,4-5岁宝宝用户购买数量最大,但0岁宝宝用户购量最少,其他年龄段的宝宝用户购买量差距不明显。(猜测:主要原因是因为孩子没出生前,用户已经购买了相关产品。)

      进一步分析发现,0岁和2-3岁的宝宝用户对 YYCP-A-03 以及 YYCP-A-04 偏好度高;1-2岁的宝宝用户对 YYCP-A-01 、YYCP-A-04 偏好较高;3-4岁宝宝用户对各品类需求无明显区别;4-5岁宝宝用户对 YYCP-A-04 偏好较高;5岁以上宝宝对YYCP-A-03偏好较高。

(上图可点击切片,分别对不同年龄段的宝宝用户进行单独的产品偏好分析)

2、根据性别不同的用户群体进行分析

      对不同性别宝宝用户对产品品类购买数量分析,发现:男女宝宝用户对YYCP-A-03品类产品需求较高,对其他产品需求无明显区别;但女宝宝用户对YYCP-A-04偏好更高,对YYCP-A-05几乎没需求,且对各类产品的需求差距明显。

5.2.4对用户复购情况分析

      分析用户共计29,944名用户,但发生复购行为用户仅52名,用户复购率过低,分析为该些品类大部分属于无需重复性购买的物品,类似婴儿床、护栏等,小部分低耗品用户一次性购买多个;故用户一般购买一次就可以了,偶尔生二胎或者送朋友、或者旧物品损坏可能会重复购买。

六、总结与建议

      1、除5月和11月外,不定期进行促销活动,如开学季、中秋、元旦跨年等,吸引用户提升销量;

      2、对冷门品类YYCP-A-02和YYCP-A-05的相关产品进行不定期特价促销,也可与热销品类50006168品类、28品类进行捆绑,吸引用户、提升销量;

      3、丰富商品品类,线上宣传,也可在促销活动时,将新品类商品和热销商品YYCP-A-01品类、YYCP-A-03品类进行捆绑,提升新品类的产品黏度;

      4、借助热销商品带动滞销商品,开拓二八定律里的80%剩余商品的利用价值,建立热销产品和滞销产品之间的捆绑关系,推出捆绑营销,借助热销商品带动滞销商品,提高复购率。

      5、关注产品库存情况,对热销产品YYCP-A-01品类、YYCP-A-03品类的库存适当增加、及时补货;

      6、提升售后服务支持,提升客户满意度,提升复购率和K因子;

      7、对于用户群体定期进行下一年龄段产品推送,可通过设置VIP客户、积分换购的方式链接用户,提升复购率。

分享扩散:

沙发
发表于 2022-5-2 23:38:37 发布于APP客户端
今年真的是神仙打架,今年的产品质量真的很高!
板凳
发表于 2022-5-8 11:18:37
案例打卡:营销4P理论在本作品中应用得非常到位,给了我很多的思考。日常工作中的很多分析都可以借鉴文章的分析思路和方法!
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地板
发表于 2022-5-13 15:57:20
4P的应用不光是表现在自身要素上,更重要的是可以与竞争对手做对标,特别是价格和渠道方面,如果能增加对标数据分析,对做出更精确的营销策略会有很大帮助.
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5楼
发表于 2022-5-14 10:18:46
三胎的话题太沉重了,不是我能想的,哈哈,看看作品就好了。
很好的一幅作品,分析思路特别好,值得借鉴,谢谢分享
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6楼
发表于 2022-5-16 08:29:24
只有我关注到小姐姐是单身吗
7楼
发表于 2022-5-28 19:47:49
0岁(0-12月)宝宝购买需求小,原因是出生前已购买了产品,确实符合常识,不过要是能增加孕期购买数据更有说服力~~
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