一、选手简介
1、选手介绍
团队名称：吃不胖
团队介绍：
愿望是怎么吃都不胖：业余爱好者，虽然什么都不会，但是还要来挑战一下，因为是小白，所以只能自己组队才能不坑队友。
ps：虽然只有一个人，但也是一个团队，所以那必定要有团名啊~
2、参赛初衷
了解自己掌握程度，并在分析过程中发现和解决问题。
获得比赛经验。
大赛很有意思，能有友情参与奖更好。
二、作品介绍
1、业务背景
某中型化妆品在线商店的 5 个月（2019 年 10 月 – 2020 年 2 月）的行为数据。希望通过数据分析，可以帮助提高利润收入，挖掘高价值用户，尝试提出优化实际业务的方案。
2、数据来源
自选数据：来自kaggle的公开数据 “eCommerce Events History in Cosmetics Shop”，原始数据字段包含：
3、分析思路
通过电商具体数据拆解为产品、用户、客户价值、转化率四个分析方向。产品分析主要通过趋势对比销售量如何变化？整体趋势是怎么样的？用户分析主要通过四个维度观察用户产生了什么样的影响？RFM客户价值分析可以制定怎么样的营销策略？转化率分析考虑在哪一个环节进行具体的优化？
分析模型包含RFM、漏斗模型、top分析，四象限图等。
4、数据处理
通过python读取各数据文件，将几个月的数据拼接到一张表，删除里面的变量，对原英文标题转换成中文格式，再对里面字符串格式的时间转换为日期形式，查看数据有无缺失值和异常值，是否转换成功，最后导入MySQL数据库中。
原拼接后数据：
4.1中文命名
4.2时间转换
 
4.3查看缺失值
可以看出类别编码、品牌和用户会话都有缺失值，特别是类别编码和品牌缺失严重，会影响到数据分析。
4.4处理异常值
发现价格有负值出现，需要修正。
4.5导入MySQL数据库
5、可视化报告
5.1整体看板
可以看到该数据的总销售额，总订单数，总用户数，总产品数。
用户随着时间推移的复购情况，不随着用户数量的变化而变化，整体成稳定增长趋势，是比较好的趋势情况，说明转化的客户持续创造价值。
各品牌购买转化率基本一样，没有热销品牌，没有爆品。
明显流失用户更多，重要价值客户创造了更多的消费额，其次是重要召回客户。
5.2产品分析
11月的销售额、人均消费、客单价都是最高的，但其他月份整体表现情况都不好，推断是活动结束后，没有很好的维护客户群，导致用户流失严重。
A类产品类别和品牌可以作为宣传亮点，吸引更多新增用户，创造持续价值。
5.3用户分析
日浏览量与日客户消费金额趋势最为接近，说明浏览量与销售额有着强相关关系，浏览量指标需要引起重视。
10月初和11月下旬的活动带来很大的流量，12月末流量最低，说明出现了问题，需要具体归因分析。
留存情况可以看出活动策略不具有长期效果，留存率很低，次日留存整体才不到10%，说明次日就有几乎90%多的新增用户流失了。
用户生命周期短，也说明新增客户随时间推移流失越多，无法创造更大收益。
复购情况略好，比较稳定增长。
5.3RFM客户价值分析
新客户在参与活动后流失较多，没有带来持续收益。
其重要价值客户占比很少，说明消费结构仍不乐观。
5.4转化率分析
留存客户在活动刺激下会有很好的购买转化率，应将重点放在如何将新客户转变为留存客户的问题上进行运营，将新用户的转化率和回购率等指标作为重点kpi。
新用户在浏览-加购这一过程有着显著的转化率，但加购-购买率却很低，在促进购买这一步需要重点运营。
6、建议
改善客户结构，提高新客户的留存率，新客户的引流策略应着重关注加购-购买步转化率，提高收益效果。
可以通过产品品质、竞品差异、客服态度、物流速度等方面做客户调研来完善销售运营策略。
构建合理的用户画像，针对用户特征通过弹窗、push、短信等方式利用用户标签，圈出自己想要触达的用户，进行运营，推送匹配产品。
对于存量客户，需要精细化运营，服务，可以通过会员购、积分兑换、活动券、现金等方式提高存量客户的用户粘性。
三、感想
终于写完了，中途好多次都有些崩溃的想放弃，不停的修改修改，还好终于做完了，虽然还有很多不足，但却是收获很多，果然实践才是检验真理的唯一标准，好多我需要用却不知道怎么做的，翻阅了很多资料，花费了很多时间，但也让我后面做数据分析有了很好的思路，非常感谢这次活动！！
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