【2022BI数据分析大赛】某直播电商平台用户消费数据分析报告

楼主
我是社区第1114041位番薯,欢迎点我头像关注我哦~

一、选手介绍

1.个人介绍:

LLcccc,目前是一名研一学生。

 

2.参赛初衷:

(1)个人对作图、数据分析等比较感兴趣。

(2)希望通过比赛实践提升BI工具的使用方法和技巧。

 

二、作品介绍

1.业务背景/需求痛点

近年来,在政策的支持下,直播电商行业上游参与企业类型不断扩大,产品种类不断增加,广义来说,目前直播已经覆盖了全部行业。尤其是在新冠疫情时期,电商直播成为各级政府提振经济、拉动消费的新增长点。2020年以来,行业的风口早已来到了电商直播领域,同时,在5G直播的技术条件下,电商直播的传播速度更快,能够带给消费者更好的消费体验,转化率更高。而且在此趋势下,电商直播平台越来越多,电商直播的生态越来越多元和完善。

 

2.数据来源

自选数据:数据来源于某直播电商平台,已脱敏

 

3.分析思路

我的分析围绕用户和商品两方面展开,以下是我的构思。

 

4.数据处理

这是部分需要用到的数据截图

在数据准备中把因为指标转变为中文指标,并且调整指标的数值和文本格式,选取需要的指标。

以上是RFM分析过程的部分截图,分析用户的价值类型。

 

5.可视化报告

此仪表板分为四块内容呈现,分别是用户基本信息、消费情况分析、用户价值分析和售后满意情况调查。主配色选用的是粉色和蓝色,比较清晰可观,并且有些数据涉及到性别比例,恰巧可以用粉色代表女生,蓝色代表男生,这两种颜色对性别的指代性也比较明确。

结论:

1.从用户登录设备来看,近80%用户选择使用移动端设备登录平台,其中:手机端占比最高,pad端次之;PC端登录用户最少。

2.从用户基本信息来看,在年龄及性别分布方面,用户年龄多集中在30-59周岁,可见平台对中老年用户吸引力较强,对青年及Z时代用户吸引力较弱;

且在用户性别方面,男性用户占比偏高;在用户婚姻状况方面,已婚用户居多,单身用户次之。

3.从用户城市来源来看,近50%用户来源于四线及五线城市,其他线城市用户占比略低。

4.从用户平台行为来看,用户人均观看直播时常无论在年龄层、性别层无明显差异,人均关注主播数量无明显差异。

建议:

1.针对中老年用户群体进行精准广告推送及营销活动,利用中老年用户特点通过口碑营销、红包拉新的方式获客。

2.平台用户多来自低线城市,建议多关注低线市场消费者特点及痛点,打造差异化平台。

结论:

1.从平台成交数据来看,本月订单成交数量约1.5万单,平台月成交金额近699.3万元;其中笔记本电脑月成交金额最高,近368.8万元,月订单量达5142单。

2.从城市消费分布来看,购买力较强的区域主要集中在长三角、珠三角及川渝地区;在城市购买力排行中,上海用户位居平台购买力top1。

3.从主要消费品类来看,笔记本电脑、手机等电子产品位居平台成交额前列,而居家类生活用品成交额较少。

4.从年龄层购买力来看,由于30-59岁用户居多,40-49,30-39,50-59,这三个年龄段用户总消费金额较高,但从人均消费金额来看,60-69岁用户购买力最强,20-29岁用户购买力次之。

建议:

针对下沉市场用户群体扩充消费品类,鼓励热销产品主播增加直播时长及频次,平台可适当给予奖励。

结论:

1.从用户类型来看,平台用户多集中在发展客户,价值类客户较少。近期用户流失较为严重,大量用户近期无消费记录,用户粘性下降。

2.从城市分布来看,四五线城市的消费频次及成交额较高;而二三线城市消费频次及成交额低于平台平均水平。

建议:

1.建议平台针对下沉市场中老年用户群体增加内容类服务,提高其在平台停留时长,以扩大变现机会;

2.平台现有品类较少,建议平台针对未入平台的商家给予注册奖励,以满足平台用户的更多需求。

结论:

1.从满意评分来看,平台商品满分订单占比较低,近20%,尤其在电子产品类的订单中,均有不同程度的差评。

2.从投诉情况来看,投诉订单占比较高,近30%,尤其在电子产品类的订单中,占比较高。

建议:

由于平台主营二手电子类产品,平台商品良莠不齐,建议平台以售后服务端为重点,以提升用户消费体验。

(1)与平台商家签订正品协议,对贩卖拼装以及假冒伪劣的商家进行关停以及下架。

(2)对用户投诉反馈积极受理,确保消费者权益得到保障,同时对恶意消费者进行甄别及警告。

最终结果:

 

三、参赛总结

作为一个数据小白,刚接触bi软件的时候,还是非常懵的,但finebi相对容易上手,而且群里老师积极对反馈的问题答疑解惑。随着一个个精美图形的落地,我越来越享受作图的过程。与此同时我也遇到了一些困难,比如一些难以理解的函数语句,现在这些对我来说都已不成问题;此外以前处理的数据量最多也就是几百行,现在做数据分析,基本是10倍以上的数据量。总而言之,这次比赛我收获了太多,合理配图、配色、业务模型、方法论.....

感谢主办方!感谢相遇!

分享扩散:

沙发
发表于 2022-5-9 14:30:17
案例打卡:图表做的很漂亮,色彩风格也是一致的,点个赞。我觉的有些图例不显示的话,效果会好一点,分析和建议都很不错,谢谢分享,共同学习。
参与人数 +1 F币 +1 理由
帆软苏茜 + 1 有效打卡奖励

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板凳
发表于 2022-5-10 15:56:51
案例打卡,思维很清晰,整体配色不错
地板
发表于 2022-5-12 20:06:41
案例打卡:图片可以更清晰一些,用户画像的分析结果的细粒度可以更细
参与人数 +1 F币 +1 理由
帆软苏茜 + 1 有效打卡奖励

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5楼
发表于 2022-5-14 14:52:23
案例打卡:分析思维很好,可以考虑以用户路径或者其他方式把思维模型串在一起。作品商业价值不够明确,焦距点以及实际给出来的解决方案才是核心。但尊敬一个人的作品,真的很不容易,辛苦辛苦
参与人数 +1 F币 +1 理由
帆软苏茜 + 1 有效打卡奖励

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6楼
发表于 2022-5-27 13:54:24
思路和架构设计很清晰,对电商模型的应用也比较合理,还是受到缺乏实践经验影响了分析过程.
参与人数 +1 F币 +1 理由
帆软苏茜 + 1 有效打卡奖励

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7楼
发表于 2022-5-27 14:43:39
大佬,能发一下报告链接吗?
8楼
发表于 2022-5-29 15:27:30
案例打卡:非常喜欢的配色方案,简洁美观,从四个点出发进行分析得到结论建议,看的非常清晰直观,同样是自学分析,能从这位同学身上学到一些思考方法,感谢。小建议在于文字部分也可以对重点内容进行突出强调,消费总额的热力图和词云有所重复,用户价值方面颜色对应可以更加一致些,有条件也可以进行深挖~
参与人数 +1 F币 +6 理由
帆软苏茜 + 6 有效打卡奖励

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最后回复于:2022-5-29 15:27

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