商品销售数据分析报告

╰半橙微兮° 2023-09-28 11:42 21阅读 0赞

**数据分析报告结论：**

\*\*1.\*\*从用户整体销售的角度分析，**市场销售部门**应保证销量TOP3的28、50014815、50008168的商品的货源充足，对于销量方面表现不佳的38、122650008、50022520类商品应该进行具体优化处理。为提高销量，需要加强营销提高购买人数，同时不断改进商品促进人均购买量的提升，对于需求量大的商品要去结合婴儿用户的年龄对应的需求点、婴儿的性别特征以及商品本身类型的特质等因素进行考量。

**2.从商品销售趋势分析，不同类型的商品具有季节性的趋势，类型为28以及50014815的商品在第四季度销量较高第一季度较低，类型为50008168的商品在第三季度相对较高第一季度较低，由此销售部门**可以根据该规律对相关类型的商品进行季节性调整，满足市场需求。建议**运营部门**结合当时宝妈们的关注点和市场营销情况，可将50008168类的商品作为2015年双十一的主推产品。

**3.从用户群体分析，建议运营部门**对于男婴可以主推50008168类商品，女婴主推50014815类型商品，28类的爆款可以放到第二梯队进行营销。**市场销售部门**对于男女婴都偏好的50014815、50008168以及28类型商品保证充足的货源。

\*\*4.\*\*从用户年龄层分布情况分析，**运营部门**应多倾向于对01岁婴儿用户营销50014815类型的商品，对于23岁婴儿用户营销50008168类型的商品。推广渠道按照年龄划分，若0~1岁婴儿的需求量比较大，**线下**可以考虑产科医院，月子中心进行推广。**线上**推广可以结合母婴类APP在不同模块和功能点处进行针对性推广。同时根据以上结论定点精准推送，针对需求的多少去针对性推送广告以此来减免广告费用，提高广告效率。

**说明：本次分析主要时使用Excel进行数据分析并可视化展示。**

**本文的组织结构如下：**

一、分析背景

二、分析目的

三、理解数据

四、明确问题

五、分析思路

六、清洗数据

七、数据分析

八、总结和建议

## **一、分析背景** ##

阿里母婴（Ali\_Mum\_Baby）产品数据是一个数据集，数据集由 Taobao.com 和 Tmall.com 提供，它包含淘宝或天猫提供的超过 900 万儿童的生日和性别等信息，共享信息以获得更好的销售建议或搜索结果。

## **二、理解数据** ##

### 2.1 数据来源 ###

本数据集来自于阿里云天池，由Taobao.com 和 Tmall.com 提供的母婴商品的用户行为数据。

[数据集-阿里云天池 (aliyun.com)\[这里是图片001\]https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45][-_ _aliyun.com_001_https_tianchi.aliyun.com_dataset_dataDetail_dataId_45]

### 2.2 字段理解 ###

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*表一：婴儿信息*

字段

含义

数据类型

user\_id

用户ID

数值型

birthday

婴儿出生日期

数值型

gender

性别："0"表示女性，"1"表示男性，"2"表示未知

文本型

**>>** 经查表一“婴儿信息”总共有**953**个数据；

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAV2lsbGlhbXMgV3U_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1][]

*表二：购物信息*

字段

含义

数据类型

user\_id

用户ID

数值型

auction\_id

商品ID

数值型

cat\_id

商品类别

数值型

cat1

商品根类别

数值型

property

商品属性

文本型

buy\_mount

购买数量

数值型

day

购买时间

数值型

**>>** 经查表二“购物信息”总共有**29971**个数据。

## **三、分析目的** ##

数据分析的最终目标是得出结论并指导业务运营，数据分析是从业务出发且服务于业务的。当拿到业务部门提出的问题或者我们自己有什么疑问需要通过数据分析来解答时，\*\*首先将这些业务问题转换成数据问题，同时结合业务知识全面理解数据集中数据的含义，明确问题，统一指标口径，通过数据分析手段找出有效的数据指标、发现业务规律，得出理性客观的事实结论来指导业务经营。\*\*下面通过分析实际案例来完成Excel的数据分析过程。

本文将基于电商母婴用户的行为数据进行数据分析，探索用户消费行为概况和特点，寻找高价值客户，为精准营销与精细化运营提供数据支撑，从而帮助平台和商家实现营收增长。

## **四、明确问题** ##

1. 哪种商品的销量最好？用户对哪些商品的需求高？如何提高商品销量？

2. 商品销量趋势是怎样的？销量趋势具有时间规律吗？

3. 销量高的商品是否存在用户年龄及性别差异？

## **五、分析思路** ##

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