一、分析背景与目的

店铺主打母婴类商品，经过几年发展，用户规模达到29942，销量达到48096，业绩取得不错的增长。发展的同时也存在销量增速降低，复购率

低，连带率低等问题。通过对店铺业务数据进行分析，发现经营问题，找到提高销量的可行措施，为接下来的运营工作提供建议。

数据源

数据集源自Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池，是淘宝平台母婴商品的销售数据，包括：

表1购买商品表

表2婴儿信息表

二、分析思路

从时间、商品、用户三个维度进行分析：

• 整体：销量趋势、拐点、异常，以及用户的整体活跃情况，留存情况

• 商品：哪些品类销量高，不同品类连带率如何，不同品类销量趋势、对比

• 用户：用户画像，年龄、性别整体销售分布、对比，年龄、性别分品类销售分布、对比

三、清洗数据

涉及用户维度的分析，所以首先关联两表，在表1中添加婴儿生日、婴儿性别、婴儿年龄字段，接下来只需要对表1进行清洗

1）选择子集

根据上面的分析思路，只需要用到：用户ID，商品二级分类，商品一级分类，商品属性，购买数量，购买时间，婴儿生日，婴儿性别，婴儿年龄，将不需要的字段隐藏以便分析。

2）列重命名

原表字段都是英文，为了方便分析，改成中文

3）删除重复值

无重复数据

4）缺失值处理

商品属性字段存在缺失值，不过这次分析用不到该字段，忽略

5）一致化处理

购买时间和婴儿生日字段都是非标准日期格式，改成标准。婴儿性字段值是0和1，改成男和女

6）数据排序

按购买时间升序排序

7）异常值处理

购买数量超过100的全改成1，这次分析主要争对个人用户，考虑到存在一次买几十个商品的土豪，所以将分界线设为100。

婴儿年龄-1改为0，-2不做处理，28不做处理。存在负数是应为用户在婴儿出生前购买商品，-1表示提前一年内，可以改成0，-2表示提前2年，明显不合理，所以不做处理，分析用户相关内容时过滤。婴儿年龄28估计是用户误填了自己的年龄，同-2不做处理。

婴儿性别为2的不做处理，分析用户相关内容时过滤。

婴儿生日、婴儿性别、婴儿年龄字段的错误值（#N/A）不做处理。这是因为用户没有填写婴儿信息，只需在分析用户相关内容时过滤

清洗后的数

清洗后总共有29971条数据

四、分析内容

0. 分析说明

1） 概念界定

a. 高价值品类与普通品类

高价值品类指28、5008168、50014815，它们的订单量和成交量

合计都超过总体80%。普通品类指其余的38、50022520、122650008。

b. 高价值用户与普通用户

高价值用户指婴儿是0-2岁的用户，它们成交量分别都高于10%，合计占总体79.89%。普通用户指其余年龄的用户。

c. 增长率指标只计算2013-2014

由于2012年和2015年没有全年数据，所以增长率指标只计算2013-2014

2） 分析范围

本报告的分析对象是零售用户

1. 店铺销量趋势

销量与成交量和订单量有关。成交量是对商品的成交数量进行统计，订单量是对订单数量进行统计，它们是不同的概念。先从成交量角度分析。

1）成交量趋势

从图里可以看出，成交量逐年增长，2015年断崖式下跌，这是为什么呢？缩小时间粒度

就可以发现是因为2015年只有1、2月数据。

从图里可以看出，每年第一季度出现波谷，第二季度和第四季度出现波峰，第四季度波峰更高，接下来探究原因。

选每年第一、第四季度数据。2013年2月成交量最低，2014年1月成交量最低。查看往年春节时间，2013年2月份春节，2014年1月份春节，因为春节前后快递停运，所以人们网购时往往避开春节，这也就是第一季度波谷

的原因。

第四季度均是11月份销量最高，从图里可以看出2012-2014年都是11月11日成交量最高，所以这是因为淘宝“双十一购物节”促销活动。

从2013和2014年5、6月成交量趋势可以看出，在6月1日附近成交量达到顶峰，这是因为六一促销活动。

2）订单量趋势

订单量趋势与成交量一致

2. 各品类销量分布以及连带率

订单量最多的三个品类分别是50008168、28、500014815，合计占总体81.05%。成交量最多的品类分别是28、50008168、50014815，合计占总量81.39%。无论从订单量还是成交量， 28、50008168、50014815都是对销售贡献最高的

50008168、50022520、122650008连带率低于平均值

3. 用户月活、复购率、画像分析

活跃用户数量整体逐年增加。每一年第一季度用户数量最低，到第四季度达到顶峰。该趋势与成交量趋势一致。

整体复购率极低仅0.083%，整体连带率1.6，表现良好

0、1、2岁婴儿最多，分别占总体43.53%，20.47%，12.93%，合计占总婴儿数76.94%

男婴占52.85%，女婴占47.15%

0、1、2岁婴儿成交量最高，分别占总体43.74%，24.46%，11.70%，合计占总体79.89%

男婴成交量占总体58.10%，女婴占41.90%

4. 时间与商品双维度分析

从图里可以看到高价值品类成交量逐年增加。

28成交量2013第四季度负增长，2014第四季增长量低，“双十一

活动”效果不明显。50014815在2013年二、四季度成交量增长低，“六一”和“双十一”活动效果都不明显。

高价值品类成交量增长率指标里50014815低于平均值。

从图里可以看到普通品类成交量逐年增加。

38在2013年二、四季度增长量低，峰值在第三季度；2014年二季度增长量低，峰值在第四季度。38在2013年“六一”和”双十一“活动效果不明显，2014年”六一“活动效果不明显。

500225520增长率低于普通品类平均值。

高价值品类平均增长率是49.48%，普通品类平均增长率50.44%，基本持平。

5. 用户和时间双维度分析

从图里可以看出高价值用户成交量逐年增加。

0岁婴儿2014年第四季度成交量降低，这一年”双十一“活动效果不明显。1岁婴儿2014年成交量波峰在第一季度，之后下滑很多，第四季度少量增加；这一年第一季度成交量异常，”六一“和”双十一“活动效果不明显。2岁婴儿2014年第二季度成交量下滑，这一年”六一“活动效果不明显。

由于2012年和2015年没有全年数据，所以增长率指标只计算2013-2014。高价值用户平均增长率是24.83%，2岁婴儿增长率低于平均值。

从图里可以拿出5品类增长迅速，3品类增长十分缓慢，4、6品类负增长。

3品类2013年成交量峰值在第二季度，第四季度增长量低；4商品成交量2013年峰值在第一季度，第二季度负增长，2014年第二季度增长量与第一季度持平；6商品2013-2014年第一季度无成交量

男婴和女婴成交量均逐年增加，男婴增速大于女婴。2013年六一促销

对女婴成交量影响不大。

6. 用户和商品双维度分析

在各个年龄段里，均是28、5008168、50014815销量占比高

4岁以上年龄成交量不足10%，所以不做统计。38商品1岁婴儿成交量占比最高，0岁、2岁次之。其余品类均是0岁婴儿销量销量最高，1岁、2岁次之。所以38商品促销活动建议主打1岁婴儿。

男婴和女婴均是28、50008168、500014815成交量最高

50022520之外，其余所有品类均是男婴成交量高于女婴。50022520促销活动可主打女婴

五、结论

•成交量整体逐年增长，订单量、月活趋势与成交量一致。整体复购率极低，连带率表现不错。六一、双十一整体促销效果明显，局部有问题。

•品类28、50008168、50014815成交量占总体81.39%。高价值品类成交量逐年增加，普通品类中4和6负增长。28、50008168成交量增长迅速，50014815成交量增长较快，38、50022520、122650008成交量增长缓慢。 28之外的品类成交量趋势与整体一致。50008168、50022520、122650008连带率低于平均值

•0-2岁婴儿成交量占总体76.94%，男婴、女婴成交量逐年增加，男婴成交量比女婴多5.7%。4岁婴儿成交量负增长，0岁婴儿成交量增加快速，1岁婴儿成交量增加较快，其余年龄婴儿成交量增长缓慢。不同年龄与不同性别均是28、5008168、50014815成交量占比高

六、建议

•整体复购率极低，仅0.083%，建议优化用户留存方案，提高复购率。六一和双十一促销活动对成交量整体提升效果明显，用户也养成习惯，建议继续保持，持续优化。双十一促销效果整体上比六一好，促销资源可侧重双十一

•品类28、50008168、50014815对成交量贡献度最大，将它们作为主打产品进行推广。38、50022520、122650008成交量增长缓慢建议查找原因，提升成交量。50008168、50022520、122650008连带率低于平均值

，建议与其它品类对比，查找原因。六一促销活动以及双十一促销活动对28商品效果不明显，建议复盘以往对28的促销活动，查找原因，优化方案以提高成交量。解决高价值品类问题之余可以解决普通品类负增长和促销效果问题。

•店铺主要用户是0到2岁的婴儿，推广时侧重他们。4岁婴成交量负增长，其余2-4岁婴儿整体成交量增长缓慢，建议优化营销方案，提高增速。0岁婴儿双十一促销效果不明显，六一促销效果不稳定，1岁婴儿六一和双十一促销效果都不明显，2013年六一促销对女婴成交量影响不大，建议复盘以往对0岁和1岁婴儿的促销活动以及2013年六一的促销活动，查找原因，优化方案以提高成交量。38商品营销活动建议主打1岁婴儿，50022520营销活动建议主打女婴。

数据报告：