电商行业数据分析之产品销售分析

电商行业数据分析之产品销售分析

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/hbwzhsh/article/details/144620619

某运动产品电商公司近期发现整体销售业绩波动较大，不同产品的销售表现参差不齐。为深入了解产品销售情况，找出销售问题及潜在机会，决定开展产品销售分析项目。本文将详细介绍该项目的数据分析过程和结果解读。

一、项目背景

某电商公司专注于运动产品销售，旗下有运动鞋、运动服装、运动器材等多个品类。近期公司发现整体销售业绩波动较大，不同产品的销售表现参差不齐，为了深入了解产品销售情况，找出销售问题及潜在机会，决定开展产品销售分析项目。

二、数据分析实施步骤

（一）明确问题与目标

1. 问题提出：

• 各品类产品的销售额、销售量情况如何？哪些品类是畅销品类，哪些是滞销品类？
• 不同产品的销售趋势是怎样的？是持续增长、下降还是波动较大？
• 产品的价格、促销活动等因素对销售有何影响？

2. 目标确定：

• 清晰呈现各品类产品的销售状况，包括销售额、销售量、销售占比等关键指标。
• 绘制主要产品的销售趋势图，分析销售变化的原因。
• 评估价格和促销活动对产品销售的影响程度，为产品定价和促销策略调整提供依据，实现整体销售额在未来两个月内提升 15%。

（二）数据收集

1. 从电商平台数据库获取过去 6 个月的销售数据，包括订单编号、订单日期、产品名称、产品品类、销售价格、销售数量、是否参与促销活动、促销类型、客户 ID 等信息。
2. 收集产品的基本信息，如产品成本、上市时间、产品规格等，以便进行综合分析。

（三）数据清洗与整理

1. 处理缺失值：检查销售数据中是否存在缺失的关键信息，如产品品类、销售价格等。对于少量缺失的销售价格数据，根据同类产品的平均价格进行估算补充；对于缺失较多且无法准确估算的其他非关键数据，可考虑删除对应记录，但需谨慎操作，避免数据丢失过多影响分析结果。
2. 处理异常值：通过数据分布观察和业务常识判断，发现部分订单的销售数量或销售价格异常高或低。经核实，可能是由于数据录入错误、大宗团购订单或退货重购等特殊情况导致。对于明显错误的数据进行修正或删除，对于特殊情况导致的异常值进行单独标记，以便在分析时特殊考虑。
3. 统一数据格式：将订单日期统一转换为 “YYYY-MM-DD” 格式，以便进行时间序列分析；对产品品类进行标准化命名，确保同一类产品名称一致，避免因命名差异导致分析错误。
4. 数据整合：以产品名称为关键字段，将销售数据与产品基本信息进行关联整合，形成一个完整的数据集，以便开展综合分析。

（四）数据分析方法选择与实施

1. 品类销售概况分析

• 方法：采用数据透视表进行分类汇总，计算各品类产品的销售额、销售量及销售占比。
• 实施过程：
• 在 Excel 中创建数据透视表，将 “产品品类” 拖到行区域，“销售金额” 和 “销售数量” 拖到值区域。通过数据透视表计算出各品类产品在过去 6 个月的销售额、销售量及各自占总销售额、总销售量的比例。例如，发现运动鞋品类的销售额占比为 40%，销售量占比为 35%；运动服装品类销售额占比 30%，销售量占比 40%；运动器材品类销售额占比 30%，销售量占比 25%。
• 根据销售额和销售量占比，确定畅销品类（如运动鞋）和滞销品类（如部分运动器材）。

2. 产品销售趋势分析

• 方法：运用时间序列分析，绘制主要产品的销售趋势图。
• 实施过程：
• 选取销售额排名前 10 的产品，以订单日期为横轴，销售金额为纵轴，使用数据可视化工具（如 Python 的 Matplotlib 库或 Excel）绘制折线图。例如，某款畅销运动鞋在过去 6 个月呈现先上升后趋于平稳的销售趋势，而另一款运动器材产品则销售持续下滑。
• 对销售趋势有明显变化的产品，进一步分析其变化原因。如通过查看产品评论、市场竞争情况等信息，发现该款运动鞋销售上升是因为推出了新的配色和联名款，而运动器材产品下滑是由于市场上出现了功能更先进的竞品。

3. 价格与销售关系分析

• 方法：进行相关性分析和价格敏感度测试。
• 实施过程：
• 计算各产品的销售价格与销售量、销售额之间的相关系数。例如，发现部分高价运动装备的销售量与价格呈负相关，相关系数为 -0.4，表明价格上涨可能导致销售量下降；而某些具有独特技术或品牌优势的产品，销售量与价格的相关性较弱。
• 选取部分代表性产品进行价格敏感度测试。通过在一定时间内对产品进行小幅度的价格调整，观察销售量的变化。如将一款运动服装价格上调 10%，发现销售量下降了 15%，说明该产品价格敏感度较高。

4. 促销活动效果分析

• 方法：对比分析参与促销和未参与促销产品的销售数据，以及不同促销类型的效果评估。
• 实施过程：
• 将产品分为参与促销和未参与促销两组，分别计算其销售额、销售量的平均值和增长率。例如，发现参与 “满减” 促销活动的产品销售额平均增长率为 30%，而未参与促销的产品销售额增长率仅为 5%。
• 进一步分析不同促销类型（如折扣、满减、赠品等）对销售的影响。如对比 “八折优惠” 和 “满 500 减 100” 两种促销方式下产品的销售情况，发现对于低单价产品，折扣促销效果更好；而对于高单价产品，满减促销更能刺激消费者购买。

（五）结果解读与建议

1. 结果解读

• 品类销售概况分析明确了各品类产品在销售中的地位和贡献，有助于资源分配和品类管理。例如，可针对畅销的运动鞋品类加大资源投入，而对滞销的运动器材品类进行优化或调整。
• 产品销售趋势分析揭示了产品的生命周期和市场反应，为产品更新换代和营销策略调整提供了依据。如对于销售上升的产品可继续保持优势策略，对于下滑的产品则需及时改进。
• 价格与销售关系分析确定了产品的价格弹性和消费者对价格的敏感程度，有利于制定合理的定价策略。例如，对于价格敏感型产品，可考虑适当降低价格或采用差异化定价策略。
• 促销活动效果分析展示了不同促销方式的有效性，帮助优化促销方案。如根据产品特点和消费者需求选择更合适的促销类型。

2. 建议提出

• 产品策略：
• 对于畅销品类，如运动鞋，增加产品款式和配色，推出限量版或联名款，进一步提升产品吸引力和竞争力。
• 针对滞销品类，如部分运动器材，进行产品功能优化或重新定位市场，针对特定消费群体开展精准营销。例如，将一款普通跑步机重新定位为适合家庭健身的静音跑步机，并推出家庭健身套餐促销。
• 价格策略：
• 对于价格敏感型产品，如中低端运动服装，采用薄利多销策略，适当降低价格，提高性价比，吸引更多消费者。
• 对于具有独特价值的产品，如高端专业运动装备，维持价格稳定或适度上调价格，突出品牌和品质优势，同时可推出增值服务，如个性化定制、专业保养等。
• 促销策略：
• 根据产品单价和消费者需求，选择合适的促销方式。对于低单价产品，多采用折扣促销；对于高单价产品，合理运用满减、赠品等促销形式。例如，一款售价 200 元的运动 T 恤，可采用八折优惠；而一台售价 5000 元的健身器材，可采用满 5000 减 1000 并赠送运动配件的促销方式。
• 合理安排促销活动时间和频率，避免过度促销导致消费者疲劳和品牌形象受损。例如，将大型促销活动集中在重要节假日和购物季，平时则采用小幅度、有针对性的促销活动维持消费者热度。

三、总结

通过以上针对电商行业产品销售分析的数据分析过程，从明确问题目标到数据收集、清洗整理、多种分析方法的应用，深入挖掘了产品销售数据中的信息，找出了影响销售的关键因素，并提出了相应的优化建议。在实际电商运营中，应持续进行产品销售分析，根据市场变化和消费者需求不断调整产品、价格和促销策略，以提升销售业绩和企业竞争力。