电商商品销售数据分析案例
电商商品销售数据分析案例
一、项目背景
某电商公司销售各类电子产品，包括手机、电脑、平板等。近期发现整体销售额有所波动，希望通过数据分析找出原因，并制定相应的营销策略以提升销售业绩。
二、数据分析实施步骤
（一）明确问题与目标
问题提出：整体销售额为何出现波动？是哪些产品类别、时间段或地区的销售情况发生了变化？
目标确定：确定影响销售额波动的关键因素，为制定精准的营销策略提供依据，以实现销售额的稳定增长。
（二）数据收集
从电商平台后台数据库获取过去 12 个月的销售数据，包括订单编号、订单日期、商品名称、商品类别、销售数量、销售金额、客户地区等信息。
收集市场上同类竞争对手的部分公开销售数据，如热门产品、价格范围等，以便进行对比分析（此部分数据收集可能存在一定局限性，但可提供参考）。
（三）数据清洗与整理
处理缺失值：检查数据中是否存在缺失的订单日期、商品类别等关键信息。对于少量缺失的销售金额数据，根据同类商品的平均销售价格和销售数量进行估算补充；对于缺失较多的其他非关键数据，可考虑删除对应记录。
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金额远超正常范围，经核实为数据录入错误或特殊大额订单（如企业批量采购）。对于错误数据进行修正，对于特殊大额订单单独标记，以便后续分析时考虑其特殊性。
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；对商品类别进行标准化命名，确保同一类商品名称一致。
数据整合：将销售数据与收集到的竞争对手数据进行整合，以商品类别为关联字段，添加竞争对手的相关信息到销售数据集中，方便对比分析。
（四）数据分析方法选择与实施
- 总体销售趋势分析
方法：使用时间序列分析，绘制过去 12 个月的销售金额折线图，观察整体销售趋势的变化。
实施过程：
使用数据可视化工具（如 Python 的 Matplotlib 库或 Excel），以订单日期为横轴，销售金额为纵轴，绘制折线图。
从折线图中可以直观地看到销售金额在某些月份出现明显的上升或下降趋势，例如在 6 - 8 月期间销售额呈现上升态势，而在 9 - 10 月出现下降。
- 产品类别销售分析
方法：采用数据透视表进行分类汇总，计算各产品类别在不同时间段的销售金额、销售数量占比，并绘制柱状图进行对比。
实施过程：
在 Excel 中创建数据透视表，将 “商品类别” 拖到行区域，“订单日期” 拖到列区域，“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产品类别每月的销售金额和销售数量占比。
以产品类别为横轴，销售金额占比为纵轴绘制柱状图。发现手机类产品在整体销售额中占比较大，但平板类产品在某些月份的销售增长速度较快。
- 地区销售分析
方法：运用地理信息可视化工具（如 Tableau 或 Python 的 Folium 库结合地图数据），展示不同地区的销售分布情况，并分析销售额与地区人口、经济发展水平等因素的相关性。
实施过程：
将客户地区数据与地理信息数据进行关联匹配，确保每个订单对应的地区能够在地图上准确显示。
使用地理信息可视化工具绘制销售金额在各地区的分布热力图或气泡图，直观展示销售热点地区和销售薄弱地区。
收集各地区的人口数据和经济发展指标（如 GDP 等），通过相关性分析发现销售额与地区经济发展水平呈正相关，经济发达地区的销售额相对较高。
- 客户购买行为分析
方法：通过关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）分析客户购买商品的组合模式，计算商品之间的支持度、置信度和提升度，找出经常一起购买的商品组合。
实施过程：
整理销售数据，将每个订单中的商品转换为布尔值形式（即购买为 1，未购买为 0），构建事务数据集。
使用 Python 的第三方库（如 mlxtend）实现 Apriori 算法，设置最小支持度和最小置信度阈值。
分析挖掘结果，发现购买手机的客户同时购买手机壳和充电器的概率较高，且这种组合购买模式对手机销售有一定的提升作用。
- 与竞争对手对比分析
方法：对比本公司与竞争对手在产品价格、销量排名、市场份额等方面的差异，采用雷达图进行可视化展示。
实施过程：
从整合的数据集中提取本公司与竞争对手的产品价格、销量排名、市场份额等数据。
以不同的指标为雷达图的坐标轴，绘制本公司与竞争对手的雷达图。例如，发现本公司在某些高端手机产品的价格上相对竞争对手较高，而在中低端平板产品的市场份额方面低于竞争对手。
（五）结果解读与建议
- 结果解读
- 从总体销售趋势分析可知，销售额波动受季节因素影响较大，6 - 8 月的销售旺季可能与消费者在暑期的购物需求增加有关，而 9 - 10 月的下降可能是由于市场上新产品发布前消费者持观望态度。
- 产品类别销售分析表明，手机类产品是核心业务，但平板类产品具有较大的增长潜力，可加大对平板类产品的推广和资源投入。
- 地区销售分析显示，应重点关注经济发达地区的市场拓展和客户维护，同时针对销售薄弱地区制定针对性的营销策略，如开展促销活动或优化物流配送服务。
- 客户购买行为分析结果提示，可以通过捆绑销售手机壳、充电器等配件来提高手机的销售额和客单价。
- 与竞争对手对比分析发现，本公司在高端手机定价和中低端平板市场份额方面存在问题，需要重新评估产品价格策略，并加强中低端平板产品的竞争力。
- 建议提出
- 根据季节因素制定灵活的营销策略，在销售旺季前提前储备库存，加大营销推广力度；在销售淡季推出促销活动，如打折、满减等，刺激消费。
- 针对平板类产品，优化产品功能和用户体验，增加产品宣传和推广活动，如线上广告投放、线下体验店展示等。
- 针对不同地区的市场特点，制定差异化的营销方案。在经济发达地区，注重品牌形象塑造和高端产品推广；在销售薄弱地区，开展低价促销、与当地商家合作等活动，提高品牌知名度和市场占有率。
- 设计手机与配件的捆绑销售套餐，在商品详情页和购物车页面进行推荐展示，引导客户购买。
- 重新评估高端手机的定价策略，参考竞争对手价格和成本因素，适当调整价格；加大对中低端平板产品的研发和生产投入，提高产品性价比，争夺市场份额。
三、总结
通过以上完整的数据分析过程，从数据收集、清洗整理到多种分析方法的应用，深入挖掘了电商业务中销售数据背后的信息，明确了销售额波动的原因，并提出了一系列针对性的建议。在实际业务中，数据分析是一个持续循环的过程，需要不断收集新数据，跟踪策略实施效果，进一步优化分析方法和模型，以适应市场变化和业务发展需求，为企业的决策提供有力支持，实现销售业绩的持续提升。
以上案例仅供参考，你可以根据实际业务情况进行调整和扩展。如果你还有其他具体要求或疑问，欢迎随时提问。