• 电子商务女性服装评论数据分析——业务角度


    一、明确分析目的

    1、 最受欢迎的三种产品;

    通过分析受欢迎的产品类别,将此作为重点营销产品。

    2、 各种产品的年龄段分布情况;

    通过对各个年龄段的客户群体进行分析,据此了解顾客喜好,有针对性的进行营销。

    3、 复购率情况(判定标准:本次分析将有推荐的数据认为是可复购的);

    复购率可以反映出用户体验的好坏,针对复购率低的需要找出原因,并针对具体原因找到解决方案。

    二、数据集描述

    数据集名称:Women's E-Commerce Clothing Reviews

    数据集来源:https://www.kaggle.com/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews

    数据集量:23486*10

    列名称理解:

    Id:编号

    Clothing ID:产品唯一ID

    Age:用户年龄

    Title:评论标题

    Review Text:评论内容

    Rating:评分

    Recommended IND:是否推荐

    Positive Feedback Count:正反馈计数

    Division Name:产品码数(小码、均码、大码)

    Department Name:产品大类别

    Class Name:产品类别名称

    三、数据清洗

    提取有效字段(跟分析目的有关的字段);

    剔除产品名称为空的值;

    重复值处理:无重复值;

    四、数据分析

    4.1、最受欢迎的三种产品

    衡量指标:销售数量、评分、推荐次数;

    通过数据透视表对各类产品进行汇总并排序得到如下信息:

    由此可以看出:最受欢迎的三种产品分别是Dresses、Knits、Blouses,应该作为重点营销,同时可以看出,产品Casual bottoms基本上已经滞销了,不需要讲成本在该产品上投入太多。

    4.2、各种产品的年龄段分布情况

    为考虑年龄段分布情况,添加了辅助列Age Distribution,如下所示:

    通过数据透视表进行分组统计:

    很明显,35-60岁中年消费群体最多,其次是青年客户群体,由此可见,电商的主要客户群体是中青年女性,应该主要开发中青年女性服装。

    4.3、复购率情况

    从上表可以发现一个很明显的现象,所有产品复购率相对来说还是比较高的,说明整体用户体验比较好,当然考虑复购率的前提是销量,对于购买人数少的产品,即使复购率高也不应该投入过多的成本;对于销量高的产品的复购率,还有继续优化的空间。

    五、结论及建议

    通过分析可以看出,最受欢迎的三种产品分别是Dresses、Knits、Blouses,应该作为重点营销,对于销量较低的产品可以适当采取促销等活动吸引更多的顾客。

    该电商的主要客户群体是中青年女性,应该重点开发中青年女性服装。

    通过复购率分析可以看出该电商产品的整体用户体验较好,可以在产品推广方面做一些优化,保证好的用户体验的前提下增加销量。

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