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首頁(yè)精彩閱讀淘寶某店鋪營(yíng)銷分析報(bào)告
淘寶某店鋪營(yíng)銷分析報(bào)告
2016-08-11
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CDA數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營(yíng)是一個(gè)專門為數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師設(shè)置的公益培訓(xùn)項(xiàng)目，我們招募對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣的在校大學(xué)生以及在職人士，重點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、軟件工程和大數(shù)據(jù)等幾個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行培養(yǎng)。同時(shí)，我們聯(lián)合20位以上的企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家、首席數(shù)據(jù)官開(kāi)展10個(gè)以上的專題應(yīng)用授課。課程結(jié)束后，我們的畢業(yè)生將能夠有機(jī)會(huì)加入我們合作伙伴公司的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，或者成為我們后續(xù)的訓(xùn)練營(yíng)合作伙伴，他們將成為企業(yè)未來(lái)不可或缺的數(shù)據(jù)科學(xué)家。 
以下是訓(xùn)練營(yíng)第二期營(yíng)銷精英方向第三組營(yíng)員關(guān)于淘寶某電商數(shù)據(jù)進(jìn)行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，分享給大家，相互學(xué)習(xí)和指點(diǎn)！

分析者：韓要賓、董夢(mèng)娟、宋姣、郭行橋

一 前言

在電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中，對(duì)于客戶而言，有兩個(gè)很重要的指標(biāo)對(duì)于擴(kuò)大銷售規(guī)模是很重要的：第一，提高顧客重復(fù)購(gòu)買次數(shù)；第二，提高客戶訂單中的Basket size。而第二個(gè)指標(biāo)提高Basket size，就是讓客戶從只購(gòu)買一件產(chǎn)品轉(zhuǎn)換到現(xiàn)在購(gòu)買多件產(chǎn)品，從而提高整個(gè)購(gòu)物籃的銷售金額，最大限度地實(shí)現(xiàn)銷售增長(zhǎng)。
本次報(bào)告，將對(duì)該服裝店鋪一年的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)概念分層從不同粒度上分析商品之間的關(guān)聯(lián)性，從而找到商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)商品的推薦目的。

二 數(shù)據(jù)分析

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

一個(gè)購(gòu)物籃中有可能多個(gè)商品且商品位于同一單元格中（如表一所示）。首先，將同一購(gòu)物籃中的數(shù)據(jù)分離（如表二所示）。由于淘寶運(yùn)營(yíng)時(shí)，為了使得寶貝更容易被搜索到，寶貝標(biāo)題一般比較多，但這對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的影響比較大。因此，我們需要對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行拆分、截取（如表四所示）。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：
（1）、將"寶貝標(biāo)題"列以中文逗號(hào)為分隔符進(jìn)行分列
（2）、分列后的每個(gè)單元格中是一類商品的描述信息， 通過(guò)觀察發(fā)現(xiàn)最后幾位代表該類商品的代號(hào)， 利用字符串截取函數(shù) 將商品組后的代碼截取出來(lái)
（3）、將截取到的商品代碼去重復(fù)值，建立一張 代碼-商品分類（例如：打底衫，襯衫，連衣裙，褲子）的對(duì)照表（如表三所示）
（4）、將分裂后的數(shù)據(jù)，按照建立的 代碼-商品分類對(duì)照表，給出每個(gè)商品一個(gè)商品分類的結(jié)果

本次分析采用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，在R語(yǔ)言中，必須將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成兩列（如表五所示）。采用VBA編程實(shí)現(xiàn)。代碼如下所示；


表一 原始數(shù)據(jù)—寶貝標(biāo)題


表二 分離購(gòu)物籃商品

 
表三 商品名稱截取對(duì)照表

 
表四 商品名稱截取

 
表五 數(shù)據(jù)拆分

 
2 關(guān)聯(lián)分析

（1）高頻詞分析

在R語(yǔ)言中使用qseg類型分詞，篩選100個(gè)詞頻最高的詞，制作詞云。

 
刪除字符長(zhǎng)度小于1的詞，制作詞云

 
代碼實(shí)現(xiàn)如下：


（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則分析—Apriori算法

關(guān)聯(lián)分析前，我們需要對(duì)置信度、支持度、提升度進(jìn)行深刻的理解。如果規(guī)則的提升度很高，但其相關(guān)的置信度很小，說(shuō)明其市場(chǎng)規(guī)模很小。市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)必須同時(shí)考慮市場(chǎng)規(guī)模大小以及精準(zhǔn)程度大小的兩個(gè)維度。如果規(guī)則的精準(zhǔn)度精準(zhǔn)，但其受眾客戶就只有幾百個(gè)，對(duì)于銷售額而言，一點(diǎn)影響也沒(méi)有。而如果規(guī)則的提升度不是很高，但其受眾客戶涉及了幾萬(wàn)人，對(duì)該部分客戶進(jìn)行營(yíng)銷，也能夠有效的擴(kuò)大規(guī)模，大幅度提高銷售額。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)分解為如下兩個(gè)主要的子任務(wù)：
頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生：其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度閥值的所有項(xiàng)集，這些項(xiàng)集稱作頻繁項(xiàng)集.
規(guī)則的產(chǎn)生：其目標(biāo)是從上一步發(fā)現(xiàn)的頻繁項(xiàng)集中提取所有高置信度的規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小置信度。這些規(guī)則稱作強(qiáng)規(guī)則。

Minimum support: 0.01 ，Minimum metric: 0.3，結(jié)果如下：


 
 
由于置信度度量忽略了規(guī)則后件中出現(xiàn)的項(xiàng)集的支持度，高置信度的規(guī)則有時(shí)可能出現(xiàn)誤導(dǎo)。
解決這個(gè)問(wèn)題的一種方法是使用提升度：lift(A,B)= P(B/A)P(B)或conf(A→B)/sup(B)
  如果提升度大于1，表明A和B是正相關(guān)的。如果小于1，表明A和B是負(fù)相關(guān)的。如果等于1，說(shuō)明A和B相互獨(dú)立。
當(dāng)提升度大于1時(shí)，那么得到的規(guī)則能更好預(yù)測(cè)結(jié)果，而不是基于數(shù)據(jù)中的頻繁程度猜測(cè)結(jié)果項(xiàng)是否會(huì)出現(xiàn)。

過(guò)濾掉提升度小于等于1的規(guī)則，并且通過(guò)sort函數(shù)，根據(jù)lift對(duì)rules排序。結(jié)果如下：

 
將關(guān)聯(lián)結(jié)果，根據(jù)confidence進(jìn)行排序，結(jié)果如下：


 
 
從關(guān)聯(lián)結(jié)果可知，買T恤\連衣裙又買褲子關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)，其次是T恤\襯衫和褲子。在日常生活購(gòu)物中，買了T恤、襯衫后再買褲子的概率極大，關(guān)聯(lián)結(jié)果比較符合事實(shí)。

代碼實(shí)現(xiàn)如下：


3 營(yíng)銷策略

（1）通過(guò)詞云可以清晰的觀察到，這家店主要銷售對(duì)象多為女性，主要營(yíng)銷商品品類為褲子、連衣裙、毛衣、T恤、針織、襯衣、襯衫、外套、打底、短袖（詞頻前10）。通過(guò)此類信息，可以確定如下?tīng)I(yíng)銷策略安排：在淘寶店鋪的主頁(yè)中最熱產(chǎn)品，店長(zhǎng)推薦欄等顯著位置，擺置以上10個(gè)品類。

（2）推薦相應(yīng)的促銷禮包或優(yōu)惠組合套裝。

 
從上述關(guān)聯(lián)分析圖中我們不難發(fā)現(xiàn)，褲子和 T恤是該店鋪?zhàn)顣充N的產(chǎn)品，因此，我們采用暢銷帶動(dòng)相關(guān)的營(yíng)銷策略
T恤+連衣裙、襯衫、背心、打底褲等促銷。
褲子+ T恤+連衣裙、襯衫、背心、打底褲等促銷。
褲子+衛(wèi)衣、雪紡衫、鞋子等促銷。

（3）進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品推薦或者挑選相應(yīng)的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。
瀏覽商品T恤時(shí)，在購(gòu)買過(guò)此商品的用戶還購(gòu)買過(guò)其他商品一欄中，添加褲子、連衣裙、背心。
瀏覽商品褲子類目時(shí)，添加T恤、衛(wèi)衣、雪紡衫、鞋子。
瀏覽衛(wèi)衣時(shí)，推薦褲子。
瀏覽雪紡衫時(shí)，推薦褲子。
瀏覽鞋子時(shí)，推薦褲子。
瀏覽背心時(shí)，推薦襯衫和T恤。

4 其他
（1） 雖說(shuō)我們進(jìn)行的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中，提升度以及置信度都比較高，但不意味著這樣的捆綁銷售就肯定可以取得很好的銷售效果。因?yàn)?，我們不知道該店鋪在某月的時(shí)候，是否開(kāi)展了類似于購(gòu)買產(chǎn)品A即可贈(zèng)送產(chǎn)品B的活動(dòng)。

（2） 由于所給數(shù)據(jù)中我們無(wú)法獲取商品的單價(jià)，如果該規(guī)則的客戶本來(lái)購(gòu)買了100元的商品，而關(guān)聯(lián)規(guī)則中卻出現(xiàn)了推薦其購(gòu)買20元的同類型產(chǎn)品，這等于給客戶進(jìn)行了降檔推薦，這樣會(huì)使得銷售額大幅減少，浪費(fèi)銷售機(jī)會(huì)。

號(hào)外：對(duì)電商數(shù)據(jù)分析感興趣的小伙伴們，CDA也開(kāi)設(shè)了電商數(shù)據(jù)分析的專題課程，導(dǎo)師零一，坐標(biāo)上海！

詳情：http://www.3lll3.cn/kecheng/27.html

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