唯品会电商项目复盘

一、电商指标:

1.1 电商公司业务框架

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1.2 各个部门的核心指标

运营部门的核心指标:GMV(商品销售总额)、达标率、利润率、利润额等 利润额可以真实反应商品卖的好坏情况

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商品部门核心指标:SKU、SPU等

SKU–是最小的商品单位,例子:包括衣服的颜色等

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市场部门核心指标:ROI 、PV 、UV等

UV可以理解为去重后的pv

加购/收藏人数可以反应商品热度情况

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1.3 应用场景

a 获取渠道分析:根据各个渠道获取用户的情况,分析不同渠道用户浏览和购买商品的情况,计算不同渠道用户留存和付费率情况,从而推算渠道质量,优化广告投放策略

b 商品浏览浏览分析:根据用户对各个商品的浏览层级情况,找到热门和冷门路径,从而优化产品页面布局,针对用户的注册和付费留存行为,建立漏斗分析模型,衡量各个操作用户转化和流失情况,找到流失原因,提高付费转化率

c 促销复盘:每次活动都有一个目的,可能是销售额提升,或者是解决回购率太低,验证推广策略是否有效等,通过专题分析,用数据来说话

二、活动促销复盘专题分析

1、项目背景:

某自营店铺为了了解自家店铺商品的情况,参加了唯品会平台的双十一特卖活动,通过复盘促销活动的结果,根据产品售卖情况,了解哪些商品卖得好,哪些商品卖得不好,通过下架和提高权重等方法来优化产品结构,以便让自己的商品卖的更好,提高销售额。

2、分析目标:

根据特卖销售情况优化商品结构,以便让自己的商品卖的更好,提高销售额。

3、分析思路:

先从宏观上总结总体运营情况,再拆解到价格区间,应用ABC分类方法,将商品进行ABC分类,针对不同类别的商品进行策略上的调整

  • 1、总体运营指标
  • 2、从价格区间找出表现不好的产品,优化商品结构
  • 3、从折扣区间来找出表现不好的产品,优化商品结构
4、分析过程:
4.1.数据处理:
#导入处理包import pandas as pdimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')
4.1.1 读取数据

活动有三张excel表:1.商品明细表数据(促销前运营提供)

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2.商品热度情况表 (活动结束后统计的结果)

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3.用户销售明细表

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# 读取数据# 商品明细表sql_cmd = "select * from sales_info1"# 执行sql语句,获取数据dt1 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)dt1.rename(columns={"sale_name":"商品名",                    "sale_price":"售卖价",                    "tag_price":"吊牌价",                    "discout":"折扣率",                    "stocks":"库存量",                    "stocks_value":"货值",                    "cost_price":"成本价",                    "profit_rate":"利润率",                    "skus":"SKU"},          inplace=True)dt1.head()dt1.head().to_clipboard(excel=True)

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# 读取数据# 商品热度表sql_cmd = "select * from sales_info2"# 执行sql语句,获取数据dt2 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)dt2.rename(columns={"sale_name":"商品名",                    "uvs":"UV数",                    "collections":"收藏数",                    "carts":"加购物车数"},          inplace=True)dt2.head()

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# 读取数据# 销售明细表sql_cmd = "select * from sales_info3"# 执行sql语句,获取数据dt3 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)dt3.rename(columns={"user_id":"用户id",                    "buy_date":"购买日期",                    "sale_name":"商品名",                    "buy_cons":"购买数量",                    "buy_price":"购买单价",                    "cost_price":"购买金额",                    "is_tui":"是否退货",                    "tui_cons":"退货件数",                    "tui_price":"退货金额"},          inplace=True)dt3['是否退货']=dt3["是否退货"].map({"是":1,"否":0})dt3.head()

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4.1.2 合并商品明细表和商品热度表和销售明细表数据

#要合并三张表需要先对销售明细表进行处理,统计出每个商品的销售情况product_sales = dt3.groupby("商品名").agg({"购买数量":"sum",                                                 "购买金额":"sum",                                                 "退货件数":"sum",                                                 "退货金额":"sum",                                                 "购买单价":"mean",                                                 "用户id":pd.Series.nunique}).reset_index()product_sales.rename(columns={"购买数量":"商品销售数量",                              "购买金额":"商品销售金额",                              "是否退货":"商品退货数量",                              "退货金额":"商品退货金额",                              "购买单价":"商品销售单价",                              "用户id":"购买用户数量"},inplace=True)product_sales.head()

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# 合并过程# 先合并把商品明细表和热度表,再合并上每个商品的销售表dt_product = dt1.merge(dt2,how="left",on="商品名")dt_product_sales = dt_product.merge(product_sales,how="left",on="商品名")dt_product_sales.head()

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4.2 总体运营情况

总体运营部分,主要关注销售额(GMV)、售卖比、UV、转化率等指标。销售额用来和预期目标做对比,售卖比用来看商品流转情况。

  • GMV:销售额,在唯品会里称为到手价。
  • 实销:GMV – 拒退金额
  • 销量:累计销售量(含拒退)
  • 客单价:GMV / 客户数,客单价与毛利率息息相关,一般客单价越高,毛利率越高
  • UV:商品所在页面的独立访问数
  • 转化率:客户数 / UV
  • 折扣率:GMV / 吊牌总额(吊牌总额 = 吊牌价 * 销量)
  • 备货值:吊牌价 * 库存数
  • 售卖比:又称售罄率,GMV / 备货值
  • 收藏数:收藏某款商品的用户数量
  • 加购数:加购物车人数
  • SKU数:促销活动中的SKU计数(一般指货号)
  • SPU数:促销活动中的SPU计数(一般指款号)
  • 拒退量:拒收和退货的总数量
  • 拒退额:拒收和退货的总金额4.2.1 指标计算
#1、GMV:销售额,包含退货的金额gmv = dt_product_sales["商品销售金额"].sum()#2、实际销售额=GMV - 退货金额return_sales = dt_product_sales["商品退货金额"].sum()return_money = gmv - return_sales#3、销量:累计销售量(含拒退)all_sales = dt_product_sales["商品销售数量"].sum()#4、客单价:GMV / 客户数,客单价与毛利率息息相关,一般客单价越高,毛利率越高。custom_price = gmv / dt_product_sales["购买用户数量"].sum()# 5、UV:商品所在页面的独立访问数uv_cons = dt_product_sales["UV数"].sum()# 6、转化率:客户数 / UVuv_rate = dt_product_sales["购买用户数量"].sum() / dt_product_sales["UV数"].sum()# 7、折扣率:GMV / 吊牌总额(吊牌总额 = 吊牌价 * 销量)tags_sales = np.sum(dt_product_sales["吊牌价"] * dt_product_sales["商品销售数量"])discount_rate= gmv / tags_sales # 8、备货值:吊牌价 * 库存数goods_value = dt_product_sales["货值"].sum()# 9、售卖比:又称售罄率,GMV / 备货值sales_rate = gmv / goods_value# 10、收藏数:收藏某款商品的用户数量coll_cons = dt_product_sales["收藏数"].sum()# 11、加购数:加购物车人数add_shop_cons = dt_product_sales["加购物车数"].sum()# 12、SKU数:促销活动中的最小品类单元(一般指货号)sku_cons = dt_product_sales["SKU"].sum()# 13、SPU数:促销活动中的SPU计数(一般指款号)spu_cons = len(dt_product_sales["商品名"].unique())# 14、拒退量:拒收和退货的总数量reject_cons = dt_product_sales["退货件数"].sum()# 15、拒退额:拒收和退货的总金额reject_money = dt_product_sales["商品退货金额"].sum()

4.2.2 和去年双11 各项指标进行同期对比

# 汇总统计sales_state_dangqi = pd.DataFrame(    {"GMV":[gmv,],"实际销售额":[return_money,],"销量":[all_sales,],"客单价":[custom_price,],     "UV数":[uv_cons,],"UV转化率":[uv_rate,],"折扣率":[discount_rate,],"货值":[goods_value,],     "售卖比":[sales_rate,],"收藏数":[coll_cons,],"加购数":[add_shop_cons,],"sku数":[sku_cons,],     "spu数":[spu_cons,],"拒退量":[reject_cons,],"拒退额":[reject_money,],},     ) #index=["今年双11",]# 去年的双11该店铺的数据已知sales_state_tongqi = pd.DataFrame(    {"GMV":[2261093,],"实际销售额":[1464936.517,],"销量":[7654,],"客单价":[609.34567,],     "UV数":[904694,],"UV转化率":[0.0053366,],"折扣率":[0.46,],"货值":[12610930,],     "售卖比":[0.1161,],"收藏数":[4263,],"加购数":[15838,],"sku数":[82,],     "spu数":[67,],"拒退量":[2000,],"拒退额":[651188.57,],},     ) #index=["去年双11",]#行转列后同期对比sales_state_dangqi_s = pd.DataFrame(sales_state_dangqi.stack()).reset_index().iloc[:,[1,2]]sales_state_dangqi_s.columns = ["指标","今年双11"]sales_state_tongqi_s = pd.DataFrame(sales_state_tongqi.stack()).reset_index().iloc[:,[1,2]]sales_state_tongqi_s.columns = ["指标","去年双11"]sales_state = pd.merge(sales_state_dangqi_s, sales_state_tongqi_s,on="指标")sales_state["同比"] = (sales_state["今年双11"] - sales_state["去年双11"]) / sales_state["去年双11"]sales_state

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总体指标的分析只是反映了宏观的结果,一般电商公司所售产品都是有价格区间段的,为了进一步拆解,分别从价格区间来深入研究,以此来优化后期的促销结构,因为是打折活动,这里也计算了折扣区间的优化,价格区间和折扣区间相辅助,可以更好的帮助优化商品结构

4.3.从价格区间来优化商品结构

首先要对商品的价格区间进行划分,其次计算每个区间的转化率,售卖比,最后,以转化率和售卖比为指标,应用ABC分类方法优化产品结构4.3.1 划分价格区间:

# 划分价格区间段#设置切分区域listBins = [0,200, 400, 100000]#设置切分后对应标签listLabels = ['1_200','200_400','400以上']#利用pd.cut进行数据离散化切分,注意分组标签和分组数要一致"""pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)x:需要切分的数据bins:切分区域right : 是否包含右端点默认True,包含labels:对应标签,用标记来代替返回的bins,若不在该序列中,则返回NaNretbins:是否返回间距binsprecision:精度include_lowest:是否包含左端点,默认False,不包含。默认是左开右闭区间"""dt_product_sales['价格分组'] = pd.cut(dt_product_sales['售卖价'], bins=listBins, labels=listLabels, include_lowest=True)dt_product_sales.head()

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4.3.2 价格区间销售情况统计:指标:价格区间、货值、货值占比、销售额、销售占比、销量、客单价、UV、收藏数、加购数、转化率

# 计算  dt_product_sales_info = dt_product_sales.groupby("价格分组").agg({                                        "货值":"sum",                                        "商品销售金额":"sum",                                        "商品销售数量":"sum",                                        "UV数":"sum",                                        "购买用户数量":"sum",                                        "收藏数":"sum",                                        "加购物车数":"sum"                                        }).reset_index()# 货值占比、销售占比、客单价、转化率dt_product_sales_info["货值占比"]=dt_product_sales_info["货值"]/dt_product_sales_info["货值"].sum()dt_product_sales_info["销售占比"]=dt_product_sales_info["商品销售金额"]/dt_product_sales_info["商品销售金额"].sum()dt_product_sales_info["客单价"]=dt_product_sales_info["商品销售金额"]/dt_product_sales_info["购买用户数量"]dt_product_sales_info["转化率"]=dt_product_sales_info["购买用户数量"]/dt_product_sales_info["UV数"]dt_product_sales_info.head()

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由表可知,销售量和购买人数最多的价格区间是200~400,销售额最高的是400以上,转化率基本相同4.3.3 优化过程:

以400以上价格区间为例分析优化方案

# 取出400及以上价格区间的数据内容product_400 = dt_product_sales[dt_product_sales["价格分组"]=='400以上']product_400.head()

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计算400以上价格区间商品指标:销售额、销量、售卖价、购买用户数量、UV、转换率=客户数 / UV、库存量、备货值=吊牌价 * 库存量、售卖比=又称售罄率,GMV / 备货值

# 转换率=客户数 / UVproduct_400['转换率'] = product_400["购买用户数量"]/product_400["UV数"]# 备货值=吊牌价 * 库存数product_400["备货值"] = product_400["吊牌价"]*product_400["库存量"]# 售卖比=又称售罄率,GMV / 备货值product_400["售卖比"] = product_400["商品销售金额"]/product_400["备货值"]product_400[["商品名","商品销售金额","商品销售数量","商品销售单价","购买用户数量","UV数",'转换率',"库存量","备货值","售卖比"]]

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这里我们以转化率和售卖比为指标来进行ABC分析,临界值以转化率的50%分位数,售卖比的90%分位数选取

# 查看转化率和售卖比数据product_400['转化率'].quantile(0.5)0.007017543859649123product_400['售卖比'].quantile(0.9)0.3609752112640176

优化方案:转化率选取50%分位数的值,意味着50%的商品转化率是大于0.007的。售卖比选择90%分位数,表示销售额/备货值为0.9的值0.36,说明商品去库存能力好。基于这两个数值进行分类

  • A类:转化率大于0.7%的商品,暂时保留,用于下次促销活动;
  • B类:转化率小于0.7%的商品,但是售卖比大于36%的商品予以保留参加下次促销活动,
  • C类:转化率小于0.7%的商品,并且售卖比小于36%的商品进行清仓处理。
# 挑选合格的商品:# 1、A类:转化率大于0.7%的商品予以保留 (高价值商品)stay_stocks571 = product_400[product_400["转换率"]>0.007]# 2、B类:找出转化率小于0.7% 但售卖比大于36%的部分予以保留 (中等价值商品)stay_stocks573 = product_400[(product_400["售卖比"]>=0.36)&(product_400["转换率"]<0.007)]# 3、C类:找出转化率小于0.7%并且售卖比小于36%的部分 (清仓处理商品)stay_stocks574 = product_400[(product_400["售卖比"]<0.36)&(product_400["转换率"]<0.007)]stay_stocks574

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4.4 从折扣区间来优化商品结构

同价格区间划分一样,这里也探索下折扣区间,两个区间作用一起来辅助优化商品,首先要对商品的折扣率进行划分,其次计算每个区间的转化率,售卖比,最后,以转化率和售卖比为指标,应用ABC分类方法优化产品结构

4.3.1 划分折扣区间:

# 划分价格区间段#设置切分区域listBins = [0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 1]#设置切分后对应标签listLabels = ['0.15_0.2','0.2_0.25','0.25_0.3','0.3_0.35','0.35_0.4','0.4_0.45','0.45_0.5','0.5_0.55','0.55_0.6','0.6_0.65','0.65_0.7','0.7_1']#利用pd.cut进行数据离散化切分,注意分组标签和分组数要一致"""pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)x:需要切分的数据bins:切分区域right : 是否包含右端点默认True,包含labels:对应标签,用标记来代替返回的bins,若不在该序列中,则返回NaNretbins:是否返回间距binsprecision:精度include_lowest:是否包含左端点,默认False,不包含"""dt_product_sales['折扣区间'] = pd.cut(dt_product['折扣率'], bins=listBins, labels=listLabels, include_lowest=True)dt_product_sales.head()

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4.3.2 折扣率区间销售情况统计:

指标:价格区间、货值、货值占比、销售额、销售占比、销量、客单价、UV、收藏数、加购数、转化率

# 计算  dt_product_discount_info = dt_product_sales.groupby("折扣区间").agg({                                        "货值":"sum",                                        "商品销售金额":"sum",                                        "商品销售数量":"sum",                                        "UV数":"sum",                                        "购买用户数量":"sum",                                        "收藏数":"sum",                                        "加购物车数":"sum"                                        }).reset_index()dt_product_discount_info["货值占比"]=dt_product_discount_info["货值"]/dt_product_discount_info["货值"].sum()dt_product_discount_info["销售占比"]=dt_product_discount_info["商品销售金额"]/dt_product_discount_info["商品销售金额"].sum()dt_product_discount_info["客单价"]=dt_product_discount_info["商品销售金额"]/dt_product_discount_info["购买用户数量"]dt_product_discount_info["转化率"]=dt_product_discount_info["购买用户数量"]/dt_product_discount_info["UV数"]dt_product_discount_info

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  • 由表可知,折扣率为0.35~0.4区间的货值,销售量,销售金额等指标最高,应该是主打产品,所以接下来以这个区间来进行分析

4.3.3 优化过程:

以折扣率为0.35~0.4区间为例进行ABC分类优化

# 取出0.35-0.4价格区间的数据内容product_354 = dt_product_sales[dt_product_sales["折扣区间"]=='0.35_0.4']product_354.head()

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计算该折扣区间商品指标:销售额、销量、售卖价、购买用户数量、UV、转换率=客户数 / UV、库存量、备货值=吊牌价 * 库存量、售卖比=又称售罄率,GMV / 备货值

# 转换率=客户数 / UVproduct_354['转换率'] = product_354["购买用户数量"]/product_354["UV数"]# 备货值=吊牌价 * 库存数product_354["备货值"] = product_354["吊牌价"]*product_354["库存量"]# 售卖比=又称售罄率,GMV / 备货值product_354["售卖比"] = product_354["商品销售金额"]/product_354["备货值"]product_354[["商品名","商品销售金额","商品销售数量","商品销售单价","购买用户数量","UV数","库存量","备货值","折扣率","售卖比",'转换率']]

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优化方案:同价格区间分类类似,这里在价格区间的分类指标上再加上一个折扣率分解点来进行分类,临界值以折扣率、售卖比的50%分位数和转化率的70%分位数选取,基于这三个数值进行分类

 

# 查看转化率和售卖比和折扣率数据product_354['折扣率'].mean()0.3706884956195441product_354['售卖比'].mean()0.3655451789236345product_354['转化率'].quantile(0.7)0.006939850387932647
  • A类:折扣率小于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的商品予以保留 (高价值商品)
  • B类:折扣率大于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的部分予以保留 (中等价值商品)
  • C类:售卖比小于36.5%或转化率小于0.7%的部分(清仓处理商品)
# 挑选合格的商品:# 1、A类:折扣率小于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的商品予以保留 (高价值商品)stay_stocks1 = product_354[(product_354["折扣率"]>0.37)&(product_354["售卖比"]>0.365)&(product_354["转换率"]>0.007)]# 2、B类:折扣率大于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的部分予以保留 (中等价值商品)stay_stocks3 = product_354[(product_354["折扣率"]<=0.37)&(product_354["售卖比"]>0.365)&(product_354["转换率"]>0.007)] # 3、C类:找出售卖比小于36.5%或转化率小于0.7%的部分(清仓处理商品)stay_stocks4 =((product_354["售卖比"]<0.365)|(product_354["转换率"]<0.007)))换率"]<0.007)))

优化结果:

  • 折扣率大于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的商品予以保留,其余进行清仓处理;
  • 折扣率小于37%的部分找出售卖比大于36.5%且转化率大于0.7%的部分予以保留,其余进行清仓处理。
5、小结:

经过价格,折扣区间的商品ABC分类后,可以进行流量分布调整,在一级入口中,首页的流量占比最高,我们可以将畅销款(A类)布局在首页。对于B类,我们将其作为快抢和疯抢处理,对于C类,可以进行清仓处理,如果库存很大,可以进行亏本甩卖

作者:宁夏1991

链接:https://www.jianshu.com/p/0300d4185f19

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