本文選取了英國(guó)某電商平臺(tái)的年銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，從7個(gè)方面進(jìn)行拆解和分析，完成了從數(shù)據(jù)清洗到可視化的一整套流程。

數(shù)據(jù)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)+的商業(yè)模式存在巨大的價(jià)值，在業(yè)務(wù)中我們遇到的瓶頸往往通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題以及解決問(wèn)題的對(duì)策。

本文對(duì)英國(guó)某電商平臺(tái)的年銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：

一、報(bào)告梗概

1. 報(bào)告背景及目的

報(bào)告對(duì)在取數(shù)區(qū)間內(nèi)的某電商平臺(tái)內(nèi)的所有交易記錄進(jìn)行了分析，平臺(tái)主要銷(xiāo)售獨(dú)特的全時(shí)禮品，公司的許多客戶都是批發(fā)商。為了更好地了解平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)狀況，對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提出優(yōu)化平臺(tái)運(yùn)營(yíng)的策略，從而為平臺(tái)創(chuàng)造更多價(jià)值。

1. 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

數(shù)據(jù)來(lái)源于UCI加州大學(xué)歐文分校機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，是一個(gè)跨國(guó)數(shù)據(jù)集，其中包含2010年12月1日至2011年12月9日之間在英國(guó)注冊(cè)的非商店在線零售的所有交易。

數(shù)據(jù)集含有8個(gè)字段，其含義如下：

1. InvoiceNo: 6位的發(fā)票號(hào)，系統(tǒng)為每筆交易自動(dòng)分配的6為不同的數(shù)字序列，如果是以c開(kāi)頭則表明該訂單被取消。
2. StockCode: 產(chǎn)品編號(hào)，每一種不同類(lèi)別的商品對(duì)應(yīng)不同的編號(hào)。
3. Description: 對(duì)產(chǎn)品類(lèi)別的描述。
4. Quantity: 每次交易的某種產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量。
5. InvoiceDate: 每筆交易產(chǎn)生時(shí)的日期時(shí)間。
6. UnitPrice: 產(chǎn)品的單價(jià)，單位是英鎊。
7. CustomerID: 5位編碼的客戶id，每個(gè)客戶的id都不相同。
8. Country: 客戶來(lái)源的國(guó)家。

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理情況

1. 重復(fù)值處理

整個(gè)數(shù)據(jù)集有541909條數(shù)據(jù)，其中完全重復(fù)的數(shù)據(jù)有5268條，剔除后剩下536641條交易數(shù)據(jù)。

2. 缺失值處理

Description和CustomerID兩個(gè)字段即商品描述和客戶ID有缺失值，其中Descriptio缺失1454條，占總數(shù)據(jù)量的0.27%；CustomerID缺失135037行，占總數(shù)據(jù)量的25.2%。

因?yàn)樯唐访枋鍪俏谋绢?lèi)型數(shù)據(jù)、對(duì)于本分析的結(jié)果不重要且缺失值占比非常小，所以不對(duì)其進(jìn)行充填。

對(duì)于CustomerID，缺失量占到了總數(shù)居的四分之一且其本身對(duì)分析結(jié)果有重要意義，必須對(duì)其填充。在已驗(yàn)證當(dāng)前CustomerID中沒(méi)有0值的前提下，充填方式選擇為用0代替缺失的CustomerID值。至此，缺失值處理完畢。

3. 異常值處理

基于業(yè)務(wù)常識(shí)，商品單價(jià)和商品數(shù)量應(yīng)為正數(shù)，查看數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)這兩種類(lèi)型的異常值。

取出來(lái)查看后，發(fā)現(xiàn)由兩種原因造成：

1. 訂單被取消即發(fā)票號(hào)以Ｃ開(kāi)頭的記錄(共11761條)；
2. 壞賬數(shù)據(jù)即發(fā)票號(hào)以A開(kāi)頭的記錄(共2條)。

對(duì)于被取消的訂單：由于沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)交易，對(duì)平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)不存在影響故直接刪除，但后續(xù)可以針對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以嘗試分析挖掘取消背后的原因；

對(duì)于壞賬：數(shù)據(jù)量極小，且壞賬金額也極其微小，在此也選擇直接刪除。

處理完異常值后，總的有效數(shù)據(jù)量為524878條。

4. 新增字段

為方便后續(xù)的時(shí)間序列分析，新增交易時(shí)間date字段（具體到日）和交易月份month字段；為方便后續(xù)的金額分析，新增交易金額SumCost字段（交易金額等于商品數(shù)量乘以商品單價(jià)）。

至此，數(shù)據(jù)預(yù)處理完成，截取部分有效數(shù)據(jù)如下所示：

三、訂單分析

1. 描述性分析

在訂單層面，描述性的統(tǒng)計(jì)信息如下圖：

平臺(tái)在此期間總共有19960筆有效訂單，每筆平均購(gòu)買(mǎi)279件商品，筆均消費(fèi)533英鎊，這兩者都超過(guò)了各自的中位數(shù)水平。

說(shuō)明訂單總體差異很大，尤其是筆均消費(fèi)超過(guò)了Q3分位數(shù)。

最大的一筆訂單中購(gòu)買(mǎi)了將近81000件商品，最大的單筆消費(fèi)也高達(dá)168469——說(shuō)明平臺(tái)用戶以批發(fā)商為主且存在購(gòu)買(mǎi)力極強(qiáng)的客戶。

2. 訂單商品數(shù)量分布

剔除離群值，篩選出購(gòu)買(mǎi)商品件數(shù)小于2000的訂單繪制商品數(shù)量分布圖如下：

分布圖呈現(xiàn)典型的長(zhǎng)尾分布，大部分訂單內(nèi)的商品數(shù)量在250以內(nèi)，大額數(shù)量訂單稀少。

3. 訂單金額分布

剔除離群值，篩選出單筆金額小于1000英鎊的訂單繪制金額分布圖如下:

分布圖有長(zhǎng)尾趨勢(shì)，金額主要分布在400英鎊以內(nèi)，說(shuō)明絕大部分客戶在該平臺(tái)上的消費(fèi)金額預(yù)算為400英鎊以內(nèi)，在350英鎊左右出現(xiàn)了最多的訂單數(shù)。

4. 分析小結(jié)

平臺(tái)在2010年12月1日至2011年12月9日一年多的時(shí)間中產(chǎn)生有效交易19960筆，總銷(xiāo)售額為8,887,209英鎊，平均每日交易54筆，筆均購(gòu)買(mǎi)量279件商品，筆均消費(fèi)533英鎊。

存在少數(shù)重要價(jià)值客戶，此類(lèi)用戶購(gòu)買(mǎi)力極強(qiáng)。作為批發(fā)型平臺(tái)，要著重保持此類(lèi)用戶，用戶維護(hù)、運(yùn)營(yíng)營(yíng)銷(xiāo)資源要向這些客戶傾斜。

四、客戶分析

在缺失值處理時(shí)，對(duì)于客戶id缺失的數(shù)據(jù)，直接用０填充了空值，因此在客戶層面分析的時(shí)候剔除了這部分?jǐn)?shù)據(jù)。

1. 描述性分析

在客戶層面，描述性統(tǒng)計(jì)信息如下：

在4338個(gè)有效客戶ID中：

• 平均每個(gè)客戶消費(fèi)4次，超過(guò)中位數(shù)，至少有25%的客戶消費(fèi)1次之后就流失了；
• 客均購(gòu)買(mǎi)1187件商品，超過(guò)Q3分位數(shù)，最大的客戶購(gòu)買(mǎi)量達(dá)到了近197000件；
• 客均消費(fèi)2048英鎊，超過(guò)Q3分位數(shù)，最大的客戶消費(fèi)額達(dá)到280206。

2. 客戶消費(fèi)金額分布

剔除離群值，篩選出消費(fèi)金額在6000英鎊以下的客戶繪制消費(fèi)額分布圖如下：

分布圖呈現(xiàn)明顯的長(zhǎng)尾狀，大部分客戶的消費(fèi)額在1000英鎊以內(nèi)，消費(fèi)200英鎊左右的客戶最多。

3. 客戶貢獻(xiàn)程度

二八定律普遍存在于銷(xiāo)售市場(chǎng)，因此繪制出每個(gè)客戶的消費(fèi)額占總銷(xiāo)售額的占比圖如下：

可以看出消費(fèi)額前1000名的客戶貢獻(xiàn)了80%的銷(xiāo)售額，也就是說(shuō)平臺(tái)所有客戶中前20%的客戶提供了80%的銷(xiāo)售總額。

4. 消費(fèi)額與購(gòu)買(mǎi)量的關(guān)系

客戶的消費(fèi)額與購(gòu)買(mǎi)量的關(guān)系可以對(duì)平臺(tái)促銷(xiāo)策略進(jìn)行指導(dǎo)，左圖繪制了所有的數(shù)據(jù)（包含離群值），右圖為篩選出消費(fèi)額5000英鎊以下的數(shù)據(jù)：

由圖可知：消費(fèi)額與客戶的購(gòu)買(mǎi)量成正比關(guān)系，且存在少數(shù)購(gòu)買(mǎi)量和消費(fèi)額數(shù)目都很巨大的客戶。

在消費(fèi)額小于5000英鎊以內(nèi)的客戶，其消費(fèi)額與購(gòu)買(mǎi)量呈強(qiáng)正比關(guān)系；在3000件商品范圍內(nèi)，每向客戶多銷(xiāo)售1000件商品，銷(xiāo)售額大概可以增加一倍。

5. 分析小結(jié)

平臺(tái)的客戶在這一年中平均會(huì)消費(fèi)４次，客均購(gòu)買(mǎi)1187件商品，客均消費(fèi)2048英鎊。

但是值得注意的是有四分之一以上的客戶只消費(fèi)了一次就直接流失掉了，如果能夠保持這些客戶，保守估計(jì)年銷(xiāo)售額可以增加2,400,000到3,000,000英鎊，接近全年銷(xiāo)售額的三分之一。

平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)要注重新客的留存率，對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有復(fù)購(gòu)的客戶要積極聯(lián)系，采取相應(yīng)的喚回措施。

五、商品分析

平臺(tái)對(duì)每個(gè)客戶的報(bào)價(jià)并不一樣。在處理時(shí)，采取平均的方法，即：該件商品的銷(xiāo)售總額除以該件商品的銷(xiāo)售數(shù)量來(lái)定義每件商品的單價(jià)。

1. 價(jià)格分布

剔除離群值后，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)商品價(jià)格大部分低于３英鎊。

2. 價(jià)格-銷(xiāo)量關(guān)系

在價(jià)格方面符合價(jià)格越低，銷(xiāo)量越大的規(guī)律。

價(jià)格低于３英鎊的商品的銷(xiāo)量明顯高于別的商品，在５英鎊的價(jià)格內(nèi)出現(xiàn)了萬(wàn)級(jí)別的銷(xiāo)量，驗(yàn)證了平臺(tái)低價(jià)走量的批發(fā)商式銷(xiāo)售模式。

此外，存在兩件單價(jià)超過(guò)6000英鎊的商品，分別是價(jià)格為6880英鎊的AMAZONFEE商品和價(jià)格為11062英鎊的B商品，這兩者的銷(xiāo)量分別為2件和1件，說(shuō)明平臺(tái)在高價(jià)商品上沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

而高價(jià)商品所需的運(yùn)維成本往往高于其他商品很多，建議平臺(tái)專(zhuān)注單價(jià)20英鎊以內(nèi)的商品，繼續(xù)提高低價(jià)商品的銷(xiāo)量來(lái)獲取更多收益。

3. 詞云分析

對(duì)商品的描述一欄做詞云分析，從可視化結(jié)果中發(fā)現(xiàn)：平臺(tái)銷(xiāo)售的商品屬于小禮品類(lèi)，其中鬧鐘類(lèi)商品居多。

4. 分析小結(jié)

平臺(tái)當(dāng)前的定位是低價(jià)走量批發(fā)商式平臺(tái)，這個(gè)銷(xiāo)售模式得到了驗(yàn)證，應(yīng)該繼續(xù)堅(jiān)持這個(gè)模式。對(duì)于超高價(jià)商品，平臺(tái)的銷(xiāo)售額貢獻(xiàn)甚微，卻要花費(fèi)較高的銷(xiāo)售成本，因此平臺(tái)的利益點(diǎn)可以專(zhuān)注在低價(jià)商品的高銷(xiāo)量上。

六、時(shí)間序列分析

1. 銷(xiāo)售額-時(shí)間關(guān)系

統(tǒng)計(jì)各月的交易量、銷(xiāo)量以及銷(xiāo)售額如圖所示：

顯然：11月和12月的成交量最多，兩者超過(guò)了全年交易量的四分之一，商品的出貨量和銷(xiāo)售額也是這兩個(gè)月最多。

縱觀全年：銷(xiāo)量、銷(xiāo)售額、訂單量呈現(xiàn)出相同趨勢(shì)，從1月起銷(xiāo)售額緩慢上升，至4月出現(xiàn)一個(gè)驟降后，從5月開(kāi)始又緩慢下跌，隨后至年底期間銷(xiāo)量上升趨勢(shì)明顯。

2. 分析小結(jié)

11月銷(xiāo)售的驟增與萬(wàn)圣節(jié)、雙十一全球購(gòu)的促銷(xiāo)活動(dòng)緊密相關(guān)，12月的銷(xiāo)售在萬(wàn)圣節(jié)的余溫以及圣誕節(jié)的氛圍中隨較之11月有所降低但仍高于全年平均水平。

年初銷(xiāo)量驟降的原因是前面兩個(gè)月的促銷(xiāo)極大地釋放了客戶的購(gòu)買(mǎi)欲望，且年初的節(jié)日少，批發(fā)商的采購(gòu)意愿并不強(qiáng)烈。4月份出現(xiàn)驟降，而后銷(xiāo)售額穩(wěn)定在600,000到800,000之間。從8月開(kāi)始，批發(fā)商們開(kāi)始備貨準(zhǔn)備年底的傾銷(xiāo)，成穩(wěn)定上升趨勢(shì)。

因此，平臺(tái)在9月和10月應(yīng)該為后續(xù)的節(jié)日活動(dòng)造勢(shì)，加大營(yíng)銷(xiāo)成本的投入，同時(shí)增加庫(kù)存，為后續(xù)促銷(xiāo)銷(xiāo)量做保證。

11月和12月要注意加大運(yùn)維力度，防止線上銷(xiāo)售渠道的崩潰而造成損失；年后1月和2月可以借情人節(jié)相關(guān)話題再次激發(fā)用戶的購(gòu)買(mǎi)欲望，促進(jìn)淡季的銷(xiāo)售。

七、地區(qū)分析

1. 用戶來(lái)源分布

作為英國(guó)的電商平臺(tái)，其用戶九成以上是本土用戶。排在后面的三個(gè)地區(qū)也都屬于歐洲，分別是：德國(guó)、法國(guó)、愛(ài)爾蘭。

2. 銷(xiāo)售額-地區(qū)分布

因?yàn)辇嫶蟮谋就劣脩艋鶖?shù)，平臺(tái)的銷(xiāo)售額九成以上是來(lái)自于本土市場(chǎng)，隨后是歐洲的荷蘭、愛(ài)爾蘭、德國(guó)和法國(guó)。在歐洲市場(chǎng)以外，澳大利亞市場(chǎng)占據(jù)銷(xiāo)售額第一名。

雖然英國(guó)的銷(xiāo)售額占據(jù)了九成以上，但客均消費(fèi)上英國(guó)只算中等水平。而海外市場(chǎng)中，愛(ài)爾蘭的客均消費(fèi)表現(xiàn)十分搶眼——達(dá)到80000英鎊以上。達(dá)到10000英鎊以上的國(guó)家還有荷蘭、新加坡和澳大利亞。

3. 分析小結(jié)

• 從銷(xiāo)售總額來(lái)看：得力于本土優(yōu)勢(shì)，英國(guó)的本土用戶貢獻(xiàn)了平臺(tái)90%以上的銷(xiāo)售額；因?yàn)榈乩砦恢梅奖悖?guó)隨后的銷(xiāo)售額也主要來(lái)源于歐洲國(guó)家。
• 從客均消費(fèi)額來(lái)看：愛(ài)爾蘭表現(xiàn)搶眼，購(gòu)買(mǎi)力極強(qiáng)，隨后是表現(xiàn)優(yōu)秀的荷蘭、新加坡、澳大利亞——這些國(guó)家都是高福利國(guó)家，客戶資金充沛，消費(fèi)意愿強(qiáng)烈。
• 從大方向上來(lái)看：平臺(tái)要關(guān)注歐洲市場(chǎng)尤其是本土市場(chǎng)的動(dòng)向，緊跟市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。
• 從客均購(gòu)買(mǎi)力上來(lái)看，平臺(tái)應(yīng)與上述購(gòu)買(mǎi)力強(qiáng)的客戶主動(dòng)保持聯(lián)系，提供銷(xiāo)售經(jīng)理專(zhuān)人服務(wù)或優(yōu)惠政策等。在這些地區(qū)也可以適時(shí)地做一些宣傳推廣,多吸收優(yōu)質(zhì)客戶來(lái)提高海外市場(chǎng)的收益。

八、客戶分類(lèi)

1. 生命周期

計(jì)算客戶從第一次消費(fèi)到最后一次消費(fèi)的天數(shù)，即為客戶的生命周期，其描述性統(tǒng)計(jì)信息和分布如下：

根據(jù)以上信息可以看出：至少有四分之一的客戶沒(méi)有留存，但也有四分之一的客戶生命周期達(dá)到8個(gè)月，兩極分化嚴(yán)重。

2. RFM模型客戶分類(lèi)

Recency代表最近一次消費(fèi)，F(xiàn)requency代表消費(fèi)頻次，Monetary代表消費(fèi)金額。

這個(gè)用戶劃分模型十分經(jīng)典，但具體的劃分準(zhǔn)則往往不能很好的把握，在此用K-means聚類(lèi)方法自動(dòng)將客戶群體按RFM準(zhǔn)則分為八大類(lèi)，即如下圖所示：

在聚類(lèi)之前首先觀察Ｆ和Ｍ的關(guān)系，剔除掉明顯的離群值，在數(shù)據(jù)集中區(qū)域進(jìn)行聚類(lèi)，因此畫(huà)出Ｆ－Ｍ散點(diǎn)關(guān)系圖如下：

可以看出：數(shù)據(jù)主要集中在左下角f<50和m＜20000的區(qū)域，因此聚類(lèi)模型所選擇的數(shù)據(jù)為此區(qū)域的數(shù)據(jù)。

在聚類(lèi)時(shí)有必要結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)手動(dòng)設(shè)置初始中心，否則算法得出的結(jié)果偏差會(huì)比較大。

在此，選定數(shù)據(jù)集中估計(jì)的八個(gè)中心為初始中心點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，多次調(diào)試后得出RFM模型聚類(lèi)圖如下：

其中每一種顏色代表一類(lèi)用戶，方形數(shù)據(jù)標(biāo)記代表每一類(lèi)的數(shù)據(jù)中心。

上圖為聚類(lèi)效果還不錯(cuò)的一個(gè)調(diào)試后的模型，可以看到每類(lèi)數(shù)據(jù)的中心分布在整個(gè)空間里比較均勻，即：每一類(lèi)的中心分別屬于三維空間坐標(biāo)里的每一個(gè)象限?！@是判斷一個(gè)RFM模型效果好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)。

得出八類(lèi)客戶的RFM均值如下：

通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法K-means可以自動(dòng)挖掘客戶數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，劃分出客戶類(lèi)型，比傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單均值法劃分更有依據(jù)。

但往往真實(shí)的客戶數(shù)據(jù)并不規(guī)整，需要結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)手動(dòng)調(diào)參，即使調(diào)試多次，模型也可能仍然不能完美適配，這時(shí)要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行取舍。

模型建立完成后，再回去看離群值，發(fā)現(xiàn)離群值客戶通常都是對(duì)銷(xiāo)售額貢獻(xiàn)度很大的群體，所以一定不能忽略這類(lèi)客戶群。

對(duì)于已經(jīng)劃分好的客戶群體，對(duì)每一類(lèi)采取不同的營(yíng)銷(xiāo)策略，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，將本增益的效果。

九、分析總結(jié)

1）電商平臺(tái)在2010年12月1日至2011年12月9日期間發(fā)生有效訂單19960筆，筆單價(jià)533.17英鎊，筆均購(gòu)買(mǎi)商品279件，用戶群體以批發(fā)商為主。訂單交易額和商品數(shù)量的均值都超過(guò)Q3分位數(shù)，說(shuō)明訂單差異大，存在購(gòu)買(mǎi)力極強(qiáng)的客戶對(duì)銷(xiāo)售額做出了巨大貢獻(xiàn)。

2）客均購(gòu)買(mǎi)商品1187件，客單價(jià)4338英鎊，均超過(guò)Q3分位數(shù)。但客戶群體中流失了至少25%的新客，客戶平均生命周期為130天，一半的客戶生命周期低于93天，25%的客戶生命周期超過(guò)250天。

客戶的生命周期分化嚴(yán)重，流失客戶和忠誠(chéng)客戶都占到四分之一以上。平臺(tái)可以把忠誠(chéng)客戶維持的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到新客中，提高初次購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)來(lái)增加新客留存率。按客均消費(fèi)計(jì)算，這部分新客留存帶來(lái)的收益可以增加約30%。

3）平臺(tái)售賣(mài)的商品價(jià)格基本在20英鎊以內(nèi)，且呈現(xiàn)價(jià)格越低銷(xiāo)量越高的趨勢(shì)。銷(xiāo)售量最多的產(chǎn)品是鬧鐘類(lèi)的禮品，在5英鎊左右的商品出現(xiàn)萬(wàn)級(jí)別的銷(xiāo)量。對(duì)于平臺(tái)出售的2種特高價(jià)商品（6000英鎊以上）銷(xiāo)量?jī)H為3件，且購(gòu)買(mǎi)高價(jià)商品的客戶沒(méi)有留存，建議下架特高價(jià)商品以減少高價(jià)商品的運(yùn)維成本。

4）基于本土優(yōu)勢(shì)，90%以上的客戶來(lái)源與英國(guó)本土，其次是歐洲國(guó)家。但從客均消費(fèi)來(lái)看：英國(guó)只算中等水平，而海外市場(chǎng)中，愛(ài)爾蘭的客均消費(fèi)表現(xiàn)十分搶眼，達(dá)到80000英鎊以上。

達(dá)到10000英鎊以上的國(guó)家還有荷蘭、新加坡和澳大利亞。對(duì)于這些購(gòu)買(mǎi)力極強(qiáng)的海外客戶，應(yīng)積極保持聯(lián)系，在該地區(qū)做宣傳推廣，獲取更多優(yōu)質(zhì)客戶；予以國(guó)際物流支持，增加優(yōu)質(zhì)客戶粘性。

5）根據(jù)RFM模型，建立了客戶分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，銷(xiāo)售情況符合二八定律：25%的客戶貢獻(xiàn)了80%的銷(xiāo)售額。因此建議用戶運(yùn)營(yíng)部門(mén)根據(jù)模型劃分結(jié)果，對(duì)客戶進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo)，將資源更多地投入到重要客戶中去。

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