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[人工智能]冰箱日订单数据分析报告(京东)

数据来源

2020年5月25日京东大家电-家用电器-冰箱订单数据,按10%抽样,约22MB(70k+条数据)
订单数据分析的基本思路
在这里插入图片描述

宏观分析

宏观把握订单的总体特征
订单总量:61535 GMV:60860859元
总用户数:39322 销售额:46223259元
在这里插入图片描述
通过分布图可以看到,约80%的订单在3k以下,超过70%的冰箱价格低于2K的。冰箱用户主力消费价格在2K以下,因此在进行冰箱广告推广时,可以优先考虑价格低于2K的冰箱,这类冰箱具有较大的市场。

同时,冰箱价格在4K-6K分布较为均匀,超过6K以后,冰箱累计上升区间缓慢。因此我们可以大致认为,当冰箱的价格超过4K,这部分冰箱价格销售市场占比少。
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拓展:
宏观数据往往是我们运营中最为关注的数据。通过对这些数据的波动,查看与之前比是否正常,是否符合预定的目标。比如大约有28.9%的订单取消了,取消的比例与之前比是否正常,什么原因导致这个的(如可能是地址填写错了、没有领到优惠劵等情况)。找到原因才能知道从哪方面进行改善。由于这里只有一天的数据,不能继续深入分析。

微观分析

时间维度

0时是订单数量最多的时间,远远超过其他任何时间的订单数。除了0时之外,上午十点和晚上八点也是订单的高峰期。
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是什么原因导致0时订单偏高呢?通过 订单数=人均有效订单数×用户数量 拆解分析
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从数据来看,0时的人均有效订单量确实偏高(1.06),但是低于峰值(1时的1.08)并且和11时的数值非常接近。
这说明0时出现异常高的单人订单量的可能性很小。从而明确0是订单数高是更多的是由于用户数量增多导致的

那又是什么原因使得这一时期的用户量激增能。也许这段时间有优惠活动,或者多数用户习惯0时下单。习惯方面现有数据不足以支撑,但优惠活动可以从价格入手

客单价=销售额/独立用户数
平均订单价=销售额/订单数
从客单价和平均订单价格来看,0时的客单价和平均订单价格是全天中最高的。这表明在这个时间段下单的用户净值较高。
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0时平均优惠价格接近700,远高于其他时间段,但每单折扣比例低于白天的大部分时间段,如果从折扣比例讲,1时和8时的折扣比例性价比更高,订单数应该更高。所以,初步猜测0时用户更偏向高价值的订单,也是这样才导致0时平均优惠价格远高于其他时间段
在这里插入图片描述
从优惠订单占比可以看出0时比其他时间段要多(3-4时为一天订单数最少的时间,暂时不做讨论),故对0时用户多,有2点猜测,后续需其他数据佐证。猜测如下:
1.平台用户喜欢集中这个时间段下单
2.该时间段的促销活动比平时多
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综上,0是订单数和客单价最高的时段,其原因是否为促销活动增多引起待定

地区维度

订单的市场大多集中在一线城市或者经济较为发达的省份,排名前5的省份订单数已占总订单数的50%
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上海客单价最高,广东的订单数量最多
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地区+品牌维度

把地区维度和品牌维度结合起来,可以让我们清楚的看到不同地区的品牌偏好性和市场渗透率。
因为不同的品牌有不同的定价和营销策略,通过不同地区用户的品牌儒好,我们也可以在产品定价和营销策略上发现洞察。

海尔,容声,美的,康佳,志高,海信品牌占据60%的订单。
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卡萨帝稳居客单价排行第一的品牌,妥妥的豪华冰箱品牌
价格的第一梯队品牌有 博世、西门子、松下、三星 平均价格大都超过4K
价格的第二梯队品牌有 海尔、小米、伊莱克斯、格兰仕、美的,平均价格在2K以上,其中有不少国产品牌的身影
剩下的品牌价格都在2K以下,这部分市场消费需求大,因此各大品牌在这一区间段价格竞争比较激烈。
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过对比各个品牌的平均产品价格和市场占有率可以发现,头部品牌的平均定价在2000左右或更低
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从订单数量和平均优惠价格的数据来看,它们的相关性很弱。
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每个省份前四名的品牌几乎占据该省订单的一半以上
海尔在头部省份都是订单数排名第一的品牌
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头部品牌的订单数排名第一的市场均在广东
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自营/非自营+品牌

非自营商铺的订单数和客单价也要远远低于自营商铺
非自营商铺和自营商铺的平均优惠价格并没有明显的差别。
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从品牌的角度来看,非自营商铺的订单主要集中于价格较低的品牌
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小结

从时间维度:

  • 0时是订单数量和客单价最高的时间段
  • 其原因在用户数的增多,是否因在此时间段优惠活动增多待验证

从地区维度:

  • 广东、北京、上海、四川、江苏为电冰箱的头部市场
  • 广东购买量最大,上海的购买力最强

从品牌维度:

  • 海尔、容声、美的、康佳、志高是电冰箱行业的头部玩家
  • 头部品牌的平均定价在2000左右或更低
  • 订单数量和平均优惠价格在品牌维度上相关性不是特别大
  • 广东是头部品牌排名第一的市场

从自营和非自营商铺的维度:

  • 非自营商铺的订单数量和客单价均大幅低于自营商铺
  • 原因可能是非自营商铺主要集中在单价很低的品牌,缺少高价格的品牌

附:
分析代码(python)
PowerBi网页版

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加:2021-09-11 18:48:52  更:2021-09-11 18:49:35 
 
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