湖北乐柏：电商数据分析详解

今天湖北乐柏分析选用22年销售额近10亿的某化妆品旗下某一品牌的电商数据，时间跨度为年9月-年12月，希望大家从下面的分析中能得到有利于自己的知识。

1.查看该电商的运营情况

2.客户分类，探索不同客户群的营销策略

3.探索电商情况，主要探索其订单数和销售额的增长情况、用户每月消费情况，以及各区域销售额对比情况；

4.构建RFM模型，对客户群进行分类，探索不同客户群的营销策略

因为原数据集比较复杂，订单数据和产品数据都通过相应的键值连接，本文着重分析产品销售情况和客户分类，对数据进行了一定的取舍，数据清洗过程略过

进过数据清理之后，汇总成3个数据集：

1.每月订单数

可以看到：订单数在11月份-12月份期间增长了30%，有可能是因为双11活动前后大量促销导致

2.每月销售总额

从月消费人数来看，国庆大促的促销活动带来了大量用户消费，效果明显。而双11活动的带来用户消费并不多用户平均消费68元，中位数为9.9，超过一半的用户仅消费9.9元，方差为，存在高消费用户(询问业务后发现部分高消费用户为经销商)

3.用户累计消费金额占比

40%的用户占据了60%的销售额，另外60%占据了40%的销售额，消费集中在一些高消费用户上

一般价值客户贡献的金额并不高，所以没必要在这一块花费太多心思和精力，应该着重将运营的中心放在重要保持客户上，如何留住核心收入来源的"重要价值客户"以及通过各种运营方法保持"重要保持客户"和召回"重要挽留客户"是下一阶段的任务

用户流失相当多,活跃用户相对稳定该品牌主要是北上广深等一线和准一线城市较受欢迎，说明与经济发展情况有较大关系排名第一的是某款9.9包邮的流量款面膜，可以明显的看出来流量款占据了绝对领先的位置。

就数据反映的情况来说，该品牌化妆品的流量款虽然带来了大量的流量（潜在客户），但是带来的消费贡献并不高，只有重要价值客户提供了大量的消费贡献，要把运营的重点放在老客户身上，毕竟发展一个新客户的成本是维护一个老客户成本的3—10倍。