电子商务女性服装评论数据分析——业务角度

一、明确分析目的

1、 最受欢迎的三种产品；

通过分析受欢迎的产品类别，将此作为重点营销产品。

2、 各种产品的年龄段分布情况；

通过对各个年龄段的客户群体进行分析，据此了解顾客喜好，有针对性的进行营销。

3、 复购率情况（判定标准：本次分析将有推荐的数据认为是可复购的）；

复购率可以反映出用户体验的好坏，针对复购率低的需要找出原因，并针对具体原因找到解决方案。

二、数据集描述

数据集名称：Women's E-Commerce Clothing Reviews

数据集来源：https://www.kaggle.com/nicapotato/womens-ecommerce-clothing-reviews

数据集量：23486*10

列名称理解：

Id：编号

Clothing ID：产品唯一ID

Age:用户年龄

Title：评论标题

Review Text：评论内容

Rating：评分

Recommended IND：是否推荐

Positive Feedback Count：正反馈计数

Division Name：产品码数（小码、均码、大码）

Department Name：产品大类别

Class Name：产品类别名称

三、数据清洗

提取有效字段（跟分析目的有关的字段）；

剔除产品名称为空的值；

重复值处理：无重复值；

四、数据分析

4.1、最受欢迎的三种产品

衡量指标：销售数量、评分、推荐次数；

通过数据透视表对各类产品进行汇总并排序得到如下信息：

由此可以看出：最受欢迎的三种产品分别是Dresses、Knits、Blouses，应该作为重点营销，同时可以看出，产品Casual bottoms基本上已经滞销了，不需要讲成本在该产品上投入太多。

4.2、各种产品的年龄段分布情况

为考虑年龄段分布情况，添加了辅助列Age Distribution，如下所示：

通过数据透视表进行分组统计：

很明显，35-60岁中年消费群体最多，其次是青年客户群体，由此可见，电商的主要客户群体是中青年女性，应该主要开发中青年女性服装。

4.3、复购率情况

从上表可以发现一个很明显的现象，所有产品复购率相对来说还是比较高的，说明整体用户体验比较好，当然考虑复购率的前提是销量，对于购买人数少的产品，即使复购率高也不应该投入过多的成本；对于销量高的产品的复购率，还有继续优化的空间。

五、结论及建议

通过分析可以看出，最受欢迎的三种产品分别是Dresses、Knits、Blouses，应该作为重点营销，对于销量较低的产品可以适当采取促销等活动吸引更多的顾客。

该电商的主要客户群体是中青年女性，应该重点开发中青年女性服装。

通过复购率分析可以看出该电商产品的整体用户体验较好，可以在产品推广方面做一些优化，保证好的用户体验的前提下增加销量。