早C晚A？以油养肤？你还没开始护肤吗：天猫双十一美妆产品数据分析
1 团队介绍
团队名称：一氧化二氢队
团队成员 ：宋博彧
指导老师：严炜炜
学校：武汉大学
2 作品背景
２.1 市场背景
近年来，随着中国经济的快速增长，我国化妆品消费迅速崛起。数据显示，中国整体美妆护肤行业规模约 5000 亿，其中基础护肤和个护等品类规模较大。中国美妆赛道受渠道多元化及深化、消费升级等因素的驱动，保持稳健发展态势。
从化妆品细分市场市场份额情况分析，数据显示，护肤品、护发和彩妆是化妆品消费市场的主力军，三者占据中国化妆品市场份额约 75%，其中护肤品市场约为 2444.15 亿元，占比高达 51.16%。护发用品、彩妆品市场份额超 10%，分别为 11.91%、11.55%。
美妆行业发展有以下三大趋势：
①需求仍处爆发期，支撑护肤品市场规模高速增长
在居民可支配收入的不断提升、国人对外在形象要求与认知的提高以及核心消费人群结构的变化等一系列因素驱动下，国内化妆品行业近几年来一直保持着稳健的增长，尤其是近两年以来，国内化妆品市场需求迅速增长，行业市场规模增速不断提升。
2020 年全球疫情的爆发更加展现了中国大陆化妆品市场顽强的生命力，在全球护肤品市场规模下滑的背景下，国内化妆品市场规模依旧能够保持较高增速增长，2020 年国内化妆品市场规模达到 732.0 亿美元，充分体现我国化妆品市场未来发展的无限潜力。
②大众市场为主，高端市场增长较快
我国化妆品市场以大众市场为主，但高端市场增长更快并且占比不断提升。而在人们肤质和传统文化习惯相近、但人均可支配收入较高的台湾、香港市场中，港台同胞人均化妆品的消费水平更高，明显更加青睐高端化妆品。由此可见，我国化妆品市场以大众市场为主的格局主要与人均可支配收入较低有关，并且随着我国人均可支配收入的增加，我国高端市场的比重将越来越大。
③功效性护肤要求激增，专业知识需求增加
随着“早 C 晚 A”、“以油养肤”等专业的功效性护肤方式风靡全网，越来越多的消费者开始重视功效性护肤。消费者对于护肤品的成分、功效和搭配方法的关注越来越高，与此同时大量增长的还有自媒体平台上的众多“美妆博主”。他们的主要职责就是为观众传达相关信息，带领粉丝科学护肤，并推荐相关产品。
2.2 作品动机
对于任何一个美妆品牌而言，“双十一”都是不能有丝毫懈怠的年终大节点。也因此希望通过对大促期间美妆产品的销售分析，更好地指导商家，优化备货量、物流等方面，为顾客提供更好的消费体验；同时能够横向比较自己品牌竞争力的优势与不足，推出更好更受欢迎的 SKU 单品，推出消费者更好的优惠方式和折扣。
3 制作流程
3.1 数据来源
- 双十一淘宝美妆数据——和鲸社区
https://www.heywhale.com/mw/dataset/646343a3b1bf805682315a40/file
2.各地区生产总值——帆软开放数据
https://university.fanruan.com/train-project/
3.消费者商品交易调研清单——阿里云天池
https://tianchi.aliyun.com/dataset/156815
4.化妆品销售数据——阿里云天池
https://tianchi.aliyun.com/dataset/163742
5.2022 年中国美妆护肤品行业投资研究报告——艾瑞咨询
https://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3957&isfree=0
3.2 设计思路
3.3 数据分析框架
4 成果展示
对于任何一个美妆品牌而言，“双十一”都是不能有丝毫懈怠的年终大节点。也因此希望通过对大促期间美妆产品的销售分析，更好地指导商家，优化备货量、物流等方面，为顾客提供更好的消费体验；同时能够横向比较自己品牌竞争力的优势与不足，推出更好更受欢迎的 SKU 单品，推出消费者更好的优惠方式和折扣。
4.1 标题
4.2 概况分析
4.3 品牌销售情况分析——个例分析（互动）
本板块由过滤组件构成，“选择品牌”处默认为“全选”，可下拉选择不同品牌，查看其具体的 SKU 销量均值、最大值、最小值。此处以“美加净”为范例演示。
同时下方分别给出了该品牌销量靠前&靠后的 12 个 SKU，同时给出了所有店铺 SKU 销量的均值作为警戒线，以便衡量该品牌的优势单品、劣势单品、领先/落后幅度等。
  
4.4 品牌销售情况分析——总体情况
此处给出了所有品牌销量的总体情况，具体包括了不同品牌 SKU 的均价、销量前列的品牌和品牌 SKU 单品销量排名箱型图。（由于不同品牌之间销量差异较大，为了美观和可视性，箱型图以销售量升序排名衡量）。
  
4.5 平台销售情况分析——主&次类别划分分析 及 数据时间分布
 
本部分针对产品的不同种类进行了区分，如下（主分类：次分类）。
护肤品：套装、清洁类、精华类、面霜类、化妆水、面膜类、乳液类、眼部护理、唇部护理、身体护理、防晒类
化妆品：底妆类、眼部彩妆、面部彩妆、口红其他：其他
并分析了不同类别的销售量和 SKU 数量的占比，支持在总表/护肤品/化妆品三个视角下的切换。
  
 
4.6 平台销售情况分析——SKU 单品分析
此处展示了 SKU 单价与销量的散点图（右图），由于销售量数值较大，且有极端数值，不便于观察。
故将横纵坐标指数化（左图），得出绝大多数 SKU 的单价集中在[100，1000]的区间，销量集中于[100，10000]的区间。
4.7 平台销售情况分析——性别比例分析
4.8 平台销售情况分析——相关关系分析
 本部分针对评论量、品牌 SKU 均价、品牌 SKU 均价三个变量，探究了他们与销售量之间的相关关系，最终得出结论：评论量与销售量呈正相关，销售量与品牌 SKU 均价基本呈负相关，与品牌 SKU 数量基本呈正相关。
 
4.9 其他结论及建议
美妆类别中护肤品销量远大于化妆品，其中清洁类、化妆水、面霜等基础护肤类销量最高；
男士购买美妆集中在护肤品类，其中妮维雅品牌是最受男士喜爱的品牌；价格和热度对销售量有关联，平价基础产品是大多数消费者的选择；
由于商家在双十一提前预热，巨大的优惠力度和为了避免网络高峰，不少消费者选择提前消费，销量高峰出现在双十一前几天；双十一后 3 天商家持续打折优惠，消费者还保有购物余热，但远不如双十一之前。
因此有如下建议：
- 消费者对产品价格和热度关注度较高，品牌可以适当调整产品价格并通过诸如网络社交平台的方式提高品牌热度；
- 对于男性消费者，品牌可以定向推荐平价基础护肤产品，在销量中可以看到也有一部分男性购买化妆品，品牌可以在护肤品中适当捆绑化妆品产品带动消费；
- 消费者购买欲望并不集中在双十一当天，商家可以提前预热加大优惠力度刺激消费者提前消费，避免网络高峰。
5 总结与分享
总而言之，该作品的形成较为顺利。
遇到的问题主要来自初期对于数据集的处理。由于该主题涉及商业机密，故数据的获取较为困难，即使获取到了，如本作品的数据来源，也存在诸多问题。
当然，本作品也具有一定的局限性，因为数据集的数据量不足，并不能十分准确的反应双十一美妆销售的全貌，不过也足以窥见些许门道。若能获取样本量更大、精度更高的数据集，本作品的解释力会大大提升。 | 
