【2023BI数据分析大赛】优衣库销售数据分析

参赛队伍简介：

1. 队名：巾帼不让须眉
2. 队长：秀秀儿，某三级医院数据分析师（取数工程师）。天天写SQL有什么意思，把数据可视化后分析数据的底层逻辑才有意思，所以我来参加比赛了。
3. 成员：人间可还值得，某世界500强运营。大学四年形影不离，比赛当然也要一起。比赛过程似乎干啥都不行，但审美能力以及和队长辩论的能力还不错。

一、背景概述

      为优化消费者购物体验，优衣库开启全国门店自提服务，网店下单后门店可最快在1小时内完成备货，消费者可自行选择到全国任意适用门店取货。

      “跨城送爱”更加便捷快速，春运出行的消费者亦能“轻”装出行，下了飞机去取新衣。还有更多贴心举措，如“免费改、轻松换”售后增值服务，满足修改裤长、同类商品换颜色、尺寸，以及当场试装等个性需求。

在电商时代快速发展的时代下，优衣库形成这种特殊情形的主要原因是：商业模式的独特性。首先，其店铺将自助式购物作为主要消费模式，很大程度上提升了消费者的购物体验，其次，店铺采用仓储和陈列一体化的模式，很大程度上降低了店铺的固定成本，从而减少了线上和线下销售价格的差异。为此，很大程度上提升了消费者对于线下渠道消费的喜爱程度。

      所以对于优衣库来说，如何更好地提供顾客所喜欢的商品、如何提升商品的利润、以及如何高效利用仓储空间，则是一个非常重要的经营分析课题。

 

二、分析目的

      本作品将从人、货、场三个维度，即客户维度、产品维度、区域维度（补充时间维度）对优衣库畅销款商品的销售情况进行数据分析和可视化报告展示，从而为优衣库在弄清用户行为偏好、提升商品利润以及优化店铺陈列等方面，提供营销决策的数据基础，并提出促进销售提升的建议和运营策略方案，促进店铺的销售提升。

 

三、数据整理

 

（一）数据说明

      数据集来自往网上公开的数据，是一份有关优衣库销售数据共有22294条记录，13个字段。此次被用于分析数据共统计了一个月内全国十座城市下64家优衣库店铺的销售数据。为方便大家学习交流，特分享在百度网盘供大家下载。

      共享链接：https://pan.baidu.com/s/1yk1coOE0wLGXcC7z8xqyag?pwd=q8k4

 

（二）数据清洗

1、删除重复数据

      重复值会干扰数据的准确性，删除重复值确保数据是唯一的。由于在该数据集中没有唯一的可指定该数据行的字段，且同一个店铺同一时间的客户确实可以多次购买多件同样的衣服，因此可产生同样的数据，故该数据集不需要进行重复值操作。

 2、列重命名（字段设置）

      为方便后续理解数据真正的业务含义，将表述不清晰的列名进行重新命名。为在可视化图表便于直观展示，在这里将表中所有列的英文列名重命名为中文名。

 

 3、缺失值处理

      缺失值影响数据的准确性。采用定位条件定位空值，发现没有缺失值，故不进行缺失值处理。

      对数据集各列进行缺失值查找，有三种方法查看缺失值：直接看各列的计数值是否相同；对各列筛选操作查看各列有没有空值；采用定位条件进行空值定位。

      经查均未发现有缺失值，所以暂时不需要进行缺失值处理。

4、异常值处理

      客户性别字段存在118个UNKNOW数据，年龄存在137个UNKNOW字段（异常值），同时两者重合度较高，因数据量不大故进行删除处理。

      销售金额字段存在负值和零值31个（异常值），同样进行删除处理，这些数据占比较小进行删除处理同时也不会对整体数据产生影响。

      说明：FineBI直接用“过滤”的方式将对应异常值进行“删除”处理。

 

5、派生指标处理

①　平均销售额=SUM_AGG({销售金额})/SUM_AGG({购买数量})

②　销售利润={销售金额}-{购买数量}*{产品成本}

③　客单价=SUM_AGG({销售金额})/SUM_AGG(${客户数量})

④　销售占比=SUM_AGG({销售金额})/TOTAL(SUM_AGG({销售金额}),0,"sum")

⑤　累计占比=ACC_SUM(SUM_AGG({销售金额})/TOTAL(SUM_AGG({销售金额}),0,"sum"))

 

四、分析思路

①　分析维度：人（顾客）维度、货（产品）维度、场（区域维度）、时间维度

②　数据指标：销售额、订单数、销量、客户数、利润、客单价及其派生指标等。

③　分析方法：四象限分析、帕累托分析、对比分析、占比分析、联动分析等。

 

五、分析过程

 

（一）产品维度

 

1、产品销售分析

利用帕累托分析，将销售情况按产品维度进行分析，对比不同产品的销售情况。

 

      销售金额前三的产品类型有T恤、当季衣服、配件，销售额后三为有袜子、运动、短裤类型的产品；且各产品销售额之间的的差异巨大，T恤的销售额是当季衣服的两倍多，是配件销售额的3倍多。T恤销售额达到150万以上，而次之的当季新品和配件都在60万以下，其他产品的销售额还不到30万。

      ABC 分类法全称为 ABC 分类库存控制法。又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、ABC 管理法，平常也称之为「80 对 20」规则。

A 类产品	非常重要	80%	数量占比少，价值占比大
B 类产品	比较重要	10%	没有A类物品那么重要，介于 A、C 之间
C 类产品	一般重要	10%	数量占比大但价值占比很小

      综上，A类产品包括T恤、当季新品、配件和毛衣，需重点管理；B类产品包括牛仔裤、裙子，需进一步挖掘增长点；C类产品包括：袜子、运动类和短裤三种产品，需发挥潜力。

 

2、产品波士顿矩阵分析

利用四象限分析方法（波士顿矩阵图）对比分析不同产品的利润和客单价情况。

 

      本作品采用波士顿矩阵原理，对产品的“利润”和“客单价”两个指标进行分析。

      综上，“明星产品”为当季新品、配件。同时，T恤利润最高，且客单价也较高。优衣库应该不断的合理加强管理、投资，积极扩大这几个产品的经济规模和市场机会，以长远利益为目标，提高市场占有率，加强竞争地位。最后，应注意换季新品的适时投入，推广引导销售，促进销售增长。

 

3、产品利润分析

 

      由上图各类型产品的利润分布可知，T恤是利润最高的产品，利润达到63万，T恤利润占整体利润的38%，若加上配件和当季新品的占比就达73%，且不同产品类别的利润差异相差较大；其他产品的利润均在31万以下，毛衣、袜子、裙子、牛仔裤、短裤、运动服饰利润不到10万；运动和短裤的利润占比不到5%。

 

      综合以上，店铺应重点关注T恤、配件、当季新品的宣传和营销，注意货架摆放，特别是T恤等销售更好的产品摆放到更为显眼的地方，放大此类产品的曝光量，吸引客户下单购买，优衣库可以适当减少牛仔裤、短裤、运动等类型产品的陈列和库存比例。

 

4、订单量和购买数量分析

 

不同产品的购买数量及订单数量也基本同步变化，销量分布排名前三产品类型的有T恤、当季衣服、配件。

 

各类型产品的购买量分布差异同样巨大，T恤的销量和销售额达到整体占比的40%以上，T恤的购买量是当季衣服购买量的3倍多，是配件购买量的4倍多。

 

T恤销量达到1.8万件以上，其他类型产品都在6千件以下；其中运动、毛衣、裙子的销量甚至还不到2千件。

 

购买量的大小能反映客户的产品消费偏好，日常生活中T恤的消耗量大，加上各类优衣库联名款的宣传加持，T恤产品最受客户的欢迎。

 

（二）客户维度

 

1、用户性别销售比例分析

 

女性用户占比是男性用户占比的2.3倍，女性用户的群体占比最大，符合如今用户群体消费的女性是消费主力的特征。

 

2、用户的购买时间偏好分析

 

由上图可知，无论是在工作日还是周末都是女性用户都是消费主力群体，而且工作日及周末时间女性用户数量是男性的2倍多。

 

3、用户购买渠道分析

 

      无论是线上还是线下渠道，对比男性用户，女性用户仍然是消费主力群体。在男女用户中，线下渠道客户数量是线上渠道客户数量的4倍。

 

      综合以上分析，店铺可对女性货架区重点铺货，线上渠道也可优先展示女性穿搭产品，同时增加女性模特穿搭相关广告宣传，增大女性用户的消费潜力和欲望。

 

4、用户的年龄段分析

 

 

      按年龄段分布，不同年龄段的客户数量及购买数量呈类正态分布，购买群体主要分布在20-39岁的中青年群体，占整体客户数量的的76%，客户数量和购买数量都在5000人以上。该年龄段群体处于相对年轻化的，比较追求时髦同时购买力也较强的群体特征。20岁以下及40岁以上的群体相对较少，客户数量及购买数量都处在3000人以下，所以应当重点关注20-39岁的中青年群体的消费，对于线上渠道的曝光，对于宣传的穿搭模特需要选取20-39岁年龄段偏年轻态的模特，促进该年龄段用户群体的消费。

 

      综合以上客户维度分析，优衣库在销售T恤、当季新品及配件时，需将20-40岁间的女性消费者作为重要价值客户，并制定相应的营销策略，根据女性群体特质销售女性合适款式的商品，有针对性地进行店铺陈列和货物摆放及，并且注意维护好周末时间的客户购物体验服务。

 

（三）区域维度

 

1、不同城市的销售情况分析

 

      从不同城市的销售额分布来看，销售额排名前三的城市有深圳、杭州、武汉，都达到50万以上的销售额，其中深圳达到了70万以上的销售额，其他城市的销售额均在40万以下。其中西安、成都和北京及南京等城市的销售额较低，均在在22万以下。

 

2、不同城市客户量、销量、利润分析

 

 

      不同城市的客户数量及购买数量及利润分布上，同样是深圳、杭州、武汉排名前三，远远甩开其他城市，是优衣库消费主力城市，这三个城市的销量占比达整体销量的50%以上，说明这些城市的用户消费潜力和需求较大，店铺可针对这些城市考虑增加分店，以及相对应地增加产品仓储库存，重点关注这些城市的产品宣传，制定更有地方特色更能融入地方消费者的宣传策略。

 

北京市的利润分布实在是太低了，是什么原因呢？利用联动分析，将北京市各产品类型的利润进行展开。

 

      发现北京市的利润分布差距更大，T恤销售达3.1万，但是销售利润上万的仅配件和T恤，而袜子、毛衣、裙子、短裤、牛仔裤、运动类型的产品利润才3600以下，运动类型产品利润甚至不到1000。

 

      北京的店铺需要调整产品类型的布局，增加T恤、配件、当季新品的库存和摆放，对于其他类型的产品还需要其他的数据进行调查论证究竟是什么原因导致的产品利润低。

（同样可以利用此方法对南京等其他城市进行探索分析，此处不再重复）

 

3、不同城市渠道用户销量情况

 

      由上图可知，除了广州外其他城市的销量都是线下渠道销量高于线上渠道向量，不同城市的线上线下渠道销量的差异悬殊，消费者更喜欢在线下消费，其中上海的线下渠道销量是线上渠道销量的2倍，重庆的销量是线下是线上的7倍，西安的销量是线下是线上的5倍，只有武汉的线上及线下渠道销量基本齐平，消费者对于线上和线下渠道的选择不具有较大差异性，相较于其他城市而言消费者人数分布较均衡。而广州是唯一一个线上销售渠道下消费者人数超过线下渠道的城市，与其他城市相反，广州的消费者更加偏向于在优衣库的线上店铺进行消费，线上销售渠道的消费者人数约为线下的2倍。

 

      按照客户消费习惯以及优衣库的价格销售策略，加上衣物普遍需要试穿才能确定是否适合的特点。大部分人是会在线下店铺里选品、试穿、然后合适就购买，或者在线下店铺选品、试穿然后记住合适的产品，在线上进行下单加购直到遇到更合适的价格再付款，所以线下渠道的销售仍然是主流，线上渠道的销售起锦上添花的作用。对于未开通线上渠道销售的深圳杭州等城市可考虑开通线上渠道销售，对于整体销售会有所提升。

 

（四）时间维度

 

      由以上表格展示的工作日与周末的销售额、购买量及客户数分布情况可知，工作日的销售额比周末的高得多。但是由常识可以知道优衣库周末的销售明显比工作日更好，周末来店购买的人普遍更多。原因是因为工作日的销售额是5天的累积，而周末是2天的销售额累积。

 

      为了更直观展示销售情况，所以上表增加了平均指标，发现确实是周末各类指标的平均销售都比工作日的平均销售更高，周末的平均指标都比工作日的平均指标的1.7倍。

 

      说明客户周末休息时间更有时间进行消费，更有购买欲望更愿意多花时间在店铺选购，所以店铺需要重点关注周末的商品销售和客户服务，加强周末商品营销抓住周末客流多销量大的特点引导和吸引客户周末增加消费。

 

六、结论建议

（1）对于产品偏好类型分析，消费者比较偏好购买T恤、当季新品和配件类型的产品，且三种商品的销售利润达到整体销售利润的73%，是优衣库最为热卖的前三商品。

其中T恤利润占整体利润的38%，且不同产品类别的利润差异相差较大，运动和短裤的利润占比不到5%。

所以店铺应重点关注T恤、配件、当季新品的宣传和营销，注意货架摆放，优化货架产品的摆放，特别是将T恤、当季新品等销售更好的产品摆放到更为显眼的地方（例如陈列在靠近门口的位置），放大此类产品的曝光量，吸引客户下单购买；优衣库可以适当减少牛仔裤、短裤、运动等类型产品的陈列和库存比例。

（2）按用户性别属性分析，女性用户数量占比是男性用户数量的2.3倍，在男女用户中，线下渠道客户数量是线上渠道客户数量的4倍。

店铺可对女性货架区重点铺货，线上渠道也可优先展示女性穿搭产品，同时增加女性模特穿搭相关广告宣传，增大女性用户的消费潜力和欲望。

（3）根据年龄段分布情况，不同年龄段的客户数量及购买数量呈类正态分布，购买群体主要分布在20-39岁的中青年群体，占整体客户数量的的76%。所以应当重点关注20-39岁的中青年群体的消费，对于线上渠道的曝光，对于宣传的穿搭模特需要选取20-39岁年龄段偏年轻态的模特，促进该年龄段用户群体的消费。

同时，优衣库应适当增加T恤和当季新品类型的流行销售款式，并根据不同年龄段下消费者的特质制定针对性的产品设计和营销策略。优衣库在销售T恤、当季新品及配件时，需将20-40岁间的女性消费者作为重要价值客户，并制定相应的营销策略，有针对性地进行店铺陈列和货物摆放及，并且注意维护好周末时间的客户购物体验服务。

（4）不同城市的客户数量及购买数量及利润分布差异较大，其中深圳、杭州、武汉排名前三，远远甩开其他城市，是优衣库消费主力城市，这三个城市的销量占比达整体销量的50%以上，说明这些城市的用户消费潜力和需求较大，店铺可针对这些城市考虑增加分店，以及相对应地增加产品仓储库存，重点关注这些城市的产品宣传，制定更有地方特色更能融入地方消费者的宣传策略。

（5）依据用户购物渠道划分，优衣库的消费者更加偏向于进行线下渠道的消费。并且通过对十座一线城市的渠道销量情况的分析，可以发现深圳、杭州、成都、南京以及北京仅存在线下销售渠道，在线上和线下渠道共有的城市中，仅有广州的消费者更加偏向于在优衣库的线上店铺进行消费，线上销售渠道的消费者人数约为线下的2倍。其余城市的线下渠道销量可以达到线上的两倍及以上。

所以，店铺应重点关注线下渠道销售，对于线上渠道需要做好宣传推广。线上渠道的销售起锦上添花的作用，对于未开通线上渠道销售的深圳杭州等城市可考虑开通线上渠道销售，对于整体销售情况会有所提升。

（6）按消费时间选择偏好分析，用户都更加偏向于在周末的时间段内进行消费，周末的日平均销售指标是工作日的平均指标的1.7倍，周末时间用户购买欲望和潜力都更大，并且周末用户也更有时间在店铺进行消费选购。

为此，各门店可以选择在周末增加店铺内的商品样式陈列和货架摆放，或者在周末时间举行店铺促销活动以此来更大程度上提升客流量，加强周末商品营销抓住周末客流多销量大的特点引导和吸引客户积极消费。对于工作日店铺可以进行折扣促销活动吸引客户来消费。

作品链接：https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/Gwxg

 

恭喜通过大赛初审，获得参与奖和手气红包！
1、内容完整充实，截止8月16日前仍可继续完善；
2、如果使用本地BI制作，且确保作品已完成不再需要修改，建议尽快联系组委会助手苏茜，进行作品资源迁移，导入大赛公共平台，形成在线模板查看链接，方便评委查看。

期待选手完善之后的作品~~

有分析深度，ａｂｃ分析，四象限分析。但是对比还是最多的，还是对比好，对比才是精髓，嘿嘿
按地区＼客户＼时间＼产品分析，挺不错的，看分析还是线下的销售好。
优衣库名字很熟啊，经常在万达看到。

打卡：蓝色复古风格的配色我非常喜欢，典雅大气，感觉最后时间维度的分析略显仓促，可以再丰富一下。

经典的人、货、场零售分析，结论统一放在左侧，方便报表阅读。时间维度分析下面应该还有图，好像没有截取到。

打个卡，客户的群体画像分析值得借鉴，颜色很统一，点赞！

打卡：
工具运用的很多，整体的分析思路很棒，值得实际业务的借鉴，UI设计的整机很舒服。让人觉得挺不错的，整体故事化的讲解，文字描述非常清晰。可见下了很多功夫

打卡：作品分析思路清晰、从经典的人、货、场三个维度对优衣库畅销商品进行分析，分析内容丰富、结论中肯。仪表板风格清爽配色统一。

打卡：基于数据得出的这些观点针对性强,操作性高,如果能在报告中详细展开,辅以直观的图表,将会成为一份高质量的分析报告。总体来说,这是一份思路清晰、角度明确、视野开阔的销售数据分析。

果然巾帼不让须眉
对内做了产品和销售区域分析，对外做了用户消费分析。运用经典模型做了多维度分析，结论自洽逻辑合理。

特别是分析出了广州的线上销售超过线下，结合区域销售对比分析可见优衣库可能是要在武汉、上海、广州、重庆、西安等营销腰部城市探索线上销售（下图）；另外，可以总结广州模式在其他城市推广，结合优衣库最热销的产品和线上销售的特点，搞一个T恤线上促销活动可以拉动销售。

打卡：
分析思路非常清晰，数据处理比较细致，针对不同情况进行处理。同时整个报告看起来非常的舒服，报告最后也提出了不少针对性的建议。对常见的分析方法运用的十分娴熟。

打卡：
很好的一篇分析报告，从人、货、场层面进行销售数据解读，值得学习、借鉴，分析框架解读清晰，具有完整的数据分析过程体现；能深刻提供有意义的数据见解，体现对业务的指导作用。

打卡：优衣库销售分析主题，完整的数据分析过程，从背景，数据处理，数据建模，展示，分析，结论，不愧是最佳故事奖，学习了

打卡！一份非常翔实的数据分析报告，使用的模型和图表恰到好处，用到了RFM模型，帕累托模型等，都能够很好的把数据分析出来。

求一份数据源，谢谢。

分享的数据失效了，可以求一份数据资源吗

呜呜呜，求一份数据源，非常感谢！！！

数据失效了，求一份数据源