1.项目背景介绍
电商的本质即为销售，而随着科技的发展，顾客和市场需求复杂多变也成为电商面临的一大挑战，比起运营人员的经验主义来做决策，实时的数据分析和反馈才能适应更快的变化，而电商离不开 人，货，场这三个核心。本文将对某大型全球连锁超市4年（2011-2014）年的销售数据围绕人货场这三个核心来进行分析，并提出对应有效的建议来提升运营效率与营收。
2.明确目标
针对场：对整体企业运营情况进行分析，并对未来的经营战略做出调整。
针对货：了解不同商品的销售情况，找到哪些商品亲青睐，哪些商品冷门，对商品结构进行优化。
针对人：也是本文的分析重点，通过了解企业客户结构·，观察每月新客获取与留存情况，观察复购率，回购率等指标，并结合RFM模型对用户进行分层，找出重要价值客户。
3.明确思路：
4.分析过程:
本数据集来自kaggle竞赛：
数据概览：
50000多行，24个字段，少量字段存在缺失值，而且一些字段类型不对（比如sales销售额应为float类型），接下来将处理这两个问题。
由于sales字段中存在字符串，因此将其中含数字类型的挑选出来进行分析，删除了一些空值较多且对分析贡献较低的列，也拆分出来了年月方便进行时间维度的分析。
对年份时间进行分析：
可以看到，在11年到13年，该超市在全球范围内销售额与利润率都在不断更加快速的增加，但是2014年有所放缓，在2017年销售额增长率达到近27%，而沃尔玛同期的年均增长率为4.5。
接下来再来看看每月时间维度上的销售额趋势。
可以看到，每月的销售额同比去年都呈上升趋势，且每年的销售额趋势大致相同，下半年超市的销售额远高于上半年，在7月份和10月份销售额明显下降，而且指的一提的是，6月份的销售额也比较高。
我们再来看看不同地区，超市的营收情况：
可以看到APAC与EU占据了一半以上的销售额，并且这两个地区的增速高于其他地区，企业前景比较好，因此可以结合地区的消费特点，加大运营成本来获取更多的销售额。而加拿大地区的市场几乎没有打开，可以根据公司的战略部署进行取舍。
下面我们再来看看货，结合货场来进一步分析：
在APAC地区，家具类与科技类商品销售额较高，而在EU办公用品的销售额要高于家具类的销售额。
我们再来仔细看看每个地区不同类别的销售额情况：
这里我只截取了亚洲地区的数据，可以看到亚洲地区科技类销售额主要由手机以及复印机提供，家居类主要由椅子和书柜提供。因此我们可以加大热门产品的推广营销来增加销售额。
最后我们从用户角度来进行分析，也是本文的一个重点内容：
首先，我们来看看这4年来用户的整体情况：
用户的消费次数统计：
呈一个双峰的趋势，大部分用户消费次数在50次以下，且5到15人数最多。
用户的生命周期及平均购买间隔统计：
用户生命周期近80%都在2年以上，用户每次购买的间隔平均在2个月，大部分用户购买间隔都在三个月之。
接下来我们来计算回购率，复购率及新增用户数等指标。
先观察每个用户在不同年月的购买情况，方便于我们计算接下来的目标指标。
这里以一个月为周期，回购率指上个月购买过商品这个月仍然购买的人数占比：
可以看到每年的回购率趋势与前面各月份销售额趋势大致一样，比如在7月份，由于6月份是销售额较高，而7月份销售额会大幅度减少，因此回购率也会对应减少。好的是回购率是逐年增加的，可见老用户的黏性在不断上升。
复购率值每月用户多次下单所占每月总下单用户数的比例：
在前期，由于新客的大量涌入，复购率会低一些，并且每年的下半年复购率都比较高，与前面的每月销售量也相吻合，在14年后，复购率也逐渐稳定，维持在在60%-64%之间。
每月新增用户数，指每年月第一次产生消费的用户数：
可见，随着时间的推移，新增用户数越来越少，最后是个位数的量级，新客获取率很低，但是也反映出该超市对于老客户的维护工作做得十分好，从上面的复购率与回购率也能体现出来。
最后，利用RFM模型对用户群体进行分层，这里就简单贴一下核心的代码部分了：
从结果可见，重要价值客户占了近33%，也印证了该超市对老用户的运营效果很好，但是一般挽留客户也比较多，这部分召回成本比较高，所以一般只在大型的活动才会短信，广告等方式召回。值得注意的是重要保持客户占比也比较高，这部分用户消费能力较高，但是已经有流失的趋势了，要时刻关注竞品的活动动作，做对比出相应的合理方案来留住这部分客户。
5.总结与建议
(1) 超市的旺季在下半年，且6月份销售额也十分不错，7月份和10月份销售额会下降，因此在6月份开始可以做加大运营成本，进一步增加营收额，而7月10月这些销售额下降的月份可以做一些营销活动。
(2) 超市在APAC，EU这两个地区销售额增长快速，我们可以加强对应热门产品的推广营销活动来增加销售额，而加拿大地区的销售额很低，市场几乎未打开，可以观察加拿大市场的具体情况，如果市场前景好，则可以加大运营成本，抢占市场，反之，则要考虑是否撤出加拿大市场。
(3)超市在新客获取效率比较低，但是对于老客的运营维护工作做得比较好，老客户的复购及回购率都较高且稳定，因此可以不定期的主动推广营销，增加新客户数，再通过高效的维护工作将新客转化为老客。
(4)RFM模型中重要保持客户占比较高，需要时刻关注竞品动作，防止这部分用户流失。