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基于大數據技術的高端零食競品分析

2021-06-28 17:40:37仲崇麗王巖昌張西
電腦知識與技術 2021年10期
關鍵詞:大數據技術

仲崇麗 王巖昌 張西

摘要:隨著高端零食行業的漸趨成熟,陸續出現了諸如BCW、SZSS、LPPZ等這樣的品牌,而這些品牌也占據了高端零食行業的大部分市場占有率。那么,作為競爭對手,SZSS和其他兩個品牌相比,究竟有何優勢,又有何弊端呢?該文利用數據獲取技術從某電商網站抓取了上千條商品信息,試圖分析一下該品牌與競爭對手之間的差別,為其生產及商業營銷提供參考建議。

關鍵詞:競品分析;高端零食;大數據技術

中圖分類號:TP311? ? ? ? 文獻標識碼:A

文章編號:1009-3044(2021)10-0043-03

1 引言

所謂高端零食,就是當前零食商品行業對各類零食進行高端生產處理。例如,堅果、豬肉脯、牛肉干等價格相對較貴的食品。相關品牌也有很多,例如,SZSS、LPPZ、BCW等。高端零食備受消費者的喜愛,在發達城市基本上遍布每個家庭,市場銷售額在五年之間也是飛速上升。面對高端零食行業的發展是社會進步的結果,也是經濟社會的直接肯定。

如圖1所示,從2014年到2019年其高端零食的銷售交易額一直呈上升趨勢,這也預示了在未來市場發展過程中高端零食行業會有自己的一席之地。那么,面對激烈的競爭,SZSS品牌如果想占據自己的一席之地不被替代,需要從生產策略和營銷策略入手進行優化。本文我們從某電商平臺獲取了上千條數據,試圖分析一下該品牌與競爭對手之間的差異化,為其日后的生產計劃及商業營銷策略提供參考建議。

2 數據的獲取及整理

2.1 數據的獲取

本文利用八爪魚軟件進行數據獲取,數據采集時間為2020年6月,數據來源自某知名電商網站上的商品詳情頁信息,獲取的主要字段為價格及商品的各項參數等。主要的采集過程如圖2所示:

在此流程中,需要重點注意的有如下幾點:

(1)“打開網頁”這一步驟,需要進行高級設置,將網頁“下拉加載到底部”。因為默認情況下,網頁較長,一次性不會加載完畢。

(2)“點擊翻頁”和“點擊元素”這兩個步驟,需要進行“AJAX點擊”設置,加載時間設置為2秒。如果按默認設置進行的話,等待時間會非常漫長。

(3)“提取數據”這一步驟,需要進行“正則表達式”的設置。因為默認情況下,八爪魚是按照文字位置來爬取數據,由于每個商家添加的商品參數各有不同,且商品參數在網頁上顯示的位置也各有不同,所以,需要限制八爪魚軟件按照文字內容來進行獲取,即正則表達式的應用,可以避免數據內容竄列的現象。

2.2 數據的清洗及整理

所謂數據清洗就是將臟數據清洗掉,提高數據質量,即:檢測和去除數據集中的噪聲數據和無關數據,處理遺漏數據,去除空白數據域和知識背景下的白噪聲。直白地說,數據清洗的結果就是對各種數據進行合適的處理后,得到標準的、干凈的、連續的數據,提供給數據統計、數據挖掘等使用。在整個數據分析的流程中,數據清洗及整理這個步驟會占據數據分析師們一多半的時間。那么,在對數據進行清洗及整理的時候,我們需要遵循 “四性”原則,即:完整性、唯一性、合法性、一致性。所謂完整性,就是指某列數據有無缺失值。通常,拿到一個新數據后,我們第一眼查看的就是這眾多的單元格是否填充完整。對于那些缺失太多而又無法填充的,只能將這個字段整個刪除,轉而從其他字段尋找影響分析結果的因素。所謂唯一性,是指不能有完全相同的兩條記錄,即如果某兩行記錄內容完全一致,我們即可認為其中一條為重復項,需要進行刪除重復項的操作。所謂合法性,是指某個字段的取值范圍是否在合理的區間內。所謂一致性,是指同一個字段的字段值類型和量綱相同。

數據清洗最重要的任務就是刪除重復項、處理缺失值、分離組合列、處理非法數據。數據清洗完成后,我們相當于得到了一個干凈整齊的數據集,就像是洗干凈摘好了的青菜一樣。那么接下來,就是將清洗好的數據做相應的處理,以方便后續的數據分析工作。常規的數據整理方法有:特殊字符處理、統一單位、數據離散化、自定義分組、數據類型的轉換。

對于本文所獲取的數據,我們進行了如下幾方面的處理:

(1)商品標題:利用自定義分組功能提取出“品牌”;

(2)價格:將原始的文本型轉換為數值型;

(3)評價量:將以“萬”為單位的數據,均統一為“個”;

(4)商品毛重:將以“kg”為單位的數據,均統一為“g”,并且將數據進行離散化,分成四個區間段;

(5)包裝:利用自定義分組功能,將該屬性合并為“袋裝、罐裝、盒裝、散裝、整箱裝、組合裝、其他”7個類別;

(6)口味:利用自定義分組功能,將該屬性合并為“混合味、辣味、燒烤味、五香味、原味、其他”6個類別。

整理后的數據詳情如表1所示。

3 競品分析

3.1 價格對比分析

如圖3所示,三個品牌零食價格均值差別不大,基本都處于50元以下,100元以上商品普遍較少,大于250元的商品更為罕見。相比之下,LPPZ的低價商品數量更多一些。由此可見,“品牌”對于高端零食行業并沒有太大的溢價作用,這些品牌基本都是走的親民路線,因為消費者對于高價零食的購買還是有一定抵觸。

3.2 評價量對比分析

由于評價量的分布比較分散,從0到500多萬,所以直接繪制圖形不太美觀,所以,在繪制該圖之前,我們先對價格進行對數處理,這樣就可以把價格集中化,同時也不會改變它們的分布狀態。如圖4所示,可以看出LPPZ的評價量相對較多,BCW數量相對較少,SZSS與LPPZ差別不大。這從一個側面反映了商品的熱議程度或者購買量的多少。雖然不是每個消費者都會在收貨之后進行評價,但對于同一個消費者來說,他的購物行為是平穩的,他如果不喜歡進行評價,則對任何品牌的商品都不會進行評價,如果他是喜歡評價的,則他對任何一個品牌的商品可能都會進行評價。所以,此處我們用評價量來說明商品熱議程度或銷量多少,還是比較科學合理的。

3.3 包裝對比分析

如圖5所示,高端零食的包裝主要以組合裝為主,單品袋裝相對較少,這說明高端零食廠家還是很少賣單個包裝。這也很好理解。消費者一般買零食,不會只買一袋或者一種,可能相關的各類食品都會買一些,而組合裝剛好滿足了消費者這種需求,既便宜實惠又省去了挑選商品種類的麻煩,套餐直接準備好了,會給消費者省去很多選擇的時間。

其他包裝仍占據很大一部分,包裝的好壞也決定著零食銷售方面相關問題,根據包裝分布圖可以明確知道,商家包裝方式還是相對較多。符合消費者購買方式,也符合商品特征。

3.4 口味對比分析

如圖6所示,不同品牌的零食口味差別不大,相對來講,LPPZ的零食辣味和原味比較多,BCW的零食燒烤味和其他口味較多,SZSS的零食辣味和原味相對較少,其他口味分布基本均衡。由此可見,LPPZ品牌可以在營銷宣傳時突出自己辣的特點,多吸引四川、湖南等地的消費者,而其他兩個品牌則可以強調自己品牌口味的大眾化理念。

3.5 毛重對比分析

如圖7所示,各個品牌的零食毛重大部分都集中在500g以下,500~2000g的相對較少,超過2000g的零食產品就微乎其微了。這也跟消費者的購買心理相匹配,畢竟食品的保質期是有限的,一下子買了太多有可能會變質,另外作為零食,基本是淺嘗輒止,尤其是高端零食,單價都比較貴,所以,消費者不會一次性買很多。各商家也是考慮到了這個因素,故而商品的重量基本都處于500g以下。相對而言,SZSS的零食毛重超過500g的相對多一些。

4 分析結論與銷售建議

高端零食行業的發展在近幾年發展相當迅速,在未來市場的發展過程中,高端零食行業會在市場消費占據較大的部分,未來或許還會有更多相關品牌的出現,如何可以在這些競爭對手的品牌中沖出一條新路,成為商家必須考慮的現實問題。通過電商平臺的商品參數數據,我們對比分析了三個品牌,得出相關結論,希望可以給商家一些建議和啟發。

4.1 競品分析結論

(1)價格:高端零食的價格基本集中在30~40元左右,特別高價的商品較少,各品牌間的差異也不大。

(2)評價量:某些商品的評價量偏高,而大部分商品的評價量呈現平穩態勢。相比之下,BCW品牌的評價量較低。這也就提醒了商家,可以多打造一些爆款產品以增加產品的熱議度。當品牌在消費者心中的地位穩固了,銷量也就不發愁了。

(3)包裝:從整體市場來看,組合裝和整箱裝比較多,這點也比較符合消費者的購買心理。

(4)口味:所有商家都顧及了大眾口味,不同口味的占比也都相差不大。

(5)毛重:零食重量大多集中在500g以下,也就是說,即使是組合裝或整箱裝,都也是小而精致的,很少會出現2000g以上的包裝。

4.2 生產管理控制及營銷推廣建議

(1)由于消費者對零食的追求并不是剛需,所以,高端零食的價格并沒有太大的變化空間,故而商家應盡量從降低成本的角度考慮,即以“節流”的辦法來增加收入。

(2)電商平臺的促銷活動,商家可以多搞一些類似于“發評論返券”的活動,以便打造熱議產品,進而增加爆品的數量。

(3)500g以下的組合包裝,口味齊全的商品更受大眾歡迎。商家可以考慮多推出這樣的產品組合,最好可以結合某節日或者促銷日的名號,推出幾款明星套裝。

5 總結與展望

本文分析了高端零食的三大競爭品牌,在商品特點方面存在的區別,為各品牌生產計劃及商業營銷提供了參考性建議。這種商業分析的策略和方法也可以推而廣之地應用于其他競品分析項目,而其他行業領域的廠家及商家制定生產及銷售策略提供幫助。

參考文獻:

[1] 徐濤.基于大數據的中小型電商企業精準營銷研究[J].中國商論,2020(4):20-21.

[2] 陸岷峰,葛和平.基于大數據應用的互融寶精準營銷[J].河北金融,2017(11):3-8.

[3] 段旭茹.網絡化背景下電商精準營銷策略的研究[J].中國新通信,2020,22(1):14-15.

[4] 張龍輝.大數據背景下電商企業個性化精準營銷策略研究[J].遼寧科技學院學報,2019,21(3):86-88.

【通聯編輯:代影】

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