一、B站电商背景
哔哩哔哩是我们熟知的以二次元为基调的视频内容生产平台，随着b站的迅猛发展，b站由原先的二次元市场逐渐扩张到电子竞技，美妆，生活，纪录片等多个领域。b站的营收主要来自平台广告变现，内容付费，游戏以及目前正在大力发展的电商（会员购）。b站的会员购主要依靠购买大量知名ACG的ip版权，吸引用户观看并喜欢上IP作品，从而为由作品衍生出的各类手办周边，漫展等产品付费。
那为什么b站要选择做会员购呢？它的护城河是什么呢？b站选择做会员购其实是想依赖于自己坚固的二次元用户池，开拓自己在二次元领域的垂直电商。我们都知道b站的用户粘性很高，并且b站的主要用户多为年轻人，他们更愿意为兴趣付费，这对b站来说是一定要利用的业务增长机会。虽然像淘宝天猫这样的电商平台也售卖各类二次元ip衍生产品，但这类电商的卖家质量参差不齐，产品质量以及服务无法得到保障。在这种情况下，b站打造自己的产品自营模式，不仅在经济规模上胜出，还能通过提供更优质、人性化的服务，为自己的二次元用户建立起从观看到喜爱到为喜爱付费的快捷通道。
而b站后台积累的大量的用户行为数据，也为b站精细化经营会员购打下了坚实的基础。通过建立用户画像，为每个用户打上兴趣标签，实行个性化产品推荐，提升用户在会员购的购买体验，提高会员购的下单率。
二、B站电商订单分析
同大多的电商平台类似，b站的电商订单数据通常分为以下几个类别：
-- 商品信息：商品编号，商品名称，商品价格
-- 店铺信息：店铺名称，店铺id
-- 用户信息：用户id，用户地址，转化渠道
-- 订单信息：订单号，下单时间，支付时间，订单状态（待支付、待发货、待收货、已完成、取消订单）
宏观分析
我们可以对订单类型进行分析，例如在一段时间内的所有订单信息中，待支付、待发货、待收货、已完成、取消订单的占比是多少，较之前的基准是上升还是下降。例如我们发现3月整体的待支付率较2月上升了，那么就要去分析是否是支付环节出了问题，是否可以通过优化支付环节，新增支付渠道，减少支付所需环节来提升用户的支付率。
微观分析
时间维度
从时间维度出发，我们可以年，季度，月，天，时，分等维度分析全平台的订单量。从而可以得出用户在全平台的各个时期的购买习惯。
例如，我们通过季度订单分析，发现暑期和寒假的订单量高于其他时间段，说明购买用户的学生占比较高，可以在暑期和寒假做一些促销活动，地推来促销，提升整体的营收。
又例如，我们将订单拆分为小时维度，发现用户的购买高峰期在8点至凌晨，证明购买用户有熬夜的习惯，那么8点至10点会是平台做电商促销，或者优惠券发放的良好时机。
价格维度
从价格维度出发，我们可以通过帕累托分析，找到80%的订单来自于哪些价格区间，从而分析出全平台用户的购买能力，对未来产品的引进以及定价有很大的帮助。
时间与价格的交叉维度
我们还以结合时间维度的销量信息做一个客单价分析，对比不同时间段用户的购买频次以及购买能力。以下图为例，我们发现晚上八点的订单量达到巅峰，但是客单价较低，说明用户很可能是经济能力较差的学生党，那么在八点这个时间段做一些针对学生党的促销活动或许有助提升销量。中午12点，晚上9点到11点，订单量和客单价表现都不错，说明这些时间段是高消费力用户的活跃时间，那么在这期间多做一些商品广告的曝光，也许会有不错的效果。
商品维度
商品维度算是比较复杂的维度，我们还可以对该维度进行下钻。
首先可以从客单价，商品销量维度出发，可以知道哪些为平台热销产品，以及每个商品的客单价。从而筛选出销量较高的产品类型，客户在哪些价位购买意愿最强烈，哪些产品类型既有高销量，还有不错的客单价
其次可以结合时间维度来看，做一个热销产品24小时的销量变化分析，可以找到商品的目标用户的活跃时间段。
还可以结合地区信息做一个客单价分析，分析地区的客单价以及订单量。将这些信息与各个地区的人口数量相结合，筛选出产品渗透较强的地区，加大对该地区的营销投入。
其次还可以做周订单的波动分析，将周日作为参考基准，结合每周的平均销量，计算出每个周的权重值，权重值波动较大的可以进一步验证是否存在用户购物行为差异，从而进一步对电商运营作出调整。
用户人画像
建立用户画像，相较于订单数据而言更全面。我们在上述分析中，已经通过时间维度对销量与客单价的分析对用户购买行为有了大致的了解，分别找到了高消费力且下单频次高的优质人群，和下单频次高但消费力较低的潜力人群，再通过商品维度（商品类别，商品价格）对用户进行拆分，再结合性别，b站兴趣标签，便能得出两类人群更细致的用户画像，为后续的个性化推荐与个性化服务打基础。
