淘宝双12销售额

更新时间:2023-03-01 22:21:08 阅读: 评论:0

诺手天赋-狮子和老鼠的故事

淘宝双12销售额
2023年2月28日发(作者:华为备份)

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淘宝双十一销售数据分析

作者:***

来源:《商情》2019年第33期

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【摘要】随着电子商务的蓬勃发展,淘宝、天猫的双十一创造了一个又一个的奇迹,为了

找到淘宝双十一销售额数据背后隐含的意义,本文根据“华商情报网”上搜集的数据,梳理近十

年淘宝“双十一”的交易额,建立数据分析模型,利用STATA软件,拟合年份与交易额之间的

关系,并对2019年双十一销售额进行预测。从而发现数字背后存在的问题及引发的思考,为

商家和消费者提供建议。

【关键词】双十一淘宝线性回归模型假设与检验消费者

1背景

随着互联网、物联网等技术的迅猛发展,数据越来越为现代企业尤其是互联网企业所重

视,大数据时代每一个企业都面临着机遇与挑战;在互联网经济的发展进程中,以淘宝、京东

为代表B2C电子商务模式展现出了惊人的活力,电子商务的发展有力的推动了国家经济发

展,同时电子商务本身具有交易过程过程便捷、商品品类齐全,商品售价相对低廉等特点为人

们的日常生活带来了许多的便利。

淘宝的出现改变了传统的交易模式及交易习惯,淘宝双十一购物狂欢节,指的是淘宝自

2009年11月11日起,每年11月11日都会例行举办的平台全品类商品促销日,并逐步发展为

整个电商行业的购物狂欢节,双十一的第一年参与活动的商家较少活动力度有限,但是当次活

动的营业额远远超过预期,因此,每年的11月11日,成为了淘宝天猫商城大规模促销活动的

固定日期。“双十一”由此双十一成为了整个行业的狂欢盛典。自2009年淘宝推出第一次“双十

一”购物大潮,截至2018年第十个“双十一”落下帷幕,淘宝创造了一个又一个销售奇迹,“双

十一”已逐渐成为中国互联网甚至全球电子商务行业领域内最大规模的狂欢活动。截至2018年

11月12日,第十个天猫双十一全球狂欢节落下帷幕,全天交易额达2135亿元。就交易规模来

看,淘宝天猫商城“双十一”的交易数据呈爆发式增长,交易记录逐年被刷新。巨大的交易规模

反映出了这场由淘宝、天猫所引导的全民购物狂欢引领了新的商业格局,推动了中国零售业的

发展。

因此,本文从“双十一”活动交易总额出发,在“华商情报网”上收集近十年的交易数据[1],

梳理了2009-2018年淘宝“双十一”的销售数据,建立统计回归模型,借助STATA软件的数据

分析功能,拟合出了2009年-2018年累计十年中淘宝“双十一”交易额与年份关系,通过得出的

结论分析数据背后所隐含的问题,同时,对2019年“双十一”交易额进行了预测。本文分析了

“双十一”交易额与年份的关系和数据中隐含的问题和猜想,给电商及消费者提出了相关的建

议。

2数据假设与检验

2009年11月11-2018年11月11日阿里“双十一”成交额数据分析

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2.1分析与假设

本研究旨在通过对淘宝双十一的交易数据与年份的关系,发现淘宝天猫双十一交易额存在

的规律,从而对2019年淘宝天猫双十一交易数据进行预测,因此,选取了从2009年到2018

年天猫“双十一”成交额进行了统计分析,建立了统计回归模型,记交易额为Y,年份为X。

因变量(被解释变量):Y:2009—2018年每年的交易额

自变量(解释变量):X:每年的年份

建立假设条件:2.2建立模型

为了描绘出交易额Y与年份X的关系,我们利用表格1的数据集分别作出Y对X的散点

2.3模型求解

利用STATA统计工具的命令regress求解,定义时间变量x,输出的结果如下表所示:

3狂欢背后的引发的思考

3.1消费者需求的多样化及不理性消费

由于近年来我国人民的消费水平的提高,消费者的需求更加多样化,买家对于商品的品质

及品牌以及个性化需求更高,消费者偏好的日趋多样化,构成了“双十一”购物狂欢节成功的重

要组成部分。同时,由于用户出于“跟风心理”,对于“双十一”活动,许多消费者本来没有购买

需求,但在每年的“双十一”到来之际,受到淘宝、天猫等通过各种方式和渠道推出的促销活动

吸引产生了不良消费。并且,随着淘宝用户群体的不断扩大,口碑宣传也潜移默化地在进行,

从而使消费者对商品的需求缺少理性的判断,消费者的购物欲望不断增加,并且极有可能是冲

动的盲目消费,这种从众心理无疑为“双十一”购物节推波助澜。

3.2淘宝宣传力度的不断加大

“双十一”购物节作为节日营销的典型,在情感渲染、营销组合和消费需求等方面,准确的

把握了消费者的心理,通过加大宣传力度、拉长宣传周期,以及丰富宣传活动形式等手段,使

消费者通过提前将商品加入购物车,定金膨胀等方式得到优惠。同时,在双十一前期不断推出

参与活动领购物津贴,参与互动领红包,组队PK等多种形式的活动,是用户获得大量红包、

津贴,而双十一当日又推出前一小时搬家等活动,促使消费者在双十一当日有一种消费的紧迫

感,这样很大程度上使双十一盛况空前。

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此外,阿里的营销策略也在不断成熟,明星助力、淘宝直播,流量带货、跨界营销等策略

让消费者自愿掏腰包。2016-2018年,阿里通过举办“双十一”晚会,实现“全明星陣容+矩阵

直播”新模式。借助明星的流量效应,把消费和追星结合起来,既维护了平台存量用户,又能

吸引新用户注册下单。

3.3商家的降价策略

自2009年起,第一届“双十一”购物狂欢节起,至今参与到“双十一”活动商家与用户在逐

年增多,商品的品牌也越来越丰富,致使品牌商家之间一度存在一定的不良竞争。商家在促销

活动中首选价格战,同一款产品同样的价格,则会出现赠品之间的较量,通过价格刺激用户下

单;然而,近两年,随着市场环境的下滑,许多商家开始从原来的一味打价格战,转而开始追

求利润,这就促使商家在活动前先涨价,活动当日再降价,消费者本身并没有得到什么优惠,

主要通过节日的渲染促使消费者进行盲目消费。

3.4技术的不断更新升级

一个个奇迹数字的背后,同时也是技术不断升级换代的结果,自2017年双十一起,阿里

巴巴已经开始启用大规模的人工智能机器:如能够实现的“千人千面”的智能推荐系统,自动生

成个性化推荐图片的智能设计师,每秒能制作8000张海报,人工智能客服解决海量的用户咨

询问题,分担克服压力,每天不间断巡检的智能机器人,承担了运维人员大量的重复工作,实

现了数据中心无人值守,以及应用于用户账户保护系统基于人脸识别的蚂蚁佐罗等等。同时,

更有更多更强大的基础设施技术,用以保障双十一当天各终端的正常运行。

3.5配套设施的完善

影响用户消费的还有一些间接因素,如商家供应链系统的完善,物流业的快速发展。近年

来,随着电子商务交易规模的逐步扩大,随之带来了物流行业的进一步发展壮大。同时,物流

业的飞速发展,也同时为电子商务行业提供了有力的基础支撑,使得用户能够在下单后的短时

间内,收到自己购买的商品,缩短等待时间,进而提高消费者的满意度。除此之外,随着网络

设备的普及及完善,4G通信的飞速发展,网红效应等使互联网消费逐渐成为主流趋势,使电

子商务交易额飞速增长。

4对策及建议

“双十一”购物节的产生从整体上满足了广大用户的消费需求,为用户提供了一个多元化,

个性化的消费平台。虽然,后续其他平台也不断推出“618”,“黑色星期五”等购物节,但其影

响力均不如“双十一”。但是这种消费现象依然值得我们思考和深究,双十一为用户、平台及商

家个带来了什么,未来我们需要进行哪些方面的改进从而创造属于网购行业真正的大辉煌。

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首先,淘宝、天猫商家应该做到诚信为先,注重细节,针对不同的用户采取不同的营销手

段,提升商品的品质及品牌形象,实行差异化营销、创新性营销,而不应该仅仅是走低价战

略。同时,商家应该同过预售、提前加入购物车等手段,合理预估销量,准确备货,避免出现

爆仓,延迟发货等信箱,挖掘用户需求,为用户提供个性化的产品和服务。

其次,对于双十一网络热潮,随着双十一的逐年开展,越来越多的商家在双十一活动中,

通过转变玩法等手段诱导消费者下单,但其实消费者并未获得真正的实惠,因此,消费者应该

结合自身的需求,综合比较产品价格、质量、服务,结合产品评价及商家信誉等对商品进行有

针对性的筛选,从而作出理性的选择,避免因受商家误导,或者节日氛围而进行盲目消费。

最后,随着技术的不断进步,电子商户也在不断的升级迭代,随着,电商直播等新消费形

式上线,未来电子商务将为用户提供更加直观,更佳多元化的服务,根据亿邦动力网数据显示

2019年淘宝直播的交易额过千亿,随着5G时代的到来及人工智能的飞速发展,未来将有更多

个性化的服务应用于电子商务,让我们期待2019双十一的到来。

5结论

随着“双十一”技术的不断升级,交易场景越来越多样化,“双十一”的交易规模也必将迎来

新的增长点,2019年双十一预期交易规模将达到近2700亿。希望购物平台及商家能够扩大交

易规模的同时规范经营,为消费者创造良好的购物体验。同时,消费者也应理性消费,不要盲

目追求低价、促销商品而造成过度消费。

参考文献:

[1]华商情报网.2018年天猫双十一成交额、历年成交额及交易额省份排名top10榜单

[Z].https:///s?id=54252015&wfr=spider&for=pc.

[2]陳强.计量经济学与Stata应用[M].北京:高等教育出版社,2015.

[3]何舒帆,樊美芳.从“双十一”购物狂欢看阿里巴巴的造节“赢”销策略[J].中国市场,2019

(06):137-138.

[4]王蕾,徐燕丽,岑薪.“双十一”购物狂潮中大数据的应用研究[J].内江科技,2016,37

(05):128-129.

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