ozon美妝類目怎么樣

平臺(tái)背景

Ozon是俄羅斯最早的電子商務(wù)公司之一，有時(shí)被稱為“俄羅斯的亞馬遜”。Ozon成立于1998年，最初是一家在線書店，到2019年已成為該國(guó)三大在線零售平臺(tái)之一。它被《福布斯》評(píng)為2020年最有價(jià)值的俄羅斯互聯(lián)網(wǎng)公司第三名。

采集介紹

近年來(lái)，美妝行業(yè)在全球迎來(lái)蓬勃發(fā)展，海外美妝市場(chǎng)體量在不斷提升，不少國(guó)產(chǎn)美妝也在塑造自身品牌的同時(shí)尋求出海機(jī)遇。

以前科技并不怎么發(fā)達(dá)，不僅沒有這么多形形色色的化妝品，也不知道哪些化妝品賣得好？ 化妝品的價(jià)格分布是怎樣的呢？ 什么地方的化妝品銷量最高呢？ 簡(jiǎn)直有十萬(wàn)個(gè)為什么，希望別人給我們解答。

隨著科技的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)溝通了你我他。我們通過Ozon上美妝的銷量，就可以解決我們想要知道的好多問題?；诖耍遗廊×似脚_(tái)上3000多條美妝的銷售數(shù)據(jù)，為大家展示了一幅漂亮的可視化大屏，解決大家心目中的問題。

數(shù)據(jù)采集

該平臺(tái)采集有個(gè)5s盾反爬，我們不做逆向分析，抓不到數(shù)據(jù)的童鞋們可以通過Selenium自動(dòng)化腳本抓取數(shù)據(jù)。

部分代碼展示

with sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=False, proxy={'server': 'http://127.0.0.1:58889'})context = browser.new_context()cookies = []for p in range(1, 100):try:page = context.new_page()page.route(re.compile(r"(\.png)|(\.jpg)|(\.js)"), cancel_request)context.add_cookies(cookies)print(p)page.goto(f"https://www.ozon.ru/category/makiyazh-6501/?page={p}")web_html = page.content()selector = etree.HTML(web_html)data = selector.xpath('//div[@id="state-searchResultsV2-252189-default-1"]/@data-state')[0]data = json.loads(data) 

元數(shù)據(jù)展示

采集數(shù)據(jù)量查看

df.shape 

國(guó)外站點(diǎn)好多都沒有按銷量排序，該網(wǎng)站也不例外！
本次共采集了100頁(yè)彩妝的熱門推薦商品,采集商品數(shù)量為3211款；

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗很重要，這個(gè)對(duì)于我們后續(xù)做可視化展示，極其重要。因此我們需要根據(jù)后面要做的圖形，然后進(jìn)行對(duì)應(yīng)的進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

元數(shù)據(jù)整個(gè)數(shù)據(jù)看上去算是比較干凈，但是還是有幾個(gè)地方指的我們處理一下。
1、解析返回的元數(shù)據(jù)，抽出需要的字段；
2、處理價(jià)格亂碼，替換盧比標(biāo)志；
3、匹配店鋪名稱，抽取有用的字符串；
4、將打分人數(shù)為空的記錄，替換成0人打分；
5、將標(biāo)題一樣的做去重；

數(shù)據(jù)清洗部分代碼如下：

df = df.drop_duplicates('title') df['current_price'] = df['current_price'].apply(lambda x:int(x.replace('\u2009','').replace('?',''))) df['original_price'] = df['original_price'].apply(lambda x:int(x.replace('\u2009','').replace('?',''))) df = df.fillna(0) 

現(xiàn)在來(lái)看看，清洗后的數(shù)據(jù)是啥樣的？

本次采集是根據(jù)平臺(tái)的受歡迎產(chǎn)品來(lái)排序采集的，采集結(jié)果重復(fù)的占比較高，去重后商品為2085款；

數(shù)據(jù)可視化展示

可視化是整個(gè)文章的亮點(diǎn)所在，所謂“字不如表、表不如圖”。整個(gè)可視化大屏我們基于以下五個(gè)問題開展而來(lái)。

• 評(píng)價(jià)數(shù)量Top10的美妝柱形圖；
• 評(píng)價(jià)數(shù)量Top10的店鋪柱形圖；
• 不同價(jià)格區(qū)間的美妝評(píng)價(jià)數(shù)圓環(huán)圖；
• 美妝銷售關(guān)鍵字的詞云圖；

1. 評(píng)價(jià)數(shù)量Top10的美妝柱形圖；

from cutecharts.charts import Bar from cutecharts.components import Pagedef bar_base() -> Bar:chart = Bar("評(píng)價(jià)數(shù)量Top10的商品柱形圖",width="1000px",height="800px")chart.set_options(labels=labels, x_label="商品名", y_label="評(píng)價(jià)人數(shù)")chart.add_series("series-A", value)return chartbar_base().render_notebook() 

結(jié)論：
銷量Top10的美妝，其實(shí)對(duì)于我們做產(chǎn)品還是挺有指導(dǎo)意義的。從圖中可以看到這個(gè)VivienneSabo，在國(guó)外賣的還是極其好的，銷量排名前10的產(chǎn)品中，VivienneSabo品牌的產(chǎn)品占據(jù)了7個(gè)位置。還有一個(gè)名字特別熟悉：妮維雅，只知道他家的洗面奶做的好，原來(lái)唇膏做的也不錯(cuò)，所以說品牌效應(yīng)還是很好的。國(guó)產(chǎn)美妝也在塑造自身品牌的同時(shí)尋求出海機(jī)遇！

2. 評(píng)價(jià)數(shù)量Top10的店鋪柱形圖；

毋庸置疑，ozon自營(yíng)的產(chǎn)品遙遙領(lǐng)先?？赡苁且?yàn)閛zon起初以自營(yíng)為主，是近幾年采開始轉(zhuǎn)向跨境電商和第三方平臺(tái)的原因。

3. 不同價(jià)格區(qū)間的美妝圓環(huán)圖

from cutecharts.charts import Pie from cutecharts.components import Page bins=[0,200,300,500,1000,2000,10000000] # 按分段離散化數(shù)據(jù) segments=pd.cut(df['current_price'],bins,right=False) # 統(tǒng)計(jì)各分段人數(shù) counts=pd.value_counts(segments,sort=False) label = ["200盧幣以下","200-300盧幣","300-500盧幣","500-1000盧幣","1000-2000盧幣","2000盧幣以上" ]def pie_base() -> Pie:chart = Pie("不同價(jià)格區(qū)間的美妝圓環(huán)圖")chart.set_options(labels=label)chart.add_series(list(counts.to_dict().values()))return chartpie_base().render_notebook() 

當(dāng)然，價(jià)格才是大家關(guān)注的焦點(diǎn)。觀察上面的圓環(huán)圖可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)產(chǎn)品的價(jià)格都是處在中間的、能被大家接受的范圍（200-500盧幣），畢竟日?；瘖y護(hù)膚的一些產(chǎn)品，適中的價(jià)格才能被大家接受，薄利多銷才是王道。

從詞云圖中可以簡(jiǎn)單的看出，睫毛、眉毛、化妝筆、眼線筆相關(guān)的產(chǎn)品在ozon平臺(tái)上比較受歡迎。
EVELINE、Vivienne、LUXVISAGE等品牌名稱出現(xiàn)在標(biāo)題中占比較重，商品、賣家也比較多。

不同評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的產(chǎn)品圓環(huán)圖

百分之九十以上的商品評(píng)分都在4.5以上，極少數(shù)商品在1-3分之間，看來(lái)各位商家對(duì)客戶維護(hù)的都不錯(cuò)！
產(chǎn)品評(píng)分不止是個(gè)評(píng)分，它能給與客戶那份安全感和信任在平臺(tái)直接購(gòu)買。

如果你也想開店或者做產(chǎn)品，一定要從差評(píng)中找到客戶抱怨的點(diǎn)從而優(yōu)化產(chǎn)品，提升服務(wù)，做大做強(qiáng)！

總結(jié)

產(chǎn)品分析的用處有很多：

• 可以通過分析競(jìng)品對(duì)象，優(yōu)化自己的產(chǎn)品或者給新產(chǎn)品提供思路；(產(chǎn)品設(shè)計(jì))
• 采集自己店鋪的評(píng)價(jià)，放大好評(píng)中的賣點(diǎn)，優(yōu)化差評(píng)中的缺點(diǎn)；(店鋪運(yùn)營(yíng))
• 做行業(yè)監(jiān)控，為投資決策做參考；
• 分析跨境產(chǎn)品的產(chǎn)地國(guó)、發(fā)貨地；
• 等等很多…

由于時(shí)間精力有限，很多分析都沒有做完：
沒有抓取評(píng)論分析該行業(yè)的差評(píng)吐槽點(diǎn)
沒有分析那個(gè)產(chǎn)地的商品賣的好，為什么好
…

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