互聯網電商"雙11"銷售數據分析與思考

付蘇怡

摘 要：隨著互聯網電子商務的高速蓬勃發展，淘寶、天貓、京東、亞馬遜等大批的互聯網企業在“雙11”不斷刷新業績，創造了一個個銷售奇跡。為了探索電商在雙11的銷售數據背后深層次的意義，本文根據國家統計局官網、wind數據庫、華商情報網上搜集的數據，整理近十年來主要電商在“雙11”的交易額，并針對淘寶網的數據建立數據分析模型，通過STATA軟件，擬合年份與交易額之間的關系，進而對淘寶2019年雙11銷售額進行有效預測，最終發現銷售數據背后存在的問題及引發的思考，為商家和消費者提供合理建議。?

關鍵詞：雙11;線性回歸模型;假設與檢驗;消費者

1.背景

隨著大數據、互聯網、物聯網、人工智能、電子信息等技術的高速發展，數據被現代企業尤其是眾多的互聯網企業所越來越重視，在大數據時代，任何一個企業都面臨著無限的機遇與挑戰;特別是在互聯網經濟的發展浪潮中，以淘寶、天貓、京東、亞馬遜為代表B2C電子商務模式展現出了驚人的活力，與此同時，電子商務的蓬勃發展也有力的推動了國家經濟的高速發展，這主要是得益于電子商務本身具有交易過程便捷、商品品類齊全，商品售價相對低廉等特點，能夠為人們的日常生活帶來了更多的便利和選擇。

人們傳統的交易模式和交易習慣被電商所逐漸改變。淘寶的雙11購物狂歡節，最早是淘寶自2009年11月11日起，在每年11月11日都會精心策劃舉辦的平臺全品類商品的促銷日。跟隨者淘寶的步伐，其他電商也紛紛加入，雙11逐步發展為整個電商行業的購物狂歡節。數據顯示，參與雙11的第一年活動的商家較少，而且商家們的活動力度普遍有限，但是第一年雙11活動的營業額卻遠超預期、因此，每年的11月11日，成為了淘寶天貓商城大規模促銷活動的固定日期，正因為這樣雙11成為了整個行業的狂歡盛典。從淘寶第一次“雙11”購物大潮，截至2018年第十個“雙11”，淘寶創造了很多的銷售奇跡，這帶來最大的影響是，“雙11”已成為中國互聯網乃至全球電子商務行業領域內最大規模的狂歡活動。截至2018年11月12日，第十個天貓雙11全球狂歡節落下帷幕，全天交易額達2135億元。從交易規模和用戶活躍度來看，淘寶天貓商城“雙11”的交易數據呈爆發式增長，交易記錄逐年被刷新。巨大的交易規模和海量的交易數據反映出了這場由淘寶、天貓所引導的全民購物狂歡引領了新的商業格局，毫無疑問地推動了中國零售業的快車道發展。

因此，本文從“雙11”活動交易總額和銷售數據入手，在華商情報網上收集近十年的交易數據[1]，主要梳理了2009-2018年淘寶“雙11”的銷售數據，在此基礎上，建立統計回歸模型，借助STATA軟件的數據分析功能，擬合出2009年-2018年累計十年中淘寶“雙11”交易額與年份的關系，由通過得出的結論分析數據背后所隱含的深層次意義和問題，同時，對2019年“雙11”交易額進行了有效預測。本文分析了“雙11”交易額與年份的關系和數據中隱含的問題和猜想，給電商及消費者提出了對應的建議。

2.數據假設與檢驗

2.1分析與假設

本研究主要通過對淘寶雙11的交易數據與年份的關系，發現淘寶天貓雙11交易額存在的數理規律和邏輯關系，從而對2019年淘寶天貓雙11交易數據進行有效預測，因此，本文選取了從2009年到2018年天貓“雙11”成交額進行了統計分析，建立了統計回歸模型，交易額設為Y，年份設為X。

因變量（被解釋變量）Y：2009—2018年每年的交易額

自變量（解釋變量）X：每年的年份

2.2建立模型

為了描繪出交易額Y與年份X的關系，我們利用表格數據集分別作出Y對X的散點圖 。

2.3模型求解

利用STATA統計工具的命令regress求解，定義時間變量x，輸出的因變量的結果。

3.狂歡背后的引發的思考

3.1消費者需求的多樣化及不理性消費

近年來，我國人民的消費水平不斷提高，消費者的消費需求更加多樣化和差異化，買家對于商品的品質、品牌以及個性化需求也更高，消費者偏好的日趨多樣化，這些都構成了“雙11”購物狂歡節成功的重要組成部分。同時，由于用戶的盲從和出于“跟風心理”，對于“雙11”活動，許多消費者本來沒有購買欲望和需求，但在每年的“雙11”到來之際，受到淘寶、天貓、京東等通過各種方式和渠道推出的促銷活動吸引產生了不良消費。并且，隨著淘寶用戶群體的不斷擴大，口碑宣傳也潛移默化地在進行，從而使消費者對商品的需求缺少理性的判斷，這樣消費者的購物欲望不斷增加，并且極有可能是沖動的盲目消費，這種從眾心理無疑為“雙11”購物節推波助瀾，起到了很大的作用。

3.2淘寶宣傳力度的不斷加大

“雙11”購物節作為節日營銷的典型，在情感渲染、營銷組合和消費需求等方面，準確的把握了消費者的心理，通過加大宣傳力度、拉長宣傳周期，以及豐富宣傳活動形式等手段，使消費者通過提前將商品加入購物車，定金膨脹等方式享受到優惠。同時，商家在“雙11”前期不斷推出參與活動領購物津貼，參與互動領紅包，組隊PK等多種形式的活動，使得用戶獲得大量紅包、津貼，而“雙11”當日又推出前一小時搬家等活動，促使消費者在“雙11”當日有一種消費的緊迫感，這樣很大程度上使“雙11”盛況空前。

此外，阿里的營銷策略也在不斷升級成熟，明星助力、淘寶直播、流量帶貨、跨界營銷等策略讓消費者心甘情愿自掏腰包。2016-2018年，阿里通過舉辦 “雙11” 晚會，實現 “全明星陣容 + 矩陣直播”的新模式。借助明星的流量效應，把消費和追星結合起來，既維護了平臺存量用戶，又能吸引新用戶注冊下單。

3.3商家的降價策略

自2009年起，第一屆“雙11”購物狂歡節起，至今參與到“雙11”活動商家與用戶在逐年增多，商品的品牌也越來越豐富，致使品牌商家之間一度存在一定的不良競爭。商家在促銷活動中的競爭策略首選是價格戰，同一款產品同樣的價格，則會出現贈品之間的較量，通過降價平均價格刺激用戶下單;然而，近兩年，隨著市場環境的下滑，許多商家開始從原來的一味打價格戰，轉而開始追求利潤，這就促使商家在活動前先漲價，活動當日再降價，消費者本身并沒有得到什么優惠，主要通過節日的渲染促使消費者進行盲目消費。

3.4技術的不斷更新升級

互聯網電商一連串奇跡數字的背后，也是技術不斷升級換代的結果，自2017年雙11起，阿里巴巴已經開始啟用大規模的人工智能機器：如能夠實現的“千人千面”的智能推薦系統，自動生成個性化推薦圖片的智能設計師，每秒能制作8000張海報;擁有人工智能的客服系統解決海量的用戶咨詢問題，分擔客服壓力;每天不間斷巡檢的智能機器人，承擔了運維人員大量的重復工作，實現了數據中心無人值守，以及應用于用戶賬戶保護系統基于人臉識別的螞蟻佐羅等等。同時，阿里巴巴還有更多更強大的基礎設施技術，用以保障“雙11”當天各終端設備的正常運行。

3.5配套設施的完善

除了以上因素，影響用戶消費的還有一些間接因素，如商家供應鏈系統的完善，物流業的快速發展。近年來，隨著電子商務交易規模和銷售金額的逐步擴大，隨之帶來了物流行業和產業鏈的進一步發展壯大。同時，物流業的飛速發展，也同時為電子商務行業提供了有力的基礎支撐，使得用戶能夠在下單后的短時間內，收到自己購買的商品，縮短等待時間，進而提高消費者的滿意度。除此之外，隨著網絡設備的普及及完善，4G通信的飛速發展，網紅效應等使互聯網消費逐漸成為主流趨勢，使電子商務交易額飛速增長。

4.對策及建議

整體來看，“雙11”購物節的產生滿足了廣大用戶的消費需求，為用戶提供了一個多元化和個性化的消費平臺。雖然，后續其他平臺也不斷推出“618”，“黑色星期五”等購物節，但其影響力均遠遠不如“雙11”。所以這種消費現象依然值得我們思考和深究：“雙11”為用戶、平臺及商家各帶來了什么？未來我們需要進行哪些方面的改進從而創造屬于網購行業真正的大輝煌？

首先，淘寶、天貓、京東等商家應該做到誠信為先，注重細節，針對不同的用戶采取不同的營銷手段，點對點精確營銷;提升商品的品質及品牌形象，實行差異化營銷、創新性營銷，而不應該僅僅是走低價戰略。同時，商家應該同過預售、提前加入購物車等手段，合理預估銷量，準確備貨，避免出現爆倉，延遲發貨等;充分挖掘用戶需求，為用戶提供個性化的產品和服務。

其次，對于“雙11”網絡熱潮，隨著“雙11”的逐年開展，越來越多的商家在“雙11”活動中，通過轉變玩法、變相漲價后降價等手段誘導消費者下單，但其實消費者并未獲得真正的實惠，因此，消費者應該結合自身的需求，綜合比較產品價格、質量、服務，結合產品評價及商家信譽等對商品進行有針對性的篩選和判斷，從而作出理性的消費選擇，避免因受商家誤導，或者節日氛圍而進行盲目消費。

最后，隨著技術的不斷進步，電子商務也在不斷的升級迭代。隨著，電商直播等新消費形式上線，未來電子商務將為用戶提供更加直觀，更佳多元化的服。根據億邦動力網數據顯示，2019年1-10月份，淘寶直播的交易額過千億，隨著5G時代的到來及人工智能的飛速發展，未來將有更多個性化的服務應用于電子商務，讓我們共同見證2019“雙11”的到來及新的記錄的刷新。

5.結論

隨著“雙11”各項技術的不斷迭代升級，交易場景越來越多樣化，“雙11”的交易規模也必將迎來新的增長點。通過分析，預計2019年“雙11”的交易規模將達到近2700億。期待購物平臺及商家能夠擴大交易規模的同時規范經營，為消費者創造良好的購物體驗。同時，消費者也應理性消費，不要盲目追求低價、促銷商品而造成過度消費。

參考文獻：

[1]華商情報網.2018年天貓雙11成交額、歷年成交額及交易額省份排名top10榜單[Z].

[2]陳強.計量經濟學與Stata應用[M].北京：高等教育出版社，2015.

[3]何舒帆，樊美芳.從“雙11”購物狂歡看阿里巴巴的造節“贏”銷策略[J].中國市場，2019（06）：137-138.

[4]王蕾，徐燕麗，岑薪.“雙11”購物狂潮中大數據的應用研究[J].內江科技，2016，37（05）：128-129.