正好我最近在找項目練手，於是我決定研究亞馬遜上Top100的細分品類——女式情趣內衣的銷售情況。
我的分析分爲核心的三步：
第一步，爬取商品排名和詳情頁鏈接，需要的字段爲：排名、商品名、詳情頁鏈接
第二步，爬取商品詳情，需要的信息爲：
- 店家：這不就是競爭對手嗎？分析其爆品情況，保留店家鏈接，後續可針對性挖掘分析
- 價格：分析爆品價格區間，對商品定價、切分市場有幫助
- 上架時間：新品？爆了多久？
- 星級、評論數、評論標籤、所有評論鏈接：進一步爬取評論內容，來分析爆品的優劣勢
- 尺寸、顏色：也是非常有價值的參考數據，但在實際爬取過程中遇到問題，後面會提到
- 圖片鏈接：難道你不想看看商品長啥樣嗎？
第三步，數據轉化爲可視化圖表，並做分析。
是不是迫不及待想要看過程了，來吧~
如何爬取內衣數據
爬取過程分爲三步，完整代碼見文末，不用謝。
1、爬取商品排名和詳情頁鏈接
需要爬取的具體字段：排名（Rank），商品名（item_name），商品詳情頁鏈接（item_link）、商品圖片鏈接（img_src）
2、在商品詳情頁爬取更多商品信息
店家名、店家鏈接、商品名、價格
星級、評論標籤
核心事項：
1)構建函數來獲取單個商品的詳細信息；
2)利用for循環，遍歷商品詳情頁鏈接列表，來獲取每個商品的詳細信息
3、爬取評論
評論內容，星級
核心事項：
1)從上一步的csv文件中，讀取Rank , item_name , reviews , reviews_link字段
2)構建函數讀取每個商品的所有評論
3)利用for循環，獲取所有商品的所有評論
4)存儲到數據庫和csv文件中
4、爬取size和color數據
和第三步基本一樣，代碼基本一樣，主要在於要確認每頁評論的size&color個數。
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數據清洗與預處理
1、讀取、清洗數據
從csv文件讀取100個商品的數據，篩選出所需要的字段，進行數據清洗
- 部分讀取的數據，看似是數值，實際是字符，因此需要進行類型轉換（如price拆分後，還需要轉爲float型）
- 需要參與數值計算的NaN，使用平均值進行替換
2、以商家維度處理數據
獲取所需的數據：商家的星級、評論數總和、評論數均值、最低價均值、最高價均值、價格均值、商品數量、佔比。針對星級、評論數均值、價格均值、商品數量做標準化處理，並計算加權分。
歪果情趣內衣哪家強？
① 不同商家的星級排名
平均星級達4.15分，高於平均分的商家超過一半（17/32）
Top1的LALAVAVA高達4.9分，緊隨其後也有5家達到4.5分。
倒數第一N-pearI只有3.2分
讓我看看LALAVAVA長什麼樣。亞馬遜上的商品，看上去就是普通泳衣，米國人還是很保守的嘛~
但評分高真的就說明產品好嗎？不如來看看評論數吧——
②不同商家的平均評論數排名
首先平均評論數只有193條，而且高於平均線的只有不到三成（12/32），想想淘寶動輒上萬，我們的人口優勢讓米國人羨慕呀；
- 再來看星級Top1的LALAVAVA，評論數少得可憐，那麼對其商品真實質量就要存疑了；
- 而星級倒數的N-pear I，同樣評論數很少，那大概率其商品其實不咋地；
- 反觀評論數Top1的Garmol，其星級評價4.4，口碑佳評論也多，看來是不錯的商品；
- 緊隨其後的幾家，其星級分數就低於平均分了
那麼，亞馬遜的星級評價難道就只受評論數的幾顆星比例影響嗎？我查閱了網上的一些資料，發現亞馬遜評價星級評定的三個重要因素：評論距離現在的時間，評論被買家投票採納數，評論是否有verified purchase標誌（意指真實買家）。此外，評論的字符數，被點擊次數等因素也可能會對評論星級有影響。
看來，亞馬遜對評論的監控和管理是非常嚴格而複雜的！當然，最重要的還是看看評論第一名的Garmol長什麼樣：
比上邊的泳衣更點題了，大家說好纔是真的好，very sexy！
③不同商家的價格區間排名（按均價）
從圖上來看，明顯ELOVER鎖定的是高端市場，定價區間在49刀左右；相反，Goddessvan定價僅0.39刀，還只有一款，猜測可能是虧本衝量，提高商家曝光，搶奪低端市場
從均價來看，基本分佈在10-20刀間，說明這是情趣內衣市場的主要價格區間；但20-40刀區間居然沒有任何商家，可以在這一塊深入研究，看能不能找到證據說明該區間是藍海，有更大的市場潛力
而從每個商家的價格區間來看，大多數都是採取多顏色或款式的策略，一方面爲用戶提供更多選擇，另一方面也體現了商家的上新能力；而僅有少數幾家採取了單一爆款的策略
最奢華的ELOVER看上去果然比較女神，縮略圖都比別家更用心。
那麼，到底哪個商家的策略更靠譜，市場份額更大呢？
④商家的商品數量餅圖
在Top100的商品佔比中，Avidlove以28%的巨大優勢稱霸
而其他商家基本都是個位數的佔比，沒有很明顯的優劣勢
Avidlove的內衣是酷酷風的，我喜歡。
單一方面畢竟還是很難衡量哪家商家更優秀，不如綜合多個指標來分析吧~
⑤不同商家的加權分排名
將星級、平均評論數、商品均價、商品數量進行標準化處理後，因爲不好拍定加權的比例，便將4項的歸一化結果x10後直接累加得到總分，並製作成堆積圖。
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而每個商家的4項指標的佔比，則側面反映其自身的優劣勢。
- Avidlove，剛剛的酷酷風內衣，在其他三項中規中矩的情況下，以商品數量優勢奪得綜合分第一，有種農村包圍城市的感覺
- Garmol，主要依靠口碑（星級、平均評論數）的優勢，奪得了第二名
- ELOVER，主要依靠精準切分高端市場，奪得了第三名
- N-pearI，沒有任何優勢，不出意料的光榮墊底
口碑最差的N-pearI，能搜到的商品也最少，不過圖很勁爆……
粗略來看的話，想要排名靠前，口碑一定不能太差，至少要保持在平均水平及以上！
⑥不同商家的星級/價格散點圖
x軸爲商家的商品均價，y軸爲商家的星級，點大小爲商品數量，商品數量越大，點越大，點顏色爲評論均值，評論均值越大，顏色越深紅。
利用價格均值和星級均值，將圖切分爲四個象限：
①左上象限：實惠好評的商家
②右上象限：有點貴，但一分錢一分貨的商家
③右下象限：貴，但質量不咋地的商家
④左下象限：便宜沒好貨的商家
所以藉助這張散點圖，挑商家買東西就容易多啦：
- 追求性價比，可選擇Avidlove，而且商品多，任君挑選 （圖中圓圈最大的淺紅色商家）；
- 追求高端，可選擇ELOVER，它貴有它的道理 （圖中最左側且落在左上象限的商家）；
- 追求大衆，可選擇Garmol，評論數最多，而且好評居多 （圖中顏色最紅的商家）
顧客可以根據自己的喜好挑選合適的商家，那麼作爲商家如何改進自己呢？
⑦詞頻分析
前面在爬取的過程中，同樣爬取了評論標籤，通過對此進行詞頻分析，可以發現顧客最關心的依次是：
1.是否合身：size、fit等相關字眼多次出現且排位靠前
2.質量：good quality、well made；soft and comfortable、fabric是對材質的肯定
3.款式：cute、sexy、like the picture你懂的
4.價格：cheaply made勉強算價格吧，但更多是對商品質量的懷疑
5.口碑：highly recommend，評論的還是非常有參考價值的
評論標籤的數量較少，進一步對2.4w條評論進行詞頻分析，並製作成詞雲：
快誇我底圖選得好！
最直觀的，仍然是跟“是否合身”以及質量或款式有關。那麼我們就從顧客購買商品的Size&Color繼續分析
Size&Color的詞頻數據存在幾點問題：1、數據量較少，僅有約6000條2、Size&Color無法較好的區分開，因此一起分析3、商家的命名規則不同，比如同樣是黑色款，有個商家會命名black，而有的可能是style1（所以一些奇怪的數字編號其實是商家的款式編號）4、有些奇怪的字眼如trim可能是爬蟲時爬錯了或者導出csv時的格式錯亂
可以明顯看出：
Size方面：large、medium、small肯定均有涵蓋，但另外還有xlarge、xxlarge、xxxlarge，亞馬遜主要是歐美顧客，可能體型相對較大，所以商家應該多研發以及備貨針對體型較大的顧客的商品。
Color方面：非常直觀：Black > red > blue > green > white > purple....所以黑色、紅色永遠不會錯；綠色是出乎我意料的，商家也可以大膽嘗試。
Style方面：詞頻中出現trim、lace字眼，蕾絲最高！！！
總結
在分析了Top100的商品信息和2.4w條評論後，作爲一篇正經的python數據分析研究，我們來總結一下亞馬遜情趣內衣產品和銷售策略：
1、一定要注意的競品
Garmol、ELOVER、Avidlove分別在口碑、定價、產品數量三個方向有其核心優勢，是需要重點研究的競爭對手。
2、口碑很重要
- Review和星級是影響口碑的重要因素，需要深入研究其算法機制並制定針對性的營銷策略
- Review和星級有基礎要求
- 平均星級達4.15分，高於平均分的商家超過一半
- 平均評論數只有193條，高於平均線的商家約三成
- Review相對淘寶評論較少，亞馬遜的算法複雜且懲罰力度大，因此Review重精勝於重多
3、定價策略
- 主流市場競爭激烈，價格多集中在10-20刀間
- 高端市場有切入機會，目前僅ELOVER一家，價格在40-55刀間
- 低端市場價值不大，利潤空間小，爲了提高曝光或鋪量可考慮，但不利於以後衝擊中高端市場
- 中高端市場機會巨大，20-40刀區間暫無其他商家，有巨大的市場潛力
4、產品策略
- 應結合目標市場和定價，提高研發和上新能力，先多產品試錯，再嘗試單一爆款鞏固市場
- 內衣尺寸：合身最重要，需貼合國外顧客的體型，一般large及以上。顏色上：保守可多使用黑色、紅色，同時可大膽嘗試綠色。款式上：多采用蕾絲裝飾
- 質量和品控是底線
5、拓展&思考：
- 亞馬遜Best Sellers是每小時更新一次，理論上可以每一小時爬一次，看商品的排名變化，是否有新品等 ，可以嘗試自動化爬蟲；
- 針對上一點，但商品的評論內容並不是經常更新的，如何去重避免重複爬取？（類似於斷點續傳功能）；
- 此次也有爬取商品圖片的鏈接，可全部下載；在積累一定的圖片素材以後，就可以一定程度上看出顏色、甚至是款式的趨勢。
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