技术贴:“双十一”数据背后的细节【国金数据科学】
（以下内容从国金证券《技术贴:“双十一”数据背后的细节【国金数据科学】》研报附件原文摘录）
当我们在淘宝网站上选择购物的时候，我们会货比三家，慎重的进行比较，那么常规的比较无外乎一点，产品的基础功能是否符合要求。这一点通过商品图片文字我们发现其实适合我们的有很多，因为不能像线下一样实物进行比较，这时候大家会看哪几点？第一点评论，大家会看是否近期有差评，是否有符合自己胃口的优评；第二点销量，对于一些购物直男，大家对销量高的商品存在一定的信任；第三点品牌，头部品牌的优势在这时候展露无疑。 这里我们以天猫为例，搜索产品“剃须刀”，天猫默认的排序方式是综合。综合的排序算法不过多讨论，这个时候我们是被动接受数据，大数据会依据您所处的年龄段、性别、职业等等，插入它想给你看的产品。切换排序算法为销量，月成交的信息可以看出一个产品的销售热度。让我们看看月成交信息官方的解释：为什么按销量排名下收货人数和商品详情中的交易成功数量不一致? 目前商品销量搜索下页面统计的是近30天确认收货的买家人数,去除重复购买，去除退货退款，去除不计销量订单，汇总进行计算。系统设置好计算逻辑，全网宝贝销量统一计算。如果按照官方的解释，那么本次“双十一”第一波预售产品，是不是在我们搜索的时候成交量不应该包括预售交易数？其实不然，我们发现在10月31号官方店铺商品销量降序排列的时候，预售订单量大的产品仍然排在前列（如果不算的话，很多预售产品会消失在公众的眼球里）。 那么“双十一”我们如何去统计一个店铺的销量，如何去分析活动带来的整体销售规模。 这是一张盛世图，它代表着阿里每一年的巅峰，不仅仅是业务，也是技术上的突破。熟悉双十一的人都了解，今年不一样，那有啥不一样？时间拉长，从第一波预售10月20号开启；活动内容变化，预售和促销活动都存在两个时间段；玩法不一样，笔笔返红包、跨店满减玩法等。11月12号各方开始双十一战报发送，科沃斯、海尔、华熙等等，大家普遍一个基调-“突破”，这是多少“尾款人”的功劳！ 回到开始，商品列表页有商品的月成交，如果抛开官方总量数据，如何做好自己的数据统计呢？ 先列出我们的活动关键时间结点：10月31号-第一波预售结束、11月4号-第一波现货交易结束、11月10号-第二波预售结束、11月12号-第二波现货交易结束。在每个时间的临界值我们进行商品列表的时间片数据截取（详情页有更详细的数据，但是考虑成本和阿里服务器，我们更想选择列表），那么理论上来说我们已经有了大家所关心的商品在这四个时间点的近三十天成交数据。但数据分析过程中，还是暴露出一些过于理想化的问题。 1.双十一第一批预售量被统计进10月销量。科沃斯在10月20号预售产品地宝N8扫地机器人,李佳琦直播带货，当天预售2.6万，在10月31号该商品列表页显示成交量4.4万。这个问题在阿里统计中不存在，因为他们可以通过订单的性质，将付尾款的交易统计进双十一的销售数据，而在十月数据中进行提出。第三方统计也可进行一定程度的排除，提高数据跟踪频率，识别双十一预售产品，将20号之前的近三十天成交量统计为该产品的十月销量，但是一定程度上该数据存在过量统计（因为10月19号该产品的近三十天成交量统计区间是从9月19号至10月19号的）。 2.预售产品的成交量出现重新计算。以今年爆款Whoo后天气丹为例，我们可以看出，10月20号凌晨，薇娅的力荐，该产品预售量突破41万，截止10月31号预售数量以45万+结束双十一第一波预售（直播出爆款，上图科沃斯已经说明）。11月4号该产品列表页成交量降为39万，最新16号19点月成交40万+。为啥现在的成交量还是低于预售量，大胆揣测，除了部分用户还未点击收货，存在退货情况。 天气丹的数据还不能完整的支持重新计算的逻辑，那么我们再看一个产品，护舒宝液体卫生巾。截止10月31号预售成交量：150万+，11月12号月成交量为90万+，最新16号19点月成交123万笔。 3.由于近 30 天的成交量的订单完整周期是用户确认收货，11 月 12 号的成交量并不能说 明双十一当天的成交量，这时候快件可能连快递员还没有拿到。为了弥补统计数据的漏 洞，在 11 月 16 号晚上再次看店铺的销量信息。这时候明显出现月成交数据的上升。以科 沃斯地宝 T8MAX 扫地机器人商品(又是直播带货)为例，12 号月成交 3.7 万笔，16 号晚 上 20 点已经为 11 万笔，快递员在短短几日还是送了很多货的。 以上是一种针对公开页面数据对双十一销量情况的分析，第一个和第二个问题当加大数据跟踪频率，加深产品预售状态的识别，可以进行样本量差错的控制。第三个问题应该是第三方数据的共性问题，由于快递物流的影响，双十一的收货时间拉长，且集中性减弱，月成交数据会在初期有一定的波动，直到快递员觉得双十一的单结束了，数据会趋于稳定。 商品详情页有月销量数据，其更能反映商品的交易信息。因为它只统计近30天的交易成功的购买件数，不统计退货和派件过程中的销量数据。
当我们在淘宝网站上选择购物的时候，我们会货比三家，慎重的进行比较，那么常规的比较无外乎一点，产品的基础功能是否符合要求。这一点通过商品图片文字我们发现其实适合我们的有很多，因为不能像线下一样实物进行比较，这时候大家会看哪几点？第一点评论，大家会看是否近期有差评，是否有符合自己胃口的优评；第二点销量，对于一些购物直男，大家对销量高的商品存在一定的信任；第三点品牌，头部品牌的优势在这时候展露无疑。 这里我们以天猫为例，搜索产品“剃须刀”，天猫默认的排序方式是综合。综合的排序算法不过多讨论，这个时候我们是被动接受数据，大数据会依据您所处的年龄段、性别、职业等等，插入它想给你看的产品。切换排序算法为销量，月成交的信息可以看出一个产品的销售热度。让我们看看月成交信息官方的解释：为什么按销量排名下收货人数和商品详情中的交易成功数量不一致? 目前商品销量搜索下页面统计的是近30天确认收货的买家人数,去除重复购买，去除退货退款，去除不计销量订单，汇总进行计算。系统设置好计算逻辑，全网宝贝销量统一计算。如果按照官方的解释，那么本次“双十一”第一波预售产品，是不是在我们搜索的时候成交量不应该包括预售交易数？其实不然，我们发现在10月31号官方店铺商品销量降序排列的时候，预售订单量大的产品仍然排在前列（如果不算的话，很多预售产品会消失在公众的眼球里）。 那么“双十一”我们如何去统计一个店铺的销量，如何去分析活动带来的整体销售规模。 这是一张盛世图，它代表着阿里每一年的巅峰，不仅仅是业务，也是技术上的突破。熟悉双十一的人都了解，今年不一样，那有啥不一样？时间拉长，从第一波预售10月20号开启；活动内容变化，预售和促销活动都存在两个时间段；玩法不一样，笔笔返红包、跨店满减玩法等。11月12号各方开始双十一战报发送，科沃斯、海尔、华熙等等，大家普遍一个基调-“突破”，这是多少“尾款人”的功劳！ 回到开始，商品列表页有商品的月成交，如果抛开官方总量数据，如何做好自己的数据统计呢？ 先列出我们的活动关键时间结点：10月31号-第一波预售结束、11月4号-第一波现货交易结束、11月10号-第二波预售结束、11月12号-第二波现货交易结束。在每个时间的临界值我们进行商品列表的时间片数据截取（详情页有更详细的数据，但是考虑成本和阿里服务器，我们更想选择列表），那么理论上来说我们已经有了大家所关心的商品在这四个时间点的近三十天成交数据。但数据分析过程中，还是暴露出一些过于理想化的问题。 1.双十一第一批预售量被统计进10月销量。科沃斯在10月20号预售产品地宝N8扫地机器人,李佳琦直播带货，当天预售2.6万，在10月31号该商品列表页显示成交量4.4万。这个问题在阿里统计中不存在，因为他们可以通过订单的性质，将付尾款的交易统计进双十一的销售数据，而在十月数据中进行提出。第三方统计也可进行一定程度的排除，提高数据跟踪频率，识别双十一预售产品，将20号之前的近三十天成交量统计为该产品的十月销量，但是一定程度上该数据存在过量统计（因为10月19号该产品的近三十天成交量统计区间是从9月19号至10月19号的）。 2.预售产品的成交量出现重新计算。以今年爆款Whoo后天气丹为例，我们可以看出，10月20号凌晨，薇娅的力荐，该产品预售量突破41万，截止10月31号预售数量以45万+结束双十一第一波预售（直播出爆款，上图科沃斯已经说明）。11月4号该产品列表页成交量降为39万，最新16号19点月成交40万+。为啥现在的成交量还是低于预售量，大胆揣测，除了部分用户还未点击收货，存在退货情况。 天气丹的数据还不能完整的支持重新计算的逻辑，那么我们再看一个产品，护舒宝液体卫生巾。截止10月31号预售成交量：150万+，11月12号月成交量为90万+，最新16号19点月成交123万笔。 3.由于近 30 天的成交量的订单完整周期是用户确认收货，11 月 12 号的成交量并不能说 明双十一当天的成交量，这时候快件可能连快递员还没有拿到。为了弥补统计数据的漏 洞，在 11 月 16 号晚上再次看店铺的销量信息。这时候明显出现月成交数据的上升。以科 沃斯地宝 T8MAX 扫地机器人商品(又是直播带货)为例，12 号月成交 3.7 万笔，16 号晚 上 20 点已经为 11 万笔，快递员在短短几日还是送了很多货的。 以上是一种针对公开页面数据对双十一销量情况的分析，第一个和第二个问题当加大数据跟踪频率，加深产品预售状态的识别，可以进行样本量差错的控制。第三个问题应该是第三方数据的共性问题，由于快递物流的影响，双十一的收货时间拉长，且集中性减弱，月成交数据会在初期有一定的波动，直到快递员觉得双十一的单结束了，数据会趋于稳定。 商品详情页有月销量数据，其更能反映商品的交易信息。因为它只统计近30天的交易成功的购买件数，不统计退货和派件过程中的销量数据。
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