工作经历

服装销售分析
项目描述：
服装行业具有季节性强、款式更新快、消费者偏好多变等特点。因此，对电商平台上服装销售数据的深入分析，对于把握流行趋势、优化库存管理、提升顾客满意度至关重要。
项目职责：
1.季节性与潮流趋势分析：识别季节性热销款式与新兴潮流趋势，预测下一季流行方向。
2.尺码与颜色偏好分析：分析不同地区、不同客群对服装尺码和颜色的偏好。
3.退货率与顾客反馈分析：探究退货原因，分析顾客评论，改进产品质量与描述准确性。
4.交叉销售与搭配推荐：分析顾客购买行为，开发交叉销售策略，提高客单价，筛选出销量低的sku对库存进行优化。
具体实施步骤：
1. 数据收集与预处理（MySQL）
细化数据提取：除了基本的订单信息，还特别关注商品属性字段，如款式、颜色、尺码等。
退货数据整合：整合退货记录与原因分析，为退货率分析做准备。
2. 基础数据分析（Excel）
尺码与颜色销售矩阵：使用Excel创建透视表，分析各尺码、颜色的销售表现。
退货原因汇总：整理顾客退货原因，使用条件格式标记高频问题。
3. 高级数据分析与可视化（BI工具）
潮流趋势线图：在BI工具中绘制款式或风格随时间的变化趋势，识别趋势上升或下降的节点。
交叉销售网络图：利用关联规则分析，展示商品之间的关联购买行为，指导搭配推荐。
优化策略建议：
季节性采购调整：基于销售趋势预测，提前规划下一季的采购重点。
尺码与颜色策略：根据偏好分析，调整生产计划，确保热门尺码和颜色的充足供应。
顾客体验提升：根据顾客反馈，优化商品详情页描述，减少因信息不准确导致的退货。
个性化营销：利用交叉销售分析结果，推出个性化搭配推荐，提升购物体验
提升服装复购率
项目描述：
本项目旨在通过数据分析手段提升电商服装店铺的老用户复购率。通过整合MySQL数据库中的订单数据、用户信息及商品信息，
利用Python进行数据处理和分析，并结合Excel进行直观展示，我们旨在识别影响老用户复购的关键因素，进而制定有效的营销策略，提升用户忠诚度和整体销售额。
项目职责：
1.深入分析老用户的购买习惯，包括购买频次、偏好商品类型、消费时段等，识别促进复购的关键因素。
2.数据的清洗、整理及预处理工作，运用Python及相关数据分析库（如Pandas、NumPy）构建模型，进行复杂数据分析，如用户细分、复购预测模型的建立。
3. 依据数据分析结果，设计针对老用户的个性化营销策略和会员忠诚计划，如定制化推荐系统、会员专享活动等，并监督策略的实施效果。
具体实施步骤：
1.使用Python的数据库连接库（如pymysql）提取订单、用户、商品等数据，存储为CSV或直接在DataFrame中进行后续分析。
2.处理异常值，统一时间格式，对用户ID、商品类别等进行编码，便于分析。
3.利用Pandas进行统计分析，包括但不限于用户购买频率、偏好商品类别、购买时间分布等。
4.基于Excel或Python可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）展示分析结果，提炼关键洞察，并据此制定营销策略。
优化策略建议：
个性化推荐系统：基于用户历史购买记录，利用机器学习算法（如协同过滤、深度学习）提供个性化商品推荐，增强用户体验。
会员体系优化：建立或优化会员等级制度，为不同等级会员提供差异化服务和优惠，如专属折扣、生日礼物等，提升用户忠诚度。
购物节/专题活动：针对老用户偏好的商品类别，在特定时期（如换季、节日）举办促销活动，增加购买动机。
客户反馈循环：建立有效的用户反馈机制，通过调查问卷、社交媒体互动等方式收集用户意见，不断优化产品和服务。
客户服务升级：提供快速响应的客服支持，解决用户问题，提升售后体验，增强用户满意度和信任感。