Beskrivning

Målet, ett ledande detaljhandelsföretag, har utökat sin e-handelsverksamhet i Brasilien för att tillgodose den växande online shoppingtrenden. För att säkerställa framgång på denna konkurrensutsatta marknad är det avgörande för Target att förstå dynamiken i e-handeln i Brasilien och utnyttja datadrivna insikter för att förbättra sin verksamhet. I den här artikeln kommer vi att analysera Targets e-handelsdatauppsättning med hjälp av Structured Query Language (SQL) förfrågningar för att ge praktiska rekommendationer för att förbättra sin verksamhet i Brasilien.

Inlärningsmål

1. Få kunskaper i SQL genom att analysera Targets e-handelsdatauppsättning.
2. Lär dig hur du utför en första utforskning av en datauppsättning, inklusive datarensning och förberedelse med hjälp av SQL-frågor.
3. Förstå hur man analyserar och tolkar e-handelstrender i Brasilien med hjälp av SQL-frågor.
4. Utveckla färdigheter i att identifiera och analysera säsongsmönster i e-handelsdata med hjälp av SQL-frågor.
5. Lär dig att extrahera värdefulla insikter om kunders köpmönster och preferenser genom SQL-analys.
6. Utveckla förmågan att göra datadrivna rekommendationer och handlingsbara insikter för att förbättra e-handelsverksamheten baserat på SQL-analys av datamängden.

Läs mer: SQL för Nybörjare i datavetenskap!

Denna artikel publicerades som en del av Data Science Blogathon.

Inledande utforskning av datamängden

Innan vi gick in i analysen gjorde vi en första utforskning av Targets datauppsättning för e-handel. Detta innebar att granska data, rengöra den och förbereda den för analys. Vi verifierade kolumndatatyperna i tabellen "kunder" med hjälp av följande SQL-fråga i BigQuery:

SELECT column_name, data_type
FROM `target-analysis-sql.target.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS`
WHERE table_name = 'customers';

Genom att förstå datatyperna för varje tabell säkerställer vi korrekt analys och tolkning av datamängden.

För att förstå tidsperioden som täcks av datamängden körde vi följande SQL-fråga:

SELECT DISTINCT MIN(order_purchase_timestamp) start_date, MAX(order_purchase_timestamp) end_date
FROM `target.orders`;

Detta gjorde det möjligt för oss att fastställa start- och slutdatum för data, dvs. från 4 september 2016 till 17 oktober 2018.
, vilket ger ett sammanhang för vår analys.

Dessutom undersökte vi städerna och delstaterna för kunder som gjort beställningar under den angivna tidsperioden. Följande SQL-fråga hjälpte oss att identifiera kunddistributionen:

SELECT DISTINCT c.customer_city, c.customer_state, COUNT(o.customer_id) order_count
FROM target.orders o
JOIN target.customers c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC;

Här kan vi se att sao paulo city enbart från SP-staten har fler beställningar än
följande 5 städer tillsammans. Detta beror på att sao paulo är den folkrikaste och rikaste
staten i Brasilien.

Läs mer: Från grunderna till avancerade av SQL

Utforska den växande trenden för e-handel i Brasilien

E-handelslandskapet i Brasilien har upplevt en betydande tillväxt de senaste åren. För att få en heltäckande förståelse av scenariot är det viktigt att analysera olika aspekter, såsom orderantal, intäkter och säsongsvariationer. I det här avsnittet fördjupar vi oss i datasetet för att avslöja insikter om e-handelstrenden i Brasilien.

Finns det en växande trend för e-handel i Brasilien?

För att fastställa den växande trenden för e-handel i Brasilien undersökte vi orderantalet över tid. Med hjälp av SQL-frågor extraherade vi år och månad från orderns köptidsstämpel och räknade de distinkta order-ID:n. Följande fråga utfördes:

SELECT EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) AS year, EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count
FROM `target.orders` o
JOIN `target.customers` c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

Baserat på analysen av orderantal kan det observeras att det finns en växande trend inom e-handel i Brasilien. Antalet köp har visat en övergripande uppåtgående trend, med vissa fluktuationer. Det är dock viktigt att notera att orderantalet ensamt inte indikerar takten i verksamhetens tillväxt. För att få en mer exakt förståelse bör vi också överväga intäktsökning.

SELECT EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) AS year, EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, ROUND(SUM(p.payment_value), 2) as revenue
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p ON o.order_id = p.order_id
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month; 

Även här kan vi se en liknande trend som ovan.

Hur kan vi beskriva ett komplett scenario?

För att måla en komplett bild av e-handelsscenariot i Brasilien är det avgörande att överväga flera faktorer som påverkar försäljningen. Dessa faktorer inkluderar kunddemografi, ökningen av kundbasen, tekniska framsteg, antalet säljare, enkel beställning, kundnöjdhet, förtroende över tid, retur- och bytespolicyer, betalningsalternativ, leveranstid, orderavbokningar och allmänna ekonomiska förhållanden . En holistisk analys av dessa aspekter skulle ge en mer heltäckande förståelse av e-handelslandskapet i Brasilien.

Kan vi se en viss säsongsvariation med toppar vid specifika månader?

Genom att analysera datamängden undersökte vi förekomsten av säsongsvariationer inom specifika månader. Genom att extrahera månaden från beställningens köptidsstämpel beräknade vi antalet distinkta beställnings-ID:n för varje månad. Följande fråga utfördes:

SELECT EXTRACT(MONTH FROM order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count
FROM `target.orders`
GROUP BY month
ORDER BY month;

Med tanke på den begränsade datamängden som tillhandahålls är det utmanande att dra definitiva slutsatser om säsongstrender. Men från analysen och visualiseringen i Tableau kan vi observera vissa säsongsvariationer i e-handelsbeställningarna. Antalet beställningar ökar generellt från mars till augusti med fluktuationer däremellan. Noterbart är det en ökning av beställningarna under februari och mars, samtidigt som karnevalssäsongen i Brasilien. Dessutom visar augusti månad en topp i antal beställningar, potentiellt relaterad till Festival de Cachaça tillägnad den nationella spriten, cachaça. Det är viktigt att notera att ytterligare analys med en större datauppsättning skulle krävas för att validera dessa säsongstrender.

Förstå köpmönster för brasilianska kunder

För att få insikter i brasilianska kunders köpmönster analyserade vi den tid på dygnet då de flesta beställningarna gjordes. Följande SQL-fråga utfördes för att kategorisera orderinköpstidsstämplarna i fyra perioder: gryning, morgon, eftermiddag och natt.

SELECT CASE WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 0 AND 5 THEN 'Dawn' WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 6 AND 11 THEN 'Morning' WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 12 AND 17 THEN 'Afternoon' WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 18 AND 23 THEN 'Night' END AS hour, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM target.orders o
JOIN target.customers c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY hour
ORDER BY order_count DESC;

Baserat på analysen fann vi att brasilianska kunder tenderar att lägga de flesta beställningar under dagtid, särskilt på eftermiddagen och natten. Detta indikerar att kunder föredrar att handla online när de har fritid eller efter att ha avslutat sina dagliga aktiviteter. Det är viktigt att notera att antagandet här är att de inspelade tidsstämplarna återspeglar den korrekta tidszonen vid köptillfället.

Att förstå kundernas köpmönster hjälper e-handelsföretag att optimera sin verksamhet. Genom att identifiera maximala köptider kan företag allokera resurser, såsom kundtjänstrepresentanter och lager, mer effektivt för att möta kundernas krav och ge en sömlös shoppingupplevelse.

Att analysera data på detta sätt ger värdefulla insikter om brasilianska kunders beteende och preferenser. Med denna information kan e-handelsföretag som Target skräddarsy sina marknadsföringsstrategier och reklamkampanjer till specifika tidsperioder, vilket maximerar deras räckvidd och potentiella försäljning.

Sammanfattningsvis, en analys av brasilianska kunders köpmönster avslöjar den växande trenden för e-handel i landet, belyser vikten av att överväga olika faktorer för en fullständig förståelse av e-handelsscenariot, och belyser de föredragna tidsperioderna för online handla. Med dessa insikter kan Target och andra e-handelsföretag fatta datadrivna beslut för att förbättra sin verksamhet och förbättra kundnöjdheten.

Utveckling av e-handelsbeställningar i Brasiliens region: Avslöjar statliga trender och kunddistribution

Analysera månad-till-månad beställningar efter stater

För att förstå utvecklingen av e-handelsbeställningar i Brasilien-regionen analyserade vi antalet beställningar från månad till månad för varje stat. Följande är körningen av SQL-frågan:

SELECT c.customer_state, EXTRACT(month FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(o.order_purchase_timestamp) AS order_count
FROM target.orders o
JOIN target.customers c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_state, month
ORDER BY c.customer_state, month;

Grafen ovan illustrerar antalet beställningar från månad till månad i varje delstat i Brasilien, vilket ger värdefulla insikter om kundernas köptrender från delstat till delstat. Det är uppenbart att São Paulo (SP) konsekvent har det högsta antalet beställningar under en given månad, följt av Rio de Janeiro (RJ) och Minas Gerais (MG).

Fördelning av kunder över brasilianska stater

För att ytterligare utforska e-handelslandskapet i Brasilien undersökte vi fördelningen av kunder över staterna. Följande SQL-fråga kördes:

SELECT c.customer_state, COUNT(c.customer_id) AS no_of_customers
FROM `target.customers` c
GROUP BY c.customer_state
ORDER BY no_of_customers DESC;

Uppgifterna visar att delstaten São Paulo (SP) har det högsta antalet kunder, vilket kan tillskrivas dess status som den folkrikaste staten i Brasilien. Detta fynd överensstämmer också med den tidigare analysen, vilket indikerar en positiv korrelation mellan befolkningen i en stat och dess orderantal.

Att förstå utvecklingen av e-handelsbeställningar och distributionen av kunder över brasilianska delstater är avgörande för att företag som Target ska kunna skräddarsy sina marknadsföringsstrategier, optimera logistiken och förbättra kundupplevelsen. Genom att utnyttja denna SQL-drivna analys kan e-handelsföretag effektivt rikta in sig på specifika regioner, allokera resurser strategiskt och leverera personliga upplevelser som tillgodoser unika preferenser och krav från kunder i olika stater.

Sammanfattningsvis, en analys av utvecklingen av e-handelsorder och kunddistribution över delstater i Brasilien ger värdefulla insikter om dynamiken på marknaden. Genom att utnyttja SQL och datadrivna tillvägagångssätt kan företag få en konkurrensfördel, driva tillväxt och maximera sin inverkan i det snabbt föränderliga e-handelslandskapet i Brasilien-regionen.

Inverkan på ekonomin: Analysera kostnadstrender och statliga pris- och fraktvärden

Undersöker den procentuella ökningen av kostnaden för beställningar från 2017 till 2018 (januari till augusti)

För att förstå effekten på ekonomin beräknade vi den procentuella ökningen av kostnaden för beställningar från 2017 till 2018, endast med tanke på månaderna från januari till augusti. Följande SQL-fråga kördes:

SELECT EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, ( ( SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) = 2018 AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8 THEN p.payment_value END) - SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) = 2017 AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8 THEN p.payment_value END) ) / SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) = 2017 AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8 THEN p.payment_value END) )*100 AS percent_increase
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p ON o.order_id = p.order_id
WHERE EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) IN (2017, 2018) AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

Den totala procentuella ökningen av kostnaden för beställningar från 2017 till 2018, inklusive endast månaderna januari till augusti, är 138.53 %. När man granskar den månadsvisa ökningen visar januari den högsta procentuella ökningen, följt av februari och april.

Analyserar medelvärde och summa av pris och fraktvärde efter kundstat

För att få insikter om pris och fraktvärden på delstatsnivå, beräknade vi medelvärdet och summan av dessa värden av en kundstat. Följande är exekveringen av SQL-frågan:

SELECT c.customer_state, ROUND(AVG(i.price), 2) AS mean_price, ROUND(SUM(i.price), 2) AS total_price, ROUND(AVG(i.freight_value), 2) AS mean_freight_value, ROUND(SUM(i.freight_value), 2) AS total_freight_value
FROM `target.orders` o
JOIN `target.order_items` i ON o.order_id = i.order_id
JOIN `target.customers` c ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_state;

Analysen avslöjar intressanta fynd. Medan São Paulo (SP) har det högsta totala prisvärdet och det totala fraktvärdet, har det överraskande nog det lägsta genomsnittliga prisvärdet och det genomsnittliga fraktvärdet bland alla stater. Å andra sidan har delstaten Paraíba (PB) det högsta genomsnittliga prisvärdet och det genomsnittliga fraktvärdet.

För att förstå effekterna på ekonomin krävs en omfattande analys av kostnadstrender och pris- och fraktvärden. Genom att utnyttja SQL-frågor och undersöka statliga mönster kan företag få värdefulla insikter i det ekonomiska landskapet, identifiera potentiella tillväxtmöjligheter och fatta datadrivna beslut för att optimera prissättningsstrategier, förbättra logistiken och öka den övergripande ekonomiska effekten.

Analysera försäljning, frakt och leveranstid: Insikter från Brasilien

Beräkna dagar mellan inköp, leverans och beräknad leverans

För att förstå tidslängden mellan köpet av en beställning, dess leverans och den beräknade leveransen, beräknade vi antalet dagar med hjälp av följande SQL-fråga:

SELECT order_id, DATE_DIFF(order_delivered_customer_date, order_purchase_timestamp, DAY) AS delivered_in_days, DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_purchase_timestamp, DAY) AS estimated_delivery_in_days, DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_delivered_customer_date, DAY) AS estimated_minus_actual_delivery_days
FROM `target.orders`
WHERE DATE_DIFF(order_delivered_customer_date, order_purchase_timestamp, DAY) IS NOT NULL
ORDER BY delivered_in_days;

Hitta genomsnittlig tid till leverans och genomsnittlig skillnad i beräknad leverans tillståndsmässigt

För att få insikter om den genomsnittliga leveranstiden och den genomsnittliga skillnaden mellan beräknad och faktisk leverans, beräknade vi medelvärdena på tillståndsnivå med hjälp av följande SQL-fråga:

SELECT c.customer_state, ROUND(AVG(DATE_DIFF(order_delivered_customer_date, order_purchase_timestamp, DAY)), 2) AS avg_time_to_delivery, ROUND(AVG(DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_delivered_customer_date, DAY)), 2) AS avg_diff_estimated_delivery
FROM `target.orders` o
JOIN `target.customers` c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE DATE_DIFF(order_purchase_timestamp, order_delivered_customer_date, DAY) IS NOT NULL AND DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_delivered_customer_date, DAY) IS NOT NULL
GROUP BY c.customer_state
ORDER BY avg_time_to_delivery;

Från resultaten kan vi observera att São Paulo (SP) har den lägsta genomsnittliga tiden till leverans, medan Roraima (RR) har den högsta genomsnittliga tiden till leverans.

Gruppera data efter stat och beräkna medelfraktvärde, tid till leverans och skillnad i beräknad leverans

För att analysera förhållandet mellan fraktvärde, tid till leverans och skillnaden mellan beräknad och faktisk leverans på tillståndsnivå, beräknade vi medelvärdet med hjälp av följande SQL-fråga:

SELECT c.customer_state, ROUND(AVG(i.freight_value), 2) AS mean_freight_value, ROUND(AVG(DATE_DIFF(o.order_delivered_customer_date, o.order_purchase_timestamp, DAY)), 2) AS time_to_delivery, ROUND(AVG(DATE_DIFF(o.order_estimated_delivery_date, o.order_delivered_customer_date, DAY)), 2) AS diff_estimated_delivery
FROM `target.orders` o
JOIN `target.order_items` i ON o.order_id = i.order_id
JOIN `target.customers` c ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_state
ORDER BY mean_freight_value;

Analysen avslöjar en svag positiv korrelation mellan medelfraktvärde och tid till leverans. São Paulo (SP) har det lägsta medelfraktvärdet, medan Roraima (RR) har det högsta medelfraktvärdet.

Att förstå dynamiken för försäljning, frakt och leveranstid är avgörande för att företag ska kunna optimera sin verksamhet och förbättra kundnöjdheten. Genom att utnyttja SQL-frågor och analysera tillståndsmässiga mönster kan företag få värdefulla insikter om försäljningstrender, optimera sin logistik och fatta datadrivna beslut för att förbättra sin totala effektivitet och kundupplevelse.

Analysera betalningstyper: Insikter om beställningar och betalningsavbetalningar

Månad över månad Antal beställningar för olika betalningstyper

För att förstå trenderna i betalningstyper analyserade vi antalet beställningar från månad till månad för olika betalningstyper. Följande är körningen av SQL-frågan:

SELECT p.payment_type, EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p
ON o.order_id = p.order_id
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;

Analysen visar en övergripande uppåtgående trend från januari till augusti och ytterligare en uppåtgående trend från september till november. Kreditkortstransaktioner är den mest populära betalningsmetoden, följt av UPI. Bankkortstransaktioner är det minst föredragna alternativet. Noterbart är att kreditkortstransaktioner ökar snabbt jämfört med andra betalningsmetoder, möjligen på grund av förmåner som "köp nu, betala senare" alternativ eller cashback som tas emot med kreditkort.

Antal beställningar baserat på antalet betalningsavbetalningar

För att få insikter i fördelningen av betalningsavbetalningar analyserade vi antalet beställningar utifrån antalet betalningsavbetalningar. Följande är körningen av SQL-frågan:

SELECT p.payment_installments, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p
ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.order_status != 'canceled'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

Analysen avslöjar att majoriteten av beställningarna (maximalt antal) bara har en delbetalning. Det högsta antalet delbetalningar är 24, vilket är associerat med 18 beställningar.

Att förstå betalningstyper och avbetalningspreferenser är viktigt för företag att optimera sina betalningsprocesser och tillgodose kundernas preferenser. Genom att utnyttja SQL-frågor och analysera betalningstrender kan företag fatta välgrundade beslut för att förbättra betalningsalternativ, effektivisera processer och förbättra den övergripande kundupplevelsen.

Sammanfattningsvis ger analysen värdefulla insikter om betalningstyper och avbetalningspreferenser. Det belyser populariteten för kreditkortstransaktioner, den ökande trenden för kreditkortsanvändning och förekomsten av avbetalningsbeställningar med engångsbetalningar. Dessa insikter kan hjälpa företag att anpassa sina betalningsstrategier och förbättra kundnöjdheten.

Handlingsbara insikter och rekommendationer baserade på analysen

Handlingsbara insikter

1. Data avslöjar att staten SP har betydligt fler order än de kommande fem staterna tillsammans. Detta indikerar en möjlighet till förbättring i de andra staterna. Att fokusera på dessa tillstånd kan hjälpa till att öka antalet beställningar och utöka kundbasen.
2. Säsongsvariationer i försäljning observeras, med ökad försäljning under högtider. Företag bör planera sina marknadsförings- och försäljningsstrategier i enlighet med detta för att dra nytta av dessa toppperioder och öka kundnöjdheten, vilket resulterar i en total försäljningstillväxt.
3. Att förbättra leveranstiderna i områden med längre leveranstider kan ha en positiv inverkan på kundnöjdheten och uppmuntra till återköp. Att effektivisera logistiken och implementera effektiva fraktprocesser är nyckeln för att uppnå detta.
4. Stater som SP och RJ har redan höga orderantal. För att ytterligare öka försäljningen och främja varumärkeslojalitet, rekommenderas det att fokusera på strategier för att behålla kunder, såsom personliga marknadsföringskampanjer, lojalitetsprogram och exceptionella kundtjänstupplevelser.
5. Att analysera kunddemografi kan ge värdefulla insikter för att skräddarsy produkter och marknadsföringsstrategier till specifika målgrupper. Denna anpassning kan leda till ökad försäljning och kundnöjdhet.
6. Uppgifterna indikerar en nedgång i orderingången under september och oktober. Att erbjuda rabatter eller kampanjer under lågsäsong kan uppmuntra kunder att göra inköp under dessa perioder, vilket ökar försäljningen.
7. Även om uppgifterna inte innehåller information om ekonomiska förhållanden, kan en analys av deras inverkan på försäljningen hjälpa till att identifiera områden för förbättringar och investeringar, vilket säkerställer motståndskraft under konjunktursvängningar.

Rekommendationer

1. Förbättra logistik och fraktprocesser för att minska leveranstiderna och öka kundnöjdheten. Detta inkluderar att optimera lagerdriften, förfina fraktrutter och samarbeta med pålitliga budtjänster.
2. Implementera strategier för att behålla kunder för att uppmuntra upprepade köp och främja lojalitet. Detta kan uppnås genom lojalitetsprogram, hänvisningsbelöningar och personliga erbjudanden.
3. Utvärdera prissättning och fraktavgifter för att säkerställa konkurrenskraft på marknaden samtidigt som du maximerar intäkter och lönsamhet. Överväg att höja priserna eller justera fraktavgifterna efter behov.
4. Investera i teknik och infrastruktur för att förbättra e-handelsupplevelsen. Detta inkluderar att implementera chatbots för kundsupport, förbättra webbplatsens prestanda och erbjuda personliga produktrekommendationer baserade på kundens beteende.
5. Samarbeta med säljare för att utöka produktutbudet och förbättra produktkvaliteten, tillgodose olika kunders behov och preferenser.
6. Utnyttja sociala medieplattformar och influencers för att marknadsföra produkter och öka varumärkesmedvetenheten, eftersom de har ett starkt inflytande på köpbeslut i Brasilien.
7. Förbättra kundtjänstupplevelsen genom att erbjuda chattsupporttjänster och säkerställa snabba och effektiva svar på kundförfrågningar.
8. Övervaka konkurrenters aktivitet och justera affärsstrategin därefter, som att matcha eller erbjuda bättre priser, utöka produktutbudet eller förbättra kundservicen för att förbli konkurrenskraftig på marknaden.

Genom att implementera dessa praktiska insikter och rekommendationer kan företag optimera sin verksamhet, öka kundnöjdheten och driva den totala försäljningstillväxten på den brasilianska e-handelsmarknaden.

Slutsats

Sammanfattningsvis ger analysen av e-handelsdata på den brasilianska marknaden värdefulla insikter om kunders köpmönster, försäljningstrender, betalningspreferenser och leveransupplevelser. Genom att förstå dessa mönster och trender kan företag fatta välgrundade beslut och implementera strategier för att optimera sin verksamhet och driva tillväxt. Här är de viktigaste tipsen från analysen:

Key Takeaways

• Tillståndet för SP dominerar e-handelsmarknaden i Brasilien, vilket indikerar behovet av att fokusera på andra stater för potentiella tillväxtmöjligheter.
• Att analysera kunddemografi kan hjälpa till att skräddarsy produkter och marknadsföringsstrategier för specifika målgrupper, vilket leder till ökad försäljning.
• Att erbjuda rabatter under lågsäsong kan stimulera kunder och öka försäljningen under långsammare perioder.

Medierna som visas i den här artikeln ägs inte av Analytics Vidhya och används efter författarens gottfinnande.

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• EVM Finans. Unified Interface for Decentralized Finance. Tillgång här.
• Quantum Media Group. IR/PR förstärkt. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/sql-powers-to-reveal-insights-into-brazilian-online-shopping/