阿里巴巴用戶體驗研究專員暑期實習生筆試 經驗分享 2019

2019年 阿里巴巴用戶體驗研究專員暑期實習生筆試就兩道問答題,要求在下午七點到九點的兩個小時內做答:數據庫

 

第一題:網絡

 

 

 

第二題:spa

 個人答案:blog

1. 在2018 年3-6 月期間,此快消品的銷售額不斷攀升。6-9 月期間,此快消品的銷售
額開始下降。而2018 年10 月到次年2 月,此快消品銷售額處於波動狀態。整體而言,快
消品X 在夏季的銷售狀況最好,五、六、7 月的銷量較高。而秋冬季節,快消品X 的銷售額
波動較大;好比,2018 年12 月銷售額較低,而1 月銷售額較高。
從快消品X 的時間趨勢圖來看,此商品在寒暑假期間銷售額較高。並且,在寒暑假開
始的第一個月銷售額最高。經判斷,多是零食、飲料甚至是日化用品等商品。此類產品
面向的消費者羣體較爲年輕,應多爲學生羣體。所以,爲了進一步驗證此類產品的消費者
多爲學生的假設,應收集快消品X 消費者的年齡數據、教育程度數據(是否在校學生),根
據年齡組進行描述性統計、迴歸分析、決策樹迴歸等,研究此商品銷售額與消費者年齡結
構的關係。排序


2. 在Top3 品牌的12 個月的銷售份額數據中,BrandA 有6 個月佔據銷售額第一的位
置。也就是說,在全部的快消品品類X 中,BrandA 有幾乎50% 的時間佔據市場份額的第
一名。所以BrandA 在快消品X 中能夠說是明星產品,相比其餘品牌有較大的優點。所以,
BrandA 應當繼續鞏固品牌效應和品牌知名度,保持品牌原有特點。而且在品牌原有的基礎
上推陳出新,增強與其餘品牌的合做、聯名等,藉此能夠鞏固BrandA 在年輕人中的受歡
迎程度。此外,能夠經過請明星代言和廣告投放的方式提高產品影響力和知名度。
爲了進一步研究此問題,須要收集Top3 品牌消費者羣體的性別、年齡、收入、教育程
度等信息。這些變量能夠經過電商渠道後臺數據庫提取。根據銷售數據分析消費者的年齡
分佈、受教育程度等狀況。分析此產品在何種特徵的人羣中最受歡迎,以及與Top3 另兩個
品牌的用戶差異。經過這種分析尋找BrandA 的優點,對原有優點進行鞏固,並對不足進
行彌補。
此外,爲了驗證電視和網絡廣告對於快消品品類X 銷量的影響,能夠收集投放廣告前
後的銷量數據,檢驗廣告是否顯著提高了產品銷量。而且能夠進一步分析流量明星的代言
是否可以增長銷量。以後能夠經過明星知名度和代言費選擇明星代言。

案例分析1:因爲鋼琴屬於不易帶走和移動的物品,所以流動家庭擁有鋼琴的機率很是
小,故應當在分析中排除。上海的人口總量約爲爲2400 萬人,其中,流動人口約980 萬人。
因爲上海地區人口老齡化情況較爲嚴重,大部分家庭爲三世同堂的擴你們庭。所以假設平
均每戶家庭5 人,上海市戶籍家庭總量大概有(2400-980)/5=284 萬戶。此外,根據筆者
主觀機率估計,上海家庭較爲重視素質教育,看重音樂素養的培養,所以在上海本地有戶
籍的兒童中,擁有鋼琴的比例大概能達到平均15% 左右。所以,假設平均每家戶1 個兒童
使用1 架鋼琴,上海市家庭擁有的鋼琴總量爲:284 萬*15%=42.6 萬架。支付寶


案例分析3:數據分析

(1)收集淘寶網18-35 歲年輕消費者的耳機消費數據,包括消費者本人的
年齡、是否在讀、最高學歷、性別等變量,此外收集每一次耳機購買行爲的耳機類型、品牌、
型號、價位等,構成數據框。首先,分消費者類型和耳機類型對各類耳機產品的銷售額進行
頻數統計,銷售額越高,說明需求越大。此外,對數據進行時間序列分析,具體而言,根據
時間劃分各類類型、品牌耳機的銷售額和市場份額。預測各類類型的耳機在將來可能的需
求變化。好比,某類型耳機銷售量近幾月忽然上漲,可能預示着此類產品將來的需求增大。產品

(2)此外,收集淘寶網的耳機類商品的點擊信息,包括在商品頁面內停留時長、最終是
否購買等變量。根據數據計算每種商品最終購買商品與點入商品頁面的比例。在購買量相
同的狀況下,若是這個點入商品頁面數量較高,說明商品更受歡迎。在點入頁面數量相同
的狀況下,若是購買量較高,可能因爲商品價格合適。同時根據瀏覽頁面時長能夠得知商
品受歡迎程度。經過此方法能夠得知耳機線上消費的動因。電商


案例分析4:後臺

根據樣本量計算公式,簡單隨機抽樣下容許偏差爲2%,置信水平爲95%的樣本量爲2401。所以初步肯定全國範圍內調查2500 家商戶(能夠根據項目經費彈性增減樣本量)。因爲阿里支付寶後臺擁有商戶的聯繫方式和商家類型等信息。從數據庫後臺調取食雜店電話號碼,進行簡單隨機抽樣,從支付寶後臺的食雜店中抽出約2500 戶樣本,進行電話訪問。具體的訪問內容爲商戶的主要產品、所需貨源、供貨方式、供貨難度等。經過訪談和已有信息建立數據框。最後,經過頻數表將貨物名稱依據供貨難度進行排序,提取出供貨難度最大的貨物,最終肯定供貨難度最大的3000 個單品。

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