阿里巴巴用户体验研究专员暑期实习生笔试 经验分享 2019

2019年 阿里巴巴用户体验研究专员暑期实习生笔试就两道问答题,要求在下午七点到九点的两个小时内做答:数据库

 

第一题:网络

 

 

 

第二题:spa

 个人答案:blog

1. 在2018 年3-6 月期间,此快消品的销售额不断攀升。6-9 月期间,此快消品的销售
额开始下降。而2018 年10 月到次年2 月,此快消品销售额处于波动状态。整体而言,快
消品X 在夏季的销售状况最好,五、六、7 月的销量较高。而秋冬季节,快消品X 的销售额
波动较大;好比,2018 年12 月销售额较低,而1 月销售额较高。
从快消品X 的时间趋势图来看,此商品在寒暑假期间销售额较高。并且,在寒暑假开
始的第一个月销售额最高。经判断,多是零食、饮料甚至是日化用品等商品。此类产品
面向的消费者群体较为年轻,应多为学生群体。所以,为了进一步验证此类产品的消费者
多为学生的假设,应收集快消品X 消费者的年龄数据、教育程度数据(是否在校学生),根
据年龄组进行描述性统计、回归分析、决策树回归等,研究此商品销售额与消费者年龄结
构的关系。排序


2. 在Top3 品牌的12 个月的销售份额数据中,BrandA 有6 个月占据销售额第一的位
置。也就是说,在全部的快消品品类X 中,BrandA 有几乎50% 的时间占据市场份额的第
一名。所以BrandA 在快消品X 中能够说是明星产品,相比其余品牌有较大的优点。所以,
BrandA 应当继续巩固品牌效应和品牌知名度,保持品牌原有特点。而且在品牌原有的基础
上推陈出新,增强与其余品牌的合做、联名等,借此能够巩固BrandA 在年轻人中的受欢
迎程度。此外,能够经过请明星代言和广告投放的方式提高产品影响力和知名度。
为了进一步研究此问题,须要收集Top3 品牌消费者群体的性别、年龄、收入、教育程
度等信息。这些变量能够经过电商渠道后台数据库提取。根据销售数据分析消费者的年龄
分布、受教育程度等状况。分析此产品在何种特征的人群中最受欢迎,以及与Top3 另两个
品牌的用户差异。经过这种分析寻找BrandA 的优点,对原有优点进行巩固,并对不足进
行弥补。
此外,为了验证电视和网络广告对于快消品品类X 销量的影响,能够收集投放广告前
后的销量数据,检验广告是否显著提高了产品销量。而且能够进一步分析流量明星的代言
是否可以增长销量。以后能够经过明星知名度和代言费选择明星代言。

案例分析1:因为钢琴属于不易带走和移动的物品,所以流动家庭拥有钢琴的几率很是
小,故应当在分析中排除。上海的人口总量约为为2400 万人,其中,流动人口约980 万人。
因为上海地区人口老龄化情况较为严重,大部分家庭为三世同堂的扩你们庭。所以假设平
均每户家庭5 人,上海市户籍家庭总量大概有(2400-980)/5=284 万户。此外,根据笔者
主观几率估计,上海家庭较为重视素质教育,看重音乐素养的培养,所以在上海本地有户
籍的儿童中,拥有钢琴的比例大概能达到平均15% 左右。所以,假设平均每家户1 个儿童
使用1 架钢琴,上海市家庭拥有的钢琴总量为:284 万*15%=42.6 万架。支付宝


案例分析3:数据分析

(1)收集淘宝网18-35 岁年轻消费者的耳机消费数据,包括消费者本人的
年龄、是否在读、最高学历、性别等变量,此外收集每一次耳机购买行为的耳机类型、品牌、
型号、价位等,构成数据框。首先,分消费者类型和耳机类型对各类耳机产品的销售额进行
频数统计,销售额越高,说明需求越大。此外,对数据进行时间序列分析,具体而言,根据
时间划分各类类型、品牌耳机的销售额和市场份额。预测各类类型的耳机在将来可能的需
求变化。好比,某类型耳机销售量近几月忽然上涨,可能预示着此类产品将来的需求增大。产品

(2)此外,收集淘宝网的耳机类商品的点击信息,包括在商品页面内停留时长、最终是
否购买等变量。根据数据计算每种商品最终购买商品与点入商品页面的比例。在购买量相
同的状况下,若是这个点入商品页面数量较高,说明商品更受欢迎。在点入页面数量相同
的状况下,若是购买量较高,可能因为商品价格合适。同时根据浏览页面时长能够得知商
品受欢迎程度。经过此方法能够得知耳机线上消费的动因。电商


案例分析4:后台

根据样本量计算公式,简单随机抽样下容许偏差为2%,置信水平为95%的样本量为2401。所以初步肯定全国范围内调查2500 家商户(能够根据项目经费弹性增减样本量)。因为阿里支付宝后台拥有商户的联系方式和商家类型等信息。从数据库后台调取食杂店电话号码,进行简单随机抽样,从支付宝后台的食杂店中抽出约2500 户样本,进行电话访问。具体的访问内容为商户的主要产品、所需货源、供货方式、供货难度等。经过访谈和已有信息建立数据框。最后,经过频数表将货物名称依据供货难度进行排序,提取出供货难度最大的货物,最终肯定供货难度最大的3000 个单品。

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