如何通过数据层面来分析商家的改价行为？

B2C模式是电子商务模式中常见的模式，从商业角色的角度来看，B2C分为自营和平台。自营是指电子商务网站所属公司享有商品权并通过网站销售的方式；平台是指电子商务网站所属公司只提供网站服务，吸引其他公司进入网站销售商品的方式。比如天猫是纯平台运营模式，比如JD.COM、1号店，都是自营和平台，1号商城是1号店提供的平台服务。电子商务平台的一个共同功能是允许商家在订单支付前修改订单的交易价格。许多朋友可能在天猫商城下订单后让商家修改运费。通常，我们认为用户联系商家修改价格是良性的，但也会有商家主动修改价格，例如，一些商家首先将商品价格设置得很低，吸引用户下订单，然后说价格设置错误，将交易价格改为原价，这是一种恶意刷单行为。修改价格不是指修改商品的价格，而是修改订单的价格。这里提到的修改价格不是指修改商品的价格，而是修改订单的价格。本文描述了如何通过数据层面分析商家的价格变化。在这里，我们将解释允许商家改变价格的功能的合理性。当然，确实有很多电子商务平台不提供这样的功能，但存在是合理的，否则就不会有价格变化行为分析的问题。1、最常见的是修改运费。我相信很多人都经历过。如果他们购买免邮件商品，然后购买免邮件商品，如果两件物品一起运输，他们可以要求商家修改运费；2、这种讨价还价现象在中国很多地方都存在，有中国特色的讨价还价，有实力的人可以把价格降到一半以上，对这样的人来说，作者表示钦佩；3.、有些用户发现需要修改商品（如型号、颜色、匹配包等）或修改商品数量，不想下订单，会在评论中解释，让商家修改价格；以上是一些积极设置修改价格功能的原因，但这个功能是一把双刃剑，也会带来一些负面影响，如恶意刷，所以做分析来约束。 既然要分析分析的原因，那一定是有问题的。 既然要分析分析的原因，肯定是有问题的。在以上三种情况下，用户要求修改价格，但问题基本上是商家主动修改价格。订单完成后，商家可以修改价格，这将导致以下问题：1、价格变更订单的比例过高会导致用户交易体验差，给用户留下平台交易不确定的印象，影响平台声誉，这就是为什么许多平台不打开该功能的原因；2、增加了支付失败的可能性。降低价格很容易说，如果很多用户不愿意支付，甚至用户已经支付，商家修改了价格，导致支付金额低于订单的交易金额；3、一些企业利用价格变化功能进行虚假营销活动，受到用户的投诉。先低价卖，用户下单后再改价格标错；4、有不良动机，给商家恶意刷单的机会。如果对价格变化过程的限制较少，它将成为一些不良企业的工具；分析目标1、通过对商家价格变更行为的分析，找出规则和对策，对价格变更行为有一定的约束；2、尽量减少甚至取消用户支付动作后的价格变更，让用户在支付前尽可能获得价格变更信息，特别是COD的线下支付方式；分析后可能带来的收入1、可减少企业的违法经营行为；2、可提高支付成功率，特别是线下支付方式；3、改善买家体验，顺利完成交易；第一步是分析方法和方法。如果我们想分析，我们必须首先获得基本数据。这是对商家价格变化行为的分析，因此，必须有与价格变更相关的字段信息；此外，由于价格变更行为会影响支付成功率，因此必须取出价格变更订单的支付状态进行分析。最后，定义的基本数据字段如下，当然，中间有一些加工：商业ID、订单号、订单时间、订单金额(提前价格)、最终修改时间、交易金额(价格)、支付时间、支付状态、价格变更范围（交易金额-订单金额）；这里解释一下，能否获得分析的数据与公司内部数据仓库的建设有很大关系，另外，最好自己了解SQL，了解SQL的重要性，请参考产品经理需要掌握的技术点。第二步是确定分析的数据范围。由于大部分价格变更行为发生在付款前，时间维度以下订单时间为准；主要目的是分析价格变更行为的业务，消除无价格变更行为的业务数据；此外，为了使数据更有说服力，数据范围选择上半年的六个月范围；第三步，从分析的原因和目标来看，可以从修改订单的比例和支付成功率的角度来看。1、首先，看看商家所有订单的价格变更订单的比例，比例是否会相对较高，这可以在一定程度上区分恶意商家；这个比例很容易计算，单个商家的订单总数除以商家的订单总数，是单个商家的价格变更订单的比例。1、首先，让我们看看商家价格变更订单在所有商家订单中的比例是否相对较高，这可以在一定程度上区分恶意商家；这个比例很容易计算。单个商户价格变更的订单总数除以商户订单总数外，即单个商户价格变更订单的比例。从分析结果来看，发现部分商户价格变更订单的比例确实很高，部分商户100%的订单已经修改了价格。基于过去的经验，我们认为80%的订单已经修改了价格，商家涉嫌恶意操作，并提取出来进行个人分析。2、让我们来看看价格变化订单中价格变化的比例和价格变化的比例；价格变化的比例为单个商家中价格变化的订单数除以商家价格变化订单的总数；同样，价格变化的比例是单个商家中价格变化的订单数除以商家价格变化订单的总数。从这个分析结果中，我们可以看到一个非常有趣的现象。下图是订单数量前30名的商家分析结果。可以看出，当商家修改价格时，要么提高大部分订单的价格，要么降低大部分订单的价格。这也证实了一些商家可能会故意先把价格标低，然后把价格改回去。3、我们来看看支付成功率的指标，分析一下商家自身的支付成功率和改价订单的支付成功率。商户订单支付成功率为商户支付的成功订单总数除以商户订单总数；价格变更订单支付成功率除以价格变更订单总数。以这30家企业为例，我们可以发现，提高价格的订单支付成功率远低于正常支付成功率，几乎只有一半，而降低价格的支付成功率高于或接近正常支付成功率。通过三个角度的分析，我们基本上可以得出一些结论：1、从数据上看，部分商家恶意改价，改价订单比例高，涉嫌刷单，需要具体分析；2、有的商家基本选择把价格提高，抛开正常修改的价格因素，我们认为价格提高的比例还是太高，有虚假标价的嫌疑，还需要看详细的数据来分析原因；3、我们发现，订单交易后，提高价格的支付成功率只有正常的一半左右，但降价基本持平，证明用户也愿意看到商家降低价格，需要分析是否能限制商家只能降低价格；综上所述，从整个过程来看，数据分析必须有原因和目标，否则就没有办法开始，这就是为什么很多人认为他们不知道该分析什么。分析结果不太确定的原因是数据分析是一种辅助工具，其结果可以参考，但不可避免，粗线分析可能需要更详细的分析来确定最终问题。分析结果不确定的原因是数据分析是一种辅助工具，其结果可以参考，但不可避免，粗线分析可能需要更详细的分析来确定最终问题。最后，产品经理了解SQL要方便得多，或者在基本数据被取出后，如果你有很强的Excel操作和使用能力，你也可以使用Excel进行分析。这里只是一般的数据分析过程和步骤，整个过程相对简单，事实上，经过详细的分析，你可以写一个更漂亮的数据分析报告，可以有各种常见的曲线图、蛋糕图等，本文是数据分析方法的初步介绍，如果你有更好的分析角度，你也可以分享。

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