09.10 數據看Nike與Adidas的“相愛相殺”,誰才是運動鞋的王者?


數據看Nike與Adidas的“相愛相殺”,誰才是運動鞋的王者?

作者 | Kelly Ho

題圖 | 網絡

阿迪和耐克在全球的運動市場中,一直是最受歡迎的兩個品牌。數據俠 Kelly Ho 想使用數據科學的方法,為兩個品牌的運動鞋銷售情況做一個理性分析,看看在鞋子的商業世界中,這兩家究竟誰更勝一籌。

最近運動休閒風在時尚界流行,運動鞋被用來與各種服飾混搭,因此我對這一話題產生了興趣。而這種趨勢也讓主要的運動鞋品牌間競爭加劇。在我的爬蟲項目裡,我使用Selenium 來分析 FinishLine 網站上的運動鞋商品和用戶評論數據。

我選擇了耐克和阿迪達斯兩個品牌來進行對比分析,因為他們在FinishLine上是最大的兩個品牌商。

我決定把研究焦點集中在跑鞋和休閒鞋兩大類上,因為這兩個品牌在這兩類產品上產量最大。這個數據再次反映出運動休閒風的流行,因為這兩種是運動休閒風的最常見搭配種類。


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首先我們看到,耐克在 FinishLine 上比阿迪達斯的鞋要多兩到三倍。然而,阿迪達斯獲得的用戶評論數卻是耐克的3到6倍。


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耐克的鞋賣得更好,但是阿迪的鞋卻更能引起用戶共鳴。

我先研究了兩者的定價策略。發現兩者定價區間類似,在50到250美元之間。鞋子價格與評論數或打分並沒有很強的相關性。


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從左邊的圖可以看到,一些阿迪球鞋的評論數超過500,有一款評論數超過2500個,這意味著許多消費者願意花100到200美元買一雙跑鞋或運動休閒鞋。

而價格的分佈圖進一步顯示,不論評分如何、評論數怎樣,從中位數來看,阿迪的跑鞋利潤更高。耐克如果想提升利潤率,可以考慮提高價格來更好地靠跑鞋賺錢。


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評價和評分是用戶對產品感受的最好體現。大部分的評價分佈很相似,除了阿迪的休閒運動鞋。有很大一部分鞋款有500甚至更多的評論數。至於評分的分佈,耐克的跨度(從3.5到4.5星)比阿迪更寬(4到4.5星)。耐克的多樣性意味著更多情況下耐克的鞋款不是很流行就是很失敗,而阿迪比較穩定。


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下面的圖表中只涵蓋了評論數超過20的鞋款的數據,所以不會出現因為幾個人的意見而導致整體有偏差的情況。

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進一步分析評論內容可以獲得更多的發現。我做了個詞雲來看一看評分高和低的鞋款對應的評論中更常出現的單詞。


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“窄”(narrow)經常出現在耐克的一款評分最低的球鞋的評論中。人們覺得這款鞋比正常款式更擠腳,耐克需要改進設計(詞雲中最常出現的 Running、Flyknit等都是耐克鞋子的名稱)。

下面是一個對所有最熱銷的鞋款進行分析後的評論詞雲。“舒適”(comfortable)是最常出現的單詞。這些特點對顧客來說最重要。


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另外,當我再進一步研究,我發現許多熱銷鞋款來自同一個系列。兩個品牌都有類似的策略:在已經證明受歡迎、有買家基礎的系列基礎上,多生產一些新款,從中賺更多的錢。

除了研究流行鞋款的評論,我還希望研究這些評論撰寫的時間,進而瞭解購買趨勢和季節性。

當我研究耐克的最熱鞋款之一——男款的Roshe,我發現,大多數評論寫於2015年。進一步研究更是發現,大多數評論是因為一場營銷活動收集而來(下圖中橙色部分)。其餘時間的評論的稀少證明,這款鞋只有在促銷時會有人買。FinishLine的銷售策略看起來管用了,但也可能說明這款鞋定價過高,所以人們只有等他降價才會買。


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在另一款耐克的熱銷鞋款,女子的 Huarache 款方面,大多數評論發表於2015年末,到2016年中這一段時間裡評論數逐漸下降。這之後促銷又開始,直到2018年初,延續接近2年。FinishLine也許因此過度反應了這款鞋的銷售。


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對於阿迪來說,沒有一款熱銷球鞋的評論是發表於促銷期間。絕大多數評論是2017年開始寫的。過去兩年ultraBOOST 和 Super Star 系列的成功,可以歸功於名人和熱愛潮流的女生的偏愛。大多數球鞋的評論發於六月到十月,說明人們更多會在夏天買休閒鞋,替換冬天沉重的靴子。


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基於從FinishLine 收集的數據,我想建議耐克擴展他們的球鞋生產線、在球鞋寬度上進行質量檢查,可能的話也提高一下跑鞋價格,並且推出更激進的營銷活動,找明星做代言。我會建議網站整體上增加阿迪的庫存,減少耐克的庫存,因為阿迪賣得更好。不過,它們兩家現在的銷售策略都很有效,所以應當繼續保持。

注:本文編譯自技術博客《Nike vs Adidas: Who's winning? 》點擊“閱讀原文”查看。內容僅為作者觀點,不代表DT數據俠立場。文中圖片部分來自作者。

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DT×NYCDSA是DT財經與紐約數據科學學院合作專欄。紐約數據科學學院(NYC Data Science Academy)是由一批活躍在全球的數據科學、大數據專家和SupStat Inc. 的成員共同組建的教育集團。


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本文數據俠 Kelly Ho 是紐約數據科學學院的學生,對數據分析具有濃厚的興趣。


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