作者 | Kelly Ho
题图 | 网络
阿迪和耐克在全球的运动市场中，一直是最受欢迎的两个品牌。数据侠 Kelly Ho 想使用数据科学的方法，为两个品牌的运动鞋销售情况做一个理性分析，看看在鞋子的商业世界中，这两家究竟谁更胜一筹。
最近运动休闲风在时尚界流行，运动鞋被用来与各种服饰混搭，因此我对这一话题产生了兴趣。而这种趋势也让主要的运动鞋品牌间竞争加剧。在我的爬虫项目里，我使用Selenium 来分析 FinishLine 网站上的运动鞋商品和用户评论数据。
我选择了耐克和阿迪达斯两个品牌来进行对比分析，因为他们在FinishLine上是最大的两个品牌商。
我决定把研究焦点集中在跑鞋和休闲鞋两大类上，因为这两个品牌在这两类产品上产量最大。这个数据再次反映出运动休闲风的流行，因为这两种是运动休闲风的最常见搭配种类。
首先我们看到，耐克在 FinishLine 上比阿迪达斯的鞋要多两到三倍。然而，阿迪达斯获得的用户评论数却是耐克的3到6倍。
耐克的鞋卖得更好，但是阿迪的鞋却更能引起用户共鸣。
我先研究了两者的定价策略。发现两者定价区间类似，在50到250美元之间。鞋子价格与评论数或打分并没有很强的相关性。
从左边的图可以看到，一些阿迪球鞋的评论数超过500，有一款评论数超过2500个，这意味着许多消费者愿意花100到200美元买一双跑鞋或运动休闲鞋。
而价格的分布图进一步显示，不论评分如何、评论数怎样，从中位数来看，阿迪的跑鞋利润更高。耐克如果想提升利润率，可以考虑提高价格来更好地靠跑鞋赚钱。
评价和评分是用户对产品感受的最好体现。大部分的评价分布很相似，除了阿迪的休闲运动鞋。有很大一部分鞋款有500甚至更多的评论数。至于评分的分布，耐克的跨度（从3.5到4.5星）比阿迪更宽（4到4.5星）。耐克的多样性意味着更多情况下耐克的鞋款不是很流行就是很失败，而阿迪比较稳定。
下面的图表中只涵盖了评论数超过20的鞋款的数据，所以不会出现因为几个人的意见而导致整体有偏差的情况。
进一步分析评论内容可以获得更多的发现。我做了个词云来看一看评分高和低的鞋款对应的评论中更常出现的单词。
“窄”（narrow）经常出现在耐克的一款评分最低的球鞋的评论中。人们觉得这款鞋比正常款式更挤脚，耐克需要改进设计（词云中最常出现的 Running、Flyknit等都是耐克鞋子的名称）。
下面是一个对所有最热销的鞋款进行分析后的评论词云。“舒适”（comfortable）是最常出现的单词。这些特点对顾客来说最重要。
另外，当我再进一步研究，我发现许多热销鞋款来自同一个系列。两个品牌都有类似的策略：在已经证明受欢迎、有买家基础的系列基础上，多生产一些新款，从中赚更多的钱。
除了研究流行鞋款的评论，我还希望研究这些评论撰写的时间，进而了解购买趋势和季节性。
当我研究耐克的最热鞋款之一——男款的Roshe，我发现，大多数评论写于2015年。进一步研究更是发现，大多数评论是因为一场营销活动收集而来（下图中橙色部分）。其余时间的评论的稀少证明，这款鞋只有在促销时会有人买。FinishLine的销售策略看起来管用了，但也可能说明这款鞋定价过高，所以人们只有等他降价才会买。
在另一款耐克的热销鞋款，女子的 Huarache 款方面，大多数评论发表于2015年末，到2016年中这一段时间里评论数逐渐下降。这之后促销又开始，直到2018年初，延续接近2年。FinishLine也许因此过度反应了这款鞋的销售。
对于阿迪来说，没有一款热销球鞋的评论是发表于促销期间。绝大多数评论是2017年开始写的。过去两年ultraBOOST 和 Super Star 系列的成功，可以归功于名人和热爱潮流的女生的偏爱。大多数球鞋的评论发于六月到十月，说明人们更多会在夏天买休闲鞋，替换冬天沉重的靴子。
基于从FinishLine 收集的数据，我想建议耐克扩展他们的球鞋生产线、在球鞋宽度上进行质量检查，可能的话也提高一下跑鞋价格，并且推出更激进的营销活动，找明星做代言。我会建议网站整体上增加阿迪的库存，减少耐克的库存，因为阿迪卖得更好。不过，它们两家现在的销售策略都很有效，所以应当继续保持。
注：本文编译自技术博客《Nike vs Adidas: Who's winning? 》点击“阅读原文”查看。内容仅为作者观点，不代表DT数据侠立场。文中图片部分来自作者。
期待更多数据侠干货分享、话题讨论、福利发放？在公众号DT数据侠（ID：DTdatahero）后台回复“数据社群”，可申请加入DT数据社群。
▍关于DT×NYCDSADT×NYCDSA是DT财经与纽约数据科学学院合作专栏。纽约数据科学学院(NYC Data Science Academy)是由一批活跃在全球的数据科学、大数据专家和SupStat Inc. 的成员共同组建的教育集团。
▍数据侠门派本文数据侠 Kelly Ho 是纽约数据科学学院的学生，对数据分析具有浓厚的兴趣。
数据侠计划是由第一财经旗下DT财经发起的数据社群，包含数据侠专栏、数据侠实验室系列活动和数据侠联盟，旨在聚集大数据领域精英，共同挖掘数据价值。申请入群请添加DT君微信（dtcaijing003）并备注“数据社群”，合作请联系datahero@dtcj.com。
