京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据解读丨哪些人对种草神器「小红书」爱不释手
小红书已成为中国发展最快的社交媒体之一。与微信和微博不同,小红书专注于美容和时尚领域。其实小红书的早期阶段内容比较多样,主要围绕各种生活方式。
由于小红书尚未上市,该公司几乎没有公开数据。为了更好地用数据来分析理解该平台,我通过爬虫来获取用户信息,并根据爬取的信息进行数据分析。
如何获取数据?
小红书有针对web端的网站。虽然初始主页可抓取的内容有限,但我们可以识别用户资料页面的链接,从而对评论者的个人资料以及发布内容进行抓取。
数据大小
小红书有非常严格的反爬行机制来阻止爬虫,因此为了获取大规模数据,必须进行IP转换。通过4天的时间,我从平台抓取了899,519个用户信息。虽然对于小红书的海量用户数据,这仅代表较少的部分,但这些用户都在平台上有相关操作(发布、创建内容或评论其他人的内容)。因此,此数据集可用于识别小红书中活跃用户的特征。
指标解读
小红书为用户提供了三种互动的方式。用户可以对喜欢的内容进行点赞、收藏和评论。“点赞”功能类似于Facebook的点赞功能,“收藏”即收藏内容以便之后进一步阅读。
一般来说,人们对他们感兴趣的内容会进行“点赞”,对于可以之后参考的内容会进行“收藏”,比如实用技巧和种草的产品等。第三个指标是“评论”,这体现了内容的互动性。遗憾的是,很难对小红书评论进行爬取和追踪,因此本文不会包含评论的指标。
Jupyter Notebook链接:
https://github.com/Gravellent/redbook_analysis
最有影响力的用户
前10位用户(官方账号除外):
范冰冰
林允Jelly
张韶涵
Ritatawang
时髦小姐姐
凌
听雨疏影
Irene林恩如
欧阳娜娜Nana
美七是我
名人热衷于加入这个新兴平台,小红书上最具影响力的用户除了名人还有不少的网红大V。其中,Ritatawang和美七是我在加入小红书之前并没有太大的影响力。
男性用户
小红书的一个主要特点是其用户主要是女性。我们的数据显示,其总用户中只有2%是男性。超过60%的用户没有表明性别。
去除未标明性别的用户后发现,女性占用户总数的95%。这与我们的预期类似,因为小红书上大部分内容都是针对女性的,包括各种美容产品和时尚相关内容。
虽然在小红书中,男性用户仅占总用户人数的5%,但他们的影响力也不容小觑。
在分别统计男性和女性大V发布的内容后,我们发现男性大V的内容被“点赞”的数量占总比8%;
同时,男性大V的内容的“收藏”数占总比的5.9%,略低于“点赞”的百分比,但仍然高于其性别的百分比。
对于这种差距的解释是,小红书上的男性大V发的内容很有趣,但读者不一定想在之后再次阅读。另一方面,女性大V发布的内容中值得之后阅读的更多。
从影响范围来看,男性用户的影响力更大。男性用户平均拥有更高的粉丝数量。男性的平均粉丝数量超过2,400,远远超过女性的842。
有趣的是,中位数和四分位数分析显示相反的结果。男性用户粉丝的中位数为5,而女性用户的中位数为11. 75;四分位数结果也表明大多数男性粉丝的覆盖率低于女性。
那么为什么男性用户的平均粉丝要更多呢?
在分析了粉丝数量为1万和10万以上的大V性别分布后,原因就很明显了。小红书上有一些男性大V,他们中许多人都有超过10粉丝。这些人有很强的影响力,因此也影响了统计数据。另一方面,少数并不是大V的男性用户则不是特别活跃。
用户地理分布
小红书以其高销售转化率而闻名。平台上的用户往往对购买高端美容和时尚产品有浓厚的兴趣。许多人将小红书称为“种草平台”,这基本上意味着人们搜索他们感兴趣的产品,并最终激发购买欲望。
小红书上提到的产品大多是国际品牌,因此用户通常很高的购买力。那么这些用户分布在哪里呢?
众所周知,大多数高收入群体主要分布在北京,上海,深圳和广东。用户群是否符合这一人口统计呢?
我们开始对用户位置的数据进行分析。由于小红书将用户的位置默认为“其他”,因此我们看到只有40%的用户输入了有意义的位置信息。同时,一些用户输入的位置信息并不具体。本文中,为了进行分析我们只关注那些标明了省市级位置的用户。
用户排名前五的省市分别是广东、上海、北京、浙江和江苏,占整个用户群的30%以上。小红书的总部位于上海,这也解释了为什么上海市是其主要用户群。广东省在总GDP中占比最高,而且还包括广州和深圳两大城市,因此广东省的用户人数众多也不足为奇。
虽然数量分布表明广东省的用户最多,但在分析用户的地理位置分布时,也要考虑到用户质量,即用户的参与度。
在“点赞”和“收藏”方面,上海领先。
另一个有趣的趋势是,小红书中有一些具有影响力的大V居住在海外。其中主要位于澳大利亚、美国和英国等国家。比起位于国内的大V,海外大V的粉丝要更多。
局限
由于数据不包含整个用户数据库,因此在用户分布上可能不太准确。此外,对于性别和位置分布分析,由于超过一半的用户没输入相关信息,因此很难将结论推广到整个用户群体。同时,由于是用户自己输入信息,不排除输入错误信息的可能。
结论
·小红书上的用户主要是女性(约95%),但男性用户的平均影响力更高。
· 小红书上最有影响力的用户包括名人和网红大V 。
·广东用户数量最多,但上海用户影响力最大。
· 有大量海外大V居住在美国、英国和澳大利亚等地,他们比其他用户有更强的影响力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02