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怎么对淘宝数据进行分析?

发布时间:2019-12-06 20:18:00  来源:互联网整理   浏览:   【】【】【
淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说
怎么对淘宝数据进行分析?淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。
总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 
1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。
  2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。
  3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。
  4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。
  5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。
  6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。
  7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。
  8、促销商品业绩评估:主要是促销商品品种数执行情况,促销商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“促销商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析,通过以上这组数据的分析可以看出促销产生的效果以及促销活动存在的问题。
  9、流量、客单价分析:主要指本月平均每天流量、客单价情况,与去年同期对比情况。这组数据在分析客流量、客单价时特别要注重促销活动期间及促销活动前的对比分析,促销活动的开展是否对于提高客流量、客单价起到了一定的作用。
  10、售罄率:指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下,售罄率越高表示该类别货品销售情况越好,但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。
  11、库销比:指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下,销售牌价额为1 个月的时间,也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标,合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下,存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,特别是否存在库存积压现象。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

图点击率、详情页跳失率、宝贝加购率、收藏率、客服询单转化率、页面静默下单转化率

推荐给你个淘宝数据分析的工具吧,商派云起的情报魔方:http://yunqi.shopex.cn/products/qbmf?from=hg-daigouqbmf
数据都比较准确,可以查行业、查品牌、查店铺、查单品,以下是情报魔方的部分截图:

目前在用淘数据,主要用来监控一些其他对手的店铺数据,另外会看一些行业的趋势分析,偶尔用一用淘词工具。数据本身只是参考作用,怎么决策运营还是靠自己拿主意,数据可能会给你一些思路,其他的不多说,不是广告,所以建议大家去用免费试用的。

卖家数据:天猫_淘宝_网店_电商数据统计分析工具,流量分析,爆款分析,直通车选词,标题优化,隐形降权,淘宝指数,淘宝排名权重查询。


我之前采集过淘宝的商品信息,使用的前嗅的采集软件,然后他们公司有自己的数据采集系统,跟软件对接,简单暴力易于入手,直接给我分析完成,还是很不错的,推荐给你。另外他们的采集软件也很好,操作简单但是采集的数据倒是很全面,基本上数据时都采到了。至于淘宝的数据他是分了几个方面进行的分析:
1.智慧选品:热销特征挖掘、热销品类对比、销售热度分析。
2.客户需求挖掘分析:全网挖掘客户需求、
3.用户喜好分析预测:论坛、社区、微博等舆论分析,区域热度分析。
4.品牌推广优化:搜索引擎排名分析、有效推广关键词分析、文案优化指导。
我觉得直接分析方案不错,就直接找他们进行的分析,非常顺利,而且价格也很合理。
希望对你有帮助。

同样,没有多余的白话,直接来干货。


数据分析要分析哪些方面?

从宏观的角度谈,首先是对所在产品市场整个大环境进行分析,其次当你已经确定切入哪个市场,对这个市场的对手进行研究,研究他们的具体情况,然后找到应对策略,最后一个数据分析是要实时研究自己的状况,通过数据知道自己今天的调整有没有效或者这次活动效果如何等等。

接下来谈针对不同方面数据分析的重点是什么

  • 对市场

a) 新的市场需求在哪里(增量市场)

比如说你现在的店铺已经做的不错了,那为了明年或者后年的发展,有可能已经着手要开始推新的产品,这时就需要数据去分析判断新的市场需求可能在哪里,对于后面的决策是非常重要的,如果这一步搞错了,后面所做的极有可能都会化为泡影。

b) 现有的市场需求变化(存量市场)

我们知道所有产品的销售都是有一个生命周期的,刚开始需求可能比较旺,接着比较平稳,最后有可能逐渐萎缩,这是一个正常现象。更多买家所选择的产品会处于相对稳定的阶段,也即是一个存量市场。这时你作为一个清醒的经营者,需要不断地去思考你现在产品所在的市场需求是否处于一个正常的阶段,还是处于一个不断萎缩的阶段。如果是处于一个萎缩阶段,这个是你无法逆转的,你要做的就是发现这种趋势之后,要去布局新的产品。

  • 对同行

a) 了解同行情况

b) 针对同行变化做出针对性调整

  • 对自己

c) 知道自己店铺的实时状况

d) 数据是店铺问题诊断的基础

当我们店铺出现问题,比如流量下滑、转化率下滑,这肯定是有原因的,绝大多数原因我们能够通过逻辑分析去判断出个大概,我们所有的分析和判断都必须要通过数据去进行一个验证和分析,如果不经过这一步,你只是主观上分析的话,很容易出错。


实操案例!

目的:解决运营过程中的问题,为运营服务,不追求炫丽的效果,只要能解决问题就行

意义:通过数据分析尽量降低试错成本

思路:通过数据分析进行排除法

我们来假定一个场景:

如果你的店铺访客比昨天下滑了20%,怎么样解决?

首先,我们要去把昨天或者上周同期数据调出来,看看里面所有的流量渠道,究竟哪一个渠道访客波动比较大。操作步骤:打开生意参谋→流量→流量分析→流量地图→选择指定日期


从图中我们可以确定是哪一个流量渠道下滑比较多,有可能是手淘搜索,有可能是直通车也有可能像手淘首页其他的流量渠道,这里我们做一个简化处理,认为是手淘搜索有明显下滑

如果是手淘搜索,这时又要考虑一个问题了,这个是不是大盘的影响呢?比如前天是某个节日,那在节日之前相关的宝贝大盘走向是上升的,过了节日之后整体走向是往下的。

我们打开生意参谋→市场行情→行业洞察→行业大盘→勾选访客数和交易指数


看下整体的趋势走向,如果你发现昨天整个行业大盘有一个明显的流量下滑趋势了,这个有可能是大盘造成的,就需要再观察几天;如果整个大盘走向非常平稳,没有下滑的趋势,需要我们进行下一步的分析。如果大盘没有问题,我们还要进行另外一个事情,要查看一下店铺里究竟是哪一款产品流量波动的比较大。

打开生意参谋→商品→商品效果→选择指定日期



把相关日期访客数据调出来,看看究竟是哪一款产品它的访客有明显下滑。到这里,我们就已经将访客下滑20%这个大问题逐渐拆解到一个小问题,聚焦到特别特别小。

聚焦到我们发现店铺里的某一款产品昨天的流量有一个大幅度下滑,这时候我们就需要把各种可能的原因都全部列出了,然后逐一检查,是不是关键字排名有了明显下滑、点击率有了明显下滑、还是你是否有违规、你的对手在这一天销量突然冲的比较猛。

我们把所有可能性都列出来之后逐一排查,这样问题的难度就大大降低,可执行性上提升。我们在运营过程中遇到其他问题时,都是有这样一个思考的过程,就是将问题不断地拆解拆解再拆解,拆解出来的若干种可能性我们要不断的调取数据逐一的分析验证和排除,最终将问题的范围缩小到很小的区域,就能非常容易的解决问题了。


所以,其实数据分析不仅仅是会看数据,正确的思考逻辑是根本

初级买家可能仅仅会看数据,还不是能够掌握数据分析,这仅仅是掌握数据分析能力的第一步,更关键的是你背后的思考逻辑是什么。这个观点我也多次强调,数据分析只是我们思考判断的验证,掌握思考的顺序和逻辑是什么才是对你最有价值的事情,希望对题主有启发和价值。

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做为一个正在学习数据分析的运营,也在数据分析道路折腾着。

楼主问的是“怎么”对数据进行分析?

这里给个常规的数据分析流程

1.明确分析目的 2.数据采集 3.数据清洗 4.图形与数值探索 5.分析报告

(下图是数据分析流程:SEMMA,后面的建模与评估是什么鬼就不用理了,可简单的理解做分析报告即可)


明确分析目的:

是为了不让自己做数据分析时候太过于盲目。在我工作的过程,发现不少运营做数据分析的时候,是先采集数据,再用现成的数据去想到底自己要分析什么。这个工作量大不说,往往得不到任何结果。举个例子:如果你是为了分析市场概况,那么生意参谋下的行业大盘-行业报表的是一个非常好的数据来源。

数据采集:

低端的采集,就是手动复制黏贴,简称CV工程师。生意参谋的数据有些只保存一年,有些敏感数据甚至只保存1个月,比如生意参谋中的竞店数据。这些数据最好根据自己的需求每日爬取。如果你要预测下个月或者双十一的销售数据,你没有至少去年一年的数据做参考,我也实在不知道该如何预测。

中端采集,推荐阿里的自动可视化编程工具-码栈。因为是阿里生态产品,不会屏蔽,不过现在要收费了,擦。

高端的,当然是用python等爬虫编程,python可以爬取淘宝页面的数据甚至微博,微信等一些站外的数据。这个就不展开来说了。


数据清洗:

这个过程可以说最繁琐的,因为在人工复制黏贴,或人工下载的过程,不可避免的造成数据缺失,以及连续值无法分析。举个例子,我要分析淘宝TOP商品中,其中有个维度是售价。售价是一个连续的变量,如果能给它改成一个离散型的变量,改成价格区间。这个时候就好分析多了,如下:

(实际工作过程中,遇到缺失值,错误值比这个更繁琐,专业做数据的会用机器学习算法模型来解决:如随机森林等,我也在学习这条的道路上)


图形探索与描述统计:

其实到了这一步就可以开始数据分析了,这个时候至少要学会用excel的透视表+插入图表吧,如下面,可以知道我们采集的这组数据中,售价在1-499的宝贝计数 占比60%。



描述统计需要学一点统计学,如百分位数,标准差的指标是基础中的基础,这里不展开说,推荐一本书,《商务与经济统计》,很厚的一本书。看完前三章后,你的数据分析能力会有很大的提高。


最后形成分析报告,就是综合上面的步骤,你得出了什么结论。所以说第一步,明确分析目的很重要,有能力的学一下做PPT吧,有时候可能什么结论都没有,但至少让赏心悦目哈!

暂时写到这吧,未来有时间再可以写一些实操步骤。

之前写过搜索和直通车的原理技术帖子,也有人有很多疑问,感觉直通车太难,或者感觉搜索原理太难懂了,其实所有的一切都离不开一个原则,就是产品为王的原则,当一个好的产品在你的手里,我可以很直白的说,一个似懂非懂的初级运营,也是可以打造出一个爆款的,当你打造出一个爆款的时候,你所学到的东西,可能是你几个月甚至一年都很难学到的东西,所以一个运营想要成长,就需要一个好的产品,一个努力向上的心态,还有一个打造成功的爆款。

其实淘宝当你把它的原理学懂了以后,会发现这并不是一个很难的行业,技术只是一部分,说的难听点,所谓的淘宝运营技术,仅仅是一个辅助,淘宝是有自己的商业本质的,所谓的商业的本质就是赚钱,而赚钱的载体就是产品,所以归根结底,我们需要一个好的产品来做为一个盈利的支撑,通过策划营销等等方式,来获取流量进而获取我们想要的利润。而目前我们大多数人都是停留在一个初学的阶段,所以从另一个角度来讲,交流也是十分重要的。毕竟我们大多数人都没有受过专业系统的学习。

所谓的商场如战场,同一个行业下,小则几百,多则上百万的卖家在互相竞争,淘宝店做的再小也是做的全国的生意,所以我们一刻都不能懈怠,要时刻去关注好市场的动态,所以我暂时列出以下几点:

1.市场大盘。

说到市场大盘,我们都第一个想到的是生意参谋的市场行情这个功能,但是从18年更新以后,很多卖家都是一脸茫然,因为数据不够直观了,所有的数据都变成了指数,我也是搞的一脸茫然,像是猜灯谜一样,但是还是具备相当的参考意义的。大盘的走势是我们判断一个产品周期的和区分淡旺季的一个数据支撑,但是新版的大盘和老版的大盘数据,还是有一定差距的,所以仅供参考,数据上并没有老版本的准确。

但是很多人会忽略一个数据,就是直通车的关键词数据,相对的来说,直通车的过去一年的数据并不是一个准确的数值,但是我们要了准确数值也没有什么用处,因为你要了也拿不到那个数据,所以我们要的是就是一个数据的走势,以此来判断产品推广的合理时间段。


比如这张图片,我们可以看到,这是一个行业的大词的展现指数,从这个数据走势上,我们可以做出以下分析:

(1)这是一个季节性比较强的产品。

(2)集中旺季时间大概在3月底开始,到8月上旬基本结束。

(3)寻找产品 最佳的时间切入点,大概在3月底到4月上旬切入最佳。

PS:展现指数代表市场需求,展现指数越大,需求就越大,无需精确具体数值。

接下来我们看点击指数,来做一个分析。

还是这个关键词,我们可以看到,这个关键词的点击指数和展现指数走势是基本一样的,所能看出的东西,和展现指数基本类似。这里我们就不重复去介绍了,这里我们做一点延伸分析。

点击指数,我们可以将它看为一个点击量,而展现指数可以将其看为展现量,我们可以看到“点击量”是相对比较平稳的一个数据,但是这个数据要说的一点是,这是单词的点击数据,并不是我们正常开的直通车的数据,我们正常开的直通车数据分为2种,一种是广泛匹配,一种是精准匹配,这个对于一些优点经验的运营来讲,这个两个其实很好理解,直通车本身就是搜索的一部分,直通车=搜索,但是搜索直通车,因为直通车坑位是从搜索的坑位里挖出来的一个广告位。

精准匹配:当我们将关键词设置为精准匹配的时候,我们会发现一个问题,展现少,点击率高,转化率高,因为调整为精准以后,直通车只展现给搜索这个词的人,不会给其他扩展词的机会,但是这个搜索词,比如:卫衣女 宽松 韩版 这样一个关键词,只有搜索这个词的人才能看到你的产品,搜索别的关键词就会找不到你的产品,但是这个通过这个词进来的数据反馈,会给链接带来加权的效果,这个权重的分配,可能会分配给多个入口,这个取决于买家从哪个入口进来的下单的,哪个入口的分配的权重就相对较高。

广泛匹配:广泛匹配,广泛这个词顾名思义,就是能够和我们当前所开的关键词的一个关联性扩展,这个取决于你的产品标题、属性、标签和买家搜索关键词的相关度,相关度越高,你的排名就越靠前,词根越精准,扩展的关键词就越是相对精准,这里我画一张简单的图片来帮助理解一下:


乍一看这张图有点乱,但是当你仔细看的时候,你会发现,每一个关键词都是一个词根,每一个词根只要是有相关系就会有机会去扩展的,所以我们选词的时候会考虑一个关键词的宽度问题,并不是一定是大词就好,而是精准的长尾词,越大越稳定越好。

直通车广泛匹配就是这个道理,从上面我们可以看得出来,精准匹配是一个单词展现拿数据,产生的数据反馈的权重作用到链接上,广泛匹配是将所开的关键词的扩展词的展现加到单词里面统计出来给我们看,也就是说这个单词的扩展词所产生的数据反馈权重会作用到我们所开的这个单词上面,拿到的数据反馈来给我们的链接加分。当我们知道了搜索千人千面的原理,这个就很容易理解了。

2.店铺流量结构。

说起店铺的流量结构,我们应该并不陌生,就是我们店铺流量入口的组成,通常我们主要的流量入口一般都是搜索或者手淘首页。当我们接手一个店铺或者帮人分析店铺的时候,首先我们第一眼要去看的,就是店铺的流量结构,因为这个非常重要,我们可以通过店铺的流量结构,来判断这个店铺的大概运营思路和方向。从店铺的流量结构中我们可以看出来很多的问题。我们来列举几个例子看下,我们可以看出什么。

以这2张图为例,我们来做一个分析。

(1).首先 我们看下第一张,这个是整店的流量分类组成,除了付费流量,其余的都是属于免费入口的,这个店铺的主要流量是来自于淘宝免费的流量,我们可以算一下自主访问+淘内免费流量的总和和付费流量的对比,以此判断这个店铺流量结构是否健康,个人建议直通车的流量比例,不要占据总流量超过30%,否则这个店铺盈利的概率会非常低。

(2).接下来我们看一下主要入口的流量结构,上图得知,主要进店的入口是手淘搜索和手淘首页,比例相对的对等,数据量相差不大;排名第三的入口是手淘淘金币,这个入口有流量,说明这个店铺报了淘金币活动或者是开了金币抵扣,图片符合淘宝抓取的要求而被系统抓取到展示位了,淘内免费其他,是多种不同杂乱进店的入口的统称,但是都是通过淘宝内部跳转到店铺的;手淘天天特价,说明这个店铺有上天天特价这个活动;手淘找相似和手淘其他店铺商品详情,这两个入口要说一下,如果这个数据在总流量里面比例不高,那么这个数据可以向我们透露一个信息,说明我们店铺的产品,有较高比例的买家在做对比,寻找同款,那么如果数据过高,说明我们的店铺产品是比较有吸引力的,如果很低或者就几个,那么我们就要去看一下昨天的流失金额,看一下竞争情报,找一下流失的店铺,因为从数据上我们找到了问题,那么我们就要去找对手,同行是我们最好的老师,知道对手如何出招,我们才能有办法接招,正常这两个入口在总的淘内免费流量结构下,占比不会超过10%,但是也会因类目而异。

(3).看转化率。这里我们要去看一下店铺的每一个流量入口的一个转化率情况,我们可以选择最近7天数据,然后在下单转化率这一栏里面我们可以看到较上周期,我们当前数据的一个涨跌幅度,以此来给我们店铺的下一步走势做出一个预期,这里我们就要考虑的是两个数据点,一个是转化率,一个是坑产,因为转化率和坑产金额是成正比的,当我们看到涨的时候,我们就要提出一个疑问,是旺季来了,还是我们的店铺链接权重起来了? 这个就要我们去参照一下市场的大盘以及我们所关注的竞争对手的排名。同理,当我们发现数据跌幅较大的时候,就要关注一下我们店铺最近的一个运营状况,先看市场,确认不是市场和竞争变化给我们带来的影响之后,我们就要自查一下自己店铺的问题,比如:物流评分、发货速度、中差评、层级等等,是不是因为转化低导致我们店铺链接出现了权重下降,找出问题之后,就可以制定相应的对策,如果是市场的原因,我们就要适当的调整推广的投入,然后加大内容的投放,尽量拉低投入,减少亏损,提高总体的产出的平衡,这个产出就不是我们直通车的产出了,是店铺里单链接的产出。

如今的做电商,产品大于一切,细节营销既可以决定成败,也可以决定店铺格局的大小,那些做的好的商家,都有属于自己的一套细节,所以想要提升自己,提升店铺业绩,就应该从细节做起。

今天这次分享,就先到这里了,都是一些比较基础的细节,虽然细节可能很多人都觉得没心思或者没必要看,但是我还是希望读到这篇文章的朋友,能好好的梳理一下,做好精细化数据的运营,这样店铺可以做的更稳定一些,遇到问题至少我们不会慌乱。

最后和大家说一声抱歉,之前的帖子都被我删了,后面我会慢慢重新更新出来的。


码字不易!如果觉得回答对你有用请 疯狂点赞!感谢!关注!以支持我写作!
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作者:算法博友
计算机博士研究生毕业,大学讲师,专注研究淘宝搜索排序算法,淘宝数据分析。实操类目包括食品、一件代发服饰鞋包、产业带女裤等,2017年自营天猫店铺曾冲击产业带前五。

以实战为本,坚信思路比方法更重要!帮助并影响数万商家,总结梳理成中小卖家入门教材《淘宝天猫店铺运营实战》,已投入两所高校作为大学教材,欢迎看我资料联系我领取电子版!!

淘宝开店和实体开店最大的不同就是营销推广的套路不同,其次淘宝开店还会涉及到数据分析,分析的指标体系非常庞大,包括流量、转化率、客单价等。

据不完全统计,指标达到200多,而且随着分析的细化和深入,还在不断增长。

数据的分析目标非常务实但很分散。比如,做淘宝页面的装修,就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。

无数据,不电商!

一个合格的运营。每天都需要不断分析各种数据。保持店铺稳定,良性发展。那么具体应该如何分析数据呢?

竞争对手数据:怎样做一份良好的竞品分析?通常有哪些方法?

首先要利用的就是生意参谋。

很多人问我店铺层级应该怎么突破。需要多少销售额?

如上图,c店是可以直接看到突破下一层级需要的销售额。这里只需要计算出自己30天内销售额的总和。就能知道自己离下一层级还差多少销售额。

但是天猫店铺就不一样了,天猫不像C店可以直接看的,只能看到大概的百分比。 具体数额需要我们去估算。

怎么估算呢?首先同样看到运营视窗。点开支付金额。按照我箭头右下角的框。先计算同行同层优秀水平30天内的销售额总和。(因为如果要突破层级,销售额是从0-平均-优秀-下一层级,那么你需要的销售额肯定至少要比优秀水平总和大一截)

另外还可以看到访客数,同行可以看到你与同行同层平均和优秀水平的差别。

这里重点讲几个数据

支付转化率

如果你的支付转化率是有上升趋势的。那么没有问题。如果说支付转化率曲线向下。那么这个时候就要注意了。因为转化率是根据自身产品来的

根据你的价格区间,你的人群,你的行业竞争

比如你是卖500的价格,同行卖的都是200左右,那么他们的转化率肯定是比较高的。那么排在平均以下就不足为奇。但是如果曲线向下。有两种可能

1、同行在和你竞争流量和订单

2、人群出现了问题


加购、收藏人数

这里其实是可以算出我们的加购率是否合格,在哪根基础线上。在之前我们知道了自己的访客数,知道了同行同层平均的访客,以及优秀水平的访客数。

现在又知道了自己每天的加购人数,同行同层平均的加购人数,优秀水平的加购人数。

而加购人数/总访客=加购率

那么同层同行优秀的加购率,同层同行平均的加购率,我们自己的加购率不就都出来了。

这样就可以知道自己的加购率在哪个水平线上。需不需要补数据。

这样大家注意两个点

  • 低客单,顾客的购买比较高,侧重看转化率是否高于同行同层平均。
  • 高客单,转化周期比较长,如上图店铺,主要侧重看的就是加购和收藏的数据。

收藏率也可以用上述加购率的计算方式计算,

因为你一定要记住:目前你最需要竞争的就是你的同层同级的竞争对手,而不是比你高一层级或者低一层级的。

我们店铺是在和同行同层在竞争!请一定要理解这个竞争规则,淘宝给每个层级,每个信誉的展示窗口都不一样。

所以很多人一进淘宝就把竞争目标瞄向月销几千几万的产品,我可以肯定的告诉你,你竞争对手都找错了!

那么这里接着往下面看

这里数据可以自由选择一天,一周或者是一个月。通过一个数据整体概况知道自己一个店铺的一个情况,从这个数据就可以看出“我的淘宝”和“购物车”的转化率是最高的,自然搜索转化还行

像跳失率,人均浏览量,平均停留市场。

只要箭头向上或有一点向下波动不大都不用太在意,真正你要在意的是右下角的关键词以及转化率!

这里你用生意参谋的市场行情去看数据,哪些转化是超过行业平均的,哪些是行业平均之下的

超过行业平均的对你的产品来说就是一个很好的词,你要重点去维护好,如果转化偏低的,也要去补单。很多人不知道那个啥应该那个啥哪些关键词,有关键词进店了也不那个啥销量。这样怎么去维护好关键词的权重呢?

访客转化和收藏、加购的转化


客单价分布

很多淘客做多了的店铺,这里的数据是乱的。所以我们就算要推销量,淘客也不要推太多,要不然人群标签肯定会乱!


竞店流失

如果店铺流失超过100%,这个店竞争就很大,比较难做起来。流失超过50%还是个小爆款。

100%是哪里的数据呢?

成交金额:你成交了100元,流失了100元,流失100%

道理很简单,你的店铺产品综合竞争力不敌对手,流失的店铺你就要去分析他,学习他,分析他不足的地方,你可以改进。学习他好的地方,这里数据内容点比较多,而且复杂,这里就不一一阐述了。


以上就是今天给各位分享的关于数据分析的一些基本知识点。这些知识最基本。人人都需要掌握的基础数据分析。因为篇幅问题,更深层次的数据分析这里就没有列举出来。

做好淘宝需要系统的运营知识和操作技巧。店铺运营的每一步都环环相扣,一个系统的认知是必不可少的。

无交流,不电商!如果店铺遇到哪些问题,可以在评论区留言讨论,我会给大家答疑解惑。

认清趋势方向:

  • 2019年淘宝店是不是越来越难开了?
  • 现在杀入淘宝,以后再进天猫,还能赚钱不?

深挖优质货源:

  • 怎么从网上找淘宝货源?
  • 花和尚:关于一件代发,你不得不了解的市场行情!

引爆点击秘诀:

  • 淘宝卖家如何制作一张高点击率主图引流?
  • 淘宝五张主图的不同作用?怎么做才能引入更多流量?

无线权重飞跃:

  • 淘宝新店为何每天访问才3-5人? ——没流量?
  • 淘宝店铺有流量没转化什么情况? ——没转化?

数据分析法则:

  • 怎么做天猫店铺数据分析?
  • 花和尚:淘宝 | 方向性数据分析

鬼马营销操作:

  • 淘宝新店如何不订单才能慢慢做起来?
  • 2019春季新品上新打造爆款必知细则!

超神助攻技巧:

  • 淘宝几块钱一件的东西还包邮是怎么赚钱的?
  • 你在淘宝做过哪些月入上万的虚拟小买卖?

如果你还有哪些方面的困惑,可以在评论留言,方便之后更好的完善索引,促进大家成长!

专栏地址:
花和尚撩电商
微信公众号:
关于“花和尚”:

死磕电商十六年,打工近十二年;2012年尝试淘宝创业至今,母婴/护肤品/小家电类目卖家。2016年开始自媒体创作,向世界分享个人亲身经历、见解、知识;2016年10月拓展“电商系统培训”

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关于怎么对淘宝数据进行分析,我有几点想要和大家分享的,我认为做淘宝店必须是要学会看店铺的数据,因为数据可以直观的反映出我们店铺情况,很多新手卖家在做店铺的时候不会看店铺数据,店铺的访客怎么下滑了,支付转化率下滑了等问题,什么原因导致下滑的,不知道,干等吗?

显然需要找到原因,那我们应该怎么样看,那只有学习看店铺各项数据变化才可以针对性的去调整店铺,只有这样我们店铺才可以去进一步提升,下面就和大家一起分享下我平常看店铺数据的方式吧。

1 店铺数据在哪里去看?

店铺数据在生意参谋里面看,生意参谋在卖家工作台里面的数据中心里面, 点开生意参谋可以到生意参谋后台,生意参谋后台是由首页、实时、作战室、流量、品类、交易、内容、服务、营销、物流、财务、市场、竞争、业务专区、取数、学院、组成。

2 首页

点开生意参谋一般是直接打开了生意参谋首页,首页是我们看的比较多的一个页面,首页分为实时、整体、流量、转化、客单、评价、竞争、行业、八大板块。

首先我们看实时板块,实时板块可以看到,实时的店铺访客,店铺订单,和支付金额,在支付金额下面有一个今日和昨日,可以看到有两天曲线趋势,把鼠标发到曲线上面去你可以看到,今天和昨天在某一个时间点里面的支付金额,在做实时板块的最右边你可以看到,两个板块,店铺概况和实时访客榜,主要看实时访客榜,可以看到今天那几个宝贝的访客比较靠前。

3 店铺数据出现波动在哪里看?

最直观的地方就是实时版块了,看完还有一个比较重要的地方就是整体版块,有支付金额、访客数、支付转化率、客单价、成功退款额、直通车消耗、钻石站位消耗。

这几项数据下面都较前一日,和较前一周上升和下滑的百分比,每项数据的上升都是红色的上升的箭头,数据下滑箭头是下滑的绿色箭头。可以直观的看出和较前一日还是较前一周的数据数据比值,整体模块的最右边有统计时间,日、周、月。可以切换的去看整体模块里面的这些数据是上升的还是下滑了,是访客下滑了,还是支付转化率下滑了,还是退款率上升了。

这个几项数据下面有三条曲线,那条橙色的线条是指的同行同层优秀的数据,黄色的线条指的是同行同层平均的线条,蓝色的线条指的是自己店铺的数据,在你店铺数据下滑的时候,你看同行的最近几天的数据曲线有没有下滑,如果同行的数据曲线也是和自己一样出现了下滑,证明我不是我们店铺的原因,而是同行业的数据都出现的了变化了,如果同行的数据没有变化,只有我们变化了,而且店铺的跳失率在上升,转化率在下滑了要么是同行在做价格上面竞争,要么是我们店铺,我们宝贝的内容营销这块需要去进行提升。

4 店铺的访客下滑了怎么看,怎么找到原因?

访客下滑了,什么原因导致的,是店铺里面的宝贝出现了违规,引流款宝贝被降权了导致访客下滑了,还是行业数据出现了波动,如果店铺里面没有出现违规,行业数据也没有出现波动,那么,就是我们店铺自身的原因,这个时候我需要看生意参谋首页里面的流量版块,流量版块里面的二级流量来源里面的什么访客下滑了,是手淘搜索访客下滑了,还是首页流量下滑了,还是其他的访客下滑,这个时候需要切换首页里面的统计时间里面切换时间去看什么访客下滑了,出现波动比较大,可以清晰的看出来。

5 手淘搜索访客下滑了怎么知道是哪些关键词数据下滑了?

看关键词数据可以去生意参谋里面的品类,品类是以前的老版本升级的,升级之后是看不了单品分析的数据的,所以淘宝系统为了让广大的卖家能够有时间去适应新的版本,所以是可以在点开品类后在最右侧可以返回旧版,所以我们要看单品分析,我们点击返回旧版吗,期看无线端的商品效果里面的宝贝是那些宝贝的访客下滑了,直接点击这个宝贝的单品分析看这个宝贝的无线端的进店关键词,可以明显的看到是哪些进店关键词数据出现了下滑。

我们需要知道我们店铺的数据,然后根据市场的数据进行对比,才能发现我们的不足,只要我们的数据表现的比同行优秀,我们店铺的权重就会比同行高,阿里官方也会看到我们的努力,给我们更多的机会,金牌卖家、首页展示、各种活动的反向邀约、大型会场的活动......数据化运营。

针对同行的产品优化我们的宝贝,减少竞店流失,比如我们通过竞店分析,发现同行和我们一样的产品,他们的详情页设置了优惠活动,设置了一系列的赠品,这些都是我们需要改进的地方,还有同行的差评,他们的差评也是我们优化的地方,就比如服装,他们的差评有起球、掉色、物流慢、色差过大......这些我们都可以放在详情页上或者评价中展示我们与同行的不同,展示我们的优点。

这个时候需要我们的卖家注意了,很多同行设置了移动端与PC端详情页的不同,我们需要找到同行的主要平台,不要只看一个端口进行分析,有的同行设置的PC端非常丑,让你分析不出来效果,但是我们进去移动端,会发现他们有移动端隐藏的优惠卷。

做淘宝就是在做数据,现在都是数据化运营,学好数据,我们店铺的问题,我们就会提前知道。

防范于未然,所以加油吧!要想做好淘宝这些基础必须要学会的。

好了,今天的分享就到着了,需要更多干货的朋友可以关注下我。

我是大鹏,感谢你们这么好看,还给我点赞!!! 私信必回!!!

最后祝各位卖家朋友,生意兴隆!!!

淘宝进行数据分析的门路太多了,随便一个dsr都够新手研究半天的。各种数据的堆积,利用公式做出自己想要的指标,分析各个数据对店铺的利与弊,这才是数据分析,也就是运营的大部分职责所在。

当然了,你不想做分析,想要直接得出数据?有啊,市面上的工具比比皆是,很多指标是和店铺呈负相关的,只有真正了解了数据的作用,才能分析出利弊。

曾宇说电商:100人实测快速见效,淘宝“蓝海”2.0玩法有多神?

希望对你有帮助

运营店铺需要非常系统的知识和实操,每一个环节都息息相关,有可能哪一步没有做好都可能导致店铺出现问题,所以,了解平台规则及玩法是你做好淘宝运营的基础。

哪些模块是需要重点关注,让你全方位的了解店铺,找出店铺存在的问题,并且进一步规划好方案。不同类型的店铺,在店铺分析中所关注的数据是不太一样的。


做店铺分析是关注的大体模块如下:

  • 免费端口:自然搜索流量、手淘首页流量等;
  • 付费端口:直通车、钻展、淘宝客;

看生意参谋里面的经营分析,针对性的去看对应的后台数据。

无线端口的数据:淘内免费、付费流量、自主访问都是有所下降的,虽然下降的幅度不是很大,为了在分析出来做出相应调整的方案,所以我们需要了解到底是哪方面的访客下降。

只要这样,我们才能针对应的做出反应。

我们可以发现手淘搜索流量和淘内免费其他等下降了,知道是什么问题导致的,我们就可以针对性的去做调整了,同样,我们依然记下需要修改的内容,后面做汇总。

对于付费端口来说,无关乎就直通车、钻展、淘客。

那对于直通车来说,我们就需要去查看下是哪个计划的表现不好,之后就去调整关键词出价,在观察几天维护一下就好。

钻展就去查看投放计划是不是展现量少了?点击率低了?出价排名靠后了等等,同样和直通车一样都是需要花时间去维护的优化的。


核心指标的趋势变化

我们可以看生意参谋首页的,整体看板,如下,其中的数据趋势我们都要了解:

他们真实的体现了我们店铺的一些运营情况,如果出现异常,一定要第一时间分析原因,解决问题。

然后生意参谋首页下拉,我们可以看到如下数据:

已上图为例,顾客平均停留时间为20.71秒,在店铺中来说,已经算蛮低的了,也就是说一个顾客进店只待了不到30秒,就离开了,跳失率61.73%,略微偏高。

从中反应的一个问题就是:店铺的详情页要不是太短要不就是没有将重要内容表达出来,顾客不感兴趣,还有最重要的一个因素:是引入进店的顾客不是很精准。

然后就是影响店铺权重的数据,现在店铺权重对于店铺的影响越来越大,所以这块的数据我们要尤其重视,其中最主要的数据就是DSR和服务信息。

我们一定要每天记录DSR评分变化,如果DSR评分连续五天降低,我们一定要去分析原理,然后解决。

售后服务中的小二介入率和品质退款率一定不要发生。


销售时段/区域分析

关注这个数据可以更合理的进行相应的店铺优化和相应的推广。所有的数据生意参谋里都可以查看。

这是下单区域分布(单天的),还可以看访客数排行情况,两者可以结合也可以分开分析城市转化问题。

这个图是每个时段下单支付分布情况,它可以帮助我们了解店铺什么时候下单人数多,方便我们做推广,也可以做产品的上下架时间安排。

除了店铺本身的数据之外,我还在专栏《花和尚聊电商》详细的分享过:

《如何进行市场分析 - 花和尚》

《竞品分析怎么做? - 花和尚》

感兴趣可以前往学习,有不理解的地方可以评论或私信跟我交流。

很多公司,都会安排运营抓取很多数据,然后每天把数据整理得很整齐,发在工作群或者存档,日复一日,年复一年。

如果你有一天,静下心反思下,这是数据为你服务,还是你在「供奉」数据?如果数据抓取,只是让你知道店铺的现状,比如昨天销售额下降了,而不能指导你的工作,比如我做什么能改善现状,那么你所谓的数据分析,只是在浪费时间。

当你一个单品销售在持续下降,你做什么数据分析,能让你挽回颓势?

先明确下,如果你本身这个单品每天的流量不是很大,比如不到 100 访客,转化率又相对不高,那么这时候销售的波动有很大的偶然因素,没啥分析的必要,如果让我给你建议,那就从询单这里努力,尽量抓住每个客户,提高转化,再观察两天。

如果你的访客数相对稳定,又比较大,比如日访客数超过 1000,那么销售波动的影响从大的层面分析,有环境因素和自身因素两种。也就是说,可能出现一种情况,你自身没有问题,但是大盘因为季节,天气,促销预热等因素,在下降。

环境因素的分析,建议更多从生意参谋的商品店铺榜,找到和自己单价类似的三个单品,作对照组,看她们的流量和销量是否有类似波动,如果有,那么不必担心;如果别人都稳定,那么这可能就不是环境因素,而是自身因素。

还有一种情况,整体几个对照组竞品都在降低,但可能不是环境因素,而是平台因素,搜索几乎每周五都会测试新的搜索算法模型,如果你正好流量波动出现在周五,你就要赶紧看看最新的搜索排名情况,看哪些宝贝能拿到流量,新的搜索算法模型偏向于哪些产品,然后自身产品做调整。

可能部分掌柜会心里嘀咕:「搜索这么复杂,我怎么看出算法怎么变化?」其实,大道至简,你想知道搜索怎么变化,只需要做一件事情,就是看搜索变化后,哪些宝贝能拿到搜索流量,然后找出这些宝贝的共同点就可以。

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很多公司,都会安排运营抓取很多数据,然后每天把数据整理得很整齐,发在工作群或者存档,日复一日,年复一年。

如果你有一天,静下心反思下,这是数据为你服务,还是你在「供奉」数据?如果数据抓取,只是让你知道店铺的现状,比如昨天销售额下降了,而不能指导你的工作,比如我做什么能改善现状,那么你所谓的数据分析,只是在浪费时间。

当你一个单品销售在持续下降,你做什么数据分析,能让你挽回颓势?

先明确下,如果你本身这个单品每天的流量不是很大,比如不到 100 访客,转化率又相对不高,那么这时候销售的波动有很大的偶然因素,没啥分析的必要,如果让我给你建议,那就从询单这里努力,尽量抓住每个客户,提高转化,再观察两天。

如果你的访客数相对稳定,又比较大,比如日访客数超过 1000,那么销售波动的影响从大的层面分析,有环境因素和自身因素两种。也就是说,可能出现一种情况,你自身没有问题,但是大盘因为季节,天气,促销预热等因素,在下降。

环境因素的分析,建议更多从生意参谋的商品店铺榜,找到和自己单价类似的三个单品,作对照组,看她们的流量和销量是否有类似波动,如果有,那么不必担心;如果别人都稳定,那么这可能就不是环境因素,而是自身因素。

还有一种情况,整体几个对照组竞品都在降低,但可能不是环境因素,而是平台因素,搜索几乎每周五都会测试新的搜索算法模型,如果你正好流量波动出现在周五,你就要赶紧看看最新的搜索排名情况,看哪些宝贝能拿到流量,新的搜索算法模型偏向于哪些产品,然后自身产品做调整。

可能部分掌柜会心里嘀咕:「搜索这么复杂,我怎么看出算法怎么变化?」其实,大道至简,你想知道搜索怎么变化,只需要做一件事情,就是看搜索变化后,哪些宝贝能拿到搜索流量,然后找出这些宝贝的共同点就可以。

谢邀。您好,我是一名专注研究图表、软件、算法的商业智能数据分析师,从事电子商务领域已经超过6年。

电商数据分析,要看分析什么,得结合具体的业务去分析才有实际意义。例如说,单品流量下滑,除了知道主要引流渠道就是靠搜索的之外,最重要的就是要知道具体是由什么词根的权重下滑导致相关的带这个词根的大多数关键词下滑。

假设只是个别流量大的关键词下滑,不是由词根导致的,那么这时候往往就是个别的,突发的事件。反之,就应该换词根,或者换主图了。毕竟,流量都已经下滑,不赶紧去解决就会越来越没流量。

当然,标题这种老旧的电商玩法,早就过时的。就当下而言,让一款新品,没销量的情况下想要靠标题优化去卖爆,远远不如靠直播卖货来的实际。

当然,人家也不是一上来就能卖货,而是要靠才艺,靠前期大量的积累来实现的。如果采用的是直播卖货这种方法,那么相对应的数据分析就应该是跟直播相关的数据分析。

例如有多少人看,直播期间转化率,以及后期的复购率,以及最近这段时间玩直播能给单品带来的整体流量是多少等等,都可以用来作为数据分析。

也就是说,随着业务的变化,出来的数据自然就会不一样,分析的价值也就变得有大有小。

希望我的回答能对您有所帮助,谢谢!

关于数据

我平日里会分享一些电商数据文章,横跨淘宝天猫、京东、拼多多、唯品会、网易严选、亚马逊、速卖通,趁现在有时间刚好分享一点进来观看,如果您不喜欢,可直接忽略!

商业智能数据分析师,花随花心。

大家好,我是花老师。今天,这堂课是整个PBI系列的第17课,核心关键词正如本文名字一样,价格销量、地域、关联汇总。当然,这么讲肯定是不好理解的,不过没关系,稍后我会好好给大家分享。

还没有看过上16堂课的同学,要记得提前预习,文章名如下:

《PBI系列 车图 色彩搭配 数据分析 01》花随花心著

《PBI系列 竞品评论 流量 词云分析 02》花随花心著

《PBI系列 快选 人气新品池 品质档 03》花随花心著

《PBI系列 天猫国际 搜索 属性分析 04》花随花心著

《PBI系列 京东 词根分析 时段流量 05》花随花心著

《PBI系列 关键词 多维度 市场分析 06》花随花心著

… …

《PBI系列 快选池 聚类分析 二维化 13》花随花心著

《PBI系列 搜索 逻辑回归 分类预判 14》花随花心著

《PBI系列 关键词 决策树 影响因子 15》花随花心著

《PBI系列 销量分析 三色表 跑马灯 16》花随花心著

那么,接下来,就让我们正式进入主题。

正文

接下来,我们来好好看看,有关价格、销量,以及地域这三者之间可以产生什么样的关联汇总。营销学上有句话说得好,定位定价定天下。其中,价格就是把双刃剑,用得好,会起到事半功倍的效果。

这个是案例17,数据源来自手淘无线端关键词搜索,用的是销量排序,关键词主要围绕红酒进行展开。

比如说,【红酒 干红】、【红酒 拉菲】、【进口 红酒】这3个关键词。如果自己时间足够的话,其实是可以多下载一些不同的关键词的,还可以按照日期进行命名,实现多日的分析。

今天用到的柱形图,与以往不同的是,在每条柱子上面多增加了一个维度的运算,那就是价格区间。我们通过上面这个图,无非是想知道,究竟哪些地区的销量是最好,很明显,如果从整体上看,就是上海,其次是山东,以此类推。

但,那毕竟是整体的,如果我还想看同个地方,不同价格区间的销量情况的话,增加价格区间这个维度进去就显得尤为必要。

很明显,上海之所以销量会那么高,是因为走的是30-98这个中低端价格段的产品,体量庞大。而山东走的是98-350这个中端价位的产品,相对来说,山东所获取的客户比上海的要优质。

这里,我们其实要反思,为什么会出现这样的情况?实际上这个思考才是我们分析图表的关键。如果一个人没有业务背景,不懂业务逻辑的话,看数据图表就跟看天书一样,看是看了,都不知道在看什么。


简单筛选了一下条件,比如价格段选择30-98,地区选择上海,然后整体按销量排序,之后我们就能看到上面这个表了。

整个上海,销量最好的就前面2家店铺,罗莎和易指。相比于这2家,其实天猫超市占比也很大,在数量上来看,首居第一,但从单品销量来说,还是罗莎和易指的高。

那我就好奇了,于是打开其中销量最好的一款产品进去看看,究竟是什么样的产品,如图所示

我承认自己不懂红酒,不过看页面上的设计,这款不算低档次的酒吧,是参加了活动了吗,于是我翻开详情页的评论进行查看,如图所示

平日里,我们都在看好评,其实差评也很重要。

看来还是有部分人觉得这酒有问题吧,味道不适应自己。于是,我又看了看店里头的产品布局,如图所示

整体销量都不错,不过看上去更多都是那些一整批的,感觉有点像餐酒,就是国外餐厅上的红酒。

看了导航的这个产品推荐,我断定,这家店的特色就是专门卖这种请客聚餐喝的红酒,也算是一个品类吧。

相反,山东地区在98-350这个价位的产品,我们可以看到是不同的店铺在卖的,并且很均匀,没有像刚刚上海那样,被部分店铺给垄断了。有非常多的店铺在做市场竞争,我们挑选卖得最好的一款产品,打开详情页进去观看,如图所示

有没有感觉有什么不同,就是定位上有什么不一样?很明显,这种酒是拿来送礼的,对吧。这个就是我们要如何通过数据上的信息,来进行验证,而不是只是纯粹看数据,那个是没有任何意思的。

通过上面这2家店铺的对比,我们有一种很强烈的感觉,就是定位不同,视觉效果就会很不一样,否则买家如果想送礼的,却看到店铺是卖餐酒的,自然下单转化率就会很差。

其实呢,这所以这段时间一直用红酒这个类目来进行分享,我主要是看上了这个领域的卖家们的色彩搭配,大家没发觉不管是卖什么价位的红酒,页面都做的很精致吗?

如果自己家的店铺也能做出这样子的店铺装修,店里头的转化率不好,其实是没道理的。当然,前提就是定位要精准。另外,店里头的流量也要足够大,少说一天也得有好几千流量吧。

除了上面的分析之外,我还做了几个小图,可以通过占比图分析出不同价格区间,以及不同地区,在收藏、评论以及销量这块的区别,以便我们自己做个简单的市场调查。

我用店铺类型结合散点图,发现从数量上看,B店的产品真的很多,看来做红酒的更多是B店,毕竟要求品质嘛!散点图可以看出数据上的一些关系,我红色框框的这些产品,都是在斜线上头的,说明这些产品是最好的。为什么这么说呢?

这里用到一个公式,就是斜率K=付款人数/打折价格,也就是看什么价格的销量是卖得最好的。我经常研究竞争对手,因此会重点看斜率K以上的产品,这样就可以节省时间,缩小观察的数量。

做散点图,除了用2个不同的维度来进行观察外,还可以把观察对象给进行聚类分析,比如我这里就直接用店铺类型来代替聚类分析,分成不同的颜色。

通过上面的这一系列的简单分析,已经可以看出来很多东西了,这有助于培养我们自己的数据分析思维能力。

另外,我今天用到的PBI图表,全称叫做PowerBI,是微软出品的官方数据分析工具,特别适合数据分析师使用。而数据源,则来自于我自己研发的数据分析工具箱,如图所示


目前为止,这个是第5代版本,一共有15个免费功能,当然随着我后面的不断更新,肯定会加入更多实用功能进来,尽请期待!(温馨提示,第6代版本已经在研发阶段。。。)

希望我今天的分享能对大家有所帮助,谢谢!不废话,关注货源通专栏花随花心,送数据分析工具箱!

在服装行业进行数据分析,首先要去了解个行业的一个业务流程 ,它的业务流程就是从一个服装设计开始到投入生产,然后放到经销商或者是走向门店、线下门店或者是走到天猫店,进行销售的这么一个过程。从这个流程里面,主要分析的是两个大的方向,一个是产品,因为这是个市场行业,产品是决定一切,,而围绕产品就有产品设计、产品定价、产品为谁设计种种这样的商业问题。

我要设计一款产品,首先我要想好我要给谁设计,我的顾客是谁,我的顾客是18岁到20岁的年轻小姑娘吗?还是24岁到30岁的白领呢?如果拿伊芙丽的这个品牌来说,是针对这种城市白领女性,女性白领,那么价格也偏高端一些,所以,你要了解这些人的爱好、需求,所以你首先要定位人群。我们可以拿到天猫销售的数据去知道这个顾客的画像是什么,是属于什么样的人群,知道人群画像之后呢要知道顾客的喜好,顾客的生活场景他最常在什么场合穿衣服 。

这些都是数据分析师要关心的事情,你只有知道这些信息之后,才知道这件衣服是设计给这个人在什么场景下穿的。大多数他们会是一个什么样的生活场景,这些信息其实对于设计师来说是非常非常关键的,早期这个市场变化不大的时候,我可以通过观察某一类人的行为,基本上猜得到,但是现在变化很快,生活的场景变化也非常快,那么设计师,就要知道他们现在都在干什么。举个简单的例子来说:最近这几年出现一些叫时尚类的,叫户外运动,就是城市户外服饰,所以你就要紧紧盯着市场的这个这个趋势,那么这些数据从哪里来呢?一个是从天猫 上本身那些报告;第二个也可能是从百度的一些关键词的搜索,或者是去做一些观察或者调研种种,这样就可以帮到设计师进行产品的设计,但你设计完之后才能交给企业去做市场测试,市场测试对于一个产品上市是很关键的,你设计了50款服装,不可能每一款都是爆款,如果不是爆款,你投入生产之后就会产生积压,因此他要找到最能卖的服装,虽然 对于设计师和企业来讲这50款, 都是辛辛苦苦设计出来的,但是可能只有两三款才可以最终上市去卖。

如何测试

利用天猫的数据,一般在天猫或者其他特殊的事实场景,因为首先要找到精准的流量、精准的人群,那么现在的测试呢,都不是进行打样生产之后再去测试,因为有了数字化的平台,它可以把一个图片或者什么直接放在那个天猫上,比如说我的针对人群是24岁到40岁的城市白领,我就购买这些流量,比如说购买了100000个流量过来,我要看看有百分之多少的人会看我这样的图片,我一共50款,就会发现这50款里有两三款是最热门的,当然他还得找一个数据基准,也就是这款类型的服装,市场平均的点击率是多少。有很多指标去评判,点击率只是其中一个参考点。初入行的时候可能仅仅是做数据收集和整理,慢慢有经验了就会学会去判断。

通常在不同的行业中测试方法也不同,其他的行业可能会用历史的数据来预测未来,而时尚行业他的变化实在是太快了,你过去同类型的服装来预测今年这款服装,可能是不太合适的。因此会对数据分析师提出一个比较高的要求,能不能用最近这几周的数据加上天气的数据、外部的数据、第三方的数据,种种数据来只对你这款产品做出预测。这个对数据分析师在建模的上面要求就非常非常高。他要知道如何去处脏数据啊,如何处理丢失数据啊,或者是离散数据啊,各种数据他都要进行处理,他才可以建好这个模型。目前在这方面国内的公司还没有太多的去尝试这个东西。

数据集不够大,历史数据不足的原因肯定是对建模是有影响的,而且它的数据变动比较大,打折、促销、竞争啊各种各样的因素会影响,这些都会对建模的数据分析师提出很大的一个挑战,所以在时装行业,有的时候可能因为难度放弃去预测这个事情,而是通过去盯紧,就能做出及时反应的方式来解决这个问题。就是抓到威胁的因素去避免它有积压的,避免太早清货,考虑问题货供不上的一个事情。所以这些都是我们数据分析要去考虑的,像伊芙丽这样有带有线下门店的,那门店里面的分析就更多了,因为店里面装了摄像头,在衣服上都有rfid,就是射频装置,顾客从进入到伊芙丽这个看上这个衣服,试了这个衣服,但是有没有买这个衣服,有一堆的指标来告诉伊芙丽的管理系统、经营人员,这件衣服有很多人尝试但是没人买,可能版型有问题,设计上是没有问题,这个衣服非常流行,但是版型有问题人家穿了不舒服都不肯买,那现在可以做到当天就可以发现问,它情报系统一天时间就可以发现这些衣服把它抽调回来之后继续修改,然后再投放市场,因为服装流行的趋势太短了,所以要反应极度迅速,因此可以做到线下门零库存,他们在这方面反应速度相当快,伊芙丽做到从女装上新之后,上市只有七天时间差不多,所以这些都是可以分析的地方,什么竞品分析,价格分析,我们叫mark down,就是清货,分析,哪怕markdown里面也要也分,有些mark down不必要的,因为像奥特莱斯有自己的店的话,有些货就直接放到奥特莱斯去打折卖,所以不在线上。像伊芙丽就很少mark down,每家企业的战略不一样,但是其他品牌就会,在要清货的时候去降价。

总结

数据分析师是一个大的范畴,分析思维这种能力决定了我们职业的发展,转换到别的行业也可以用到,服装行业跟别的行业底层的编程excel、sql这些东西可能是差不多的,只有具体数据有些差别。所以你不管在哪个行业做数据分析,都是要具备分析思维的。真正的数据分析师要有经验,可能各行各业都做过,所以数据分析师这个行业比较多姿多彩,在你几十年职业生涯当中可以经历各种各样的行业,博采众长。

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专业大咖解疑,实验平台实操哦(づ ̄3 ̄)づ╭?~。

类似问题可以看我之前的回答。

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