商品数据分析 货品数据分析

拼多多分析商品数据你们都用什么工具呢？

图-服装行业指标漏斗分析重在过程，现代营销观念也认为控制了过程就控制了结果。漏斗分析是HOW：流程分析，它能够反应从起点至终点各阶段用户转化情况。体系

服装店货品分析怎么写 如何做好服装店销售数据分析

√现今大环境下，服装行√跟踪和分析消费者购买行为，提供个性化精准运营服务，从而提升营销转化效果，提高消费者忠诚度，减少市场营销费用；业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄；

导语: 对于服装店长来说，写工作总结已经成了工作中必不可少的事。服装店工作总结怎么写呢?不妨参照以下方法。关于销售分析客单价=日销售额/成交客数客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：销售额：客单价x成交客数如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少.企业还应注意在 每周设置批量特价商品， 以吸引更多的顾客另一方面是分析客单价， 如果客单价太低， 一般是企业本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要另外，在竞争环境中.通过对客单价与成交客数的趋势分析可以为企业提供竞争情况的 分析例如：两企业竞争.如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品异，及对方的经营促销手段。这种情况常发生在企业竞争初期。这时.双方争的足同一个顾客群，这时的经营策略应以发挥自己的经营顺为主。同时尽力削减对方经营长项的影响。一般这个阶段是最难度过的! 这个阶段过后， 竞争企业一般会出现这样的现象，即企业的客单价、客流都相对平稳实际上. 这个阶段对企)IV-来说是很重要的. 可是一般企业都没有注意到这点 此时，两个企业的正面对抗已告一段落，同时， 顾客群被进一步细分。对于阶段失利的企业. 这时将面临两种选择： 一种是企业因收不抵支而退出市场; 另一种是针对现有顾客再次调整商品结构， 留住“回头客”，提高客单价，井扩大新的顿客群，与对手针对不同顾客群傲异化经营，达到“共存”的目的。一、商品消费频率表在超市的卖场陈列中，有一种陈列方式叫做关联陈列。对于一般的关联商品.可以从消费习惯上取得， 但那些带有市场特性与文化特性的关联商品，就不是那么容易找到了这里介绍的商品消费频率表可以用来分析关联商品。该表是按销售小票对商品的购买次数进行统 计得来的。该表有两种形式.张表是在整个类或柜、店的范围进行统计，第= 张表是根据张表的结果，对某频率高的商品再次进行分析。分析方法是：在所有含有某高频率商品的销售小票中.再次进行商品消费频率排序。这样就可得到一 系列可能的关联情况，当然，对这种关联还要进行进一步确认。三、平均人效平均人效=销售额/工作人数平 均人效体现了企业的人工效率.对平均人效进行分析可以调整企业的人员结构.合理配置企业的人数， 还可以帮助企业制定销售黄金季节用人等当然， 在利用平均人散的分析来调整企业人员结构时。要对人效进行更为细化的分析.如研究一个门店的管理人员和一线的人数等，还要结合人员工资、费用比等 一起分析 另外.为了更好地做人效分析。还要将人效做到各管理小组，如一个柜组、一个小区等四、平均平效平均平效=销售额/经营面积平均平效体现了企业对经营空间的利用情况。对于经营空间并不是商品堆得越多就越好，商品堆多了有时还会有反作用。关于如何提高平效，在经营管理理论中， 还牵扯到卖场布局与调整的问题一年四季.企业要面对不同的市场情况，甚至时时都在产生着变化.因而，定时对平效分析对企业来说是很必要的。如：季节性商品 应该进行多大面积的陈列;淡季商品陈列面积宜减小到什么程度：还有当遇到竞争对手时，应怎样才能调整突出本企业的经营特点， 实现平效化等等有位管理人员做了一个企业的平效趋势图，表面上它的平效变化还合理，可是当将平效分析做到不同的柜与区时，却发现平效趋势图发生了很大 的波动 。对于销售员来说，写工作总结已经成了工作中必不可少的事。销售员工作总结怎么写呢?不妨参照以下四大要素。对于销售员来说，写工作总结已经成了工作中必不可少的事。销售员工作总结怎么写呢?不妨参照以下四大要素。销售数据分析。运用科学、准确数据说话，做到有理有据，简洁、真实、有效，体现“运用科学数据,把握市场机遇”的能力。1)区域总体数据分析：作为大区应该通过这个数据分析，体现你的“大区”全局思维与管理(有与竞争品牌销售对比数据)。2)管辖省级数据分析：具体到每个省、地市数据分析，能够反映你了解掌握各区域，市场的市场与销售情况(有与竞争品牌销售对比数据)。3)品牌、品类数据分析：通过品牌、品类数据分析，能够反映你了解掌握各品牌、品类销售比例、市场占有率、投入与产出比等。4)终端销售数据分析：运用零售市场数据说话，能够反映面对这么多数据指标，很多卖家会通过手动查找来获取自己需要的数据但需要花费大量的时间和精力，然而聪明的卖家都在使用亚马逊数据分析工具来辅助运营，通过工具帮助自己更快更好地做出正确的决策。你了解掌握各终端销售与经营情况(有与竞争品牌销售对比数据)。

商品数据分析 货品数据分析

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产品运营——如何做产品的数据分析

针对不同的产品，关注的重点数据也会有所不同，如电商更关注订单量、销量、交易额在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师等不同角色的业务同学，常常根据实际工作情况关注不同的、以及对应的指标。；视频类产品更关注平均访问时长、跳出率等。

什么是流量数据？为什么要做流量数据分析体系？又该怎样做流量数据分析体系呢？读懂这篇文章就够了。1.什么是流量数据流量数据主要以用户访问产品/页面时，从启动到使用产品等一系列的过程都会产生许多流量数据。流量数据定义为用户访问产品时/页面时产生的数据，需要企业通过数据采集来获取数据。

3、 买家购买行为分析

2.为什么要做流量数据分析体系

3.怎样做流量数据分析体系

用户访问产品/页面时，从启动到使用产品等一系列的过程都会产生许多流量数据。流量数据大都通过埋点上报产生，通过数据处理与加工形成质量高、易于分析的数据资产，经过数据分析为决策提供数据支持与洞见。

3.1.1业务需求——埋点数据需求

组里的DA同学收到的业务诉求常常是“期望能这个功能的使用情况”等，而此时如果仅给出一个功能使用uv、pv，是不够的，需要全方面的了解业务诉求，并将其抽象为埋点需求。

面对“期望能这个功能的使用情况”业务需求时，需要了解：

业务的短、中、长期战略，e.g.中长期战略为用户下沉；为什么上线这个功能；这个功能可能会影响其他功能。

了解后，根据业务背景、需求、目的，将其抽象为“埋点需求”。

业务的短、中、长期战略，e.g.中长期战略为用户下沉，用户下沉使用城市等级、收入金额等来划分；为什么上线这个功能：了解到是为了提高用户粘度，需要监测使用该功能的用户留存、活跃天数。并通过对比分析得到与其他功能的异表现；这个功能可能会影响其他功能：获得与该功能可能相斥的功能点，监测数据表现，避免“业务预期外”的侵蚀现象；获取期望相辅的功能点，监测数据表现，避免“出乎意料”。

3.1.2埋点设计

设计埋点需求前，需要了解下模型（who、when、where、how、what），基于模型全方面的刻画埋点。

3.1.2.1埋点要素

WHO：

即谁参与了这个，标识（设备/用户id），可以是匿名的设备id（idfaidfvandroid_idimeicookie）、也可以是后台生成的账户id（user_id,uid）、也可以是其他【标识】。

现在很多公司都有自己的设备id（基于某个策略产生的标识），e.g.阿里有OneId。埋点时，该参数通常使用业务所用的id；在埋点设计文档中，如果没有特殊处理，无需特别声明。

WHEN：

即这个发生的实际时间。

该时间点尽可能，有利于行为路径分析行为排序，像神策会到毫秒。如果公司内已有数据统计sdk且该埋点使用，则无需特别说明。

即发生的地点。

可以通过ip地址解析、省份、城市；如果期望更细致的数据，如果住宅、商业区等，需要额外地理信息数据库来做匹配。地点信息和时间信息一样，是每一个行为都需要上报的信息，基本上会是统计sdk的预设字段，也无需特别说明。

即用户用某种方式做了这个，也可以理解为发生时的状态。

而如使用的浏览器/使用的App，版本、作系统类型、作系统版本、进入的渠道等经常设置为“预设字段”，也无需特别说明。

WHAT：

即用户做了什么，结合用户行为/作以及业务所需的数据粒度，需要通过埋点尽可能详细的描述清楚行为，也是埋点设计文档最为重要的部分。

如搜索（搜索关键字、搜索类型）、观看（观看类型、观看时长/进度、观看对象（视频id））、购买（商品名称、商品类型、购买数量、购买金额、付款方式）等等。

3.2.2.2埋点示例

以“启动”、“播放”为例，设计埋点。

3.1.3埋点开发

埋点在形式上，支持代码埋点、可视化埋点、全埋点。代码埋点时，可以客户端埋点，也可以服务端埋点；统计SDK，APPSDK、webSDK、小程序SDK、H5SDK等。

可视化埋点、全埋点背后对应的是统计SDK针对“某些”的自动上报，埋点开发相关知识点可以查看历史文章。

统计SDK是埋点开发提效的工具，填写需要上报的参数即可，统计SDK的格式大都基于模型，较为通用的模型可以参考神策分析。

3.1.4埋点测试验收

埋点测试验收，需要从逻辑、数据两方面测试验收，以确保埋点的正确性、顺序性、完整性。

正确性：确认数据是否上发，并检查上方数据内容格式是否与需求文档一致；顺序性：数据上报的顺序正确，间接性验证埋点代码的正确性；完整性：针对各场景均需要测试，确保不同来源、不同场景下均有数据上报。

埋点平台通常均有针对性测试的模块，像umeng可以注册测试设备后，查看埋点的测试数据，埋点上线后也需要进一步观察数据是否有异常。

3.2流量数据的加工

3.2.1数据质量的保障

经过数据处理的埋点数据，需要保障完整性、准确性、一致性、及时性。

3.2.2数据模型

有了埋点数据，通过数据处理，该过程就不详细讲了。

数据标准化后，通常会存在于三张表：表；用户属性表；目标对象表（三张表仅是按照使用表的目的而言，为了提高查询效率等，通常会将三张表按照过程再拆分）。

基于这三张表的查询模型，将可以支持一般数据量级的各种分析模型，超大数据量下查询速度会降低，如需提高查询速度，则需要通过存储换查询，例如将高频查询结果进行缓存、设置数据加速等。

表：每条记录描述一个用户在某个时间点、某个地方、以某种方式完成某个具体的；用户属性表：主体为用户，每一个用户有一条记录，属性包括了用户属性（包括平台、网络、服务商、手机型号、地域等等自然属性；也包括用户等级、是否为大V等非自然属性），通过用户可以关联到表分析。目标对象表：主体为目标对象，目标对象通常是一个业务的主要载体，比如短视频APP，目标对象为视频（id），通过目标对象可以关联表分析。3.3流量数据的应用

3.3.1.1分析

分析法常用语研究某行为的发生对产品价值的影响以及影响程度，通过研究与相关的所有因素来分析用户行为变化的原因。

例如：上周来自的用户拍摄视频的去重用户数是多少？

3.3.1.2漏斗分析

狭义上是以用户为单位将步骤串联起来，进入后续步骤的用户，一定是完成了该漏斗前序步骤。广义上的漏斗分析，仅仅是用漏斗这种形态来描述，即将液体从大口导入，从小口漏出。

例如一款游戏产品用户从激活到购买皮肤：激活app、注册账号、进入游戏、玩游戏、购买皮肤。

漏斗分析应用：

（1）全流程转化过程：对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析，能够直观地发现问题。

度切分找到低转化的问题点——这里以广告的点击，因而关注“广告的曝光->点击”的漏斗分析。

（2）通过对比不同渠道的该漏斗过程，可以找到投放广告的渠道：如下图展示可以看到baidu的总体转化率高于全部6个点，明显优质。当然实际的场景中，还需要结合更多的价值衡量标准来筛选优质渠道。

（3）对比分析不同用户群体的漏斗，从异角度找优化点。这里以新增用户的关键行为转化过程为例，通过漏斗分析找到用户群体的异性，再根据异性做更细粒度的。

关键行为的转化漏斗如下“启动app->登录->进入直播间->直播互动->送礼物”，通过对比查看不同，发现与总体在后两个转化中异大于1%，尤其是在进入直播间->直播互动，当然异的背后还可以进一步的洞察，更好的利用这个异点。

3.3.1.3留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况的分析模型，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为，能有效衡量产品对用户价值。

留存分析可以：

（1）了解新用户的同期群

上周上线了新版本，目的是提升新用户留存，通过对比上线前的同期群留存表现，发现新版本没有明显变好。

长期留存的用户是忠实度较高的用户，反过来可以结合用户属性分析得到“什么样”的用户，自身留存较好。

（3）找到用户视角的产品核心价值

同一批用户，通过什么样的行为后，留存提升了。

留存分析在衡量用户粘度的时候，还需要结合用户访问天数（一定周期内），留存相同的工具型、内容型产品，通常工具型的用户访问天数低于内容型的。

3.3.1.4路径分析

app日志按照用户的使用过程、使用频率，可以呈现出“明确的”用户现存路径。通过路径的指标表现，发现路径问题，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。

路径分析可以：

（1）在路径分析中，常常会发现产品/运营设计之外的使用路径，尤其是发生在大型产品上。产品、运营均清楚自己负责的模块，与其他模块的配合协作过程较模糊，甚至不清晰。

此时的反应是“用户的真实作是这样么？怎么会，超出了我当前自己产品的认知”。基于的事序数据展示，将能够解决这个问题。

（2）度切分找到关键路径上的用户群体：如上发生A->B路径的用户有谁？他们在对应时间点是如何使用产品的，是在怎样的网络条件下？

（3）此外，路径分析还可以用来展示用户流向，作A行为的用户中有多少流失了，又有多少作了其他行为，其他行为的占比达致为多少？

3.3.2报表

流量数据多以报表形式展示。清晰的展示展示关键数据，完整的描述数据故事，往往对看板制作有较高要求。

3.3.3行为标签

行为标签数据是用户画像、用户分群的基础数据，而流量数据是行为标签的主要数据来源。行为标签由于处理方式不同，分为以下几种：事实标签：通常也称为规则标签，是基于用户行为数据和规则产生的标签，e.g.无效用户—“APP启动后没有使用核心功能”；新增用户—“7日内的新增”；模型标签：是通过数据模型得到的标签，e.g.消费能力高；预测标签：和模型标签一样，也是通过模型得到，但不同的是预测标签是对未来的预估，e.g.潜在流失用户。

产品运营中的数据分析该怎么做

自定义是开发者为了达到收集某些数据的目的而设定的，比如推广链接的点击、去购物车结算的行为等，通过统计这些自定义行为的数据，获得更有针对性的信息。

产品运营中的数据分析该怎么做在日常运营中，开发者关注以上指标就能获得大部分所需要的信息。但其实还有很多其他指标如使用时长、使用频率、终端属性、地域等，能帮助您获得更多用户使用行为的数据，为您升级版本时的终端适配提供依据、推广时针对不同用户群体的推送提供数据支持等。

1、百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。

移动互联网产品发展过程是一个证伪的过程，根据设想的用户需求开发产品或服务，只有在市场中才能验证最初的设是否成立，进而不断的优化和调整，而这一切要依赖于统计分析产生的量化数据。

统计分析的发展也随移动应用的发展走向个性化和精细化，个性化可以满足不同垂直领域的特定需求，更具适用性。而精细化则是加强了分析的深度和细度，能够更微观的看到问题。同时在社交网络大规模发展的今天，化的统计变得尤为重要。

1. 移动 App 创业者怎么玩产品数据统计分析？移动开发者们常问：“统计分析平台,可以帮助我们实现什么?”这是很难一言以蔽之的问题，以使用友盟统计分析平台的经验，在此分享三个最重要的功能和益处：

1.1 快速打造数据运营的框架

其实每一个公司都应该有一个基于自己的数据运营的系统，来帮助相关部门随时查看产品或者业务的进展.由于部门和公司的角色不同，对数据的需求既有区别又有共通。比如一个做移动应用的公司，所有人都会关注新用户的增长，有多少用户是活跃用户等，这些都是跟产品的发展息息相关。借助统计分析平台，开发者可以快速建立一个清晰的基础数据展示。比如新增用户，活跃用户，设备，地域，联网方式等。

1.2 用数据推动产品迭代和市场推广

基础的数据运营框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是我们应该关注更加细节的部分。比如谁在用我们的产品？他们是否喜欢？他们是如何使用的？市场推广带来的用户是否充分的使用了我们的产品？哪些渠道带来的用户质量更高…….我们都应该用数据来回答这些问题。产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行统计分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈。这样可以为产品的改进提供很好的方向。市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些，ROI更理想。

1.3 产品盈利推手

产品盈利是创业者的最终目的。无论一款产品是否已经探讨出一个成熟的商业模式，我们都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品货化的路上，数据可以帮助创业者完成两件事：一，发现产品盈利的关键路径；二，优化现有的盈利模式。

2. 数据分析为什么重要？它能为 App 开发者带来什么？移动应用统计分析平台能够为开发者提供数据帮助了解用户的使用行为，并根据用户行为优化产品，可以概括为如下几方面：

首先可以让开发者了解到应用的基本数据，如新增用户、活跃用户、启动次数、留存用户等，对用户的规模和质量有一个清晰的认识；

其次是一些详细的用户使用数据，如使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问等，帮助开发者了解用户的使用习惯，深入认识用户群体；

再次可以通过自定义收集自定义信息，如推广信息点击情况、查看的商品类别、付款行为触发等，来收集开发者所关心的用户行为；

通过对各个渠道的数据分析，把控不同渠道的用户质量，为渠道推广提供参考依据。

3. 移动应用运营应重点关注哪些指标？有哪些分类？移动应用运营可以重点关注如下指标：

3.1 新增用户、活跃用户、启动次数

这些指标是KPI的主要评估标准；关注这些指标的每日趋势，您可以了解到应用每天发展是否正常、是否符合预期。

留存用户和留存率是评定一个应用用户质量的重要标准，用户留存率越高，说明应用越吸引用户。开发者在查看留存率时，可以关注留存率在一段时间内的变化趋势，并可以通过对比不同应用版本、不同分发渠道的用户留存率来评估版本和渠道质量或定位应用某些指标值下降的原因。

漏斗模型是多个自定义按照一定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。我们可以通过漏斗对应用中的一些关键路径进行分析，如注册流程、购物流程等，把控应用中的关键行为信息。

页面访问路径展示了用户是按照什么顺序访问了哪些页面，各页面的使用状况如何及页面之间是如何跳转的，能够帮助开发者了解各页面之间的跳转是否合理，主要流程是否容易被用户触发等。

以美丽说为例，美丽说客户端用户的主要使用路径是：打开客户端→ 浏览最热→ 查看点击单品→点击去淘宝。利用友盟统计平台的漏斗模型发现，用户在点击查看单品，及点击去淘宝这两步转化率不理想。经过分析发现，美丽说 App 中点击去往淘宝的按钮上的文字是“去购买”，这样的文字让用户压力大，于是尝试将文字改成“查看详情”，暗示用户点击后有更多有利于购买决策的信息，且不一定要购买。修改上线后，点击去淘宝的通过率提升了50%，从10%上升到15%。

3.4 其他指标

以上是小编为大家分享的关于

亚马逊数据分析方法有哪些？

这个包括的就比较多，可以是进入的渠道、跳转进来的上级页面、网络状态（wifi4g3g）、摄像头信息、屏幕信息（长x宽）等。

数据分析是基于一定的目的，通过数据，处理数据后，加以分析得到指导工作，解决问题的数据变现过程。接下移动应用统计分析到底能为开发者解决什么问题呢？首先是让开发者知道宏观数据，然后是细致的App功能分析，更重要的是精准定位用户和了解其需求。让开发者不仅要知道产品运营的基本状况和使用状况，更要了解到用户到底是谁，发现用户深入的需求，进而提供个性化的服务。来的几个基础方法都是根据亚马逊后台或前台的数据，然后运用excel表或用公式，宏，数据表加以自动化处理数据分析。

1）趋势分析

趋势分析是基于时间维度，对流量进行趋势总结，在excel上可以右键点击图表，“添加趋势线”看出该账号该站点近期总体的表现，添加数据标签后更能一目了然地到具体日期的流量数据。

我们也可以根据某个ASIN在某个时间段对其销量进行一个趋势分析，进行选品。比如结合库存销量估算法，大类排名估算法，以日期为横轴，销量为纵轴做出图表，得出这样一个销量图。这个图还可以结合每天的排名，比如以每天的排名作为一个次纵轴再结合分析一下。根据排名的递进层次，销量的上升空间的趋势，结合市场容量，竞争的激烈度，专利问题，手头的资源然后确定该产品是否适合去出售。

2） 对比分析

比如对于流量和销量在时间上的同比和环比增长，这两个指标就比较直观地看出业务人员的工作效果。如果这两个指标有较大的增长或降低幅度，这时就要好好调查一下是怎么回事。

再或者，通过将各个店铺在某段时间内，某个大类里面的各个ASIN数据进行数据汇总，然后进行数据。行标签是各个ASIN对应的细类产品名称。

亚马逊是一家全球领先的电子商务和云计算公司，数据分析在其业务运营和决策过程中起着重要的作用。以下是亚马逊常用的数据分析方法：

市场趋势分析：亚马逊通过分析市场趋势和竞争情况，了解产品需求和行业动态。这种分析可以包括对销售数据、市场份额、价格趋势和竞争对手活动的监测和比较。

用户行为分析：亚马逊通以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！过分析用户的浏览、购买和评价行为，来了解用户喜好、购买偏好和产品需求。这种分析可以帮助亚马逊改进产品算法、优化用户界面和提供个性化的购物体验。

预测和需求：亚马逊使用数据分析来预测销售量、库存需求和供应链。这种分析通常使用统计模型和机器学习算法，结合历史销售数据和市场趋势来进行需求预测和库存规划。

价格优化：亚马逊通过分析市场竞争和需求弹性等因素，来确定的产品定价策略。这种分析可以包括对竞争对手价格的监测、对价格弹性的建模以及对销售数据的回归分析。

A/B测试：亚马逊使用A/B测试来评估不同产品特性、用户界面设计和算法等方面的效果。通过对比不同版本的实验组和对照组的数据，亚马逊可以确定哪些变化对用户体验和业务指标有积极影响。

这些只是亚马逊数据分析方法的一些示例，实际上，亚马逊在数据分析领域采用了广泛的技术和方法，以支持其复杂的业务运营和决策过程。

亚马逊数据分析方法可以从：市场竞争度、市场容量度、产品发展趋势、自身的优势、推广难易程度、清货难易程度、运输难易程度、销售目标定位几个方面入手；

酷鸟卖家助手为了解决繁杂的亚马逊数据分析问题而研发了酷鸟数据助手，旨在帮助卖家更直观更简单地分析亚马逊店铺数据，主要功能包括店铺销量和产品的分析、竞对分析、PPC广告报告等三大模块。

用户环境数据：用户的地理位置、年龄、性别、职业等

用户订单数据：新增购买用户、重复购买用户等

俗话说：七分靠选品，三分靠运营，有什么选品方法简单又能爆款？来看看老陈的分享。

销售数据分析方法有哪些?

当前市面上居高不下的获客成本，对于新用户，可能仅打开一次app就流失。监测流量数据，诊断数据异常，改善业务逻辑，促进产品收益。

1、（2）找到目标用户对比分析：通过多种产品数据进行对比分析，这样可以实现产品功能的好坏分析。 2、度拆解：用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标。分析流程为启动分析、分析完成之后的结果、度拆分小结。

然后还可以获得用户的终端信息，如设备、、联网方式等，对用户的终端有所了解，在适配及排查问题方面为开发者节约成本；

3、漏斗观察：就是一连串想后影响的用户行为。一个个行为构成，是前一步对后一步是有影响的。 4、评估渠道质量并确定投放优先级：评估产品各渠道营销情况，决定渠道投放的优先级。

5、分布情况分析方法：是在一个不仅仅只有累计数量这么一个可以观察的指标，还可以观察这个在不同维度的分布来观察。 6、用户留存的分析方法：分析产品用户数据，看看用户是否可以发展为长期用户。

超市销售数据分析应该如何入手？从数据怎么样看到问题？

超市其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。销售数据分析应该如何入手？

一、从销量入手

1、与去年同期相比查找销量下降原因

2、从滞销品查找，主要分析零销售商品。

3、应季商品销量分析。

4、分3.3 自定义、漏斗模型、页面访问路径析各区销售占比。

5、促销活动开展时的销量变化

二、从价格体系入手

1、认真研究周边商圈价格情况与己对比

2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理

三、从商品结构入手

1、根据各电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。类商品购买力找出缺品

2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响

3、正确掌握“二、八”原则

总之从数据中能发现很多问题，甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来。因此数据是管理的基础，很多问题都是通过数据反映出来的。

如何通过数据分析商品销售情况

√将线上+线下+物流数据打通，以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等数据全面共享；

从两个层面上来讲，一个是对经营情况的整体把控，将重要指标呈现在一张报表中，也就是日报或者周报，可以及时发现问题，更好的促进全公司的有效运转，提升工作效率。当然，前面所说的，都是显性的价值，我觉得还有个隐性的价值是非常重要的，那就是当这些指标数据展示在面前的时完整性：完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在数据缺失情况，是数据质量最基础的保障；准确性：指数据中记录的信息和数据是否准确、是否存在异常或者错误的信息；一致性：指在多处数据记录中，数据一致；及时性：保障数据的及时产出才能体现数据的价值。候，会触发思考，这也才是发现问题、体现数据价值的关键。

另一是所谓的“小树不修不直溜，人不修理哏赳赳”。话是玩笑话，但是真的有这样一层意义，没有一个好的指标跟踪体系，哪来的动力工作呢。曾听过一个团队的负责人说，每天看着报表的数据被人甩的那么远，急的晚上睡不好觉，这就是效果。

哪些指标需要？

这里列出以下几个：主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比；更多的也可以跟踪利润、成交率（转化率）、人均产出等。

怎样跟踪这些指标？

1、指标的（实时和累计）

指标的一般都会对这些指标进行，有比较传统的：邮件报送（虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间，但也是要比没有好的）；也有比较高端的：led屏幕实时。不管怎样的方式，也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标的自动化，以及多平台整合与移动化等。下面我拿出几个例子来，仅供参考。

注: 文中图表使用finereport开发

上面的图表是针对上一天销售指标的，最重要的两个指标（销售额与订单量）通过仪表盘展示出来，同时展示目标达成率，可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标？根据此信息就可以找到负责人进行责问了。

其他几个主要是订单分布情况，3、进价分析分别为各个价位的订单数量：体现客单价分布，若某一天的数据异常，比如发现客单价150的数量突然增加，则可能是店铺促销带来的效应（如果客单价下滑，但是销售额并没怎么增加，则非常明显的这次活动并不成功），也可能是某新品上线带来的冲击。总之，通过观察客单价的分布，是能够掌握很多信息的。

商品销量与平台销量的分布：主要是对销售分布的掌握，这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来，还是有些困难的，需要连起来看。下面会有提到。

订单时段分布：分析各个时间段的订单集中情况，例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然，如果突然某一天的订单分布有了很大的变动，也值得深入分析原

商品分析的分析模型

3.2 留存用户、4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云、广告管家、广告效果分析和数据中心等。留存率

商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到通过留存分析，延长用户的生命周期，增加每一个用户生命周期价值。针对新用户，可以描述出由不文明的那个的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程。有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。

电商数据分析指标都有哪些？该如何进行分析？

此文是对最近学习的电商相关知识点做一个巩固

传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。

传统零售是小数据，电商是大数据。

传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。

传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。

传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。

传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。

总结：电商和传统零售虽有千万种别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化

2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。

3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点分析的热力图。

还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类

对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进

这里需要注意两个点

1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；比如我是做“男士休闲衬衫”，那就先收集同类“男士衬衫”的数据。比如借助DataEye-EDX。而客单价更受卖的货的影响；

2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。

如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以用户数据：，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析

从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。

对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：

对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：

对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：

数据指标分为指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是出来的，其次是分析出来的，才是绩效考核出来的。销售自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。

执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。

1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图分析是围绕表而来的。描述的是一个用户在某个时间点、某个地方、以某种方式完成某个具体的。来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。

2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。

3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。

2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。

3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。

四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。

4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。

1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。

2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）

3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。

参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

服装行业如何做数据分析？

WHERE：

传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。

3.3.1常用流量分析

服装行业面临的挑战

√服装属于流行周期短、季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险；

√一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步；

√服装类商品对应的属性相对复杂，且各类属性的组合分析灵活多变；

√消费者会给自己“贴标签”，也会给服装品牌“贴标签”，如何让商品、渠道与消费者的“标签”匹配起来，是服饰行业亟需解决的问题。

服装行业数据分析要点

1、从供应链角度来看，服装行业的数据分析主要以购、销、存为主线，其中，存销比和售罄率是两个重要分析指标。

图-存销比

图-售罄率

2、发货和回款的执行情况也是需要实时的，这也是财务方面数据分析的重要指标。

图-发货回款实时

3、针对商品和门店还需要做精细化、度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。

例如，畅滞销是销售数据分析中最简单、最直观，也是最重要的数据因素之一。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品，而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性，而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性，要从变化中分析出原因。

图-原因探索

分析云带来的数据业务指标分析：亚马逊通过分析各种业务指标，如销售额、利润率、库存周转率等，来了解其业务的整体表现。这种分析通常通过仪表板、数据报表和关键绩效指标（KPI）来实现。价值

√海量数据实时响应，实现动态智能分析，满足消费者多变需求；

√实时跟踪销售情况，了解市场需求动态，及时对商品做出配货调整，从而降低库存风险；

√优化供应链管理流程，提升市场响应速率，实现资源化利用；

√通过销售预测模型，探索科学定价策略，提升商品竞争力。

小结

这是一个”服务致胜”的时代，准确理解并快速满足消费者需求尤为重要，数钥分析云，能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，助力服装企业数字化转型，提升一线经营决策能力。