女装大数据分析让销量飞起来！VIP免费

女装大数据分析，让销量飞起来！2017开年了，我们要做好准备，迎接这一年的到来与变化！2016年经历了太多，随着淘宝规则和玩法不断改变，有时候还没来得及适应某些玩法，新的趋势又来了！当然，一切都是以产品为中心，产品是基础，产品力跟不上来，再努力也是徒劳的。我们当前应该解决的问题，依然还是以下这些：为什么我们的产品卖得不好？什么样的产品才好卖？怎么做产品规划？流量为什么老是不稳定？如何才能培养出爆款？等等这些问题的根源，大多数还是出在产品开发和时间的把握上，或是不会利用淘宝的大数据所致！数据分析是多维度的，也是系统性的。每一年都有细微的变化，往年的数据只能做为参考和依据，当然，没有数据，你心里更没底。有了数据，我们还能找出其中的变化规律和波动依据。生意参谋市场行情的不断完善，给我们提供了很直接的数据源，只需要耐心采集和总结，我们就能从中获取源源不断的“宝藏”。这次，我决定用淘宝女装的支付金额占比来分析，因为这些数据更能体现淘宝交易的市场容量和份额，也能更清晰每一个子类目的交易变化周期。通过分析，至少我们可以做到以下几大方面：进一步了解品类品类占比规划上新时间节点品类爆款周期清仓时间节点做好流量交替以下是2016淘宝女装全年的子类目支付金额占比表：因为长度太长，我截成两段，大家自己可以拼起来看，更有利于观察数据的连贯性！2017年，这个表格可以做为品类总参考指南，很容易就能成看出来每一个月的品类交易支付金额占比。哪一个月的品类卖得最好，什么时候升？什么时候降？涨幅是多少？降幅是多少？一目了然！这里的占比是全品类100%，每个月划分到具体的品类，譬如2月份，我们假设交易金额是100元，连衣裙占比是15.7元，裤子占比8.53元，毛呢外套占比8.20元，等等，以此类推。对于做单一品类的朋友，同样具有参考意义，你要明白自己的品类，全年交易当中处在什么排名位置和市场份额！对于做全品类的朋友，就更有参考价值了，根据排名占比，别在胡乱做产品规划和进货了。有了全品类的排名和市场份额，我们接下来总结单一品类的市场份额数据表：为了更直观的分析数据，我决定用图表的形式来观察，虽然有点多，但我还是耐心的做了（是不是值得赞扬一下）：这里以5%为一个节点，其实对于某些品类是不够合理的，但为了统一协调性，整体上更有分析价值。如若深入分析单一品类，建议大家可以更低的节段做图表，才能更清晰的看到波段的变化，例如：就单一品类来说，这样更能说明问题，什么时候开始涨？哪个时间段的涨幅是最大的？春夏秋冬的过渡期在哪里？怎么做产品部署？清仓的节点在哪个阶段？即是一目了然！好了，根据以上的数据图表，说说我个人的看法：1，不论你是新开店的，还是经营几年的店铺，对于产品品类的市场份额，我们总会有参考意义的。数据是死的，灵活运用才是活的，每个人分析数据都会有不同的结果。只有不断的对比与总结，才能深挖出更有价值的结果。2，在这里没有做详细的分析逻辑，我们仅仅是得到一个市场份额的占比，还需要更多属性数据支撑，才能具体到相关的品类共性，拿到这个数据，你最先想到的是自己的品类，是否吻合市场支付金额占比，卖得不好，有时候不能怪这怪那，自己手上的产品品类，在此刻的市场份额到底有多少？才是最值得关心的！3，市场份额意味着需求量，有些品类全年浮动很大，有些品类每月基本持平。品类上新早了或是晚了，都拿不到该拿的流量，和怎么推也爆不起来。上新过早了，还没到流量大涨幅时间，就已经成了老款了；上新太晚了，错过培养期，流量越来越贵，过了成长期，没有了爆款的基因，生命周期也变得相对短暂。4，每一家店铺往往都是多品类运营的，用标准的市场份额占比去做产品规划是可取的，但也不是绝对的。个人建议店铺在初期阶段不宜运营超过3个品类，并且锁定主打一个主品类，其它品类为搭配辅。只有摸透一个单品，才能运营一个品类，把最优的资源运用在最擅长的品类上！掌握了一个品类，再真正的扩充下一个品类！5，对于多品类运营的店铺，往往数据是交叉的。流量来源于关键词，产品的属性决定了关键词，每一个关键词的流量都要我们用心经营，做...