京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
速卖通选品和数据分析反馈攻略
店铺一看就没几个拿的出手的产品;上了一堆产品,结果就是没有产品;卖得动的产品,同行越来越多,越来越难卖;店铺营业额就靠几款产品撑着,“后继乏力”......亲爱的速卖通卖家朋友们,每天打开自己的店铺你是不是也有如此的感叹呢?今天小编为了帮助您解决烦恼!
从以下两个方面讲解了本课程:
一、选品步骤
第一步:明确你的大类所谓的大类就是自己的产品类型,比如说:箱包、安全防护、鞋子、电话和通讯、工具等。
第二步:使用数据纵横中的选品专家 以箱包行业为例,可以挑选30天全球箱包交易情况,下载相关数据,并稍作整理,同时可以采用不同的标准,筛选自己需要的类别。(如下图)
第三步:以上图中的“handbags”为例,搜索“行业情报”(如下图)
第四步:下载搜索词(以上图中的美国为例),并稍作整理(如下图)
通过数据的整理,可以简单计算出自己需要的数据。如:成交转化率,竞争指数等。通过计算数据,可以得到一些,成交性好,竞争数也并不高的产品。
第五步:按照不同标准,分析表格。挖掘出需要的数据。
比如:“women moshino bags 2015”这个词,它的点击率为100%,成交指数为1.3904。这样我们可以推算出,新款的“莫斯奇诺(Moshino)”包包前景应该还是不错的。
第六步:上传注意事项 上传时,要选择背景透明的清晰的图片;词库的建立要分为三种类型,首先是大词,也就是搜索和点击比较高的词,其次是高端点击率的词,还有精准的词;注意Sku编辑;上传一定要按照相关标准进行。
对这个章节进行了总结:
利用数据分析指导产品
可以选择不同的思路:蓝海、高流量、高单量等等
不能盲从数据,需要结合实际,多次实践练习
同时注意侵权风险,因为这种成交性比较高的词往往会出现侵权的可能
二、数据反馈
数据反馈对卖家朋友们的帮助也很大,因为数据反馈不但在卖家们制定推新品计划时有参考价值,而且利用数据分析还可以筛选产品,更重的是利用数据来体现这些产品的“生长情况”。
1、展开数据分析
像上图中,数据展开后很庞大,我们在分析时只需关注三个数据为例:曝光量、访客、支付订单数。
有时,我们还需要分析产品在哪些国家受欢迎,主要的国家销售情况,如下图:
整改措施:
对比行业情况,该产品1/3的流量来自与巴西,说明该款式适合巴西,巴西的点击率低,可以考虑分析把图片做处理。而俄罗斯市场数据有待提高,具体做法是:排除产品之外的因素,可以看小语种是否发上去,考虑增加俄语描述;关键词的设置;产品针对俄罗斯做一些活动;邮件发送邀请俄罗斯客人等等。最后每周下载数据,核实改进效果。
2、流量来源
通过具体数据分析,对比店铺流量的各渠道比例;同时对比分析平台的搜索关键词;还有每周数据和每月数据的对比,看上升还是下降,分析产品的“健康状况”;最后还要分析产品的引流情况。
课程总结:选品和分析数据反馈示意图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31