商務數據分析與應用 課件 項目七 商品數據分析與運營優(yōu)化

商品數據分析與運營優(yōu)化01020304目錄CONTENTS05商品預測分析商品上下架時間分析商品SKU分析商品銷售分析商品生命周期分析01商品生命周期分析商品生命周期的定義商品生命周期是指商品從進入市場到退出市場的全過程，分為導入期、成長期、成熟期和衰退期四個階段。每個階段都有其獨特的市場特征和營銷策略，企業(yè)需根據商品所處階段制定相應策略，以延長生命周期，獲取最大利潤。例如，波司登羽絨服從2022年5月到2023年2月的搜索量走勢顯示，5月至9月為導入期，10月為成長期，11月和12月為成熟期，1月下旬進入衰退期。用戶體驗對生命周期的影響用戶體驗對商品生命周期的長短至關重要。用戶體驗分析包括情感、信仰、喜好、認知印象、生理和心理反應、行為和成就等多個方面。良好的用戶體驗可以延長商品的生命周期，而差的用戶體驗可能導致商品提前衰退。例如，通過PAD測量（愉悅度、激活度、支配度）和PrEmo測量（愉快和不愉快維度的14種情緒），可以量化用戶體驗，幫助企業(yè)優(yōu)化產品設計和營銷策略。各階段的特點與策略導入期：成本高，價格敏感度低，競爭少，目標市場為革新者，銷售量低，利潤微薄或虧損，市場策略為建立市場、培育顧客，定價策略為撇脂定價或滲透定價。成長期：成本下降，價格敏感度提高，競爭者進入市場，目標市場為早期購買者，銷售量迅速增長，利潤迅速上升，市場策略為擴大市場，定價策略視情況而定。成熟期：成本最低，價格敏感度最高，競爭激烈，目標市場為大眾，銷售量達到最大后開始下降，利潤達到最大后開始下降，市場策略為產品差異化或成本領先，定價策略為適中定價。衰退期：成本開始上升，價格敏感度降低，競爭弱化，目標市場為落伍者，銷售量下降，利潤下降，市場策略為緊縮、收割或鞏固，定價策略為低價出清存貨。商品生命周期的概念與階段企業(yè)根據商品生命周期的不同階段，調整營銷策略。在導入期，重點是市場培育和顧客教育；在成長期，擴大市場份額；在成熟期，通過產品差異化和成本領先策略保持競爭力；在衰退期，采取緊縮或收割策略，減少資源投入。例如，某電子產品在導入期通過高端定價吸引早期購買者，進入成長期后推出更多功能版本以擴大市場，成熟期通過降低成本和差異化設計保持競爭力，衰退期則逐步減少生產，清理庫存?；谏芷诘臓I銷策略調整通過分析市場趨勢數據，如行業(yè)大盤搜索量走勢，企業(yè)可以提前預測商品生命周期的變化，提前布局。例如，電商平臺上某類商品的搜索量突然增加，可能預示著該商品即將進入成長期，企業(yè)可以提前增加庫存、優(yōu)化產品設計。例如，某運動品牌通過分析電商平臺的搜索數據，發(fā)現某款運動鞋的搜索量在特定季節(jié)大幅增加，提前調整生產計劃，增加該款產品的供應，成功抓住了市場機會。生命周期與市場趨勢的結合常用的工具包括數據分析軟件（如Excel、生意參謀等）和市場調研工具（如問卷調查、用戶訪談等）。通過這些工具，企業(yè)可以收集和分析商品的銷售數據、用戶反饋等信息，準確判斷商品所處的生命周期階段。例如，生意參謀的行業(yè)大盤走勢可以直觀展示商品的搜索量變化，幫助企業(yè)判斷商品生命周期。企業(yè)還可以通過問卷調查收集用戶對產品的使用體驗和改進建議，進一步優(yōu)化產品。生命周期分析的工具與方法商品生命周期分析的應用01020302商品銷售分析數據模型的構建商品銷售數據通常分散在多個表格中，如銷售商品信息表和銷售訂單數據表。通過Excel的PowerPivot功能，可以將這些表格關聯起來，構建數據模型，方便后續(xù)的數據分析。例如，將銷售商品信息表中的“商品名稱”、“商品類別”等字段與銷售訂單數據表中的“銷售數量”、“銷售金額”等字段關聯，形成一個完整的數據模型，為后續(xù)的銷售分析提供基礎。商品銷售金額分析利用數據透視表和數據透視圖，可以直觀展示商品的銷售金額和排名情況。通過數據透視表，將“商品名稱”字段拖拽到“行”功能區(qū)，將“銷售額”字段拖拽到“值”功能區(qū)，求和匯總后，可以清晰地看到各商品的銷售金額。例如，某電商店鋪通過數據透視表分析發(fā)現，某款電子產品在上個月的銷售額最高，達到10萬元，而另一款產品的銷售額僅為1萬元，通過這種直觀的展示，企業(yè)可以快速了解商品的銷售情況，調整銷售策略。商品銷售占比分析通過數據透視表的“值顯示方式”功能，可以計算各類商品的銷售占比。將“商品類型”字段拖拽到“行”功能區(qū)，將“銷售商品數量”字段拖拽到“值”功能區(qū)，并設置為“總計的百分比”，可以直觀看到各類商品的銷售占比。例如，某電商店鋪在2022年，椅子類商品的銷售量最高，占總銷量的57.39%，而綜合類商品的銷售量最少，僅占0.50%。通過這種分析，企業(yè)可以了解不同類別商品的市場表現，優(yōu)化商品結構。商品銷售數據的整理與分析通過數據透視圖和餅圖等可視化工具，將銷售數據直觀展示出來，幫助企業(yè)快速做出決策。例如，通過餅圖展示各類商品的銷售占比，企業(yè)可以直觀看到哪些商品是銷售主力，哪些商品需要優(yōu)化或淘汰。例如，某電商店鋪通過銷售占比分析發(fā)現，某類商品的銷售占比持續(xù)下降，決定對該類商品進行優(yōu)化或下架，同時增加銷售占比高的商品的庫存，提高了整體銷售效率。將銷售數據與市場趨勢相結合，可以更好地預測市場變化，提前調整銷售策略。例如，通過分析歷史銷售數據和市場趨勢，企業(yè)可以預測某類商品在特定季節(jié)的銷售高峰，提前備貨和推廣。例如，某服裝品牌通過分析銷售數據發(fā)現，春季和秋季是某款外套的銷售旺季，提前增加該款外套的生產，并在銷售旺季前進行大規(guī)模推廣，成功提升了銷售額。銷售數據不僅用于市場分析，還可以與供應鏈管理協(xié)同，優(yōu)化庫存管理。通過分析銷售數據，企業(yè)可以預測商品的銷售趨勢，合理安排庫存，減少庫存積壓和缺貨現象。例如，某電商店鋪通過銷售數據分析，預測某款商品在下個月的銷售量將大幅增加，提前增加該款商品的庫存，避免了缺貨現象，提高了客戶滿意度。銷售數據可視化與決策支持銷售數據與市場趨勢的結合銷售數據與供應鏈管理的協(xié)同商品銷售分析的應用03商品SKU分析SKU（StockKeepingUnit）是庫存計量的最小可用單位，用于區(qū)分不同產品的唯一編號或代碼。每個SKU都具有獨特的特征，包括產品名稱、規(guī)格、顏色、尺寸等。例如，一款旅行箱有多種顏色和尺寸，每個顏色和尺寸組合都有一個獨立的SKU。例如，某網店的旅行箱有酒紅色、黑色、藍色三種顏色，每種顏色又有20寸、24寸、28寸三種尺寸，每個顏色和尺寸組合都有一個獨立的SKU，方便企業(yè)進行庫存管理和銷售分析。SKU的定義與屬性庫存管理：通過為每個商品分配唯一的SKU編號，可以方便地識別和跟蹤每個商品的庫存情況，準確掌握庫存數量，及時補充缺貨產品，避免過量采購。供應鏈效率：SKU有助于提高供應鏈的效率和可見性，供應鏈管理者可以更好地掌握每個商品的銷售情況和庫存變化，及時調整供應鏈的運作，提高商品的供應能力和滿足客戶需求。定價與競爭：通過為不同規(guī)格、顏色、尺寸等屬性的商品分配不同的SKU編號，可以準確地定價和銷售不同的商品變體，滿足不同消費者的需求，提高商品的市場競爭力。例如，某電商店鋪通過SKU管理，發(fā)現某款產品的某一顏色和尺寸組合銷售情況非常好，及時增加該SKU的庫存，并調整價格策略，提高了銷售額。SKU的作用定價合理性：通過加購指標、下單指標、支付指標和平均支付價格指標，判斷商品定價是否合理。如果四個指標都較高，說明顧客對設定的價格能接受；如果四個指標波動較大，說明定價較高，需要調整。顏色偏好：通過下單指標和支付指標，分析顧客對商品顏色的喜好程度。如果某顏色商品的下單和支付指標較高，說明該顏色受顧客歡迎；反之，則需要調整。結構合理性：通過下單、支付、平均支付價格三個指標，判斷商品SKU結構是否合理。如果只有個別SKU的下單和支付指標較高，說明市場對其他SKU反應不強，需要調整。營銷效果：通過下單、支付、平均支付價格三個指標，判斷營銷方式是否有效。如果三個指標都較高，說明營銷方式效果較好；反之，則需要重新制定營銷方案。訪客行為：通過加購、下單、支付三個指標，推測訪客的行為，如價格高低、顏色喜好、款式喜好等，及時進行SKU商品開發(fā)、結構調整、供應鏈協(xié)同等工作。銷售趨勢：對每個SKU的銷售趨勢進行分析，找出銷售中較弱的SKU，分析原因并調整銷售策略。例如，某網店通過SKU銷售分析發(fā)現，某款旅行箱的酒紅色20寸SKU銷售情況非常好，而其他顏色和尺寸的SKU銷售情況較差，決定加大酒紅色20寸SKU的推廣力度，同時優(yōu)化其他SKU的價格和營銷策略。SKU銷售分析的內容商品SKU的概念與作用SKU銷售數據可視化利用數據透視表和數據透視圖，可以直觀展示SKU的銷售數據。通過數據透視表，將“顏色”、“尺寸”等字段拖拽到“行”功能區(qū)，將“支付金額”、“支付買家數”、“支付件數”和“加購件數”等字段拖拽到“值”功能區(qū)，求和匯總后，可以清晰地看到各SKU的銷售情況。例如，某網店通過數據透視圖分析發(fā)現，酒紅色20寸旅行箱的支付金額和支付買家數最高，而其他顏色和尺寸的SKU支付金額和支付買家數較低，通過這種直觀的展示，企業(yè)可以快速了解各SKU的銷售情況，調整銷售策略。SKU優(yōu)化與決策支持通過SKU分析，企業(yè)可以優(yōu)化商品結構，提高單品銷售轉化率。對于銷售情況好的SKU，加大推廣力度，增加庫存；對于銷售情況差的SKU，進行優(yōu)化或下架。例如，某網店通過SKU分析發(fā)現，某款產品的某一顏色和尺寸組合銷售情況非常好，決定加大該SKU的推廣力度，同時優(yōu)化其他SKU的價格和營銷策略，提高了整體銷售效率。SKU與市場趨勢的結合將SKU銷售數據與市場趨勢相結合，可以更好地預測市場需求，提前調整SKU結構。例如，通過分析歷史銷售數據和市場趨勢，企業(yè)可以預測某類商品在特定季節(jié)的銷售高峰，提前調整SKU結構，增加熱門SKU的庫存。例如，某服裝品牌通過分析銷售數據發(fā)現，春季和秋季是某款外套的銷售旺季，提前增加該款外套的熱門顏色和尺寸的庫存，并進行大規(guī)模推廣，成功提升了銷售額。商品SKU分析的應用04商品上下架時間分析商品上下架時間是指商品在電商平臺上的上架和下架時間。在電商平臺上，商品的上下架時間會影響商品的搜索排名和流量，進而影響商品的銷售情況。例如，淘寶平臺的商品上下架時間分為定時上架和立即上架，下架時間分為單個立即下架和批量下架。010203上下架時間的定義上下架時間的原理時間卡位的目的與注意事項商品上下架時間原理是指商品在上架后選擇7天或14天的重復上下架周期。在寶貝上架后，平臺會根據上下架時間周期進行虛擬下架和自動上架，這個過程會影響商品的搜索排名。例如，某商品在周一22:30上架，設置7天上下架周期，那么在第二周周一22:30前15分鐘，該商品的搜索排名會非?？壳?，可以獲得更多的流量。通過合理設置上下架時間，企業(yè)可以在不同時間段獲得更多的流量，提高商品的曝光率和銷售機會。目的：通過對寶貝上下架時間的正確規(guī)劃與安排，實現免費流量最大化。按7天一個周期，按照商品的類目和寶貝流量高峰時段，均勻地按每天每個時段分別上架一定數量的寶貝，讓寶貝在7天周期內每天每個時間段都有機會獲得瀏覽高峰。注意事項：上下架周期選擇：一般選擇7天周期，因為周期越短，出現高峰流量展示的機會越多，效率越高。設置7天上下架時間，一個月內有4次機會達到高峰瀏覽和排名靠前的機會；設置14天上下架時間，一個月內只有2次機會，不利于正常網店銷售。避免同時間段批量上架：在某個時段單個頁面只會展示店鋪里1-2個寶貝，批量上架的商品則無法展示，會導致其他時間段沒有瀏覽量，或者只有1-2個寶貝有流量。行業(yè)大盤流量高峰：根據平臺大數據，選擇流量高峰期上架商品。例如，淘寶平臺的流量高峰期為11:00-16:00和19:00-23:00，將商品在這段時間延后1-2小時上架，可以獲得更多流量。提前設置上下架時間：店鋪運營者要提前設置好上下架時間，通過賣家中心的發(fā)布寶貝功能，可以設置“立刻”發(fā)布或“設定”任意選擇時間。例如，某淘寶賣家根據銷售數據，將某商品在2023年1月9日上午10點上架，1月16日上午10點下架，然后將上架時間調到當天下午1點，1月23日下午1點下架。通過這種方式，該商品在連續(xù)兩周內的成交量走勢顯示，在上下架時間調整后，成交量有所增加。商品上下架時間的概念與原理010203上下架時間對流量的影響合理設置上下架時間可以顯著提升商品的流量和銷售機會。通過分析商品的上下架時間與銷售數據，企業(yè)可以找到最佳的上下架時間點，提高商品的曝光率和銷售量。例如，某淘寶賣家通過調整商品的上下架時間，將某商品從上午10點調整到下午1點，發(fā)現商品在上下架時間調整后的成交量有所增加，說明合理設置上下架時間可以有效提升商品的流量和銷售機會。上下架時間與市場趨勢的結合將上下架時間與市場趨勢相結合，可以更好地預測市場需求，提前調整上下架時間。例如，通過分析歷史銷售數據和市場趨勢，企業(yè)可以預測某類商品在特定季節(jié)的銷售高峰，提前調整上下架時間，增加熱門商品的曝光機會。例如，某服裝品牌通過分析銷售數據發(fā)現，春季和秋季是某款外套的銷售旺季，提前調整該款外套的上下架時間，使其在流量高峰期獲得更多的曝光機會，成功提升了銷售額。上下架時間與營銷策略的協(xié)同上下架時間不僅影響商品的流量，還可以與營銷策略協(xié)同，提高營銷效果。例如，企業(yè)可以在商品上下架時間調整時，結合促銷活動、滿減優(yōu)惠等營銷手段，進一步提升商品的銷售量。例如，某電商店鋪在商品上下架時間調整時，同時推出滿減優(yōu)惠活動，吸引了更多顧客購買，提高了商品的銷售量和店鋪的整體銷售額。商品上下架時間的應用05商品預測分析移動平均法預測銷售額移動平均法是一種根據時間序列逐項推移的計算平均值的方法，適用于預測具有平穩(wěn)趨勢的時間序列。通過移動平均法，可以平滑數據波動，預測未來銷售額。例如，某電商店鋪通過移動平均法分析2018年至2022年的銷售數據，預測2023年的銷售額。具體步驟如下：打開“2018-2022商品訂單表.xlsx”，插入數據透視表，將“年份”字段拖拽到“行”功能區(qū)，將“銷售額”字段拖拽到“值”功能區(qū)，求和匯總。使用Excel的“移動平均”工具，選擇輸入區(qū)域為2018至2022年的總銷售額，設置間隔為2，輸出區(qū)域選擇“C5”單元格，在“標準誤差”前打勾。在C3單元格填入“間隔2次的移動平均值”，在D3單元格填入“標準誤差”，當標準誤差較小時，預測值相對可靠，從而在“C9”單元格得到2023年銷售額預測值。通過移動平均法預測，該店鋪預測2023年的銷售額為120萬元，為企業(yè)的銷售計劃和資源配置提供了重要參考。指數平滑法預測銷售量指數平滑法是對移動平均法的改進，通過對歷史數據的遠近不同賦予不同的權重進行預測，對較近的歷史數據給予較大的權重，適用于預測具有趨勢和季節(jié)性變化的時間序列。例如，某電商店鋪通過指數平滑法分析2018年至2022年的銷售數據，預測2023年的銷售量。具體步驟如下：打開“2018-2022商品訂單表.xlsx”，插入數據透視表，將“年份”字段拖拽到“行”功能區(qū)，將“數量”字段拖拽到“值”功能區(qū)，求和匯總。使用Excel的“指數平滑”工具，選擇輸入區(qū)域為2018至2022年的銷售數量，設置阻尼系數為0.1，輸出區(qū)域選擇“D4”單元格，在“圖表輸出”前打勾。拖拽“D8”單元格公式，即可在“D9”單元格得到2023年銷售量預測值。通過指數平滑法預測，該店鋪預測2023年的銷售量為1000件，為企業(yè)的產品生產計劃和庫存管理提供了重要依據。預測工作表預測退貨量Excel的預測工作表工具可以基于歷史時間數據預測未來任一時間段內的數據，其基本原理是移動平均法和指數平滑法的結合。例如，某電商店鋪通過預測工作表分析2018年至2022年的退貨數據，預測2023年的退貨量。具體步驟如下：打開“2018-2022商品訂單表.xlsx”，插入數據透視表，將“年份”字段拖拽到“行”功能區(qū)，將“是否退回”字段拖拽到“值”功能區(qū)，求和匯總。單擊“數據”菜單的“預測工作表”按鈕