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
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02