京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析,商家可以精准把握市场动态,优化营销策略,从而提升销售业绩。
本文将详细展示小红书销售数据分析的全过程,帮助实现从数据到策略的转化。
传统的营销模式,往往停留在关注消费者行为的表面。
例如,宝洁提出的“第一真相时刻”(货架前决策)和“第二真相时刻”(产品使用体验),以及谷歌提出的“第零真相时刻”(信息搜集对比),都侧重于消费者已明确需求后的行为。
然而,真正的营销突破,在于洞察消费者需求形成之前的“起心动念”,即在用户尚未意识到自身需求时,如何引导其产生对产品的向往,并最终促成购买。

整体而言,小红书的营销模式主要有三种:
通过高质量、多样化的图文和视频内容,激发用户的购买欲望。

例如,完美日记通过大量KOC合作,进行产品评测和分享,迅速成为国货美妆品牌的领军者。
用户可以点赞、评论、收藏和分享内容,形成裂变式传播。

例如,钟薛高通过“高端雪糕”定位和精美视觉呈现,结合用户互动,成功打造“网红雪糕”形象。
小红书通过数据分析,实现精准的内容推荐和广告投放。

例如,元气森林通过“0糖”概念传播,结合KOL/KOC专业背书,成功打入年轻消费群体市场。
尽管小红书的财务数据未公开披露,但其市场表现强劲。2025年,小红书通过“平台造势”“全域热势”“经营有势”三大营销模块,实现了品牌从声量到销量的四重价值跃迁。

业务数据分析、商业策略分析是CDA数据分析师一级的重要考点,如果你想了解自己的业务分析水平,可以在CDA认证小程序中找到模拟题进行测试。
先来说下案例背景:
某美妆品牌希望借助小红书平台提升其产品的销售业绩。品牌在小红书上已经有一定的用户基础,但需要通过数据分析进一步优化营销策略,提高用户转化率和销售额。
接下来具体看下步骤:
品牌通过小红书官方后台和API接口获取了以下数据:

数据清洗过程中,发现部分年龄数据缺失且样本分布不均衡,尤其是15-19岁和20-24岁年龄段的用户样本较少,因此对年龄相关的分析结果需谨慎对待。
具体包括分析用户基础数据、内容数据、销售数据等:

粉丝量与粉丝增长量
粉丝画像(性别、年龄、地域等)
如浏览量、点赞量、收藏量、评论量、分享量、完播率(视频)、跳出率(图文)等
如购买金额、下单频率、第三方购买情况

小红书在美妆、时尚等消费品领域成绩斐然,适合这些领域的品牌开展种草营销和直播带货。
例如雅诗兰黛等品牌,长期在小红书进行产品推广和新品种草,收获了大量粉丝和稳定的销量增长。
因此在进行小红书数据分析时,首先要对用户基础数据、内容数据等做好分析。具体如下:


内容类型分析:通过分类统计,发现“美妆教程”类笔记的互动率最高,而“产品推荐”类笔记的浏览量较高但互动率较低。
关键词分析:热门关键词集中在“平价好用”“学生党”“夏季必备”等,这些关键词在高互动笔记中频繁出现。

购买行为分析:数据显示,参加活动的用户累计购买金额较高,但未参加活动的用户平均购买金额更高,说明未参加活动的用户有较大的购买潜力。
第三方购买分析:第三方购买的用户数量和平均购买金额均高于自营购买,表明用户对第三方渠道的接受度较高。
数据分析的目的在于为决策提供依据,具体来说可提供以下三方面的优化策略:
增加互动性内容:增加“美妆教程”类笔记的比例,结合热门关键词“平价好用”“学生党”等,提升用户互动率。
优化发布时间:根据用户活跃时间段(晚上8点-10点),调整笔记发布时间。
激活潜在用户:针对未参加活动但购买潜力较大的用户,设计专属优惠活动,提升其参与度。
提升新用户体验:针对注册6个月内的新用户,推送新手礼包或优惠券,提高其购买频率。
拓展第三方渠道:鉴于第三方购买的高接受度,品牌可以考虑与更多第三方平台合作,拓展销售渠道。
精准营销:利用小红书的算法推荐功能,针对不同生命周期和购买行为的用户推送个性化内容。

在执行上述策略后,品牌持续监控账号数据表现,定期进行数据分析。经过一个月的优化,该美妆品牌发现:
用户互动率提升了30%,尤其是“美妆教程”类笔记的互动率显著提高。
新用户的购买频率增加了20%,平均购买金额提升了15%。
第三方渠道的销售额占比从30%提升至40%,整体销售额增长了25%。
通过本次数据分析与策略优化,品牌成功提升了在小红书平台上的销售业绩,同时积累了宝贵的数据驱动营销经验。
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11