
做淘宝的亲们应该都知道,现在已经不是闭门造车的时代了,做电商怎么能不会数据分析呢?只有通过数据,我们才能真正客观地了解市场、了解对手,更了解自己。今天,歪戒将给大家介绍几种常用的数据分析工具,希望掌柜们可以好好利用,通过数据分析,找到最适合自己的店铺运营方法。
一、常见的官方数据分析工具
淘宝指数 http://shu.taobao.com/
数据魔方 http://mofang.taobao.com/
生意参谋 http://sycm.taobao.com/
二、淘宝指数
淘宝指数是一款研究消费者数据的工具,小卖家如果没有预算购买其他数据工具的话,那利用淘宝指数了解市场走势是最好不过的了。淘宝指数对指导店铺运营有重要参考作用,它都有哪些功能,可以为掌柜们提供什么帮助呢?
1、进入http://shu.taobao.com/,输入产品关键词。进入页面后,你将首先看到市场趋势,其次是市场细分。
2、在市场趋势下,你可以看到对应类目的搜索指数、成交指数,这两个指数主要是根据淘宝、天猫的数据进行统计。其中,搜索指数是指数化的搜索量,反映搜索趋势,成交指数则是由搜索带来的成交量,反映的是成交趋势。一般来说,你可以通过这个数据了解目前所属行业的整体情况,如果整个行业是在增长,说明这个时候进入是比较健康的。
3、再往下,你可以看到搜索这个产品关键词的买家的地域细分,了解潜在受众的主要分布地区,这有利于后期直通车操作和钻展投放。另外,也可以对客户所在地区的风俗习惯有所了解,有利于后期客服拉近客户距离,促进转化。
4、人群定位包括了用户性别、年龄、星座、爱好、买家等级和消费等级等,有利于掌柜们分析用户特征和消费心理。以消费等级为例,如果你还在纠结自己的定价是要往高端走还是往实惠走,但通过指数发现,搜索这个关键词的用户的消费等级绝大部分集中在偏低和中等上,那你可能就要放弃高端定价了。后期策划活动时,也要尽量做一些打折满送之类的促销。
5、除了市场趋势外,掌柜们还要关注市场细分。
6、市场细分会包括类目分布、人群偏好两大部分。类目分布可以告诉你你所搜索的产品关键词下包含了多少类目,每个类目的占比有多大。在不同类目下,购买你所搜索产品的人群偏好是什么。
7、在人群偏好中,你可以了解整个人群受众最偏爱的品牌、商品及相关属性,也可以选定不同人群特征,了解不同人群的品牌偏好、商品偏好等。点击不同品牌或商品,还可以展开图片,进一步了解宝贝外观,点击进入其详情页,你就近距离研究竞争对手的详情页设计和店铺装修了,知己知彼。
淘宝指数看似简单,实际上用处多多。
三、 数据魔方
数据魔方是淘宝指数的兄弟产品,也是淘宝官方提供的数据分析工具,可以了解品牌、店铺、产品、行业、淘词和属性的排行榜。另外,数据魔方还提供消费人群的年龄、性别、购买时段、地域、流失原因分析。
1、数据魔方主要功能
(1)淘词功能:提供淘宝卖家专注行业的热门关键词,用以优化宝贝标题和直通车搜索词,方便用户自主搜寻和设置关键词。
(2)消费者研究分析:可以分析流失消费者的去向以及消费者的消费偏好。2、卖家可以用数据魔方做什么?
(1)店铺定位:了解子行业何时进入竞争较小,子行业在其一级类目下的占比,行业内卖家数量及地域等级分布。
(2)品牌定位:查看类目热销品牌和产品排行。
(3)产品定位:参考当前的热销宝贝,了解宝贝特性,从而发现消费者喜好。热销宝贝中最重要的就是爆款产品的透视,比如哪种品质和流量可以打造爆款,从而帮助卖家选择更好的引流工具。
(4)产品热销特征定位:涉及产品价格、款式细节、颜色、套餐搭配等非常具体的指标,是一家企业企划部或者产品研发部需要重点关注的数据;还包括不同产品价格区间的成交情况,当一间店铺的宝贝细分为引流款、爆款、基本款时,这三类产品不同的定价策略就可以参考行业的标价分布与行业的平均客单价分布趋势。
(5)买家行为分析:买家的购买时段和来访时段数据可以帮助卖家选择宝贝上架时间和直通车活动,性别年龄分布可以帮助了解实际消费群体的人口统计特征。
(6)行业热门搜索分析:查看商品的热搜趋势。
四、生意参谋
生意参谋是由阿里巴巴官方数据团队出品的店铺数据化、精细化经营分析工具,它能帮您:
1、看清店铺经营状况:人(流量)、货(商品)、钱(交易)。
2、提升精细化运营能力:实时直播(及时性)、无线专题(多终端)、竞争情报(结合行业)。
下边,我们以备战双十一为例,说说生意参谋都有哪些功能,如何运用吧!
1、什么商品更合适报名?
通过宝贝效果,查看商品的引流能力(流量指标)、间接转化能力(收藏、加购、下单)、直接转化能力(支付)选择高转化、低跳失商品作为重点商品。
操作途径:进入生意参谋,查看货>宝贝效果>宝贝效果明细
2、对于目标商品,报名前应该关注什么?
重点关注:商品价格、访客特征、转化情况、往其他商品导流量的能力。
操作途径:进入生意参谋,查看货>宝贝效果>宝贝效果明细–>宝贝温度计
3、如何提前铺垫,积累人气?
通过选词助手分析评估关键词的投放和相关搜索词的选择。
操作途径:进入生意参谋,查看 专题>工具箱>选词助手
4、如何预计今年的咨询压力,提前做好准备?
和去年双十一相比较,持续关注大促前的平时流量、咨询量,根据流量渠道细拆各来源可能的流量扩大倍数,预估今年双十一的流量和咨询量。
操作路径:进入生意参谋,查看 人>店铺路径>流量来源(详情)
5、如何实时监测流量和交易结果?
操作路径:进入生意参谋,查看 专题>实时直播>实时总览
6、如何最大程度提高转化率?
下单未付款,高意向的潜力买家,要制造临门一脚,进行催付转化。
操作路径:进入生意参谋,查看 专题>实时直播>实时榜单–>潜力买家榜
【总结】
现在很多掌柜,还无法避免传统的营销思维,定价选款完全按自己感觉来,感觉这款会火、我觉得这个价格差不多、这个群体应该会喜欢。其实,任何没有建立在数据分析基础上的运营都是隐含着巨大风险的。数据分析并不高大上,掌柜们不必望而生畏。巧用数据,客观分析,你的店铺才能越来越好!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07