第1章

電商數(shù)據(jù)分析概述電商數(shù)據(jù)分析（微課版

）目錄CONTENTS1.1電商數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.2電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)、流程與方法1.4大數(shù)據(jù)與人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.3Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.5電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展與能力提升綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)1.1.1電商數(shù)據(jù)的類型3數(shù)字類數(shù)據(jù)是由多個(gè)單獨(dú)的數(shù)字組成的一串?dāng)?shù)據(jù)，是直接使用數(shù)字和度量衡單位進(jìn)行計(jì)量的一類電商數(shù)據(jù)，如支出600元、好評(píng)率96%、銷售量15680個(gè)、質(zhì)量3千克等就是數(shù)字類數(shù)據(jù)。1．?dāng)?shù)字右圖所示為以數(shù)字顯示的某網(wǎng)店部分商品在客單價(jià)、訪客量、點(diǎn)擊量、交易量、收藏量、加購量、點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、收藏率、加購率，商家根據(jù)這些數(shù)據(jù)可以直觀了解這些商品的銷售情況。1.1.1電商數(shù)據(jù)的類型4文字圖形類數(shù)據(jù)普遍應(yīng)用在關(guān)鍵詞分析、人群畫像等場(chǎng)景中。下圖所示為搜索“智能手機(jī)”關(guān)鍵詞后顯示的相關(guān)搜索詞情況，其中紅色圓點(diǎn)表示該關(guān)鍵詞搜索量呈上升趨勢(shì)，綠色圓點(diǎn)則表示該關(guān)鍵詞搜索量呈下降趨勢(shì)；圓點(diǎn)越大，搜索指數(shù)越高；圓點(diǎn)越靠近中央的藍(lán)色圓圈，則表示該圓點(diǎn)代表的關(guān)鍵詞與“智能手機(jī)”關(guān)鍵詞的相關(guān)性越強(qiáng)。2．文字圖形1.1.1電商數(shù)據(jù)的類型5圖表類數(shù)據(jù)是經(jīng)常用于數(shù)據(jù)分析的一種可視化電商數(shù)據(jù)類型，它將相對(duì)枯燥的數(shù)字轉(zhuǎn)換為更為直觀的圖表。下圖所示為通過折線圖展示的某店鋪某商品6月的客單價(jià)數(shù)據(jù)。3．圖表1.1.2電商數(shù)據(jù)的特性61．容量特性容量特性可以理解為電商數(shù)據(jù)量的多少。分析數(shù)據(jù)時(shí)，必須在考慮電商數(shù)據(jù)容量特性的基礎(chǔ)上，盡量收集基數(shù)大的數(shù)據(jù)，這樣才能讓分析的結(jié)果更為準(zhǔn)確。2．種類特性電商數(shù)據(jù)具有明顯的種類特性，如流量、轉(zhuǎn)化、物流和售后等種類。通過不同的數(shù)據(jù)種類可以實(shí)現(xiàn)更多維度的數(shù)據(jù)分析。3．時(shí)效特性電商數(shù)據(jù)具有時(shí)效特性，無論是消費(fèi)者的喜好和購物習(xí)慣，還是電商平臺(tái)的各種規(guī)則等，都在不斷發(fā)生變化，只有在分析電商數(shù)據(jù)時(shí)做到與時(shí)俱進(jìn)，才有助于得出正確的結(jié)論，為店鋪運(yùn)營提供正確的思路和策略。目錄CONTENTS1.1電商數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.2電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)、流程與方法1.4大數(shù)據(jù)與人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.3Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.5電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展與能力提升綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)1.2.1電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)8流量類指標(biāo)是指反映店鋪流量的數(shù)據(jù)，通過這類指標(biāo)可以掌握店鋪的流量情況。右表所示為常見的店鋪流量類指標(biāo)。1．流量類指標(biāo)1.2.1電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)9交易類指標(biāo)可以反映店鋪的成交轉(zhuǎn)化情況。左表所示為常見的店鋪交易類指標(biāo)。2．交易類指標(biāo)1.2.1電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)10商品類指標(biāo)主要反映店鋪內(nèi)商品的銷售、收藏、加購、下單等方面的情況。下表所示為常見的店鋪商品類指標(biāo)。3．商品類指標(biāo)1.2.1電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)11除上述幾類指標(biāo)外，電商數(shù)據(jù)分析還經(jīng)常涉及服務(wù)、評(píng)價(jià)、物流等方面的指標(biāo)。下表所示為常見的店鋪其他指標(biāo)。4．其他指標(biāo)1.2.2電商數(shù)據(jù)分析的流程12電商數(shù)據(jù)分析都應(yīng)該以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為起點(diǎn)，以業(yè)務(wù)決策為終點(diǎn)?；诖耍梢园凑找韵虏襟E，通過常規(guī)分析流程來處理數(shù)據(jù)。1．常規(guī)分析流程挖掘業(yè)務(wù)含義制訂分析計(jì)劃拆分查詢數(shù)據(jù)提煉業(yè)務(wù)洞察結(jié)果生成業(yè)務(wù)決策1.2.2電商數(shù)據(jù)分析的流程132．內(nèi)外因素分解分析流程進(jìn)行電商數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)指標(biāo)會(huì)受到很多因素的影響，這給分析任務(wù)帶來了困難。內(nèi)外因素分解四象限圖如左圖所示。1.2.2電商數(shù)據(jù)分析的流程143．DOSS分析流程DOSS分析流程是從一個(gè)具體問題推導(dǎo)出整體影響，利用單一解決方案找到一個(gè)規(guī)?；鉀Q方案的數(shù)據(jù)分析思路，如下圖所示。1.2.3電商數(shù)據(jù)分析的方法15所謂直接觀察法，是指利用各種電商數(shù)據(jù)分析工具的分析功能，直接觀察數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)，找出異常數(shù)據(jù)，對(duì)用戶群體進(jìn)行細(xì)分等。借助這些工具強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能，直接觀察法可以有效提高信息處理的效率。1．直接觀察法某短視頻直播平臺(tái)的商品數(shù)據(jù)大盤1.2.3電商數(shù)據(jù)分析的方法162．AB測(cè)試法所謂AB測(cè)試法，就是用不同的方案布置某一項(xiàng)工作，然后通過對(duì)效果的對(duì)比分析，找出其中更好的方案。AB測(cè)試法的經(jīng)典應(yīng)用案例就是電商平臺(tái)中商品主圖的效果測(cè)試，其原理是通過兩種主圖的推廣數(shù)據(jù)對(duì)比，將點(diǎn)擊率低的主圖換為其他主圖，再進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，如此反復(fù)，直至挑選出點(diǎn)擊率最高的商品主圖。AB測(cè)試法的優(yōu)點(diǎn)在于可控，它建立在原有方案之上，即使新方案效果不佳，也可以沿用舊的方案。1.2.3電商數(shù)據(jù)分析的方法173．對(duì)比分析法對(duì)比分析法是指將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，來查找不同數(shù)據(jù)之間的差異，以了解各方面數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析方法。對(duì)于電商數(shù)據(jù)而言，對(duì)比分析法可以從以下4個(gè)方面入手。不同時(shí)期的對(duì)比與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或行業(yè)對(duì)比優(yōu)化前后的對(duì)比活動(dòng)前后對(duì)比

添加文本4個(gè)方面1.2.3電商數(shù)據(jù)分析的方法184．轉(zhuǎn)化漏斗法轉(zhuǎn)化漏斗法也是較為常見和有效的電商數(shù)據(jù)分析方法之一，無論是注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗，還是下單轉(zhuǎn)化漏斗，應(yīng)用都非常普遍。使用轉(zhuǎn)化漏斗法時(shí)，一般需要關(guān)注以下3點(diǎn)。從開始到結(jié)尾整體的轉(zhuǎn)化效率。每一步的轉(zhuǎn)化效率。哪一步流失用戶最多，流失用戶的原因是什么，流失的用戶具有哪些特征。注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗示意1.2.3電商數(shù)據(jù)分析的方法195．七何分析法何時(shí)何地何人何事何因如何做何價(jià)七何分析法也叫5W2H分析法，這種方法通過主動(dòng)建立問題，然后找到解決問題的線索，有針對(duì)性地分析線索，最終得出結(jié)論。例如分析網(wǎng)店的人群畫像時(shí)，如果找不到切入點(diǎn)，就可以利用七何分析法進(jìn)行引導(dǎo)。1.2.3電商數(shù)據(jù)分析的方法206．杜邦拆解法杜邦拆解法基于杜邦分析法的原理，后者是利用幾種主要的財(cái)務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合分析企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，評(píng)價(jià)企業(yè)贏利能力和股東權(quán)益回報(bào)水平，其基本思想是將企業(yè)凈資產(chǎn)收益率逐級(jí)分解為多項(xiàng)財(cái)務(wù)比率乘積，這樣有助于深入分析比較企業(yè)經(jīng)營業(yè)績(jī)。網(wǎng)店銷售額杜邦拆解法分析結(jié)構(gòu)目錄CONTENTS1.1電商數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.2電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)、流程與方法1.4大數(shù)據(jù)與人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.3Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.5電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展與能力提升綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)1.3.1電商數(shù)據(jù)的獲取與清洗22使用Excel的數(shù)據(jù)獲取功能可以獲取各種不同類型的數(shù)據(jù)，如以下3種，這為清洗與分析數(shù)據(jù)提供了便捷。1．電商數(shù)據(jù)的獲取獲取文件數(shù)據(jù)A獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)B獲取網(wǎng)站數(shù)據(jù)C1.3.1電商數(shù)據(jù)的獲取與清洗23清洗電商數(shù)據(jù)是指對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正、完善等操作，以確保數(shù)據(jù)的完整性、一致性和準(zhǔn)確性。其中常見的清洗操作包括以下4種。2．電商數(shù)據(jù)的清洗處理缺失數(shù)據(jù)修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式清洗重復(fù)數(shù)據(jù)ABCD1.3.2電商數(shù)據(jù)的計(jì)算、分析與預(yù)測(cè)24在Excel中計(jì)算電商數(shù)據(jù)時(shí)，公式和函數(shù)起到了至關(guān)重要的作用。Excel可以讓用戶自主編輯公式，同時(shí)內(nèi)置了大量的函數(shù)供用戶使用，從而方便了數(shù)據(jù)的計(jì)算。1．電商數(shù)據(jù)的計(jì)算●

公式的組成：Excel公式是指能夠完成一系列數(shù)學(xué)運(yùn)算、邏輯判斷和文本處理等操作，且能夠計(jì)算并返回特定結(jié)果的對(duì)象。如右圖所示。●

公式的使用：輸入公式時(shí)，首先需要選擇目標(biāo)單元格，然后在編輯框（位于工作表列標(biāo)上方）中輸入“=”，并依次輸入公式的其他內(nèi)容，如果需要引用單元格地址，則可通過單擊單元格快速引用，完成后按【Enter】鍵，或按【Ctrl+Enter】組合鍵，或單擊編輯框左側(cè)的“輸入”按鈕確認(rèn)輸入。1.3.2電商數(shù)據(jù)的計(jì)算、分析與預(yù)測(cè)251．電商數(shù)據(jù)的計(jì)算●

函數(shù)的組成：與公式不同，Excel函數(shù)具備特定的語法格式，要想利用函數(shù)完成數(shù)據(jù)計(jì)算，就需要遵從函數(shù)的語法格式進(jìn)行操作。如右圖所示。●

函數(shù)的插入：如果對(duì)函數(shù)的語法格式比較熟悉，則可以像輸入公式一樣，選擇單元格后在編輯框中直接輸入函數(shù)內(nèi)容；如果對(duì)函數(shù)的語法格式不熟悉，則可以通過插入的方式使用函數(shù)。1.3.2電商數(shù)據(jù)的計(jì)算、分析與預(yù)測(cè)26在Excel中，用戶可以利用其強(qiáng)大的排序、篩選和分類匯總功能對(duì)電商數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析，也可以利用Excel內(nèi)置的各種數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析等，以找出數(shù)據(jù)中潛藏的價(jià)值信息。2．電商數(shù)據(jù)的分析排序01篩選02分類匯總03專業(yè)分析041.3.2電商數(shù)據(jù)的計(jì)算、分析與預(yù)測(cè)27Excel具備一定的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)功能，能夠在一定程度上幫助商家了解數(shù)據(jù)的發(fā)展變化趨勢(shì)，以便提前采取合理的應(yīng)對(duì)措施。如右圖所示。右圖表中橙色部分的折線便是預(yù)測(cè)的變化趨勢(shì)，中間較粗的折線為趨勢(shì)預(yù)測(cè)，上方較細(xì)的折線為置信上限趨勢(shì)，下方較細(xì)的折線為置信下限趨勢(shì)，理論上未來一年各月銷售額數(shù)據(jù)便在這個(gè)區(qū)間范圍變化。3．電商數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)1.3.3電商數(shù)據(jù)的可視化28圖表是Excel中非常重要的數(shù)據(jù)可視化工具，它能夠?qū)?shù)據(jù)以圖形的形式展示出來，使需要傳遞的內(nèi)容更加生動(dòng)且易于理解。借助圖表可以更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和趨勢(shì)，從而做出更準(zhǔn)確的判斷，這對(duì)商家制定各種運(yùn)營策略十分重要。1．圖表的應(yīng)用01創(chuàng)建圖表02應(yīng)用圖表樣式03調(diào)整圖表大小和位置04調(diào)整圖表布局05調(diào)整圖表格式06設(shè)置圖表字體1.3.3電商數(shù)據(jù)的可視化29數(shù)據(jù)透視圖是一種交互式的圖表，其只需利用表格中現(xiàn)有的項(xiàng)目便可建立滿足各種需要的圖表，這極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)的分析工作。2．?dāng)?shù)據(jù)透視圖的應(yīng)用●

創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖：創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖的方法為，選擇數(shù)據(jù)源所在的單元格區(qū)域，在【插入】/【圖表】組中單擊“數(shù)據(jù)透視圖”按鈕，打開“創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖”對(duì)話框，在“表/區(qū)域”文本框中一般會(huì)自動(dòng)引用數(shù)據(jù)源所在的單元格區(qū)域地址，如果創(chuàng)建前未選擇數(shù)據(jù)源所在的單元格區(qū)域，則需要手動(dòng)引用數(shù)據(jù)源所在的單元格區(qū)域地址。●

添加與刪除字段：數(shù)據(jù)透視圖的內(nèi)容與字段相關(guān)，在“數(shù)據(jù)透視圖字段”任務(wù)窗格中可以根據(jù)需要隨時(shí)添加或刪除字段，從而控制數(shù)據(jù)透視圖中顯示的內(nèi)容?！?/p>

設(shè)置字段：添加到數(shù)據(jù)透視圖中的字段是可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置的。目錄CONTENTS1.1電商數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.2電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)、流程與方法1.4大數(shù)據(jù)與人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.3Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.5電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展與能力提升綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)1.4.1大數(shù)據(jù)在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用31大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件或工具進(jìn)行捕捉、管理、處理的數(shù)據(jù)集合，它具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣、處理速度快、價(jià)值密度低等特點(diǎn)。其常見應(yīng)用體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。0102030405構(gòu)建消費(fèi)者行為畫像商品動(dòng)態(tài)定價(jià)提升競(jìng)爭(zhēng)力精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求優(yōu)化消費(fèi)者體驗(yàn)1.4.2人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用32人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)學(xué)科。自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理情感分析和輿情監(jiān)測(cè)構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)智能數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別預(yù)測(cè)分析和決策支持風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和安全管理目錄CONTENTS1.1電商數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.2電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)、流程與方法1.4大數(shù)據(jù)與人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.3Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.5電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展與能力提升綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)1.5.1電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展路徑34隨著電商行業(yè)的蓬勃發(fā)展和電商數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)前景十分廣闊。盡管不同的電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展路徑有所不同，一般可以歸納為以下幾個(gè)階段。01初級(jí)數(shù)據(jù)分析師02中級(jí)數(shù)據(jù)分析師03高級(jí)數(shù)據(jù)分析師04數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)管理者1.5.2電商數(shù)據(jù)分析師的能力提升要素35要想成為一名優(yōu)秀的電商數(shù)據(jù)分析師，需要提升專業(yè)知識(shí)技能、業(yè)務(wù)理解能力、溝通協(xié)作能力和其他綜合能力。專業(yè)知識(shí)技能業(yè)務(wù)理解能力溝通協(xié)作能力其他綜合能力ABCD目錄CONTENTS1.1電商數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1.2電商數(shù)據(jù)分析的指標(biāo)、流程與方法1.4大數(shù)據(jù)與人工智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.3Excel在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1.5電商數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展與能力提升綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)綜合利用Excel的函數(shù)、排序、分類匯總、圖表等功能，分析女裝店鋪一周內(nèi)不同類目商品的訪客數(shù)占比情況。通過實(shí)訓(xùn)初次體驗(yàn)電商數(shù)據(jù)的分析過程。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)思路本實(shí)訓(xùn)的操作思路如下。（1）計(jì)算訪客數(shù)。通過輸入的方式，用SUM函數(shù)計(jì)算不同類目商品在一周內(nèi)的訪客數(shù)總和。（2）排列數(shù)據(jù)。按照商品類目快速排列數(shù)據(jù)。（3）匯總數(shù)據(jù)。利用分類匯總功能匯總不同類目商品的訪客數(shù)。（4）創(chuàng)建圖表。利用匯總出的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，創(chuàng)建餅圖以分析不同類目商品一周內(nèi)訪客數(shù)的占比情況。37綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟381不同類目商品一周內(nèi)的訪客數(shù)總和2按商品類目排列結(jié)果綜合實(shí)訓(xùn)——初次分析女裝店鋪數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟393設(shè)置分類匯總參數(shù)4復(fù)制、移動(dòng)并修改數(shù)據(jù)后的效果5創(chuàng)建并調(diào)整餅圖后的效果感謝聆聽！學(xué)習(xí)進(jìn)步！

電商數(shù)據(jù)分析（微課版）第2章

電商數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理電商數(shù)據(jù)分析（微課版）目錄CONTENTS2.1電商數(shù)據(jù)的收集2.2使用Excel預(yù)處理數(shù)據(jù)2.3使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)2.1.1電商數(shù)據(jù)的收集原則43●

合法性原則數(shù)據(jù)的收集必須遵守相關(guān)的法律法規(guī)，確保在合法的范圍內(nèi)進(jìn)行，維護(hù)個(gè)人隱私權(quán)和其他權(quán)益?！?/p>

精確性原則確保收集到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量及其可信度?！?/p>

及時(shí)性原則數(shù)據(jù)收集需要盡可能地獲取新近的數(shù)據(jù)，只有確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性，才能更好地發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的問題并預(yù)測(cè)未來變化趨勢(shì)。如果收集10年前某個(gè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)來分析該市場(chǎng)當(dāng)下的發(fā)展情況，則無法得到有價(jià)值的分析結(jié)果。要想收集到有價(jià)值的數(shù)據(jù)，我們需要遵循一定的數(shù)據(jù)收集原則，具體包括合法性原則、精確性原則和及時(shí)性原則。2.1.2電商數(shù)據(jù)的收集渠道44●

內(nèi)部數(shù)據(jù)的收集渠道內(nèi)部數(shù)據(jù)指的是商家內(nèi)部的各種管理系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如商品采購和管理系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、消費(fèi)者服務(wù)管理系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等?！裢獠繑?shù)據(jù)的收集渠道外部數(shù)據(jù)即非商家內(nèi)部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，它包括市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)兩大類。右圖所示為國家統(tǒng)計(jì)局公開發(fā)布的數(shù)據(jù)。電商數(shù)據(jù)的收集渠道較多，為了便于學(xué)習(xí)，這里將電商數(shù)據(jù)的收集渠道劃分為內(nèi)部數(shù)據(jù)的收集渠道與外部數(shù)據(jù)的收集渠道。2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法45●復(fù)制問目標(biāo)網(wǎng)頁，選擇需要收集的數(shù)據(jù)內(nèi)容，在所選數(shù)據(jù)上單擊鼠標(biāo)右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇“復(fù)制”命令，或直接按【Ctrl+C】組合鍵?！?/p>

下載如果網(wǎng)頁中提供有“下載”“導(dǎo)出”等功能按鈕，則無須手動(dòng)復(fù)制數(shù)據(jù)，需單擊相應(yīng)的按鈕，然后按照提示將數(shù)據(jù)保存到計(jì)算機(jī)上的指定位置即可。如上圖所示。針對(duì)不同的收集渠道，電商數(shù)據(jù)的收集方法也各有不同。主要的收集方法則包括以下3種?！?/p>

爬取爬取數(shù)據(jù)是指利用工具自動(dòng)收集網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)，這對(duì)于數(shù)據(jù)較為分散且網(wǎng)站未提供下載、導(dǎo)出功能的情況來說是非常實(shí)用的。46本案例將使用八爪魚采集器在京東商城中采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)，其具體操作如下。1選擇數(shù)據(jù)的采集方式2設(shè)置并保存采集任務(wù)使用的網(wǎng)址課堂案例——使用八爪魚采集器采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法473開啟瀏覽模式并輸入登錄信息4單擊“自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)頁內(nèi)容”超鏈接2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法課堂案例——使用八爪魚采集器采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)485顯示的采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容6單擊“保存并開始采集”超鏈接2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法課堂案例——使用八爪魚采集器采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)497采用本地采集模式8正在采集數(shù)據(jù)10導(dǎo)出數(shù)據(jù)9停止采集

2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法課堂案例——使用八爪魚采集器采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)5011去重?cái)?shù)據(jù)

12設(shè)置數(shù)據(jù)導(dǎo)出的文件類型2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法課堂案例——使用八爪魚采集器采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)5113設(shè)置保存的文件名和保存位置2.1.3電商數(shù)據(jù)的收集方法課堂案例——使用八爪魚采集器采集智能數(shù)碼用品數(shù)據(jù)目錄CONTENTS2.1電商數(shù)據(jù)的收集2.2使用Excel預(yù)處理數(shù)據(jù)2.3使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)2.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理的價(jià)值53數(shù)據(jù)預(yù)處理就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行粗加工。一般來說，收集到的電商數(shù)據(jù)往往都存在一些問題，需要經(jīng)過預(yù)處理，才能用于后期分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理的價(jià)值大致如下。將繁雜的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化，提升數(shù)據(jù)分析效率與決策效果將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為論據(jù)，系統(tǒng)、客觀地反映實(shí)際情況將數(shù)據(jù)整合為信息資源，實(shí)現(xiàn)深度挖掘2.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理的原則54數(shù)據(jù)預(yù)處理可以為數(shù)據(jù)分析提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容。為了更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，需參考以下一些原則?！?/p>

客觀性原則●

完整性原則●

嚴(yán)謹(jǐn)性原則●

針對(duì)性原則●

便捷性原則2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法55當(dāng)收集的數(shù)據(jù)中存在缺失數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況采取不同的方式進(jìn)行處理。1．處理缺失數(shù)據(jù)刪除缺失數(shù)據(jù)：當(dāng)收集到的數(shù)據(jù)量很大，使得即便刪除若干數(shù)據(jù)也不會(huì)影響數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量時(shí)，就可以采取刪除的方式處理缺失數(shù)據(jù)。修補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)：如果能夠判斷出缺失數(shù)據(jù)的內(nèi)容，則應(yīng)該及時(shí)修補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)；如果無法判斷，則可以考慮使用平均數(shù)、眾數(shù)（一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)）等合理的方法預(yù)測(cè)缺失數(shù)據(jù)。但切記不能為了補(bǔ)全數(shù)據(jù)而隨意填寫，造成數(shù)據(jù)失真。2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法56本案例利用快速定位的方法，將智能數(shù)碼用品店鋪收集到的流量類型數(shù)據(jù)中的缺失流量類型數(shù)據(jù)補(bǔ)全，其具體操作如下。課堂案例——補(bǔ)全智能數(shù)碼用品店鋪的流量類型數(shù)據(jù)1定位空值2補(bǔ)全空值后的效果1．處理缺失數(shù)據(jù)2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法57對(duì)于一些明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，Excel會(huì)顯示錯(cuò)誤信息，以提醒用戶及時(shí)對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)。如下表所示為Excel中常見的錯(cuò)誤信息，以及錯(cuò)誤產(chǎn)生的原因和解決方法。2．修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法58修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)時(shí)一般可以利用IFERROR函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，該函數(shù)的語法格式為“=IFERROR(value,value_if_error)”，其中，參數(shù)“value”表示當(dāng)不存在錯(cuò)誤時(shí)的取值；參數(shù)“value_if_error”為存在錯(cuò)誤時(shí)的取值。本案例將利用該函數(shù)來修復(fù)智能數(shù)碼用品店鋪收集到的錯(cuò)誤的商品庫存數(shù)據(jù)，其具體操作如下。課堂案例——修復(fù)錯(cuò)誤的商品庫存數(shù)據(jù)1完整公式2修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)后的效果2．修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法593．統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式實(shí)際工作中，我們所收集的數(shù)據(jù)往往存在格式不統(tǒng)一的情形，如日期數(shù)據(jù)中有的使用“2024年10月15日”，有的使用“10-15”；品牌數(shù)據(jù)中有的使用中文全稱、有的使用英文簡(jiǎn)稱等，這樣的數(shù)據(jù)在后期分析起來會(huì)非常麻煩。因此，遇到數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一的情況，我們應(yīng)當(dāng)及時(shí)處理，讓數(shù)據(jù)格式保持統(tǒng)一。課堂案例——統(tǒng)一訂單數(shù)據(jù)格式在Excel中，可以利用數(shù)據(jù)類型設(shè)置和查找與替換功能來統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。本案例將利用這些功能對(duì)智能數(shù)碼用品店鋪收集到的訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行格式處理，其具體操作如下。1設(shè)置日期格式2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法602查找并替換數(shù)據(jù)（1）、（2）3統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式后的效果課堂案例——統(tǒng)一訂單數(shù)據(jù)格式2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法614．清洗重復(fù)數(shù)據(jù)如果收集的數(shù)據(jù)存在完全重復(fù)或部分重復(fù)的情況，可以利用Excel的刪除重復(fù)值功能快速刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。課堂案例——清洗商品測(cè)試重復(fù)數(shù)據(jù)本案例將利用Excel的刪除重復(fù)值功能快速刪除智能數(shù)碼用品店鋪在推廣測(cè)試時(shí)收集到的可能存在重復(fù)的商品測(cè)試數(shù)據(jù)，其具體操作如下。1設(shè)置要?jiǎng)h除重復(fù)數(shù)據(jù)的列2清洗重復(fù)數(shù)據(jù)2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法625．轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)行列數(shù)據(jù)行列的轉(zhuǎn)換在Excel中稱為“轉(zhuǎn)置”，指的是將原來各條數(shù)據(jù)記錄的首列內(nèi)容轉(zhuǎn)置為數(shù)據(jù)的各個(gè)項(xiàng)目，將原來的各個(gè)項(xiàng)目轉(zhuǎn)置為數(shù)據(jù)記錄的首列內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)將當(dāng)前各列內(nèi)容轉(zhuǎn)置為橫向的各條數(shù)據(jù)記錄的效果。課堂案例——轉(zhuǎn)換銷售數(shù)據(jù)的行列本案例將對(duì)智能數(shù)碼用品店鋪收集到的某個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行行列轉(zhuǎn)換，這將用到Excel的選擇性粘貼功能，其具體操作如下。1執(zhí)行轉(zhuǎn)置操作2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法635．轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)行列2刪除原有數(shù)據(jù)3轉(zhuǎn)換行與列后的效果課堂案例——轉(zhuǎn)換銷售數(shù)據(jù)的行列2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法64通過數(shù)據(jù)提取操作，可以將收集到的數(shù)據(jù)中有用的部分提取出來。在Excel中可以使用LEFT函數(shù)、MID函數(shù)和RIGHT函數(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提取。6．提取數(shù)據(jù)內(nèi)容LEFT函數(shù)：其語法格式為“=LEFT(text,num_chars)”，表示從指定的單元格中返回左側(cè)的1個(gè)或多個(gè)字符。。MID函數(shù)：其語法格式為“=MID(text,start_num,num_chars)”，表示從指定的單元格中的指定位置返回1個(gè)或多個(gè)字符。RIGHT函數(shù)：其語法格式為“=RIGHT(text,num_chars)”，表示從指定的單元格中返回右側(cè)的1個(gè)或多個(gè)字符。2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法65課堂案例——提取商品系列數(shù)據(jù)1提取商品編號(hào)中的第一個(gè)字符后的結(jié)果6．提取數(shù)據(jù)內(nèi)容2完善數(shù)據(jù)后的效果本案例將使用LEFT函數(shù)提取智能數(shù)碼用品店鋪收集到的商品對(duì)應(yīng)的系列數(shù)據(jù)，其具體操作如下。2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法667．分列數(shù)據(jù)分列數(shù)據(jù)的好處在于可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的需要，將原始數(shù)據(jù)按照某種標(biāo)準(zhǔn)分組。例如，收集的商品交易數(shù)據(jù)中包含品類、銷售月份等內(nèi)容，可以按照商品的品類、商品的銷售月份等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分列，將包含多個(gè)信息的數(shù)據(jù)分列為僅包含單個(gè)信息的數(shù)據(jù)。在Excel中可以將指定的列按某種符號(hào)或特定的寬度進(jìn)行分隔，將其分成若干列。課堂案例——分列商品搜索值屬性本案例將利用Excel的分列功能，并根據(jù)“文本分列向?qū)А睂?duì)話框的提示，將智能數(shù)碼用品店鋪收集到的電話手表商品的“搜索值屬性”列分為“搜索值”列和“屬性”列，其具體操作如下。1指定分列方式

2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法672指定分列位置3分列預(yù)覽及分列后的效果課堂案例——分列商品搜索值屬性目錄CONTENTS2.1電商數(shù)據(jù)的收集2.2使用Excel預(yù)處理數(shù)據(jù)2.3使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)69本案例將對(duì)右圖所示的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)被收集到了文本文件中，一方面不能保證錄入數(shù)據(jù)的正確性，另一方面通過手動(dòng)復(fù)制和粘貼的方式在Excel中建立表格會(huì)顯得非常麻煩。下面將利用訊飛星火對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行智能處理，快速得到想要的表格數(shù)據(jù)，其具體操作如下。1需要預(yù)處理的文本數(shù)據(jù)

2開始對(duì)話課堂案例——使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)2.3使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)703選擇“文檔”選項(xiàng)4輸入并提交需求2.3使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)課堂案例——使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)5生成的整理后的表格數(shù)據(jù)6創(chuàng)建Excel表格并調(diào)整表格數(shù)據(jù)后的效果目錄CONTENTS2.1電商數(shù)據(jù)的收集2.2使用Excel預(yù)處理數(shù)據(jù)2.3使用訊飛星火預(yù)處理數(shù)據(jù)綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)利用Excel對(duì)收集到的女裝商品數(shù)據(jù)進(jìn)行各種清洗操作，如檢查并去重?cái)?shù)據(jù)、分列數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、美化數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)的分析價(jià)值。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)思路本實(shí)訓(xùn)的操作思路如下。（1）檢查并去重?cái)?shù)據(jù)。利用Excel的刪除重復(fù)值功能檢查商品名稱是否存在重復(fù)數(shù)據(jù)并去重。（2）分列數(shù)據(jù)。利用Excel的分列功能將“城市”列中的數(shù)據(jù)分列為兩列數(shù)據(jù)。（3）刪除數(shù)據(jù)。將表格中多余的列刪除。（4）美化數(shù)據(jù)。通過調(diào)整行高和列寬、設(shè)置字體格式等操作美化數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的可讀性。72綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟731指定刪除重復(fù)數(shù)據(jù)的列

2確認(rèn)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)操作3插入列

綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟744指定分列方式

5指定分列位置

6完成分列操作綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟757修改項(xiàng)目名稱（1）

8刪除多余列9設(shè)置字體格式并加粗部分?jǐn)?shù)據(jù)

綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟7610修改項(xiàng)目名稱（2）11快速調(diào)整列寬后的效果12設(shè)置各行行高后的效果綜合實(shí)訓(xùn)——清洗收集的女裝商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟7713轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式14設(shè)置數(shù)據(jù)類型感謝聆聽！學(xué)習(xí)進(jìn)步！

電商數(shù)據(jù)分析（微課版）第3章

市場(chǎng)行業(yè)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析電商數(shù)據(jù)分析（微課版）目錄CONTENTS3.1市場(chǎng)行業(yè)分析

3.2競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析

綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析81市場(chǎng)容量也叫市場(chǎng)規(guī)模，指的是在特定時(shí)間內(nèi)，一個(gè)市場(chǎng)所能容納的某種商品或服務(wù)的最大銷售量或銷售額。在電商行業(yè)，這通常涉及特定商品類別、目標(biāo)市場(chǎng)或整個(gè)電商平臺(tái)的銷售潛力。通過分析市場(chǎng)容量，商家可以了解該市場(chǎng)是否足夠大，有助于判斷其能否支撐自身業(yè)務(wù)的長(zhǎng)期發(fā)展，進(jìn)而幫助商家制定切實(shí)可行的銷售目標(biāo)。例如，市場(chǎng)容量較小，商家設(shè)定過高的銷售目標(biāo)就可能難以實(shí)現(xiàn)，導(dǎo)致資源浪費(fèi)和團(tuán)隊(duì)士氣受挫；反之，若市場(chǎng)容量較大，但商家的銷售目標(biāo)過低，則會(huì)錯(cuò)失發(fā)展機(jī)會(huì)。1．分析市場(chǎng)容量3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析82本案例將以在某電商平臺(tái)收集到的某年智能數(shù)碼用品各子市場(chǎng)的銷售額數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來分析市場(chǎng)容量，其具體操作如下。1．分析市場(chǎng)容量課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)容量1輸入具體月份后的效果2銷售額占比計(jì)算結(jié)果3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析831．分析市場(chǎng)容量3其他銷售額占比計(jì)算結(jié)果4設(shè)置要?jiǎng)?chuàng)建的數(shù)據(jù)透視表5創(chuàng)建餅圖課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)容量3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析841．分析市場(chǎng)容量9設(shè)置圖表字體格式并調(diào)整數(shù)據(jù)標(biāo)簽位置后的效果6設(shè)置圖表布局并調(diào)整圖表尺寸后的效果7調(diào)整餅圖各扇區(qū)的排列順序8設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽格式課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)容量3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析851．分析市場(chǎng)容量1010月的智能數(shù)碼用品各子市場(chǎng)的銷售額占比情況課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)容量3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析86市場(chǎng)趨勢(shì)反映了市場(chǎng)未來發(fā)展的方向和變化規(guī)律。商家通過分析市場(chǎng)趨勢(shì)，可以提前預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求的變化、技術(shù)創(chuàng)新的趨勢(shì)以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的演變，從而提前布局商品、服務(wù)，調(diào)整營銷策略，搶占市場(chǎng)先機(jī)。2．分析市場(chǎng)趨勢(shì)3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析87本案例同樣以智能數(shù)碼用品各子市場(chǎng)某年的銷售額數(shù)據(jù)來分析市場(chǎng)趨勢(shì)，其具體操作如下。2．分析市場(chǎng)趨勢(shì)課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)趨勢(shì)1為數(shù)據(jù)透視表添加字段2調(diào)整數(shù)據(jù)順序后的效果3.1.1市場(chǎng)容量與市場(chǎng)趨勢(shì)分析882．分析市場(chǎng)趨勢(shì)3創(chuàng)建并調(diào)整數(shù)據(jù)透視圖后的效果4創(chuàng)建的“子市場(chǎng)”切片器5筆記本電腦子市場(chǎng)的趨勢(shì)情況課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)趨勢(shì)3.1.2市場(chǎng)潛力分析89市場(chǎng)潛力可以借助蛋糕指數(shù)進(jìn)行分析，蛋糕指數(shù)越大，市場(chǎng)潛力越大。蛋糕指數(shù)的計(jì)算公式為：蛋糕指數(shù)=銷售額占比

÷

賣家數(shù)（即商家數(shù)量）占比。其中分子可代表市場(chǎng)容量，下面分4種情況進(jìn)行分析。蛋糕指數(shù)大，市場(chǎng)容量小蛋糕指數(shù)小，市場(chǎng)容量小

蛋糕指數(shù)大，市場(chǎng)容量大蛋糕指數(shù)小，市場(chǎng)容量大3.1.2市場(chǎng)潛力分析90分析市場(chǎng)潛力時(shí)，可以將收集的數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度擴(kuò)大，以便更準(zhǔn)確地反映出市場(chǎng)的蛋糕指數(shù)。本案例以智能數(shù)碼用品各子市場(chǎng)3年的銷售額數(shù)據(jù)來分析市場(chǎng)潛力，其具體操作如下。課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)容量1設(shè)置數(shù)據(jù)透視表的計(jì)算字段

2創(chuàng)建并調(diào)整數(shù)據(jù)透視圖后的效果3查看2025年12月各子市場(chǎng)的潛力3.1.3行業(yè)集中度分析91行業(yè)集中度可以反映行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)或壟斷程度，一般可以使用行業(yè)集中度指數(shù)（Herfindahl-HirschmanIndex，HHI）來表示。HHI是一種重要的行業(yè)集中度衡量工具，廣泛應(yīng)用于反壟斷政策、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析和產(chǎn)業(yè)組織研究中，它通過計(jì)算行業(yè)中所有商家市場(chǎng)份額的平方值之和，來反映該行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)或壟斷程度。3.1.3行業(yè)集中度分析92在計(jì)算HHI時(shí)，首先需要取得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)份額，忽略市場(chǎng)份額較小的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，然后計(jì)算出競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手市場(chǎng)份額的平方值，最后對(duì)平方值求和。下面以某電商平臺(tái)中數(shù)碼配件行業(yè)最近1個(gè)月前50個(gè)品牌的銷售額為例，介紹行業(yè)集中度的分析方法，其具體操作如下。課堂案例——分析數(shù)碼配件行業(yè)集中度1各品牌的市場(chǎng)份額計(jì)算結(jié)果2市場(chǎng)份額的平方值計(jì)算結(jié)果3.1.3行業(yè)集中度分析934行業(yè)集中度倒數(shù)計(jì)算結(jié)果3行業(yè)集中度計(jì)算結(jié)果課堂案例——分析數(shù)碼配件行業(yè)集中度3.1.4使用ChatExcelPro輔助分析市場(chǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)94ChatExcelPro是一款創(chuàng)新型人工智能交互工具，它降低了傳統(tǒng)Excel操作的復(fù)雜門檻，讓用戶無須記憶煩瑣的函數(shù)、公式，只需通過自然語言對(duì)話形式，就能快速完成表格數(shù)據(jù)的處理、計(jì)算、篩選、排序、可視化等操作。無論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)整理、跨表關(guān)聯(lián)，還是復(fù)雜的條件統(tǒng)計(jì)與動(dòng)態(tài)分析，ChatExcelPro都能精準(zhǔn)理解用戶意圖并自動(dòng)生成結(jié)果，極大提升了數(shù)據(jù)分析的效率。3.1.4使用ChatExcelPro輔助分析市場(chǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)95本案例收集了多個(gè)智能數(shù)碼商品在某電商平臺(tái)近兩月的銷售數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)較少，可以借助ChatExcelPro來分析市場(chǎng)情況，其具體操作如下。課堂案例——分析智能數(shù)碼商品近兩月的數(shù)據(jù)1選擇并上傳文件2輸入需求及重新排列數(shù)據(jù)3.1.4使用ChatExcelPro輔助分析市場(chǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)963輸入需求及可視化數(shù)據(jù)（1）、（2）課堂案例——分析智能數(shù)碼商品近兩月的數(shù)據(jù)目錄CONTENTS3.1市場(chǎng)行業(yè)分析3.2競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情3.2.1競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的界定98通常情況下，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一般是指爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額的同類型商家或個(gè)人。但實(shí)際上，根據(jù)爭(zhēng)奪資源的不同，商家在各個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)有相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。1234爭(zhēng)奪消費(fèi)者資源爭(zhēng)奪物流資源爭(zhēng)奪人力資源爭(zhēng)奪營銷資源3.2.2競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手常用分析模型99SWOT分析模型也稱TOWS分析法或道斯矩陣，常用于戰(zhàn)略制訂和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析。SWOT分析模型包括以下4個(gè)因素。1．SWOT分析模型優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)機(jī)會(huì)威脅3.2.2競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手常用分析模型100上述4個(gè)因素中，優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)屬于內(nèi)部因素，機(jī)會(huì)與威脅屬于外部因素，將這4個(gè)因素進(jìn)行組合便可建立SWOT分析模型，如右圖所示。具體而言，SWOT分析模型涉及的核心要素是杠桿效應(yīng)、抑制性、脆弱性和問題性。1．SWOT分析模型3.2.2競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手常用分析模型101波特競(jìng)爭(zhēng)力模型將大量不同的因素匯集在一個(gè)簡(jiǎn)單的模型中，以此分析一個(gè)行業(yè)的基本競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。這個(gè)模型確定了競(jìng)爭(zhēng)的5種主要來源。2．波特競(jìng)爭(zhēng)力模型0102030405現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者的競(jìng)爭(zhēng)能力替代品的替代能力消費(fèi)者的討價(jià)還價(jià)能力潛在競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入的能力供應(yīng)商的討價(jià)還價(jià)能力3.2.3競(jìng)爭(zhēng)品牌分析102商家通過分析競(jìng)爭(zhēng)品牌數(shù)據(jù)，可以了解自己運(yùn)營的品牌與市場(chǎng)其他品牌之間的差異性。例如，以下數(shù)據(jù)指標(biāo)便可以反映出競(jìng)爭(zhēng)品牌的相應(yīng)特點(diǎn)。

交易量：反映競(jìng)爭(zhēng)品牌商品的銷售能力和市場(chǎng)容量。

客單價(jià)：反映消費(fèi)者支付該競(jìng)爭(zhēng)品牌商品的能力。

點(diǎn)擊人數(shù)：反映該競(jìng)爭(zhēng)品牌的市場(chǎng)需求熱度。

收藏人數(shù)：反映消費(fèi)者對(duì)該競(jìng)爭(zhēng)品牌的喜愛程度。3.2.3競(jìng)爭(zhēng)品牌分析103本案例不僅收集了某品牌的多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)品牌在5月和6月的銷量數(shù)據(jù)，還收集了競(jìng)爭(zhēng)品牌和該品牌在5月每日的銷售額（即交易額）數(shù)據(jù)，下面將利用散點(diǎn)圖分析各競(jìng)爭(zhēng)品牌的市場(chǎng)潛力，并對(duì)比該品牌與競(jìng)爭(zhēng)品牌的銷售數(shù)據(jù)，其具體操作如下。課堂案例——分析競(jìng)爭(zhēng)品牌銷售數(shù)據(jù)1各競(jìng)爭(zhēng)品牌的銷量增長(zhǎng)幅度計(jì)算結(jié)果2設(shè)置圖表字體格式并調(diào)整圖表尺寸后的效果3.2.3競(jìng)爭(zhēng)品牌分析1043添加并修改縱坐標(biāo)軸標(biāo)題文本后的效果4調(diào)整縱坐標(biāo)軸的交叉位置5設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽6指定數(shù)據(jù)標(biāo)簽區(qū)域課堂案例——分析競(jìng)爭(zhēng)品牌銷售數(shù)據(jù)3.2.3競(jìng)爭(zhēng)品牌分析1057調(diào)整各競(jìng)爭(zhēng)品牌的散點(diǎn)圖后的效果8創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表并添加字段9創(chuàng)建并設(shè)置數(shù)據(jù)透視圖后的效果10對(duì)比本品牌競(jìng)爭(zhēng)品牌的銷售數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)透視圖課堂案例——分析競(jìng)爭(zhēng)品牌銷售數(shù)據(jù)3.2.4競(jìng)爭(zhēng)商品分析106競(jìng)爭(zhēng)商品是指與商家的商品形成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的商品，包括類目、屬性、目標(biāo)消費(fèi)者群體完全相同的直接競(jìng)爭(zhēng)商品，形式不同、功能和目標(biāo)消費(fèi)者群體相似的間接競(jìng)爭(zhēng)商品，以及目標(biāo)消費(fèi)者群體類似、能滿足消費(fèi)者相同需求、可以互相替代的替代品等，屬于競(jìng)爭(zhēng)商品的范疇。分析競(jìng)爭(zhēng)商品，商家可以制定出更有效的市場(chǎng)運(yùn)營策略；可以掌握競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，便于做出全局判斷；可以掌握目標(biāo)消費(fèi)者群體的實(shí)際需求，保持自身商品的競(jìng)爭(zhēng)力；可以根據(jù)市場(chǎng)情況推出更加符合消費(fèi)者心理預(yù)期的商品。3.2.4競(jìng)爭(zhēng)商品分析107本案例將首先綜合對(duì)比各競(jìng)品與店鋪主推商品的各方面數(shù)據(jù)，分析店鋪主推商品的競(jìng)爭(zhēng)力，然后以周為時(shí)間維度，計(jì)算近一個(gè)月內(nèi)熱門競(jìng)品的銷售額和銷量，找到該熱門競(jìng)品的銷售高峰時(shí)間，以確定主推商品的上架時(shí)間。其具體操作如下。課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪的競(jìng)品數(shù)據(jù)1續(xù)航時(shí)間計(jì)算結(jié)果2防水深度計(jì)算結(jié)果3.2.4競(jìng)爭(zhēng)商品分析1083設(shè)置組合圖4分析競(jìng)爭(zhēng)商品的組合圖（1）、（2）課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪的競(jìng)品數(shù)據(jù)3.2.4競(jìng)爭(zhēng)商品分析1096調(diào)整數(shù)據(jù)顯示順序7分析熱門競(jìng)品銷售數(shù)據(jù)的組合圖5數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)果課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪的競(jìng)品數(shù)據(jù)目錄CONTENTS3.1市場(chǎng)行業(yè)分析3.2競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析

綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情利用收集到的女裝各子市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，分析近一年的女裝各子市場(chǎng)容量、棉衣子市場(chǎng)趨勢(shì)變化和皮草子市場(chǎng)潛力。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情實(shí)訓(xùn)思路本實(shí)訓(xùn)的操作思路如下。（1）分析市場(chǎng)容量。利用年平均銷售額并結(jié)合簇狀柱形圖，分析女裝各子市場(chǎng)近一年市場(chǎng)容量。（2）分析趨勢(shì)變化。利用“銷售額占比”指標(biāo)，并結(jié)合面積圖和切片器，分析棉衣子市場(chǎng)近一年的趨勢(shì)變化。（3）分析市場(chǎng)潛力。在數(shù)據(jù)透視表中創(chuàng)建“市場(chǎng)潛力指數(shù)”字段，分析皮草子市場(chǎng)近一年的市場(chǎng)潛力。111綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情實(shí)訓(xùn)步驟1121創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表并設(shè)置字段2創(chuàng)建并設(shè)置數(shù)據(jù)透視圖后的效果綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情實(shí)訓(xùn)步驟1133分析女裝各子市場(chǎng)年平均銷售額的數(shù)據(jù)透視圖4分析棉衣子市場(chǎng)近一年銷售額占比趨勢(shì)變化綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝市場(chǎng)行情實(shí)訓(xùn)步驟1145創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表并設(shè)置計(jì)算字段6分析皮草子市場(chǎng)的市場(chǎng)潛力的數(shù)據(jù)透視圖及切片器感謝聆聽！學(xué)習(xí)進(jìn)步！

電商數(shù)據(jù)分析（微課版）第4章

商品分析與定價(jià)電商數(shù)據(jù)分析（微課版）目錄CONTENTS4.1商品分析4.2商品定價(jià)綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪商品數(shù)據(jù)4.1.1商品規(guī)劃分析118市場(chǎng)需求大的商品，其滯銷和庫存積壓的風(fēng)險(xiǎn)較小，因此通過統(tǒng)計(jì)某個(gè)品類下各類目商品的市場(chǎng)需求情況，就能規(guī)劃商品應(yīng)該覆蓋哪些類目。此外，商品類目覆蓋規(guī)劃還應(yīng)注意以下4點(diǎn)。1．類目覆蓋子類目市場(chǎng)需求01行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)02店鋪?zhàn)陨矶ㄎ?3二八市場(chǎng)044.1.1商品規(guī)劃分析119本案例將以收集到的某電商平臺(tái)上的智能數(shù)碼用品下所有商品類目近一年的銷售額為數(shù)據(jù)源，通過建立條形圖來分析熱門類目，其具體操作如下。課堂案例——分析智能數(shù)碼用品市場(chǎng)的熱門類目1自動(dòng)求和結(jié)果2調(diào)整條形圖后的效果1．類目覆蓋4.1.1商品規(guī)劃分析120除類目覆蓋外，商品規(guī)劃還需要考慮屬性覆蓋。如智能手環(huán)這個(gè)類目就涉及功能、品牌、兼容平臺(tái)、無線距離等多種屬性。下圖所示為在淘寶網(wǎng)搜索“智能手環(huán)”后顯示的數(shù)據(jù)，其中的功能、品牌等都是智能手環(huán)非常重要的屬性。綜合這些數(shù)據(jù)，從中選擇符合店鋪商品特性且受消費(fèi)者歡迎的屬性即可。2．屬性覆蓋4.1.2商品測(cè)試分析121商品測(cè)試指的是將商品投放到市場(chǎng)中，獲取一定的數(shù)據(jù)結(jié)果后分析商品的市場(chǎng)表現(xiàn)，從而完善商品規(guī)劃。各指標(biāo)的含義和作用分別如下。點(diǎn)擊率轉(zhuǎn)化率收藏率商品的點(diǎn)擊數(shù)與訪客數(shù)之比，是影響未來商品展示量的指標(biāo)之一，反映消費(fèi)者對(duì)商品的興趣程度。購買人數(shù)（用交易量指標(biāo)表示）與訪客數(shù)之比，是影響未來商品成交現(xiàn)量的指標(biāo)之一，反映消費(fèi)者對(duì)商品的接受程度。收藏人數(shù)（用收藏量指標(biāo)表示）與訪客數(shù)之比，是無法獲得轉(zhuǎn)化率時(shí)的替代性指標(biāo)之一。加購率將商品加入購物車行為的人數(shù)（用加購量指標(biāo)表示）與訪客數(shù)之比，也是無法獲得轉(zhuǎn)化率時(shí)的替代性指標(biāo)之一。UV價(jià)值客單價(jià)與轉(zhuǎn)化率的乘積，反映的是單個(gè)訪客的貢獻(xiàn)價(jià)值。UV利潤(rùn)商品毛利與轉(zhuǎn)化率的乘積，反映的是單個(gè)訪客貢獻(xiàn)利潤(rùn)的能力。122課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪的商品測(cè)試數(shù)據(jù)4.1.2商品測(cè)試分析本案例收集了智能數(shù)碼用品店鋪想要主推的部分商品的測(cè)試數(shù)據(jù)，下面將對(duì)這些數(shù)據(jù)的測(cè)試指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算和分析，找出適合主推的商品，其具體操作如下。1點(diǎn)擊率計(jì)算結(jié)果2轉(zhuǎn)化率計(jì)算結(jié)果1234.1.2商品測(cè)試分析5UV價(jià)值計(jì)算結(jié)果6UV利潤(rùn)計(jì)算結(jié)果3收藏率計(jì)算結(jié)果4加購率計(jì)算結(jié)果課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪的商品測(cè)試數(shù)據(jù)1244.1.2商品測(cè)試分析9分析收藏率和加購率的數(shù)據(jù)透視圖7分析UV價(jià)值和UV利潤(rùn)的數(shù)據(jù)透視圖8分析點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)透視圖課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪的商品測(cè)試數(shù)據(jù)4.1.3商品定位分析引流款商品的作用就是為店鋪吸引流量。這類商品往往價(jià)格較低、利潤(rùn)較少，需要有市場(chǎng)熱度才能達(dá)到吸引流量的效果。引流款商品的點(diǎn)擊率、收藏率、加購率指標(biāo)都較高，如果商品的轉(zhuǎn)化率不低或處于持續(xù)上升的趨勢(shì)，說明該商品具備成為引流款商品的潛力。引流款商品對(duì)于吸引潛在消費(fèi)者進(jìn)入店鋪十分關(guān)鍵，其多為價(jià)格具有競(jìng)爭(zhēng)力或高性價(jià)比的商品，如價(jià)格親民的智能手環(huán)、小容量移動(dòng)電源等，能迅速抓住追求實(shí)惠且對(duì)商品有興趣的消費(fèi)者，從而增加店鋪流量。1．引流款商品1254.1.3商品定位分析2．利潤(rùn)款商品126利潤(rùn)款商品的銷量不一定是最好的，但其利潤(rùn)卻很高，因此利潤(rùn)款商品一般針對(duì)的是目標(biāo)消費(fèi)者群體中某一特定的小眾人群，應(yīng)該盡量迎合這一部分人群的喜好。利潤(rùn)款商品的前期選款對(duì)數(shù)據(jù)分析的要求更高，應(yīng)該精準(zhǔn)分析小眾人群的偏好，找出適合他們的價(jià)格區(qū)間和商品賣點(diǎn)等。利潤(rùn)款商品是店鋪盈利的核心，商家一般不會(huì)對(duì)利潤(rùn)款商品投入過多的推廣費(fèi)用，這就需要在選擇利潤(rùn)款商品時(shí)考慮其與引流款商品和活動(dòng)款商品之間的關(guān)聯(lián)性問題。引流款商品和活動(dòng)款商品能夠與利潤(rùn)款商品形成良好的關(guān)聯(lián)，就更容易使利潤(rùn)款商品的流量和銷量得到保障。4.1.3商品定位分析3．形象款商品127形象款商品的作用主要是提升店鋪的整體形象和品牌價(jià)值，這類商品往往價(jià)格較高且銷量有限，但對(duì)塑造店鋪形象和吸引高端消費(fèi)者有重要作用。商家應(yīng)該選擇一些高品質(zhì)、高調(diào)性、高客單價(jià)的極小眾商品作為形象款商品。品牌調(diào)性指品牌在市場(chǎng)中所具有的獨(dú)有“性格”，其主要構(gòu)成包括品牌核心價(jià)值定義闡釋、品牌價(jià)值訴求、品牌標(biāo)識(shí)語、品牌故事，以及品牌廣告語等。提示4.1.3商品定位分析4．活動(dòng)款商品128●

清理庫存如果店鋪以此為目的參加活動(dòng)，商家則不會(huì)以追求利潤(rùn)為首要目的，而是希望盡快清理庫存商品，為下一期商品的上新做好準(zhǔn)備?！?/p>

提高銷量如果店鋪以此為目的參加活動(dòng)，在以低價(jià)吸引流量的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)考慮消費(fèi)者對(duì)商品的體驗(yàn)和店鋪的盈利情況，因此商品定價(jià)就顯得非常重要。●

讓消費(fèi)者體驗(yàn)品牌如果店鋪以此為目的參加活動(dòng)，為了吸引消費(fèi)者，商家需要讓消費(fèi)者體驗(yàn)到活動(dòng)價(jià)格的“誘人之處”，讓消費(fèi)者產(chǎn)生購物的行為。129課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪不同定位商品的占比4.1.3商品定位分析本案例收集了智能數(shù)碼用品店鋪上新的10種商品的數(shù)據(jù)，需要初步對(duì)商品進(jìn)行定位規(guī)劃。參考該店鋪以往“引流款20%-利潤(rùn)款40%-形象款15%-活動(dòng)款25%”的規(guī)劃占比，下面需要分析這些新品的占比情況，其具體操作如下。1排列數(shù)據(jù)2分類匯總數(shù)據(jù)4．活動(dòng)款商品130課堂案例——分析智能數(shù)碼用品店鋪不同定位商品的占比4.1.3商品定位分析3復(fù)制并修改數(shù)據(jù)結(jié)果4創(chuàng)建并調(diào)整餅圖后的效果4．活動(dòng)款商品目錄CONTENTS4.1商品分析4.2商品定價(jià)綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪商品數(shù)據(jù)4.2.1商品定價(jià)的常用策略1．基于成本的定價(jià)132基于成本的定價(jià)是較簡(jiǎn)單的定價(jià)策略。在定價(jià)時(shí)只需要考慮商品的成本，在此基礎(chǔ)上提高定價(jià)以創(chuàng)造利潤(rùn)?；诔杀镜亩▋r(jià)的基本計(jì)算公式為：商品成本+期望的利潤(rùn)=商品價(jià)格。采用這種定價(jià)策略的難點(diǎn)是商品成本的核算。實(shí)際上在核算成本時(shí)，除采購成本和運(yùn)費(fèi)外，還涉及人工成本、固定成本、營銷成本等各個(gè)運(yùn)營環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的成本。右圖所示為店鋪商品成本的一般構(gòu)成情況，在核算成本時(shí)可作為參考依據(jù)。4.2.1商品定價(jià)的常用策略基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)是指只需參考直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手對(duì)特定商品的定價(jià)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)自己的商品定價(jià)進(jìn)行調(diào)整。只有當(dāng)自己與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手銷售完全相同的商品時(shí)，采用這種策略才有可能達(dá)到效果。但需要注意的是，基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)策略可能會(huì)帶來惡意的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)。例如，銷售某件商品時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的商品定價(jià)為199元，為了取得價(jià)格優(yōu)勢(shì)，便將本商品的價(jià)格調(diào)整為189元，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一旦想重新取得價(jià)格優(yōu)勢(shì)，則會(huì)進(jìn)一步壓低價(jià)格，如此循環(huán)，會(huì)導(dǎo)致雙方不斷降價(jià)，不僅擾亂市場(chǎng)秩序，還可能因沒有利潤(rùn)空間而失去對(duì)售后服務(wù)、物流等環(huán)節(jié)的把控，給商家和消費(fèi)者都會(huì)帶來不好的影響。采用基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)策略時(shí)，一般可以利用黃金價(jià)格點(diǎn)的方法完成定價(jià)任務(wù)。2．基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)1334.2.1商品定價(jià)的常用策略本案例將收集多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的功能相似的智能手環(huán)的價(jià)格，然后利用黃金價(jià)格點(diǎn)的計(jì)算方法來為自己的商品定價(jià)，其具體操作如下。2．基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)134課堂案例——利用黃金價(jià)格點(diǎn)為智能手環(huán)定價(jià)1選擇價(jià)格區(qū)間2價(jià)格總和與促銷價(jià)總和4.2.1商品定價(jià)的常用策略3．基于商品價(jià)值的定價(jià)135如果商家專注于商品給消費(fèi)者帶來的價(jià)值，希望在一段特定時(shí)期內(nèi)讓消費(fèi)者為某一特定商品支付預(yù)期的金額，并以此為依據(jù)定價(jià)，那么這種方式就是基于商品價(jià)值的定價(jià)策略?；谏唐穬r(jià)值的定價(jià)策略是一種復(fù)雜的定價(jià)策略，采用該策略，需要進(jìn)行市場(chǎng)研究和消費(fèi)者分析，需要了解最佳受眾群體的關(guān)鍵特征，考慮消費(fèi)者購買某商品的原因，了解哪些商品功能對(duì)消費(fèi)者來說最重要，并且需要知道價(jià)格因素在消費(fèi)者購買過程中所占比重等。4.2.2商品定價(jià)的技巧1．錨定效應(yīng)錨定效應(yīng)指人們?cè)谧鰶Q策時(shí)，會(huì)過度依賴最初接收的信息作為錨點(diǎn)，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行后續(xù)判斷。下面列舉幾種基于錨定效應(yīng)的定價(jià)技巧。環(huán)境影響價(jià)格數(shù)量暗示價(jià)格對(duì)比1364.2.2商品定價(jià)的技巧2．損失厭惡損失厭惡是指人們面對(duì)同量的收益和損失時(shí)，認(rèn)為損失更令他們難以忍受。同量的損失帶來的負(fù)效用大致為同量的收益帶來的正效用的2.5倍。商家可以采用以下5種方法，放大消費(fèi)者對(duì)收益的感知，縮小其對(duì)損失的感知。137非整數(shù)定價(jià)法方法尾數(shù)定價(jià)法價(jià)格分割隱形漲價(jià)限時(shí)優(yōu)惠4.2.2商品定價(jià)的技巧3．誘餌效應(yīng)138誘餌效應(yīng)是指人們?cè)趯?duì)兩個(gè)不相上下的選項(xiàng)進(jìn)行選擇時(shí)，由于第3個(gè)新選項(xiàng)的加入，使某個(gè)舊選項(xiàng)顯得更有吸引力。被“誘餌”幫助的選項(xiàng)通常稱為“目標(biāo)”，而另一個(gè)選項(xiàng)則被稱為“競(jìng)爭(zhēng)者”。利用套餐綁定可以輕松實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。對(duì)于店鋪而言，搭配套餐可以讓消費(fèi)者一次性購買更多的商品，提高客單價(jià)，進(jìn)而提高店鋪的銷售業(yè)績(jī)。用價(jià)格篩選消費(fèi)者是指通過故意調(diào)高定價(jià)來吸引消費(fèi)者購買主營產(chǎn)品。套餐綁定用價(jià)格篩選消費(fèi)者定價(jià)方法4.2.2商品定價(jià)的技巧1395．預(yù)期效應(yīng)人們對(duì)事物已有的印象，在一定程度上會(huì)影響人們觀察問題的視線。而對(duì)一個(gè)事物的預(yù)期，也會(huì)影響人們的態(tài)度和體驗(yàn)。所謂的“便宜無好貨”，就是對(duì)低價(jià)商品的一種預(yù)期效應(yīng)。4．折中效應(yīng)折中效應(yīng)指的是當(dāng)人們?cè)谄貌幻鞔_的情況下，往往更喜歡處于中間位置的選項(xiàng)，因?yàn)橹虚g位置的選項(xiàng)看起來更安全，選擇它不至于犯下嚴(yán)重的決策錯(cuò)誤。這就是折中效應(yīng)，最便宜的未必是最受歡迎的。商家在給商品定價(jià)的時(shí)候不要一味追求低價(jià)，可以定價(jià)在價(jià)位段中部。4.2.2商品定價(jià)的技巧6．心理賬戶140心理賬戶指的是人們面對(duì)損失和收益時(shí)的態(tài)度。基于心理賬戶，商家可以采取以下定價(jià)方法和技巧。“壞合好分”情感化設(shè)計(jì)滿減4.2.3使用人工智能實(shí)現(xiàn)商品的智能定價(jià)141心理賬戶指的是人們面對(duì)損失和收益時(shí)的態(tài)度?；谛睦碣~戶，商家可以采取以下定價(jià)方法和技巧。智能定價(jià)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面。提高盈利能力增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力降低運(yùn)營成本4.2.3使用人工智能實(shí)現(xiàn)商品的智能定價(jià)142為了更好地理解智能定價(jià)的過程，本案例將以一家小型智能數(shù)碼用品商家為例進(jìn)行介紹，該商家專門銷售各種智能設(shè)備和數(shù)碼設(shè)備，其商品種類豐富，包括智能手環(huán)、智能手表、數(shù)碼配件等。為了提高市場(chǎng)份額，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，該商家將借助人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對(duì)商品的智能定價(jià)，其具體過程如下。課堂案例——體驗(yàn)并理解智能定價(jià)的過程（1）收集數(shù)據(jù)：為了實(shí)現(xiàn)智能定價(jià)，需要收集大量的數(shù)據(jù)，如商品價(jià)格、銷量、銷售額等歷史銷售數(shù)據(jù)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的商品價(jià)格、市場(chǎng)份額、消費(fèi)者行為等市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)，以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、季節(jié)性因素等其他數(shù)據(jù)等。（2）預(yù)處理數(shù)據(jù)：收集完數(shù)據(jù)后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)統(tǒng)一化等。數(shù)據(jù)清洗的目的是去除異常值、修復(fù)缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。4.2.3使用人工智能實(shí)現(xiàn)商品的智能定價(jià)143（3）選擇模型：數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，需要選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。本案例中，可以選擇線性回歸模型來預(yù)測(cè)商品價(jià)格，選擇決策樹模型來分析市場(chǎng)需求和消費(fèi)者行為，選擇集成學(xué)習(xí)模型來提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。課堂案例——體驗(yàn)并理解智能定價(jià)的過程（4）訓(xùn)練模型：選擇好合適的模型后，就需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練了。訓(xùn)練過程包括數(shù)據(jù)劃分、模型訓(xùn)練和模型評(píng)估等步驟。首先，將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用的訓(xùn)練和評(píng)估。然后，使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)，使其達(dá)到最佳效果。最后，使用測(cè)試集評(píng)估模型性能，確保模型具有良好的泛化能力（可以理解為適應(yīng)數(shù)據(jù)集以外的新樣本的能力）。4.2.3使用人工智能實(shí)現(xiàn)商品的智能定價(jià)144（5）優(yōu)化模型：訓(xùn)練和評(píng)估模型后，如果評(píng)估結(jié)果不理想，就需要調(diào)整模型參數(shù)或選擇更合適的模型重新訓(xùn)練，直到模型被優(yōu)化到最佳效果。課堂案例——體驗(yàn)并理解智能定價(jià)的過程（6）實(shí)施智能定價(jià)策略：模型優(yōu)化完成后，就可以開始實(shí)施智能定價(jià)策略了。首先，將實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)和各種外部數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)；然后，利用訓(xùn)練好的模型，對(duì)商品價(jià)格進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)；接著，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)整商品價(jià)格的目的；最后，需要監(jiān)控智能定價(jià)策略的實(shí)施效果，包括監(jiān)控銷售額、市場(chǎng)份額等指標(biāo)，持續(xù)實(shí)現(xiàn)模便更好地完善智能定價(jià)任務(wù)。目錄CONTENTS4.1商品分析4.2商品定價(jià)綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪商品數(shù)據(jù)通過對(duì)女裝店鋪的商品類目與屬性的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)店鋪所銷售的商品進(jìn)行有效規(guī)劃。實(shí)訓(xùn)目標(biāo)綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)思路本實(shí)訓(xùn)的操作思路如下。（1）類目覆蓋。利用收集到的女裝套裝各子類目近1年各月的銷售數(shù)據(jù)，分析店鋪所銷售的商品應(yīng)該覆蓋哪個(gè)類目。（2）屬性覆蓋。在確認(rèn)類目覆蓋的基礎(chǔ)上，對(duì)該類目商品的材質(zhì)近10日的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確認(rèn)應(yīng)該覆蓋哪些商品屬性。146綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟1471女裝套裝各子類目近1年的銷售額總和2利用柱形圖對(duì)比分析4更改數(shù)據(jù)透視圖后的效果3創(chuàng)建并設(shè)置數(shù)據(jù)透視圖后的效果綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪商品數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)步驟1485腈綸材質(zhì)近10日的銷售趨勢(shì)感謝聆聽！學(xué)習(xí)進(jìn)步！

電商數(shù)據(jù)分析（微課版）第5章

店鋪流量分析電商數(shù)據(jù)分析（微課版）目錄CONTENTS5.1流量的不同類型5.2分析店鋪流量

綜合實(shí)訓(xùn)——分析女裝店鋪頁面流量數(shù)據(jù)5.1.1免費(fèi)流量152免費(fèi)流量指沒有進(jìn)行付費(fèi)推廣，消費(fèi)者通過關(guān)鍵詞搜索或類目搜索等途徑進(jìn)入店鋪的流量。途徑2．商品收藏商品收藏指消費(fèi)者對(duì)某款商品進(jìn)行收藏的行為。4．已買到的商品已買到的商品指消費(fèi)者在某個(gè)店鋪已經(jīng)購買到的商品。1.直接訪問直接訪問指消費(fèi)者在淘寶網(wǎng)搜索框中直接搜索商品或店鋪名稱進(jìn)入店鋪訪問的行為。3．購物車消費(fèi)者在淘寶網(wǎng)中將商品添加到購物車后，可以通過購物車快速訪問相應(yīng)的商品，并能快速下單購買。5.1.2付費(fèi)流量付費(fèi)流量是指通過投放廣告按點(diǎn)擊率計(jì)算支付費(fèi)用等方法引入的消費(fèi)者流量，這類流量精準(zhǔn)度高，商家更容易獲取潛在消費(fèi)者。就淘寶網(wǎng)而言，常見的付費(fèi)推廣方式包括以下4種。15301．關(guān)鍵詞推廣淘寶網(wǎng)以前的直通車工具。商家采用這種付費(fèi)推廣方式時(shí)，需要深入研究關(guān)鍵詞的搜索量、競(jìng)爭(zhēng)度和相關(guān)性，設(shè)計(jì)出與商品高度匹配的關(guān)鍵詞。02．人群推廣04．淘寶聯(lián)盟基于淘寶網(wǎng)龐大的消費(fèi)者數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法分析，構(gòu)建多維度的消費(fèi)者畫像，商家根據(jù)商品的特性和目標(biāo)市場(chǎng)，精準(zhǔn)定位潛在消費(fèi)者群體。隨著社交媒體和內(nèi)容消費(fèi)的興起，內(nèi)容推廣成為電商推廣的重要手段。作為連接商家與淘寶客的重要平臺(tái)，淘寶聯(lián)盟為雙方提供了互利共贏的合作機(jī)會(huì)。03．內(nèi)容推廣5.1.3站內(nèi)流量站內(nèi)流量是指通過購物平臺(tái)獲取的流量，就淘寶網(wǎng)而言，站內(nèi)流量同樣是店鋪流量重要的構(gòu)成部分。站內(nèi)流量也有免費(fèi)與付費(fèi)之分，對(duì)于新店鋪來說，可以先從免費(fèi)的站內(nèi)流量入手，主要包括微淘、淘寶頭條等淘寶網(wǎng)官方互動(dòng)交流平臺(tái)帶來的流量。微淘是手機(jī)淘寶的重要產(chǎn)品之一，它定位為移動(dòng)消費(fèi)入口，為消費(fèi)者提供方便、快捷、省錢的手機(jī)購物服務(wù)，其宗旨是以消費(fèi)者為中心。在微淘中，每一個(gè)消費(fèi)者都可以通過訂閱的方式獲取自己想關(guān)注的店鋪的信息和服務(wù)，并且和商家產(chǎn)生互動(dòng)。1.微淘2.淘寶頭條淘寶頭條是一個(gè)生活消費(fèi)資訊類媒體平臺(tái)，媒體、達(dá)人及自媒體可以通過這一專業(yè)的信息發(fā)布平臺(tái)創(chuàng)建“淘寶頭條號(hào)”，借助淘系海量流量和精準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推送，獲得更多的曝光和關(guān)注。1545.1.4站外流量站外流量可以為店鋪帶來很大一部分潛在的消費(fèi)者群體，隨著各大社交平臺(tái)的興起，商家越發(fā)重視站外流量，如微信、抖音等平臺(tái)逐漸成為商家營銷的新陣地。一些熱門的微信公眾號(hào)推文可達(dá)到10萬的閱讀量，可見其吸引的流量之