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商业智能数据分析师,花随花心

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2018年(7)

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分类: IT职场

2018-08-29 21:03:22


商业智能数据分析师,花随花心。


大家好,我是花老师。今天,这堂课是整个PBI系列的第06课,核心关键词正如本文名字一样,关键词、多维度、市场分析。当然,这么讲肯定是不好理解的,不过没关系,稍后我会好好给大家分享。


还没有看过上5堂课的同学,要记得提前预习,文章名如下:


《PBI系列 车图 色彩搭配 数据分析 01》花随花心著;

《PBI系列 竞品评论 流量 词云分析 02》花随花心著;

《PBI系列 快选 人气新品池 品质档 03》花随花心著;

《PBI系列 天猫国际 搜索 属性分析 04》花随花心著;

《PBI系列 京东 词根分析 时段流量 05》花随花心著;


那么,接下来,就让我们正式进入主题。


正文


实际上,所谓的市场分析,无非就是让你在某个渠道下找出多个产品的共同特征。而这些共同特征,就是进入市场的先决条件。比方说,我点击销量排序,首页48个位置,那么搜索引擎就会认为产品在这个关键词下,销量必须排名在前48位的才有资格进来,那么这个就是所谓的条件。


同理,在无线端默认排序下,是否产品进入某个关键词的前几屏,都是有意推荐的呢?很多人可能会说一定是啦,不然市场就乱套了。没错,所以,一定要记住,进入任何渠道之前,要了解所谓的规则,分析出进入的条件究竟是什么?之后,一旦能够触发这些条件,也就等于领了入场券。



这是关键词红酒在无线端的销量排序下的结果,我找了200个产品,抛出一些数据不全或者异常的数据,最终得到159个产品数据。


数据下载来自于我自己研发的数据分析工具箱当中的其中一项功能,如图所示



OK,接下来让我们正式进入图表讲解的环节当中。



从价格区间来看,大部分还是定价在87-365,这个阶段的价格所对应的产品数量几乎是27-87价格段的2倍,也说明目前在无线端卖红酒,好卖的都是那些中端价格段的产品。


从评论累计来看,大多数产品的评论都在500以上,500以下的产品几乎没有,这也说明了这个行业的竞争很激烈。


以此类推,可以看收藏人气、付款人数等等,通过这几个图,可以快速判断这个词能不能做。尤其自己是新品,是不是一定要主推这个词,就应该值得考虑。



虽然产品只有159个,但整体数据量不小,全部付款人数、月销件数、收藏人气、累计评论,甚至连人均件数都可以看得到。


通过后期不断的更新数据,我们是可以看到这些数据的变化的。



B店和C店的对比上看,B店的优势非常明显;并且主要成交省份在上海、山东跟湖北。大多数人还是比较喜欢87-365价格段的产品,并且累计评论超过2000的产品的销量最高。



每一款产品都有一些相关的资质,我们都知道。比如一些什么正品保障、极速退款、破损包退等等。由于产品总数是159,因此我们可以看出,大多数资质都基本超过一半以上。也就是说,这些资质,能加入的尽量加入。


一键刷新,后期不断更新数据,或者增加不同关键词,这样就可以很方便的剖析一个行业我们应该关注的一些重点指标了。


以上内容,基本上可以让大家了解到这个图表是干嘛用的。当然,其中技术方面的细节,我都会留到(付费)视频、(免费)音频当中进行详细介绍。不过,从这个系列开始,与以往不同的是,我会加入一段漫长的无声操作视频,将自己完整的操作过程记录下来,这样大家就不会说不清楚其中的细节了,由于是无声,因此我在音频当中会减掉这部分内容。



希望我今天的分享能对大家有所帮助,谢谢!想要获取这堂课的核心技术的同学,如下所示操作即可



推荐 | 原创系列



《PBI系列》已经连载了5期,每1期都有3个核心关键词,如果自己想要提升数据图表方面的能力的话,就赶紧上车,这个系列结合了电商数据,还是那句话,希望大家在电商方面的数据分析能力越来越强!



数据挖掘电商系列》目前已经更新了7招,通过数据算法挖掘数据规律,提炼更多价值信息。



《Excel高阶报表系列》目前已经更新了5招,全面解析电商数据分析报表的实现技术。



《Excel数据图表360招》目前已经更新了16招,属于基础Excel数据处理过程当中必备的常用技能。



《数据分析系列之生意参谋》目前更新到第九期,重点讲解如何借助官方数据分析工具进行深入分析。



电商相关的各类型分析篇章,有涉及到买家,店铺流量或者竞争对手分析这块,需要配合高阶报表方能实现。



数据化运营实战技能,包含各种用于运营方面的数据分析拆解技术。


结束 | 自我简介


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