浅析电商平台的产品对比功能
“加入对比”默认设置在产品列表页，但产品详情页没有。货比三家不吃亏，这个观念已经深入人心，这点在日常的购买行为中已经有所体现。通常，对于不熟悉或者重要程度很高的产品，例如汽车，会花时间和精力去搜集信息，找到符合自己需求的某些备选车型和品牌，通过对比后做出购买决策。随着互联网时代的到来，人们搜集和对比信息的成本越来越低，对比功能成为了汽车和3C产品评测网站的标配，不少B2B和B2C平台也有了这个功能，例如，阿里站和京东商城，本文挑选了这两个平台和一个国外的保险平台ehealthinsurance，从交互设计的角度进行了详细的分析。
电商分析产品_电商产品分类图
电商分析产品_电商产品分类图
电商分析产品_电商产品分类图
2014年在做 新一站保险网 产品对比功能优化时，做的一份竞品分析。
需求分析
1.目标场景
需要购买不熟悉或重要程度很高的产品，B2B的初次采购，B2C的汽车、保险和礼品等。
2.作流程
搜索>筛选>浏览并做简单对比，挑选出若干>仔细对比>联系或购买
3.用户需求
在同一个类别下进行比较，可以同时比较多个产品；
比较过程中，如果不合适，可以随时剔除备选项；
如果不确定，可以查看详情，了解更多；
如果发现选项，可以直接联系或购买。
4.设计目标
自动更新对比栏，但不能影响用户的正常浏览；
对比页面清爽，可以轻松区分出不同的地方，删除、查看等作易于发现和使用；
案例分析
阿里站
B2B平台上的采购行为是需求较为明确、决策相对理性的。通常，采购商是在寻求固定的合作伙伴，所以会全面的评估供应商的产品和公司，这一点有别于普通的个人购买行为。
1.入口
2.点击“加入对比”后
点击后会有成功提示，还会有浮动层告知用户已添加多少，最多可添加多少。浮动层较小，且允许手动关闭，基本不会影响正常浏览。
不过，点击“对比”按钮后，返回产品列表页或者刷新产品列表页，会恢复到默认状态，这样用户难以识别出那些已添加的产品。
3.比较页面
点击对比后，会在新窗口打开。当发现有明显不合适的产品，可以选择删除，但删除后没有办法撤销删除；当用户想要了解更多时，可以点击产品名称和公司名称，可以在线联系供应商；如果有中意的产品，可以加入询盘篮，以较为正式的邮件询问供应商。
4.极限情况
只选择一个产品时，其实是没有办法进行对比的，阿里的设计是将对比按钮置灰，明确告知用户。但是，当用户已添加20个产品，再添加时，没有任何反馈。
不会记录用户已添加到对比栏中的产品，下次访问时，需要重新添加。
京东商城
购买经历较少的人（多为女性）在京东上选购3C产品时，会去反复对比自己心仪的产品，最终做出自认为的购买决策。
1.入口
默认以复选按钮的形态存在，设置在产品列表页，入口还是比较明显的。
2.点击“加入对比”后
勾选后，加入对比的按钮也会有明显的视觉提醒，对比栏从浏览器底部弹出，但是会影响正常浏览，需要手动隐藏。与B2B不同的是，京东仅支持同时对比4个产品。对比栏会自动展开，并利用视觉化语言传递这个信息。
对比栏的旁边有浏览历史，可以直接加入对比，打通了正在浏览与浏览历史。
点击“隐藏”后，对比栏收起为小按钮，切换到其他页面，对比栏也会保持隐藏状态，不过页面滚动后才会出现，比较难发现，且收起后不显示对比栏中的产品数量，会给用户增加记忆负担。
点击对比栏，它会展开，再次点击，不会收起，需要点击对比栏上的“隐藏”，这个交互前后反较大，作起来不太顺畅。
此外，对比栏支持“清空全部”，这个作的使用频率不会很高，放在对比按钮的下方，容易造成误作，因为清空后没法撤销。
在产品详情页，加入对比的功能设置的非常隐蔽。将新产品加入对比后，切换到其他页面，对比栏没有局部自动刷新，需要用户手动刷新。
3.比较页面
由于3C产品的规格和参数较多，需要对比的内容也就比较多，而用户关注的无非就是不同的地方，京东支持高亮显示不同项和隐藏相同项，这个设计还蛮贴心的。只是有些细节不是很合理，默认固定在浏览器底部，会遮住部分内容，其次按钮应该是“取消固定”。
当用户发现明显不合适的产品，不能删除。发现合适的，不能直接加入购物车。页面的用色混乱，有些地方用了链接色，但其实是不可点击的。滚动后没有固定产品的关键信息，不便于用户识别。
对比栏中没有产品时，滚动鼠标，对比栏也会出现，这样的设计或许是在告知用户对比功能的存在吧。当用户只勾选一个产品时，和阿里一样处理，对比按钮不可点击。
当对比栏已满，继续勾选，会出现报错，但位置是在浏览器底部的对比栏上，等反应过来的时候，报错已经自动消失了。建议在当前勾选框下方出现，便于用户识别。
京东会用cookie记录用户已添加的产品，便于下次访问时尽快完成购买。
ehealthinsurance
这个网站是美国比较知名的第三方保险平台，产品多达13000多款。和前两个平台不同的是，它会让用户先选择产品类别，然后填写个人信息和需求进行表单式搜索。
1.入口
勾选框设置在产品信息的列，顺应用户的浏览视线，但产品详情页没有添加并对比的入口。
2.勾选后
添加产品后，对比栏在列表上方出现，在确定对比前，已选择的产品可以轻松删除。和京东一样的，它也采用了视觉化语言传递最多可以添加4个产品。
在列表页可以选择直接加载全部，页面滚动后，对比栏会固定显示，不会影响到用户的正常浏览。
3.对比页面
点击“对比”后，当前窗口打开对比页面。
滚动后，关键信息和作会固定显示。如果用户发现不合适的，可以很方便的删除，删除后，右侧的会自动左移，有很明显的反馈，这点比阿里的要好一些。如果想了解详情，可以点击保险公司logo，也可以点击产品名称，还可以点击详情按钮。当然，如果选定某一款后，也可以直接申请投保。
4.极限情况
添加1个产品后，对比按钮可点击，但是点击后达到对比页面是没有办法比较的，幸好还提供了一个明显的返回入口，个人觉得直接将按钮置灰会更合理一些。
对比栏满了之后，继续勾选，弹出提示，着重用户去对比已添加的产品。
这个平台不支持搜索，只能先选择险种，然后进行表单式搜索，所以比较功能仅适用于某一个险种，切换到其他险种时，自动清空对比栏，恢复默认状态，且不会记录用户已添加的产品，下次访问时，需要重新添加。
总结
综合以上的分析，可以发现，阿里和ehealthinsurance设计相对细致合理，京东的有些粗糙和复杂。当然，这三个平台在交互细节上，仍有一些待优化点，主要体现在：
1.阿里：刷新后，不能标示出已添加的以降低用户记忆负担；
2.京东：不能自动更新减少用户作；
3.京东：遮住页面干扰用户正常浏览；
就可添加产品数量的限制而言，B2B属性的阿里最多支持20个产品，而京东和ehealthinsurance，产品库没有阿里那么庞大， 此外，B2C平台上的个人用户通常也不会同时评估那么多备选产品，不然很容易陷入选择困境，所以都只支持4个，和一般的3C产品评测平台不多。
补充
列表页（尤其是图文模式）通常会展示产品的部分概要信息，用户在浏览过程中，也会进行对比。最近发现部分平台支持在列表页隐藏产品（隐藏后，还是可以找回的），还是蛮值得思考的。
电商数据分析需要统计哪些指标
2.网站流量指标分析数据需要的指标有：
常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。
渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。
用户的核心转化率。
用户使用时长的监测。
用户流失情况。
活跃用户动态。
用户生命周期的监测。 数据分析是什么
本词条由“科普”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
数据指标
1.电商总体运营指标
数据指标
电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
（1）流量类指标
访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分用户的方式则是按设备计算用户。
页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
人均页面访问数，即页面访问数（PV）／访客数，该指标反映的是网站访问粘性。
（2）订单产生效率指标
总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。
访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。
（3）总体销售2、数据处理速度业绩指标
网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。
销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。
注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。
客单价，即订单金额与订单数量的比值。
（4）整体指标
销售毛利，是销售收入与成本的值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。
数据指标
常用的流量规模类指标包括访客数和页面访问数，相应的指标定义在前文（电商总体运营指标）已经描述，在此不在赘述。
（2）流量成本累指标
单位访客获取成本。该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的访客数的比值。单位访客成本与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的问题。
（3）流量质量类指标
跳出率（Bounce Rate）也被称为蹦失率，为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。
页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。
人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
（4）会员类指标
注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。
活跃会员数。活跃会员数，指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。
活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。
会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。
会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。
会员回购率。指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。
会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间时间周期（时间周期可以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。
外贸电商产品数据分析有哪些工具
Y型分类是这种方法。事实上，这种分类法已经在不少品牌中开始发挥它的效能。数据分析工具有excel、spss、sas、BDP个人版、tabluea等，前三个偏数据分析，后两个是目前比较热门的可视化分析~~
京东290-549元轮胎以总占比52.56%占据半壁江山，其次是560-869元轮胎，占比19.02%。向日葵信息科技有限公司依托于长期从业海关精准数据和搜索引擎的丰富经验,开发的搜吧外贸大数据平台,追求"专业,专注,精准,创新"精神,凭借庞大的动态贸易数据库资源和良好的用户体验,主要面向:外向型进/出口企业,为企业提供:市场分析 采购商信息,贸易数据三大主流外贸必备利器服务,以及竞争对手监测报告,量价动态分析报告及海外市场调研报告等专业的资讯服务,协助企业建立科学的外贸决策系统与外贸分析系统和全球海量的采购商信息. 目前有29个/地区海关数据与近4000万采购商信息。 详情请联系Andy. 百度“向日葵外贸大数据 Andy”
B2C电子商务模式下产品运营方案有哪些啊哪位大侠能针对性的分析下？拜托各位大神
我们在生活中见到最多的分类法是X型分类法，你也许适应了X型分类法，觉得还不错，那是因为你没有看到更好的分类法。1.商城产品项目专题模块内容：
商城店铺销售产品的定价及客户定位，产品的卖点与客户群体的购买心理，产品上架时的注意事项（产品发布规范，宝贝标题优化，描述页面优化，不同女鞋对应不同类型的描述内容，特价款、促销宝贝的描述内容处理）
2.商城装修与优化专题：
模块内容：商城店铺整体装修要求及装修规范，装修风格与描述页面的易用性、人性化，装修风格与宝贝本身的定价定位的契合度（档次一致），以及与买家购买心理是否符合，装修效果与推广流量之间的关系。店铺装修对美工的要求，描述页面的模板与描述页排版的要求。商城装修常用的淘宝站内功能模块的应用及要求，等等。
3.商城运营团队组建与管理：
4.商城产品列表页的每个产品所在区域有明显的“加入比较”，明确告知用户功能的限制；管理与培训
（含工作手册、管理方案）
商城，不是单纯指商城雇佣的销售，而是所有能接触到店铺作及客户的。初期可以是单纯的销售和售后，到后期，随着商城及分销业务的拓展，的工作分工会有销售、售后、订单处理、数据包、发布产品、数据采集、参加活动、处理退款等等。
岗位的分工变化，以商城店铺的发展程度来决定，初期可以是全能型的，后期随着分工的进一步细化，原有岗位的工作流程将被进一步缩简，同时对相应的人员的专业化提出更高的要求。原则上以一名标准的销售的培训与管理要求为准，其他只是在销售基础上的分工有所侧重，本质没变。
5.商城店铺规划专题
针对贵司主营产品项目的商城店铺进行规划，此规划应基于公司的目标基础之上而制定。主要分为基础期（1-6个月）做到收支平衡、成长期（6-12个月）做到逐步盈利、发展期（1年含以上）做到销售稳定增长利润与店铺年度一致。
这里的各个时期可以根据实际情况去缩减，前期较为困难的是建立基础运营团队，并针对性培养相应的运营分工的人员，这个周期少则三个月，多则半年一年，同时还要保证岗位人员的稳定性。
店铺规划，主要是制定一年内的经营目标，项是店铺基础期的销售、团队、运营、推广目标，第二项是各个季度的销售、促销、推广、推广预算，在店铺基础团队构建完毕之后，要细分到单月。
6.商城销售管理策略专题
主要是季度、月度的销售与促销的订立，以及销售过程中对推广、运营成本的合理控制，在店铺做到收支平衡之前，销售不应单纯以
利润为目的，而是着重通过店铺的销售，累积一定的客户基数，着重提升店铺宝贝及店铺在淘宝搜索中的权重。
本专题同时注意在销售过程中掌握行之有效的客户沟通、客户管理、促销设定、促销活动参与、推广转化成交率的统计、店铺/单品销售与推广成本统计、打造爆款/人气宝贝的方式方法及相应途径和费效比，等等。
7.商城运营管理专题：
内容同“商城销售管理策略”，重视运营思路和基本B2C营销及推广、单品利润率与单位流量成本的控制。侧重掌握店铺权重、店铺基本数据分析、流量分析、销售分析的方式方法，同时注重在淘宝商城相关运营如退款率、动态评分、交易、店铺违规的等风险的控制。
8.商城直通车推广优化专题
淘宝直通车推广是商城常用的最直接的推广手段，在地位上等同于钻石展位，更讲究作技巧，本模块为运营方案最重要的核心模块之一，重点针对投放、时间段、地域、推广宝贝的选择、推广竞价及排名、的设置，搜索与店铺宝贝的相关性，点击成本与流量转化率的关系，流量与宝贝描述的关系，直通车流量与销售量分析，以及淘宝直通车相关的政策和规则制度。
模块搭配淘宝出版的《直通车宝典》基础教程，供商城主管及专司推广的员工学习使用。因直通车推广的复杂性，对推广人员的细心、耐心、和直觉要求相对较高，同时要承受长时间跟踪、竞价、排名、批量出价、批量设置、分时折扣投放、站内投放、站外投放、流量统计、销售与流量比例、单位成本与流量比例等相关的作与统计流程。原则上说，从零掌握直通车技巧需要至少三个月时间。
注意，必须先熟悉淘宝《直通车宝典》基础教程，对直通车基本作有一定基础之后才能学习本方案直通车优化与竞价排名综合技巧，做到承上启下。
9.淘宝付费推广综合解决方案
除直通车外，淘宝商城主要推广方式还包括钻石展位、超级麦霸、聚划算，以及试用中心、钱庄赞助，以及站外的阿里妈妈广告位、站内的淘宝网固定频道广告位、淘宝客等付费推广方式。
方案主要根据店铺情况来确定不同阶段不同时期适合店铺的推广手段及相关推广效率的预测。以淘宝网内部测试数据显示，淘宝商城单
10.商城店铺销售及推广书：
（可含销售、推广预算书、推广可行性分析）
11.商城发货及售后处理淘宝消保保障机制的诠释、商城店铺发货的注意事项、开具、售后退换货处理的技巧。
发货与售后在店铺评分的重要性、与店铺服务得分和店铺间接的权重关系、与退款率及交易的关系，等等，商城店铺发货及售后，直接关系到商城店铺的后续年度签约。
12.商城各类风险规避：
降权屏蔽，商城规则、商城运营、销售、售后及其他风险规避，重视规避风险能限度降低店铺的综合运营成本，防止出现商标侵权、侵权、肖像侵权、知识产权侵权、描述内容侵权，以及保护品牌知名度，
防止品牌诋毁、同行打击、买家非法报复及恶意投诉，以及处理315网上投诉等相关技巧。
同时商城规则本身的约束与商城规则本身的不合理性，也有相应说明。关于推广方面，也有风险控制的说明，一并集成到本模块，以及店铺运营中各个岗位的分工和作对应的潜在风险。
鉴于定制方需要方案框架说明，为便于商城商户了解本方案核心框架内容，故草拟此框架。方案实际模块会有所增加，总模块预计在18-22个。本方案部分模块，可直接用于培训及店长，以及作为美工人员的工作规范参考。推广部分模块内容可直接应用于推广人员培训及推广实战。
电商商品分类策略：X与Y的类目分类介绍与分析
在数据分析领域，“总注册数”、“新增注册数”指标本身是一个虚荣指标，该指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增，他能够告诉你的活动传递并影响了多少“新用户”，这些新用户知道你在做什么，而并不意味你的产品一定对他有价值。显然要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿，数据分析可以发现问题，找到弊病可能出现的原因，从而优化列表页的体验、提升首页流量分配效率、购买决策路径等，最终提升用户的转化率。针对A的拉新活动，针对上述提到的拉新问题、活动效果评估不佳的情况，围绕拉新、留存与转化采取了相应措施。前文：生活中，我们接触到最多的东西就是商品，每一种商品都有自己的分类。多年来，基于商品如何分类，我们已经形成了一套行之有效且应用广泛的体系。市场上产品中的分类是什么类型呢？这里其实也有策略。
原文梳理加点评，大家主要关注以下几点：
1.本文实际是有点偏Y，但实际我并不赞同Y一定比X好；
2.我建议大家了解有X和Y两种分类法、分别有什么特点，以及怎么应用；
3.知道X和Y，以后在谈这类可用这个专业名词表述，尤其谈需求表达，增加“影响”‘’；
了解以上就足够了。
补充下为什么Y不一定比X好，要看产品和场景等去分开思考。如产品库、百科等就需要用X，这种由于定位不同是更全更更严谨，应该是需要从物品本身客观属性出发。而Y虽然很理解上比较通俗和个性化，但往往也是代表异化、主观判断，只能聚焦某一类人群或者聚焦过滤成某一问题。X更全更系统客观，Y更人性化异主观。两者要结合产品和用户使用场景去分析，我想一个产品要根据用户实际需求，是可以将X和Y同时放在产品之中，互补、捉到猫才是好的。
在了解X和Y分类，那么后面会继续思考，什么样的分类才能提高用户转化。
正文
2. 电影
3. 音乐
这种分类方法当然简单，明晰，当你需要商品去找的时候，按图索骥，一定能找到你需要的商品，为了赶时髦我将其称为X型分类法。（传统分类，按商品客观属性）
那么你还能想到更好的分类方法吗？
以下是一种新的思路，这种分类方法我相信你一定见过。
2. 电影
3. 音乐
这种分类方法不同于传统的X型分类法，我将其称为标签分类法。
为了对比效果，本文称为Y型分类法。（按用户需求、场景、目的意愿等出发）
你看出二者的别了吗？如果你作为一个用户，哪种商品分分类法更吸引你呢？
X型分类法和Y型分类法的别
X型分类法：以商品自身为中心，依据商品自身属性进行分类的方法。
它面对大众市场，代表一种普遍的大众品味和主流文化，它的特点是稳定，一旦确定永世不变，几乎每一种商品都可以分至这些分类之下。
Y型分类法：以用户需求为中心，依据用户标签（心态或喜好）进行分类的方法。
它面对细分（小众）市场（垂直化产品+内容），代表一种个性化品味，囊括亚文化，它的特点是不稳定，并且随着市场和用户需求的变化而不断进化。（热点的借鉴、场景的变换都需要更替）
卖场的X型和Y型分类法
我们来举两种非常常见的产品，衣服和家居。下图是京东衣服和家居的分类。
京东的这种分类显然属于X型分类法。那么下图再来看淘宝对于这两种产品的分类。
显然，淘宝的这种新分类方法属于Y型分类法。
还是上面的问题，如果你作为一个用户，哪种商品分类法更吸引你呢？各位心中应该已经有了吧？（本文实际是有点偏Y，但实际我并不赞同Y一定比X好。如用户大部分群体并不是“潮”，Y的分类直接导致有种“莫名其妙”，同时一些比较强属性的商品页不适合这种分类，加上一些多属性的商品既可以归类Y1，也可以属Y2标签，这样也会混淆。我个人偏向是小众垂直化、异化的商品，尤其是从用户场景进行“导购、营销”的可以用Y。并Y的定义也不是乱来，后面会继续分享这些的定义。）
（我建议大家了解有X和Y两种分类法、分别有什么特点）
除了电商网站，Y型分类法在实体商场也开始逐渐被接受和应用，这就是所谓业态和主题空间的概念。（大家想想主题餐厅、一些餐牌，我后面找几张补充下。这里我也要提一个想法：就是每个行业都会经历一个“循环”，就是如实体店之前被电商冲击而低迷，那么同样由会互联网思维的经营+技术手段又会迎来上升期，如此循环。很多行业都是如此，大家可以思考下是否如此呢）
朝阳大悦城目前在6层打造的创新生活方式主题空间“悦界”就是这种探索。
“悦界”将创意零售、家居生活、美食餐吧、音乐咖啡、艺术沙龙、美妆美饰融为一体，零售、餐饮与体验业态以“2:5:3”的面积比呈现，在跨界业态融合中构建出立体的生活空间。
朝阳大悦城的李瑞在说到这个问题时说：“我们原来是一层男装、一层女装、一层体育，现在我们要求混装。
我们今天必须要有人的主线重新去做物的组合，才能够真正的满足今天消费者的潜在需求，这就是我们的时间，有空大家可以去看一下，朝阳大悦城每做一个空间，我想做的一个事并不是做招商，并不是做工程改造，而是我们要出这个空间的价值观，出这个空间的价值观的小册子。”
（我是没去过，但我感觉有点像是“满足多需求的用户空间”，这些空间各自提供的服务是承接不断层的）
（X型分类法卖场）
（Y型分类法卖场）
上面只是我举的两个例子，事实上，不少品牌都已经注意到这个问题，并开始逐步实行这种分类方法，并且不少新品牌借此建立了自己的商业模式，实现了一定程度上的成功。
1. 书籍：多抓鱼，茑屋书店
（其实还有很多，如出行类的场库、周末去哪儿等等）
多抓鱼是一个二手书买卖平台，在电商平台纷纷低折扣卖书，并且还有孔夫子旧书网这样的大鳄存在的情况下，多抓鱼保持了持续的增长和用户活跃度，我认为是跟它采用了Y型分类法的图书分类策略分不开的。（这是一个很好的典型案例，策略-产品-增长，也可以作为需求和面试的“谈资”）
次了解多抓鱼是听创始人魏颖在一个小型沙龙上的介绍，当我打开这个小程序的时候（它还没有APP），吸引我的首先是图书的分类，它并没有传统书籍的分类方法，而是一种分类即Y型分类（版也加入了传统分类），这种分类采用书单的方式，让人寻找自己的标签所在。它到目前为止的成功与采用此分类法密不可分。
作为一个二手书买卖平台，如果它在将来如了二手百货售卖，也同样采用Y型分类，那一定还是具有吸引力。
除了多抓鱼，另一个重量级的采用Y型分类法的实体书店是日本的茑屋书店。
增田宗昭改变了传统图书馆按照出版社、作者进行分类的方法，而是改为22类更符合生活实际的分类。
2. 电影：电视猫，今晚看啥
智能电视初期是视频软件绞杀激烈的时代，那个时候我安装了一个叫电视猫（现已改名云视听MoreTV）的应用，它给我的惊喜是它的电影分类，这同样是采用了Y型分类法的电影分类方式。
几年前，一个叫“今晚看啥”（后被百度收购）的小应用火爆微博，它主打电影，它成功的原因在于Y型分类法以及针对个人的个性化电影，这是一种舍弃传统电影分类法的方式。
（基于'Y标签'，应用于。我认为这种是属于“运营类”标签的，基于标签的。因为这个有比较多影响因素，如热点，时效性，人群捆绑，所以一般都是作为一种辅助，或者偏向某个活动和场景热点的基于运营类标签）
3. 音乐：云音乐
云音乐的Y型分类估计不用多说，大家都感受过了，这是它相对于其他音乐软件的异化之一。
云音乐能从巨鳄嘴中抢下市场，Y型分类的歌单功不可没，我次使用云音乐的时候就完全是因为它的歌单功能带给我的价值。
（歌单是用户或者大V创建，而创建的规则是由运营前期制定、审核，偏社区的，运营很重要）
4. 汽车：汽车大全
在大宗商品——汽车领域，这种分类法其实一直都存在，不少消费者在购买汽车时，看得不一定是汽车的功用和性能，而是汽车的标签属性——即它自身所代表的态度是否符合自己的心态。
下面是我截取的汽车之家的汽车首页分类，明显它采用的是X型分类法。
而下面是微信中一个汽车小程序汽车大全的分类法，明显它采用的是Y型分类法。
Y型分类是如何诞生的
Y型分类法的诞生实际上是移动互联网时代，消费升级背景前提下诞生的分类方法。它是在以下三种变化上达成的。
找商品——逛卖场：在商品匮乏的时代，人们购买商品是需求驱动，需要什么直接按照类目去找，这也是X型分类法诞生的原因。而消费升级背景下，面对日益丰富的商品，人们的烦恼是不知道买啥。用户购买商品的逻辑由找变成了逛，当他在手机上无聊地乱逛时，如果看到了符合自己标签的商品，就可能直接购买。
我相信很多逛淘宝的人不是冲着买去的，而是冲着逛去的，可能逛着逛着就下单了某些商品。这时，Y型分类法就发挥了作用，他的某个分类符合了用户的标签或心态，就会促使他下单。
试想，如果一个用户抱着逛卖场的心态打开淘宝，首页直接是一级分类，选择才能进行下一步，用户一定会崩溃，而如果首页是各种符合人心态的标签分类，那他一定会根据自己的需求点击。
人找信息（增田宗昭在书里说，“如果是烹饪专区，可以是‘收集关于医食同源的历史与实践的书’，如果是旅游专区，可以是‘从艺术角度介绍魔都布拉格’，然后按照这些主题，收集书刊杂志。”（思路）产品）——信息（产品）找人：在碎片化的今天，信息和商品极度丰富甚至泛滥，人们获取信息和商品的方式由人找信息（产品）变成了信息（产品）找人，在这种情况下什么样的信息或商品能够吸引用户，谁就赢得了步。(Y型分类法在这个方面，必然具有优势)
移动互联网的消费升级时代，是以商品为中心到以消费者为中心的转变，也是消费者由大众商品时代需求到个性化商品时代需求的转变，而Y型商分类法——即标签分类法，正式符合这个时代需求的商品分类法。
如果你还不知道如何给产品分类：去看看豆瓣豆列吧，作为Y型分类的鼻祖，相信它会给你参考。
电商数据分析工具有哪些
（1）流量规模类指标电商数据分析有几点很重要：
1、数据的及时更新
对于电商数据来说，不同产品购买情况，不同渠道的以产品为中心——以用户为中心：说到底，X分类法是以产品为中心的分类思维，这种分类完全是为了解决产品供应方管理产品的需求，而Y型分类法则是以用户为中心的分类思维，这种分类思维是以用户标签或心态为基础的分类，也是为了解决用户的需求——心理需求。销售情况，都需要每天关注查看，并及时根据数据变化调整策略
电商数据通常是很大的，除了销售数据之外、流量类数据、用户类数据都需要分析关注，大量数据的查询处理，速度很重要
3、分析结果的清晰展现
在整理电商数据分析的指标体系和分析方法时，你会注意到，需要关注的指标非常多，所以建立清晰明确的分析报告，能有效和分析数据情况是必要的
目前在用的工具是海致BDP，可以比较好的对接数据库和推广渠道，分析速度快，建立了日常渠道和商品的看板，可以对比不同产品的销售情况、客单价、评价情况等。
新手做跨境电商，应该如何选择产品
1.市场潜力巨大，利润率比较高。做跨境电子商务的产品利润率最基本是50%以上，甚至是的利润。
2.作简单。类似于需要指导安装的产品不要做跨境，因为后续的投诉和成本非常高。
3.适合物流，产品商城店铺基础运营团队的构建、各运营分工岗位员工的、管理与培训、绩效考核；店铺上线初期，以及店铺运营的准备期，如何根据商城店铺的规划，进行相应岗位人员人数的确定，以及相应的、渠道、要求，以及薪资待遇标准（广州市），用工成本（伙食、加班、住宿及工资支出），劳动合同的签订，员工的日常行为规范，等等。本模块，可以加入员工工作制度，商城店铺各流程作规范（此项为降低商城店铺运营风险考虑，尤其是在发布宝贝、处理售后及参与淘宝促销活动的流程中，容易出现违规的情况。）运营团队主要包括：人员、仓储、物流、售后、美工、推广等相关人员，也可视情况增加销售策划、运营管理、财务等相关人员。体积比较小、重量轻、不容易破碎。
4.有自己的产品设计，包括产品研发能力、包装设计能力等。
5.售后服务简单，基本上不需要有什么售后服务的产品。
6.不要违反平台和目的国的法律法规，知识产权，特别是盗版或者。这1. 书籍种产品不仅赚不了钱，甚至需要付出法律代价。
一款产品亏一个月亏10万，新手到底应该如何选择跨境电商产品？
跨境电商数据分析方法
1.极限情况1. 产品的优势、劣势、市场情况和竞争对手的情况，从而找出产品的突破点，并根据数据，结合自己的实际情况，为产品制定出一套运营方案。
2. Starday商家进行店铺产品销售分析,销售额占比、每款产品的销售额占比和传统零售是小数据，电商是大数据。客单价占比等。
3. 转化率分析：通过对比不同的转化率来判断不同对于消费者的吸引力程度，并从中找到自己店铺的短板，然后不断优化店铺。
4. 客单价分析：Starday采取的无货源模式，商家选品的格是一定的，因此客单价可变幅度不太大，商家在进行客单价调整时要注意市场情况，避免恶性竞争的出现。店铺的客单价是通过各个类目来看，比如服装类目是按照单笔交易金额进行分析，而电子类就是按照月销量进行分析，以此来判断各个类目中客户群体购买数量和金额占比。
5. 竞争对手分析：通过竞争对手数据对比和营销方式对比，从而找出自己在产品方面存在的不足。
6. 推广指标分析：通过、流量渠道、物流、平台等因素进行综合评定，从而找出推广方案。
针对于wish Amazon这样的电商平台，该怎样做选品分析。
仅举丧心病狂的一例，在池袋的茑屋书店中，BL类型书光是攻类都有“畜攻”“傲慢攻”“绝伦攻”“腹黑攻”“病娇攻”，重口味也有疼痛系、工口系、系、玩具系，各种类型一网打尽。1.首先你做跨境电商平台你要知道每个平台侧重的产品是不一样的，针对于wish平台他可能比较偏向于价美物廉的产品，而针对于Amazon高端点的产品也会很好做，所以首先的看你做哪个平台针对不同平台去做选品。
3.其实针对于选品，不少平台已经开始专门对跨境电商平台做了，我所知道的就有麦言优品，专注跨境电商平台做的，在空余时间，你也可以通过一些免费的数据分析网站，去看看热销的产品有什么，或者进入各大跨境电商前端看看最近在流量什么，希望这些会给你好的思路。
回答来自——麦言社区 通过上述案例，相信你对X和Y型分类法的别已经有一定认知了。为了说明问题，有必要对X型分类法和Y型分类法做一个定义。妹紫
电商数据分析指标都有哪些？该如何进行分析？
此文是对最01近学习的电商相关知识点做一个巩固
传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。
传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。
传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。
传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。
传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。
总结：电商和传统零售虽有千万种别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。
传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化
电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。
1、百度统计：包括流量相以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。
2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。
3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点分析的热力图。
4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云、广告管家、广告效果分析和数据中心等。
还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。
对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进
这里需要注意两个点
1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；
2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。
如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析
从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。
对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：
对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：
对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：
数据指标分为指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是出来的，其次是分析出来的，才是绩效考核出来的。销售自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。
执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。
1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。
2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。
3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。
1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。
2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。
3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。
四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。
4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。
1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。
2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响最终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）
3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。
参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》
电商运营怎样分析用户需求
天猫平台由于商家较为分散，产品种类繁多，从自行车轮胎到高端乘用车胎，产品价格跨度大。轮胎均价受单月热销产品影响较大，所以天猫均价较京东均价稍有波动。一、需求是否真实存在对用户需求的分析应当根据客观实际而不是主观猜测，客观分析用户需求是否真实存在而非伪需求。二、判别需求是否属于用户的真实需求里可分为刚性需求和弹性需求。在移动互联网世界，最基本的需求可总结为对信息的收集以及对生活资料的获取、与人的沟通交流，选择作为选择产品的切入点，能够有效减少前期的项目风险和后期的推广阻力，但同时竞争也更加激烈。三、研究需求量是否够大判断需求量是否够大可采用两种方式：一是估计目标用户数量、消费能力等，再把这些数字通过计算与该行业的公开报告进行比对，二是评估产品进入市场原本的产值，再通过提供更低价格的产品来提升效率，节省成本，折算出相对于原产值的全新规模。四、衡量需求的变现能力激烈的市场竞争下了，即使是一些用户量较大的产品，也需要通过各种手段来寻找产品变现的方法。电商企业在分析用户需求时，要充分衡量产品需求的变现能力。一.电商数据分析架构首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。二.线上店铺管理分析对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。三.线下门店管理分析对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。
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