电商渠道运营规划是什么?

电商渠道运营规xhs.head()划如下所示：

电商平台销售渠道分析_电商营销渠道

电商平台销售渠道分析_电商营销渠道

1、根据店铺及平台活动节奏规划报名活动，并完成相关资料提交。

2、根据店铺及平台活动节奏制定推广节奏、目标、费用预估、并做流量拆解；优化付费及自然流量占比。推广结果与目标异分析并制定解决方案，实时结合目标、预算及推广创意情况推广。

4、负责所属渠道店铺的日常管理，活动价格，优惠券满减满赠等策略设置，保证店铺日常运营。

5、分析竞争对手产品，日常及大促活动的收集，发现自身店铺问题并分析原因，提出改善建议。

6、发布新品，维护产品标题及上下架及主图详情等内容，优化产品权重。

7、页面素材规划排期并跟踪落实。规划活动框架及内容梳理增加可读内3 、根据店铺及平台活动节奏制定会员营销节奏、目标、费用预估、并做流量拆解;营销结果与目标异分析并制定解决方案，实时结合目标、预算及营销创意情况推广。容及感性内容；提交法务人员审核，反馈设计并最终修改完成提交规范版本；页面数据跟踪，及时反馈优化。

小红书营销渠道效果预测分析

有了客户社群，管理维护才是重头戏，很多老板也知道建立社群，但是并不愿意投入精力去维护社群，这完全是错误的。研究社群经济，社群电商你会发现社群经济属于熟人经济，有很强的社交属性，解决了交易中最主要的信任问题，并且客户复购率非常高。以常见的微信社群来说，微信主要用途在于社交，并不能销售商品，找到一款适合于社群的电商工具是整个社群电商模式的另一半重要因素。

小红书通过机器学习对海量信息和人进行精准、高效匹配，已累积海量的海外购物数据，分析出的商品及全球购物趋势，并在此基础上把全世界的好东西，以最短的路径、最简洁的方式提供给用户。

分析目标

根据用户数据以及消费行为数据

数据概况分析（数据行列数量，缺失值分布，数据清洗）--单变量分析（数字型变量的描述指标、类别型变量（多少分类，各自占比））--相关和可视化（按类别交叉对比，变量之间的相关性分析，散点图/热力图）--回归模型（模型建立、模型评估和优化）

一、数据概况分析1.1数据概览

先导入数据：

#导入数据#调包importpandasaspdimportnumpyasnp#读取数据xhs=pd.read_csv(r'c:UsersLENOVODesktop项目数据小红书数据.csv')xhs.()

genderageengaged_last_30存在空值

gender、engaged_last_30数据类型错误：应该为object类型

数据字典如下：

xhs.describe()

可以看出rnue和previous_order_amount的标准都较大，数据或许有离群值

1.2数据清洗#统计数据空值xhs.isnull().sum()#缺失情况xhs.isna().sum()/xhs.shape[0]

缺失值占比约为40%，不能直接删除缺失值，否则会损失非常多的数据

1.2.1类别型变量缺失值处理#gender（类别型变量）#先把缺失值填充为unknownxhs['gender']=xhs['gender'].fillna('unknown')#engaged_last_30（是否参加重要活动）（类别型变量）#把缺失值填充为unknownxhs['engaged_last_30']=xhs['engaged_last_30'].fillna('unknown')xhs.()

1.2.2数字变量缺失值处理#处理数字变量缺失值age——均值填补#所有空值均值填充xhs.describe()

1.2.3数字变量离群值处理

离群值：一般地，我们认定超过75%分位数的1.5倍的四分位的数值为离群值

#rnue离群值计算diff=xhs.rnue.describe()['75%']-xhs.rnue.describe()['25%']new_max=xhs.rnue.describe()['75%']+1.5diff#previous_order_amount离群值计算diff1=xhs.数据共8列previous_order_amount.describe()['75%']-xhs.previous_order_amount.describe()['25%']new_max1=xhs.previous_order_amount.describe()['75%']+1.5diff1

rnue离群值：（>=输出的数据)

previous_order_amount离群值：（>=输出的数据)

要去除的离群值行占所有数据行的比例约为13%，较为合理：

(xhs.shape[0]-xhs[np.logical_and(xhs['previous_order_amount']<6286,xhs['rnue']<=1135)].shape[0])/xhs.shape[0]

去除离群值：

xhs=xhs[np.logical_and(xhs['previous_order_amount']<6286,xhs['rnue']<=1135)]xhs.describe()二、单变量分析importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinline2.1数字型变量2.1.1用户下单金额rnuesns.distplot(xhs['rnue'])

集中分布在0-200之间

2.1.2用户以往累积购买金额previous_order_amountsns.distplot(xhs['previous_order_amount'])

用户以往累积金额为0-100的频数较高

2.1.3年龄agesns.distplot(xhs['age'])xhs['age'].value_counts()用户年龄分布在14-45岁之间，用户年龄平均值为29.4岁，用户年龄中位数为29.4岁，用户年龄在平均值两侧呈对称分布绝大部分用户年龄集中在27-32岁之间10380个用户的年龄为29.419286岁，29岁或是小红书的默认年龄选项2.1.4用户最近一次下单距今的天数days_since_last_order#查看xhs的列名xhs.columns

发现'days_since_last_order'前后各有一个空格

#修改列名xhs.rename(columns={'days_since_last_order':'days_since_last_order'},inplace=True)sns.distplot(xhs['days_since_last_order'])用户最近一次下单距今的天数分布在0-23.7天之间，可见所有的用户在本月内都有下单行为用户最近一次下单后平均7.7天后会再次下单用户最近一次下单距今0-1天的频数较高2.2类别型变量2.2.1生命周期lifecycle

不同生命周期(lifecycle)对应的rnue(销售额)是怎样的

生命周期，分类为A,B,C（分别对应注册后6个月内，1年内，2年内）

xhs.groupby(['gender'])['rnue'].describe()#不同性别计数xhs['gender'].value_counts(dropna=False).plot(kind='bar')#不同性别的销售额平均值sns.barplot(x='gender',y='rnue',data=xhs)#不同性别的销售额总和sns.barplot(x='gender',y='rnue',data=xhs,estimator=sum)女性顾客远远超过男性顾客数量女性顾客的销售额平均值和男性顾客的消费额平均值相不大总销售额大部分由女性顾客贡献2.2.3最近30天在APP上参与重要活动engaged_last_30

最近30天在APP上参与重要活动与否对应的销售额是怎样的

xhs.groupby(['engaged_last_30'])['rnue'].describe()#计数xhs['engaged_last_30'].value_counts(dropna=False).plot(kind='bar')#最近30天在APP上参与重要活动与否对应的销售额平均值sns.barplot(x='engaged_last_30',y='rnue',data=xhs)#最近30天在APP上参与重要活动与否对应的销售额总和sns.barplot(x='engaged_last_30',y='rnue',data=xhs,estimator=sum)大部分用户30天内未在APP上参加活动最近30天在APP上参与了活动的用户的销售额平均值更大，为320.3，未参加活动的用户的销售额平均值为252元。总销售额的大部分由30天内未在APP上参加活动的用户创造2.2.4用户过往在第三方APP购买的数量xhs['3rd_party_stores'].describe()#用户过往在第三方APP购买的数量计数xhs['3rd_party_stores'].value_counts().plot(kind='bar')#用户过往在第三方APP购买的数量对应的销售额平均值sns.barplot(x='3rd_party_stores',y='rnue',data=xhs)#用户过往在第三方APP购买的数量对应的销售额总和sns.barplot(x='3rd_party_stores',y='rnue',data=xhs,estimator=sum)从未在第三方APP购买过的顾客最多，其次是在第三方APP购买过10次的顾客从未在第三方APP购买过的顾客的平均销售额最多；在第三方APP进行了1-5次购买的顾客的平均销售额不多；在第三方APP进行6-10次购买的顾客的平均销售额不多,大于在第三方APP进行了1-5次购买的顾客的平均销售额。总销售额大部分由从未在第三方APP购买过的用户贡献，其次是在第三方APP购买过10次的用户，再次是在第三方APP进行了1-5次购买的顾客，贡献最少的是在第三方APP进行6-10次购买的顾客。三、相关和可视化3.1类别型变量生成哑变量xhs.()#将genderlifecycleengaged_last_30生成哑变量xhs2=pd.get_dummies(xhs)xhs2.()3.2计算rnue和其他变量之间的相关性sns.heatmap(xhs2.corr(),cmap='YlGnBu')lifecycle_C和days_since_last_order和3rd_party_stores两两正相关gender_0.0和engaged_last_30_0.0正相关rnue和其他任何变量之间的相关性都不明显#仅查看所有变量与rnue的相关性，同时根据相关性做降序排列展示xhs2.corr()[['rnue']].sort_values('rnue',ascending=False)rnue和其他任何变量之间的相关性都不明显和rnue正相关性的是days_since_last_order、previous_order_amount、engaged_last_30_1.0和rnue负相关性的是3rd_party_stores、engaged_last_30_0.03.3变量可视化分析

对于rnue相关性较高的days_since_last_order、previous_order_amount、engaged_last_30_1.0、3rd_party_stores、engaged_last_30_0.0进行相关性可视化分析

#对days_since_last_order变量进行线性关系可视化分析sns.regplot('days_since_last_order','rnue',xhs2,scatter_kws={'s':3})#对previous_order_amount变量进行线性关系可视化分析sns.regplot('previous_order_amount','rnue',xhs2,scatter_kws={'s':3})#对engaged_last_30_1.0变量进行线性关系可视化分析sns.regplot('engaged_last_30_1.0','rnue',xhs2,scatter_kws={'s':0.5})#对3rd_party_stores变量进行线性关系可视化分析sns.regplot('3rd_party_stores','rnue',xhs2,scatter_kws={'s':3})

对于rnue相关性较弱的变量进行相关性可视化分析

#对age变量进行线性关系可视化分析sns.regplot('age','rnue',xhs2,scatter_kws={'s':3})#对lifecycle_C变量进行线性关系可视化分析sns.regplot('lifecycle_C','rnue',xhs2,scatter_kws={'s':0.01})四、回归模型4.1模型建立#调用sklearn中的线性回归工具包fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#LinearRegression()设置模型为线性回归model=LinearRegression()#设定自变量和因变量y=xhs2['rnue']x=xhs2[['previous_order_amount','engaged_last_30_1.0','days_since_last_order']]model.fit(x,y)#查看自变量系数model.coef_#查看截距model.intercept_4.2模型评估score=model.score(x,y)#x和y打分scorepredictions=model.predict(x)#计算y预测值error=predictions-y#计算误#计算#计算maeprint(rmse)print(mae)rmse=260.5mae=205MAE（MeanAbsoluteError）平均误，是误的平均值把每个数据点的预测值和真实值相见，将所有数据点加总求平均可以更好地反映预测值误的实际情况RMSE（RootMeanSquareError）均方根误，将每个数据点的误取平方后开方RMSE比起MAE放大了误，对误的惩罚更重常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准#查看标准的模型输出表fromstatodels.formula.apiimportolodel=ols('y~x',xhs2).fit()print(model.summary())R-squared仅为0.031Prob为0

该回归基本无意义

4.3模型优化优化思路1：分组后转换为哑变量

将days_since_last_order分组

days_since_last_order<12和days_since_last_order>=12的销售额平均值存在明显区别，分布为245和317

#仅查看所有变量与rnue的相关性，同时根据相关性做降序排列展示xhs2.corr()[['rnue']].sort_values('rnue',ascending=False)

days_since_last_order_new_>=12和rnue相关性较高，为0.116

将days_since_last_order_new_>=12纳入自变量：

#LinearRegression()设置模型为线性回归model=LinearRegression()#设定自变量和因变量y=xhs2['rnue']x=xhs2[['previous_order_amount','engaged_last_30_1.0','days_since_last_order','days_since_last_order_new_>=12']]model.fit(x,y)score=model.score(x,y)#x和y打分scorepredictions=model.predict(x)#计算y预测值error=predictions-y#计算误#计算#计算maeprint(rmse)print(mae)

将age分组

将age_new_<30纳入自变量：#调用sklearn中的线性回归工具包fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#LinearRegression()设置模型为线性回归model=LinearRegression()#设定自变量和因变量y=xhs2['rnue']x=xhs2[['previous_order_amount','engaged_last_30_1.0','days_since_last_order','age_new_<30']]model.fit(x,y)score=model.score(x,y)#x和y打分scorepredictions=model.predict(x)#计算y预测值error=

电商渠道有哪些

1．战略适应

电子商务专业是融计算机科学、市场营销学、管理学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。目的是培养系统掌握电子商务的基础知识和基本技能，熟悉各类电子商务活动的基本业务流程，能熟练运用电子商务技能和现代信息技术从事电子商务活动、电子商务网站及系统建设和安全维护工作、电子商务管理业务的高级应用型技术人才。基本

均值填充完毕

电子商务（ElectronicCommerce），简称EC。通俗的说电子商务，电子商务就是利用互联网开展商务活动，当企业将它的主要业务通过企业的内联网、外联网、及互联网与企业的职员、客户、供销商及其合作伙伴直接相连时，其中发生的活动就是电子商务。融计算机科学、市场营销学、管理学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。培养掌握计算机信息技术、市场营销、贸易、管理、法律和现代物流的基本理论及基础知识，具有利用网络开展商务活动的能力和利用计算机信息技术、现代物流方法改善企业管理方法，提高企业管理水平能力的创新型复合型电子商务高级专门人才。

折叠专业方向

电子商务专业有六个专业方向:网站设计与程序方向、网络营销编辑方向、网络产品规划方向、企业信息化、个人及的研发方向。电子商务专业在不同高校里要求的课程也是不一样的，一些院校注重电子商务网络技术计算机技术，还有一些院校会把课程重点放在商务模式上面，这些主要体现在这个专业所在的院系，有的在管理学院，有的会在信息科学与技术学院，有的会在软件学院，在这样各个院校培养出来的学生的专长也会有一定的区别。

专业毕业后，可从事银行的后台运作（网络运作）、企事电子商务就业业单位网站的网页设计、网站建设和维护、或网络编辑、网站内容的维护和网络营销（含贸易）、企业商品和服务的营销策划等专业工作，或从事客户关系管理、电子商务项目管理、电子商务活动的策划与运作、电子商务系统开发与维护工作以及在各级学校从事电子商务教学等工作。专科学生,还可以在呼叫中心从事电话营销、电子商务助理等文职的工作。一般的年薪在15W左右还是比较不错的，值得。电子商务的推广，从广义上说分为线下推广和网络（线上）推广，但是在现在互联网发展这么迅速的情况下，网络推广可以产生投入一分产出十分的效果，并且相类似这种产品，软文营销推广的效果应该是最棒的，因此先说一下网络推广的渠道和方法：

2.方法和策略：

（1）、战略整体规划：市场分析、竞争分析、受众分析、品牌与产品分析、独特销售主张提炼、创意策略制定、整体运营步骤规划、投入和预期设定。

（2）、营销型网站：网站结构、视觉风格、网站栏目、页面布局、网站功能、关键字策划、网站seo、设计与开发。

（3）、传播内容规划：品牌形象文案策划、产品销售概念策划、产品销售文案策划、招商文案策划、产品文案策划、资讯内容策划、各种广告文字策划。

（4）、整合传播推广：seo排名优化、博客营销、微博营销、营销、知识营销、营销、软文营销、视频营销、营销、公关活动等传播方式。

（5）、数据运营：网站排名、传播数据分析、网站访问数量统计分析、访问人群分析、咨询统计分析、网页浏览深度统计分析、热门关键字访问统计分析。淘宝联盟，微商城

如何做电商数据分析

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据表；主要是提供bins2=[14,20,29,30,35,40,45]#创建分组labels2=['<20','<29','<30','<35','<40','<45']xhs2['age_new']=pd.cut(xhs2['age'],bins2,right=False,labels=labels2)xhs2.groupby(['age_new'])['rnue'].describe()#查看age_new中age的分布xhs2=pd.get_dummies(xhs2)#仅查看所有变量与rnue的相关性，同时根据相关性做降序排列展示xhs2.corr()[['rnue']].sort_values('rnue',ascending=False)一些报表供参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。

据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。

电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

1.建立完整的数据体系

2.对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

3.针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进

一、首先建立数据体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据工具来实现：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单1. 线上渠道：数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：

1.搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

2.搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

3.社交媒体：社交媒体后台数据

4.展示类广告投放广告投放平台数据等

从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题

三、提出解决方案

根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；

市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；

经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；

经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）

洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台

渠道分析要怎么做？

xhs.groupby(['lifecycle'])['rnue'].describe()#不同生命周期计数xhs['lifecycle'].value_counts(dropna=False).plot(kind='bar')#不同生命周期的销售额平均值sns.barplot(x='lifecycle',y='rnue',data=xhs,order=['C','B','A'])#不同生命周期的销售额总和sns.barplot(x='lifecycle',y='rnue',data=xhs,order=['C','B','A'],estimator=sum)C(注册后两年)的用户最多C(注册后两年内的)用户销售额平均值，为267.5；其次是B(注册后一年内的)用户，销售额平均值为253.7；销售额平均值的是A(注册后6个月内的)用户，销售额平均值为245.5.总销售额大部分由C(注册后两年)的用户创造2.2.2性别gender

销售渠道分析

步：分析渠道形势

这一步骤的核心是比较本企业与目标竞争对手在货物周转、市场覆盖度和成本变动趋势等方面的别。许多营销了解自身渠道中各种联系，他们掌握有关价格、交付条款、收益、存货周转等业绩指标的细节。然而他们对竞争对手或价值链中其他阶段的了解却很零乱，而且往往是想当然的。因此，对于许多IT企业来说，在分析渠道形势时，除了要搞清楚自身的情况，更重要的是了解到主要竞争对手使用的渠道种类以及每条渠道的市场份额，并将这些数据与自身的情况对比，以便通过分析能知道：每条渠道的相对获利能力、渠道种类的增长速度以及市场覆盖率(占实际服务的整个市场的比例)。

除上述分析之外，营销还要密切关注与制订渠道战略相关的一些趋势。最重要的一些趋势如下：

客户购买方式可能的变化。越来越多的潜在客户愿意在零售店购买。渠道的新进入者。其他行业的企业受到利润机会的吸引，或认为参与这个渠道具有重要战略意义。这种方式可以提供一种进入市场的新方法。海尔进军信息产业首先就是从渠道做起的。采用新技术进入市场的方式增加。Internet的发展使得网络营销成为一种越来越重要的分销方式。营销必须跟踪顾客对此类新技术的试用情况以及直接竞争者做出的重大举措。从渠道中获取利润的压力。这既可能是由于议价力量的增强，也gender和engaged_last_30已变成object类型可能是由于使用渠道的费用快速增长。

上面的趋势都会对目前使用渠道的未来吸引力产生重大影响。预测渠道变化的能力是康柏公司当年在美国市场上成功的秘诀之一。康柏较早地看到，随着个人电脑成为办公用品的一部分，大公司会日益倾向于从零售店购买电脑，而不是直接向制造商购买。然而，经销商的货架空间总是有限的。因此康柏为经销商设计了一种独特的方法：不像其他直接销售的电脑公司，康柏拒绝与自己的经销商竞争，绝不向经销商的客户直接出售产品。经销商的回报是确保康柏得到所需的货架空间和销售支持。

第二步：从市场背后开始设计渠道

步工作中包含着一个潜在的危险，即某些会过分注重从竞争角度和历史角度思考渠道问题，而忽视最终顾客真正想从渠道服务中得到什么。因此第二步工作就是要纠正这种倾向，从顾客的角度思考以下问题：

1．渠道中提供的服务项目的价值

这要求撇开产品的特点和性能，只考虑顾客最重视的渠道服务项目。对于一台个人电脑来说，可能的服务项目包括：产品演示、保证条款、使用培训、安装和修理服务、维修期间可否使用备机以及技术建议等。思考的关键在于顾客可能要求所有的服务项目，这就需要在所有的服务项目中做出权衡，从而了解提供不同服务项目的费用别。对顾客而言，可能的权衡包括：批量的大小、购买是否便利、交货的及时性、产品花色品种的丰富程度、服务质量、服务支持程度等。

2．细分顾客

不同顾客对渠道服务项目的重要性认识不同，这取决于他们的需要和购买行为。如果不同顾客之间的异程度很大，则很难用一条渠道满足所有顾客的要求。此时可根据不同顾客群体对特定服务项目重要程度的认识进行顾客细分，并为每个细分群体确定能为其提供服务的渠道类型。如果现成的渠道无法满足某一群体的服务需要，就应该设计新渠道。因此，PC厂商若能更认真地对待这些问题，就能更有效地利用集中经营某类产品的增值中间商和零售商。

3．顾客对各种渠道选择的看法

为顾客设计的渠道是否能够满足顾客的需要，我们还是应该询问顾客。在询问顾客过程别要注意的是，顾客对现有渠道在总体上的满足往往会掩盖某些关键服务项目上的缺陷。研究顾客不满的目的是得出新的构建渠道的方式，以克服各种问题。

----总之，在这个顾客是上帝的商业时代，渠道设计的目标是发现顾客想从渠道中获得什么，并通过改进和创新更好地为顾务。所有的IT厂商现在面临的选择是：仅对现有渠道做出改进，用全新的或复合的渠道取代它，还是为不同细分市场的需要设计不同的渠道，从而增加渠道数量。

第三步：渠道决策的经济性

营销在比较不同渠道选择的获利能力时，必须判断不同组合的收入、成本和资金需求情况。一方面，企业可以通过仅使用分销商以削减固定成本。另一方面，企业可以对工厂和仓储进行相当大的先期投资，以保持与顾客尽可能直接的联系。

比较渠道选择的一种方式是首先估算转移到一个新渠道逐渐增加的成本。如果顾客需要快捷交货，就必须保证当地的库存，增加培训，还可能需要建立快速反应的分销中心。通过盈亏平衡分析，们知道某种特定的分销方式是否值得采用。在确定了某种选择后，还应详细估算相对收入、成本以及流动资金和固定资金需求。

1．收入

比较两条不同渠道的销售能力，要考虑两种因素。一是覆盖密度，即与市场上的购买决策者的接触程度。许多渠道留下空白点是由于忽视了某些地理区域或不能到达某类顾客。二是在接触顾客后销售努力的效果，这取决于销售人员的销售技巧和实际销售行为与厂商的别化努力的一致性。

从效率的角度考虑，直接渠道可能更有利。公司销售代表仅专注本公司的产品，不会被其他产品干扰。他们在销售本公司产品方面受到良好培训，有更强烈的进取心。通过为顾客提供增值服务、提供信息、推进销售、解决顾客不满，他们能与重要客户建立紧密联系。但直接销售的问题是：企业能否担负得起覆盖广阔而多样化市场的销售队伍，如果不能，管理者就需要做出艰难的选择。

2．规模经济还是控制

直接销售队伍意味着巨大的固定费用，尤其当企业的着眼点放在建立长期的顾客联系时。如果销售人员是服务于一个复杂客户的多功能小组的一部分，或他们的首要是服务已经建立联系的客户，那么将报酬与销售额挂钩则不太恰当。然而，如果每笔交易的销售额产生的毛利润不足以弥补交易成本，那么巨大的固定成本就会变得不经济。IBM采用直销队伍面向大单位销售大型机是相当合算的，但却不能负担以同样方式销售PC机的费用。

不过另一方面，虽然直销队伍占用大量资金，但需要大量费用本身也意味着一种进入壁垒。

对于控制问题，人们反对间接渠道主要是因为无法对中间商实施紧密控制。人们通常认为分销商注重短期利益，而且以牺牲供应商的利益为代价来侧重维护与顾客的联系。有许多例子表明中间商不愿从事为供应商利益的活动，包括填写报告、对新的目标市场上促销新产品、收集和反馈竞争信息、市场信息、从事日常的服务和支持活动。因此似乎看上去直接渠道更有利。但这是以直接渠道的控制优势为前提，而不管直接销售是否能得到最小化的管理和交易成本。但越来越多的证据表明这样做成本巨大，并主宰了渠道选择。

3．交易成本

只要中间商之间存在竞争，间接渠道就会显示出成本优势。当厂商能够在几个竞争的商或分销商之间作出选择时，商或分销商几乎无法获取超额利润。但如果可供选择的中间商极少，此时应如何做呢？为防止中间商过分利用其垄断地位，企业会承受巨大的"交易成本"，包括制定和执行体现了分销商或商意愿的非常详尽的合约、对合约条款讨价还价、跟踪实施等等，而且商或分销商的不合作行为会进一步增加成本，比如对供应商隐瞒信息或有选择地提供信息。此时对厂商来说，进行垂直的纵向一体化并直接销售则是一种较好的选择。

4．资产特性

当厂商需要特殊的或专门的资产以支撑自己的战略时，则更适合采用直接销售或纵向一体化的做法。这些资产源于：对分销商特殊的销售和服务培训、专门化的运输和贮存设施、顾客的要求或购买决策过程。异化的产品经常需要独特的能力来销售。

尤其当出现以下因素时，几乎可以肯定厂商选择直接销售：

第四步：战略适应性和可行性

渠道战略的决策是在一个广泛的背景中作出的，因此理想的渠道还必须在战略、可用资源、渠道战略的历史等限制条件下实施。这一步的目的就是要把先前的步骤中识别出的渠道暴露在这些现实条件之下。如果确认某项选择适应当前的战略，是可行的，还必须看它是否适应将来的战略需要，并让竞争对手陷入困境。如果一种渠道战略很容易被竞争对手模仿和超越，它就不能提供一种实质性的优势。

管理者必须确定提出的渠道战略能否支持总体战略推进，进而使企业达到预期的业绩目标。但很多企业往往无法完满回答这个问题。例如，某家电脑公司认为：为了满足市场渗透和市场增长目标，需要采用复合的、竞争的渠道，包括商和零售商。但这些间接渠道提供了劣质服务，而这与短期利润目标抵触，因为短期利润建立在较高价格上，而较高价格则建立在优质服务基础上。公司另一个难题是不为众人所知，而且负担不起足够的广告费来建立消费意识和品牌偏好。此时，该公司可以从间接渠道中"抽出"自己的服务，建立直接渠道，以确保获利目标能够实现，进而使市场渗透目标也能实现。建立直接渠道是在充分认识到目前间接渠道的进取心不足所造成的长期后果情况下做出的，而零售渠道和间接渠道却是未来市场增长的源泉。

当然，也有的时候渠道机会相当诱人，此时产品和服务的战略应适合渠道战略的要求。

2．可行性

除了战略和战略目标的限制，还有缺乏合适中间商的限制。对于努力进入市场的新进入者来说，现有厂商已经锁定或控制了可用的渠道，这个问题就尤为伤脑筋。

3．长期适应性

无论企业选择何种分销方式，都必须认识到一成不变的渠道时间长了势必会降低其灵活性。因此，在开始进行之前，必须做出最终检查，以确保设计的渠道能够经营公司期望提供的产品和服务，能够适应新出现的技术。

入驻电商平台(拓展线上销售渠道，提升品牌影响力)

随着互联网的普及和电商行业的快速发展，越来越多的企业开始意识到在线上销售渠道的重要性。而入驻电商平台成为了企业们拓展线上销售渠道，提升品牌影响力的重要方式之一。本文将为大家介绍入驻电商平台的作步骤及注意事项，帮助企业更好地利用电商平台拓展销售渠道。

一、选择电商平台

在选择电商平台时，需要根据企业的产品特点、目标客本项目协助小红书分析不同的业务决策所带来的销售额变化。户群、销售模式等因素进行综合考虑。目前国内主流的电商平台有淘宝、天猫、京东、苏宁易购等，这些平台都拥有庞大的用户群体和完善的销售体系，可以帮助企业快速拓展线上销售渠道。此外，企业还可以根据自身情况选择一些专业的电商平台，如唯品会、聚美优品等。

二、注册入驻

注册入驻是入驻电商平台的步。不同的电商平台注册入驻的方式可能会有所不同，但一般都需要提供企业的相关资料，如企业名称、营业执照、税务登记证、组织机构代码不同性别(gender)对应的rnue(销售额)是怎样的证等。此外，还需要填写企业的基本信息、信息、银行账户信息等。在填写资料时，需要仔细核对，确保信息的准确性和完整性。

三、店铺开设

店铺开设是入驻电商平台的重要步骤。在开设店铺时，需要根据电商平台的要求填写店铺名称、店铺、店铺Logo、店铺分类等信息。此外，还需要设置店铺的运营方式、售后服务、发货方式等。在开设店铺时，需要注重店铺的品牌形象，提高店铺的美观度和用户体验度，从而吸引更多的用户关注和购买。

四、产品上架

产品上架是入驻电商平台的核心步骤。在上架产品时，需要根据电商平台的要求填写产品的基本信息、价格、库存、运费等。此外，还需要上传产品的和描述，以吸引用户的关注和购买。在上架产品时，需要注重产品的品质和服务，提高产品的竞争力和用户满意度，从而增加产品的销售量和用户。

五、推广营销

推广营销是入驻电商平台的关键步骤。在推广营销时，需要根据电商平台的要求选择合适的推广方式，如搜索排名、广告投放、优惠活动等。此外，还需要根据用户的需求和兴趣制定合适的营销策略，如定向推送、社交媒体营销、营销等。在推广营销时，需要注重用户体验和品牌形象，提高用户的满意度和品牌的知名度，从而增加销售量和用户忠诚度。

分析谷雨品牌如何搭建私域电商,从渠道导流渠道分析

渠道战略的最终选择是一系列的权衡及妥协，从而在企业利用其资源能够做到的与为满足顾客而获得竞争优势所应该做的之间寻求恰当的匹配。

1、私域无力销售过程。当厂商很难确定中间商完成任务的情况时，使用中间商的效果会降低。我们很难了解分销商是否适当地培训人员、拜访新客户或收集市场信息。协作销售。像计算机之类的产品向大客户的协作销售要求许多专业人员以及不同管理层次之间的协调。此时很难确定商或分销商对销售的贡献。。当中间商不能弥补其全部活动的成本时，就会出这个问题。产品更容易受到这个问题困扰。因为某个零售商可能侥幸提供了劣质的售后服务而获益，但这会损害品牌的声誉，减少其他零售店的销售。大量交易。如果平均订货量大，或顾客订购了能同时交付的许多相关产品，则直接销售是经济的。----当然厂商遇到的大部分情形并不像上面所说的那么极端，因此多数企业采用的往往是复合的渠道安排，而接下来的问题就是直接、间接和复合渠道中的哪种最能适应总体战略的要求。可帮助引流获客，降低成本。

2、私域可实现用户精细化运营。

3、私域引流渠道，私域可通过线上线下渠道引流：自有私域平台、外部新媒体平台、线下渠道。

电商平台做零食活动在哪些渠道推广比较好

利用下单接龙工具推广销数据共29452行售

下单接龙小程序几乎是为社群电商量身定制的，它本身就建立在微信生态里，和微信无缝结合，这意味着你不用安装软件，打开微信就能使用，另外它非常适合社群，传播分享，发布朋友圈，生成订单，线上支付，导出订单，统计分析，并且自带裂变属性，传播迅速，使用简单，用完即走，非常轻量级，非常适合社群电商使用。

商家只要打开微信搜索小程序下单接龙电商数据分析是指针对我们再电子商务过程中获取的数据进行数据分析来指导自己做出政策的决策。如何做电商数据分析首先是你得知道自己想做数据分析的目的是什么，然后在针对完成该目的需要哪些方面的数据，再对这些方面的数据进行分析，从而发现存在的问题，然后解决问题，达到完成目的。，打开即可使用。

电商数据分析怎么做

bins1=[0,12,24]#创建分组labels1=['<12','>=12']xhs2['days_since_last_order_new']=pd.cut(xhs2['days_since_last_order'],bins1,right=False,labels=labels1)xhs2.groupby(['days_since_last_order_new'])['rnue'].describe()

电商分析数据方法如下：

一、依据用户画像，洞察需求

用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

二、依据渠道数据分析用户来源

对电商卖家来说，分析“访客数”最重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。

三、店内转化率的数据分析

当用户来到店铺时，我们就要想办法将他们转化成顾客，但众所周知，并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后，也会有改变主意离开网站的可能。

四、提高营销推广的ROI

对店铺来说，如今流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

五、产品数据分一、从公司的角度来看析

1、产品数据分分析

我们可以依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析。

2、销量数据分析

我们可以从后台数据分析中找到关于收入，税费、运费、退款金额，和卖出的商品数量。其中，总销售额以金额的形式呈现，是衡量我们线上店铺经营状况的“整体主要指标”（OMM）之一，可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。

孩子王市场分析？孩子王主力成本？孩子王股诊断？

随着三胎政策的进一步落实，不少城市已经开始试行有关配套的支持措施，从这里可以看出，母婴市场将会迎来新的发展机遇。

因此今天我们来了解一下母婴产品行业的龙头--孩子王。

在开始分析孩子王前，我把整理好的母婴行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：

公司介绍：孩子王成立于2009年，是一家母婴产品及服务的全渠道零售供应商，其中公司的产品有食物、易耗品、耐用品等高端产品，致力于为准妈妈及0-14岁婴童提供一站式购物及全方位服务。

发展至今，公司在全国131个城市已拥有434家大型数字化实体门店，服务超过4200万个会员家庭。

在简单介绍孩子王之后，我们再来看看该公司有什么投资亮点？值不值得我们投资？

亮点一：产品服务优势

在经营过程，孩子王采取的是大店模式，不光销售母婴商品，线下门店还涵盖了这些服务：儿童游乐场、配套母婴服务，可以达到消费者购物、服务及社交的多重需求。

公司会按照消费者的生活场景，分类摆放各种商品，使消费者购物的便捷性大大提高。同时，公司拥有的专业育儿顾问人数高达4700名，在消费者购物时候，能够有效提供专业化的服务和建议。

亮点二：供应链管理优势

孩子王在全国的不同地区分别布局仓、区域仓和城市仓，并且围绕这三类仓库建立了仓储体系，能够快速提品配送服务。

其中，仓管控全国区域仓的配送和线上订单配送；而区域仓就专门负责的是范围内城市仓的配送；城市仓负责的配送范围则是最近终端门店。通过在全国各地设立物流仓储中心，很明显的减少了公司的周转时间，减少库存堆积。

亮点三：全渠道数字化运营优势

创始至今，孩子王全渠道数字化平台包含并且已经超过了7000个子系统模块，数字化生产工具比3000个多，已经达到了全运营流程的数字化工具覆盖，足以在公司整体运转效率上使公司获得提升。

在补货系统方面，公司的补转载一则，供参考。货模型可以进行调整，根据的是SKU库存和在途订单等多种因素，形成出秀的补货方式。而在管理方面，公司能够依据每月供应商送货及时率、规范性及准确率来对供应商进行分类分级管理，将整个供应系统进行优化。

由于篇幅受限，更多关于孩子王的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：

二、从行业来看

国民消费水平渐渐提高，现在消费者认识到科学育儿的重要性，更愿意为优质的产品和服务消费，在一线城市的新生代母婴消费观念慢慢普及到了二、三、四线城市，国内母婴童市场还有很大的发展空间。

在分析背景说到小红书，是目前非常热门的电商平台，和其他电商平台不同，小红书是从社区起家。在小红书社区，用户通过文字、、视频笔记的分享，记录了这个时代年轻人的正能量和美好生活。我看来，孩子王能够迎合行业发展的趋势，继续依靠全渠道经营模式来取得进一步发展，未来有希望实现高速发展。

但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道孩子王未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下孩子王估值是高估还是低估：

应答时间：2021-12-09，业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看