电商怎么分析类目(电商如何分类)

淘宝开店类目怎么选？选什么类目好？

利用数据分析进行选品

电商怎么分析类目(电商如何分类)

这需要借助到生意参谋，

比如你想卖头饰，通过“生意参谋-市场-搜索分析”，输入“头饰”，然后按照搜索排名，注意这里是一天的数据。(会更加精准)

将前5页搜索的到Excel表中：

部分数据截图

以上粘贴完毕的词语是需要筛选的，需要将搜索人气与在线宝贝数比值大于0.5的词筛选出来。(筛选标准根据具体类目决定)

如果竞争度参考数值为0.5或者小于这个值，一般都是不建议做的，这边只是先根据竞争度初步筛选。

如果你产品的竞争度符合，再看一下商城点击占比，它代表品类竞争的难易程度。占比多代表天猫多，天猫多的，市场和竞争就更大。

如果你想要做的产品，商城点击占比已经非常高了，是不建议再进入，这个我是建议商城占比不要超过百分之六十，当然，具体类目要具体分析。

通过这些数据可以大致的了解市场情况，看是否有现在进入还能做的细分市场，对手大概有多少，目前的市场有多大，多去了解一点，才不至于摸瞎进入一个竞争激烈的领域。

除此之外，再讲三个选品方向，

1)更细分

比如上述的头饰产品，头饰是一个非常大的市场，我们可以找到一些更细分的市场，比如：

根据节日细分

人群风格细分

2)生僻冷门

冷门市场相对来说难找一些，需要在生活中不断发现新机会，生活就是生意。

比如之前认识的一位卖家，主做影视器材行业，从17年开始做，现在已经年销售额做到千万了。不过这个类目对门槛和专业要求比较高。

3)热门话题周边

比如，近风靡的网红泡泡机和皮卡丘水杯。。。

这类产品红利期比较短，抓住风口就可赚一笔。

淘宝新手开店，这5个类目不要做

做电商如何选择产品类目？

个人觉得购物网站卖的的应该是男女服装，化妆品，手机通讯设备，网络游戏虚拟卡，居家用品，童装孕妇用品，女士包包鞋帽，珠宝相机数码，电脑配件玩具等等，这个要根据自己对产品的了解熟悉度，对市场的把控，不管做那个产品，只要自己用心了，慢慢都会做起来的，功夫不负有心人。

电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析

电子商务平台需要分析的数据及分析规则如下：

一、网站运营指标：

网站运营指标主要用于衡量网站的整体运营情况。在这里，EC数据分析联盟暂时将网站运营指标分为网站流量指标、商品类别指标和供应链指标。网站流量指标主要用于考虑网站优化、网站可用性、网站流量质量和客户购买行为。

商品类别指标主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指标和供应链指标密切相关。这里的供应链指标主要是指电子商务网站的商品库存和商品配送，而不考虑商品的生产和原材料的库存和运输。

二、商业环境指标：

这里，电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括市场占有率、市场拓展率、网站排名等，这些指标通常使用第三方研究公司的报告数据。与的B2C网站相比，淘宝在这方面的数据要准确得多。

网站内部购物环境指标包括功能指标和运营指标（这部分与之前的流量指标一致）。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付配送方式、网站正常运行、连接速度等。

三、销售业绩指标：

销售业绩指标与公司的财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起着主导作用。其他数据指标可根据该指标进行细分。

网站销售绩效指标主要关注网站订单的转化率，而订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复采购率、退货率和汇率。当然，还有很多指标，如总销售额、品牌类别销售额、总订单、有效订单等，这里没有列出。

四、营销活动指标：

营销活动的成功通常从活动效果（收入和影响）、活动成本和活动凝聚力（通常通过用户注意力、活动用户数量和客户单价来衡量）等方面来考虑。在这里，营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告宣传指标和对外合作指标。

其中，市场经营活动指标和广告投放指标主要考虑新增客源数量、订单数量、订单转化率、每次访问成本、每次转化收益和投资回报。而对外合作的指标则由具体的合作伙伴来确定。例如，电子商务网站与返利网合作时，首先考虑的是合作的回报。

5、客户价值指数：

顾客价值通常由三部分组成：历史价值（过去消费）、潜在价值（主要从用户行为考虑，以RFM模型为主要衡量依据）、附加价值（主要从用户忠诚度、推广等方面考虑）。这里，客户价值指标分为总体客户指标和新老客户价值指标。

这些指标主要从客户贡献和购置成本两个方面来衡量。例如，我们使用访客数量、访客成本和从访客到订单的转换率来衡量总体客户价值指数。除了上述考虑之外，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。

扩展资料：

电子商务中使用分析数据的优点：

数据分析体系建立之后，其数据指标并不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时的调整，调整时需要注意的是统计周期变动以及关键指标的变动。

一般来说，单个数据索引的分析并不能解决这个问题，而且每个索引都是相互关联的。将所有索引编织成一个网络，并根据具体需要找到每个数据索引。当用户在电子商务网站上有购买行为时，他们会从潜在客户转变为网站的价值客户。

电子商务网站一般将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息存储在自己的数据库中，因此，这些客户可以根据网站的运营数据来分析自己的交易行为，估计每个客户的价值以及为每个客户拓展营销的可能性。

参考资源来源：

众所周知，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商品好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析，有空再一起探讨！

注：数据图表来自BDP个人版！

可以分析很多数据呀，比如市场大盘数据、竞品投放/销量数据、转化率、点击率等等等等。

当然，一般电商平台可能不会提供大盘数据或者竞品数据等，需要领域内的辅助工具。

我从“竞品”来大概讲一讲吧。

首先必然得先找到竞品数据。

比如我是做“男士休闲衬衫”，那就先收集同类“男士衬衫”的数据。比如借助DataEye-EDX。

通过条件筛选商品得到相关产品数据。从下图数据我们主要可以从“文案”、“产品单价”、“平台”、“渠道”、“落地页”五个方向去考虑。

首先文案和落地页可以结合来分析首先康康使用次数较多的文案，其中像“”、“年轻”、“”、“降价”、“帅”等出现次数较多。

二类电商主要面向三线以下城市的中老年消费者，下沉市场群体本身对“价格”和“产品质量”比较敏感，而中老年群体倾向于提高生活品质的同时，对年轻、帅的词语也比较有好感。

再来看看“男士衬衫”的广告素材，多是以成年男性为模特，展示帅气强壮的形象，配以“降价”、“优惠”等文案来进一步吸引下佛诶这。

然后是产品单价以下面这款近期销量不错的“短袖衬衫”为例子，点开查看单品详细数据。

在价格上，主要以单件89元，两件优惠138元来用户多件购买。根据阿里巴巴的数据来看，单件衬衫的成本约在30元以下，单间售卖毛利50左右。

近期男上装的竞争力度相较两个月前要小很多了，在投放这块，或许仍有不小的利润空间可供作。具体的出价还是得看商家上手作后，以平台为准。

平台“男士衬衫”大多数上架的都是“鲁班”平台。可以尝试错开竞争，从其他平台比如“小店”、“度小店”等上架商品。

渠道投放渠道亦多是以巨量引擎平台为主，其中“今日”和“”是较多的。

其中部分原因在于今日用户属性垂直，多为24岁以上男性，匹配产品目标消费群。

以上只是较为粗略的分析。另外包括单品的投放趋势、竞品的竞品以及买家分布等度数据都是可以进一步分析的。

一、时间维度从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，常用的分析方式是同比和环比，时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表在BDP个人版上制作的）：

注：数据图表来自BDP个人版！

卖家分析竞争对手，在选款或者市场竞争环境分析得到竞争小市场大的产品，其次是卖家本身很难看出自己的问题，或者只知道有问题，不知道如何去突破。通过多分析的竞争对手运营思路和爆款人气宝贝，不断从对手中学到好的打法，通过跟对手的距比较来发现自己的问题加以改进，店查查和淘宝的免费工具量子店铺经丶淘宝指数是很方便的工具，而且不用花钱。

一. 选择合适的对手：从淘宝搜索入手，找符合自己的目标的卖家：宝贝标题有特定的丶宝贝属性有特定属性词丶价格在自己标定范围，而且还有一个很重要的，等级和自己相近的，也就是说你是心级卖家去找金冠黄冠卖家来分析是毫无意义的，而且分析不是找销量大的而是找活力强的竞争对手

二丶竞争店铺分析

竞争店铺分析我们应该主要关注的指标是店铺创建时间丶主营类目丶dsr，那些宝贝是主销产品，这个店铺的类目销量分布丶动销SKU有那些，大家都可以很容易从图表中看到结果

三丶竞争宝贝分析

1、跟踪对手数据的每天变化：销量丶收藏丶评论丶浏览量（C店才有）丶转化率丶收藏率丶宝贝创建时间（主要就是了解对手产品的起始周期）

2、价格丶运费策略丶促销策略的别

主要是折扣，或者有没有做VIP折扣，是否包邮这些，促销策略大家可以通过标题看到一些活动的踪迹，很多淘宝或者第三方活动都需要修改标题，大家从标题修改变化丶时间丶成交量这些来判断竞争宝贝做了什么活动，带来了多少销量等等

3、买家购买行为分析

卖家购买时间丶购买频度丶数量可以分析竞争对手的客户粘度和回购率，很多店铺是靠回头客来形成大量销售的，特别是化妆品是需要定期购买的，单个宝贝的买家分析是不全面的，全店买家成交记录的提取可以更加客观看到这个店铺有多少忠实买家，当然对自己店铺买家成交记录分析也是相当实用，已经是CRM的基本功能了。我们以前还有一个做法，针对特殊产品的，比如狐臭净，这个产品是无法断根的，那些说能够断根的全是人，这种产品和化妆品都有一个特性，就是大量重复购买，一般两三个都会来买一次，我们采用一个方法就是将狐臭净价格范围选定，找销量前几页的宝贝，挑选出跟自家宝贝类似的，将他们的买家购买记录全部提取出来，专门安排一个去公关，送小样给他们试用。这些数据也可以分析出好些卖家的销量是否而来

很高兴你能关注你店铺的数据，那么你能坚持关注吗？坚持关注，去学习数据。你会发现运营的问题，你会让你的店铺发生改变。也许有一天你会成为用数据指导运营的高手，去坚持看数据，让这个好的习惯为你带来质的改变吧。你现在做的事情不是马上就能看到成果的，但你持续下去，一段时间以后就会看出效果来。

淘宝行业数据分析方法有哪些？怎么分析？

想要把淘宝店铺经营得更好，那么就得学会使用淘宝行业数据分析的工具，另外也要知道到底什么才用，如果你们也想要来了解同行业的一些数据分析情况的话，那必须要来看看下文了。

店怪兽是专业的电商数据分析工具，专注于分淘宝店铺分析，为淘宝卖家，淘宝服务商以及电商从业者提供淘宝数据分析报告，淘宝竞争店铺数据分析，淘宝商品的市场分析等。（微信搜索店怪兽销售小程序就可以找到了哦）

一个好的卖家不是自己有什么去卖什么，而是市场需要什么?我们才卖什么，如果不符合市场需求的产品，不符合消费者喜好和需求，那么再好的产品也很难买成爆款。

所以一个爆款的产品必须符合市场大部分消费者的需求，这一切不是凭空想象的，而是需要有真实的数据支持，这个工具已经很好的把淘宝上的大数据采集下来，精细化分析了。

能帮助我们快速分析出市场规律，看透淘宝背后的数据。来选择我们的款式和销售价格，做淘宝行业数据分析的工作。

怎么分析?

淘宝行业数据分析的方法有以下两种：

淘宝行业数据分析方法一：

百度搜索淘宝指数

打开淘宝指数网址网页，正式查询前，先登陆自己淘宝账号。

在主搜索栏输入想要查询的行业或者类目，以女装下连衣裙为例。

点击搜索按钮。即可呈现整个行业的趋势和细分，可供小伙伴们使用噢。

淘宝行业数据分析方法二：

使用生意参谋工具，行业数据分析，产品的导入期，成长期，成熟期，衰退期，了解具体时间段

寻找数据，打开生意参谋-市场行情-行业大盘，找出前一年或者前两年的打底裤的交易指数情况

只分析一个类目，一年的数据不需要做表格

若分析2-3个子类目，如女裤类目(休闲裤、打底裤)或者需要分析过去2-3年的年度趋势分析，做如下表格

统计好数据后，生成折线图，看多个类目的产品的生命周期

从数据可以看出休闲裤4.5月是交易高峰期，那么在3月前就要开始积累销量，为了在高峰期的时候可以有个好的名次。

综上所述，大家估计也清楚的知道了淘宝行业数据分析的概念了，同时也知道了应该要使用什么样的工具来进行分析，具体的作方法小编也为大家提供了，大家可以赶紧去实践作一下呢!

电商产品设计（一）——商品分类体系

半年前由于机缘巧合，笔者有机会从零开始设计一个电商产品。因为本身不是做电商出身，没有什么电商产品设计经验，所以只能边学边做。这半年来，我看了大量的书籍、视频和文章，也和许多同行的前辈交流过，再加上自己在实践中的打磨，现在大体上能够说出个一二来了。趁着近有些时间，我琢磨着把这半年来的经验总结一下，和同行小伙伴一起交流交流吧。

做电商的都知道，电商产品核心模块就三大块：信息流、资金流、物流。由于本人做的是虚拟物品交易，没有涉及物流模块，因此不讨论物流相关内容。而信息流细分开来，可以分为商品信息流和订单信息流（订单流是由信息流和资金流组成的）。因此，我将会分三个部分来阐释：

这篇文章先来讲讲商品信息流吧。

“商品信息流”，听起来很抽象，先不管名词怎么定义，我们先来想一下：众多的商品，从它们被卖家摆到网站上展示，到买家看到这些商品，然后进行选购，整个过程产品关注的核心是什么？我想应该是以下两点：

要回答这些问题，就要从整个商品体系的设计和搭建说起。

当你的产品量级非常小的时候，所有商品直接摆出来展示就好了，不需要分类。比如03年淘宝刚上线的时候，就是没有分类的，所有商品直接摆出来展示。

当商品越来越多，用户查找开始不方便了，就需要有分类了。在电商领域我们把这种分类叫做类目，简单的是一级类目，比如小米商城：

从上图你可以看到，每一种商品就一个分类（一级类目），没有子分类，这个分类下挂靠了该类目下的所有商品。

当商品的数量再往上走，达到千位级、万位级，甚至更多的时候，一级类目就满足不了需求了，这个时候就出现了多级类目的概念，也就是我们所说的 “ 类目树 ” 。类目树一般左右为宜，尽量不要超过五级。因为电商有一个公认的铁定律叫“漏斗模型”，也就是层级越深，流失量越大，就像漏斗一样，越往下口越小，所以类目层级不能太深。

上图就是一个类目的例子。卖家在上传商品的时候，需要一级一级往下选择，直至确定叶子类目。

当商品的量级达到百万级、千万级甚至亿级的时候，新的问题又出现了。比如服装可以分为男装和女装，男装、女装下面又分为T恤、裤子等，而T恤又分很多品牌，裤子按照长短又可以分为九分裤、七分裤等等，这样的类目树一直分下去，交叉和重合是不可避免的，这就变成了一个很难管理的网。

所以当商品越来越多，分类越来越细，用户搜索越来越个性化，单纯靠类目树已经不能满足商品管理的需求了。这个时候就出现了另外一个维度的分类方法，叫 “ 属性 ” 。

“ 属性 ” 怎么理解呢，先看看下面这张图：

这是对于“裤子”这种商品的描述，我们可以用左侧这些形容词去描述它，这个就是我们平时说的标签。但标签分类太细，数量多了的时候不好管理，当我们把标签按右侧的方式进行归类的时候，这些类别名称就成了我们说的“属性”，左侧的标签就是我们说的“属性值”。

举个通俗的例子，我们平时用的微信，通讯录按照26个英文字母归类排序，这就好比我们上面说过的类目，然后我们根据的不同特征，给他们进行归类，比如“家人”、“高中同学”、“大学同学”等等，你喜欢的话划分个“前男友”或者“前女友”也是可以的。这些人为的分类就是标签，把相同性质的标签归类成标签组就是属性（比如把“高中同学”和“大学同学”归类为“同学”）。这里只是举个例子，微信只支持标签，不支持标签组。

有一点需要注意的是，后台录入商品时，属性必须挂靠在叶子类目下面。比如服装——女装——超短裙，超短裙是叶子类目，它下面可以挂靠属性，比如红色，这样搜索红色超短裙就能直达商品。但如果你想把属性挂靠到服装——女装时，女装下面还可以细分很多类目，女装直接挂靠红色就没有意义了。

上图的“找钢网”（）就是典型的“类目+属性”的例子，钢材按照品名、材质、规格、钢厂等进行类目划分，然后通过品牌等进行属性划分。

那是不是用“类目+属性”就能解决所有商品分类的问题了呢？

当然是不能。先来看看一个很常见的场景：

这里的本质就在于，一个产品，一套逻辑，没办法很好地满足两个截然不同的用户群体。那怎么办呢？

早想到解决方案的是08年那时淘宝的一位产品，有一次他去逛沃尔玛，他仔细观察了传统超市的商品分类逻辑：

从这里他受到启发，想出了“前台类目+后台类目”的架构设计方案——把一个产品一分为二，一个满足买家，一个满足卖家，也就是：

原来的类目变成了后台类目树，另外再建一个前台类目树，然后把前台类目树的叶子类目去和后台类目通过映射关系关联起来。任何一个前台类目的叶子类目，都可以对应任何一个或多个后台类目，且不一定是后台叶子类目。举个例子：

再来看个实际场景的例子，大家常用的淘宝网（）：

上图中红圈部分就是典型的员为了运营需求而展示出来的前台类目，其映射的是后台某些类目或属性下的具体商品。

这种设计奠定了我们现在大部分电商产品的商品分类体系模型：前台类目+后台类目+前后台映射管理+属性

回过头来总结一下，从03年我国家电商网站淘宝上线，到如今电商网站百花齐放，商品分类体系的演变路径可以归纳为五步，如下图：