《商业智能数据分析师日志(20190509)》花随花心著

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  • 花随花心

    花随花心

    花随花心数据自媒体创始人,五年电商数据分析从业经验,擅长选款定价、竞品追踪、市场调研、软件研发、报表制作。
简  介 基于生意参谋,这篇分享如何借助离散化将市场洞察的指数化数据用来作为选款的判断依据,涉及到PowerBI课程。
前言
 
昨天在花随花心数据学习群里有同学找我研究一下选款问题,说自己砸了许久的直通车,流量还不错,但转化一直都低于行业均值,不知道是不是自己的选款有问题。
 
当然,人家并没有自己的工厂,走的是网上抄款的路子,主要想知道什么款式比较有潜力。因此,今天花老师再次给大家讲讲选款的一些小细节。
 
其实选款这种事情,对于老手来说没什么难的,但对于新手来说还是比较值得研究。一般来说,选款就是要找那种有真实需求,并且最近还比较有很多人搜索的款式。很明显,就是要看产品的流量来源里头的搜索占比、搜索趋势、以及有没有直通车、活动、淘客、网红的加入。
 
另外,昨天的文章已经录制好同步课程。学习群目前有42位同学加入,其中有14位同学抽奖获取了视频(昨天玩的是每人12次筛子抽奖,中奖数字5,就这么简单,详情可以看我朋友圈的更新,发百度云盘),腾讯课堂还没有上线,如果想听音频的同学可点击喜马拉雅链接。
 
正文
 
对于没有自己的工厂,常常抄袭爆款的同学,今天这节课比较有用,也比较适合广大的中小卖家。但是,不是说看到爆款就可以抄袭(借鉴),也得知道其流量来源。如果是通过直通车、活动、淘客、或者网红堆积起来的销量,进而提高转化,进而形成今天的爆款的话,那这种款式并不一定能代表真实需求。
 
为什么?直通车只要肯舍得投入,流量就上来了,借助大流量的情况下,让产品得到快速爆发,进而出单是很正常的事情。活动,玩的是性价比;淘客,玩的是秒单,几天上千单,上万单出来很正常,只要商家舍得投入;网红,玩的是人气。唯独搜索占比高的产品,说明大多数是买家自己去搜索的。
 
当然,也有可能出现作弊的情况,这个也很常见,所以才要看搜索走势。如果是一小段时间的搜索上涨,然后出单,后续搜索走势平平的,那说明也很一般。
 
还有另外一种情况也要注意的,就是对方玩的是老顾客,搜索店铺名进来购买的,也算搜索渠道。所以,只能说尽可能看搜索占比,却不能保证一定是真实需求。
 
除非有生意参谋的竞争情报,那就比较好,但又太贵了。
 

 
而我们今天要看的,就是在“生意参谋-市场-市场洞察-市场排行”里头,查看“商品-高流量”排行榜,选择“周”数据,把“搜索人气”降序排序,如图所示。
 

 
如果平时没有保存数据习惯的同学,可能在这里就随便找一下某个排名靠前的产品,然后看“趋势分析”去了。比如上面这种情况,先看一看“流量指数”是不是很稳定,或者有明显上升。
 

 
之后,打开这款产品看看价格,看看销量和评价的一些基础情况,了解一下这款产品有什么卖点等信息。当然,如果有竞争情报的话,还可以对这款产品进行监控,看看其流量来源当中,除了搜索之外,还加入了什么其他方面的东西。但是因为我们这里以搜索人气高的进行查看,也就不用再看是不是加入了直通车、活动之类的了。
 
那是不是这样的款就能用了呢?
 
当然不是,这最多只能说明这款产品在这家店铺卖得好,换一家店铺来卖就未必是这种情况了。于是,我们需要验证一下其他家卖的怎样的问题。
 

 
直接复制刚刚那款产品的标题,到淘宝搜索引擎上进行查找同款产品。不过,这里没有出现“找同款”,只好看“找相似”了。
 

 
很遗憾,没发现什么,只能重新换一款产品。
 

 
于是,我找了第二款产品,重新进行刚刚的步骤,发现这是一家天猫店。这里也进行说明,如果你开的是淘宝店,但这个类目无论是销量还是综合排序,排在前面的都是天猫,并且自己的核心关键词的商城点击占比就是超过50%的时候,自己就应该考虑一下是不是换类目了。如果自己就是不能换类目,那就硬着头皮干。
 

 
既然找了第二次没找到,索性就硬着头皮点击“找相似”,然后按“销量从高到低”进行排序。在这里需要明确一点的就是,如果自己的类目的产品找相似就是很难找到一致的产品图片,那怎么办?
 
那就直接对比这个价格在这个“找相似”里头有没有优势。虽然图片看上去不一致,但既然搜索引擎认为就是相似产品,就说明肯定有相似的产品属性。如果发现这个价格其实偏贵,但还是能卖的好,说明产品本身不错。
 
反之,如果远远低于市场价格,那就说明靠着打性价比来取胜。
 
再如果就是市场均价那样,那我们就可以稍微关注一下这款产品,甚至后续可以当做用来作借鉴的产品列表成员了。
 
简单几步,我们就可以明确知道这款产品可不可以拿来采用。我相信很多同学心里肯定会这么说的,其实这种想法是不对的。
 
正如我前面说的,对于没有保存数据习惯的同学,往往就是这么干的。这么做的好处是简单直接,缺点却是不够严谨,并且后续再回过头来会发现有很多好产品被忽略掉了。
 
就好比如我刚找的这2款产品,都没能找出“找同款”出来,谁知道是不是我疏忽了。那应该怎么操作呢?
 

 
你应该养成保存数据的习惯,方便日常的关注和更新,只有不断积累数据的人,才能有更多机会发现别人没有发现的机会。
 
因为数据太多,我也没必要每个都去保存,只需要选择每一天的前10个产品即可,也就是记录下前10的数据,当然如果你不嫌麻烦,每天记录30个产品是更好的。
 
那为什么是记录,而不是复制呢?很简单,这里的数据已经是图片化了,即使复制也是图片,无法加入计算。当然,文字的还是可以复制的,就是那几个数字化指标只能手动记录。
 
既然官方不给我们复制数据的机会,那就应该改变思维,取精不取多,并且每天记录昨天的数据,其实也还好。
 


那接下来怎么操作呢?我们先在桌面上新建“市场洞察-商品”文件夹,新建“20190501”Excel文档,打开之后输入数据即可。
 
最终结果,就是上面这种形式,除了已有的数据外,还需要打开产品链接,把链接复制下来。这样子方便我们提取单品ID或者后续需要找回这个产品的时候有办法查询。
 
鉴于时间关系,我记录了3天的数据,一共有30款产品,当然肯定会出现重复的,因为有的产品就是能每天都挤进去TOP10。那么有了这些产品可以干嘛呢?这些都是指数化数据,又不是真实值,记录下来有什么用?
 
肯定是有用的,花老师又不傻。还记得我在“20190424日志”将关键词指数化数据进行离散化处理之后,是不是也可以直接选出优质的关键词?同样道理,我们可以借助离散化来进行选款。
 
所谓的离散化,就是将不同单位、不同量级,小到100,大到1000万的数据,都可以将其纳入二维空间进行同等尺度比较的统计学概念。离散化=(实际值-最小值)/(最大值-最小值)。不明白的话回去查看这篇文章“20190424日志”。
 

 
先结合之前一直在学的PowerBI课程,将PowerQuery导入“市场洞察-商品”数据,进行数据合并,将多天的数据合并到一张表格里头。
 





 
直接在PowerPivot数据模型当中计算离散值,之后将PowerPivot数据模型当中的数据结合“现有连接”加载到Excel当中,请注意不是PowerQuery加载,是PowerPivot加载链接表的形式。
 

 
如果有看过“20190424”日志的同学,相信对视频当中计算离散值的四分位数的复杂程度表示震惊!是不是开始已经觉得比PowerQuery的计算简单多了,并且速度也快了很多。如果你学会今天的这个操作,基本上可以节省至少10倍以上时间,并且支持自动更新。
 

 
全部处理完毕,现在把这个表格加载会PowerPivot数据模型当中作为链接回表进行再次计算。
 



 
隐藏掉一些无挂的字段方便观看。结合简单的DAX函数IF()进行条件判断,加上函数嵌套,直接将流量指数的离散值转变成四个标签,“最弱”,“较弱”,“较强”,“最强”。
 

 
以此类推,全部计算完毕,再次将表格加载到Excel文档当中,再加载进PowerQuery进行一些替换计算。
 

 
那么这样子,就等于将原先看不懂的指数化数据,转变成我们能理解的汉字了。
 

 

 

 
将“最弱”“较弱”“较强”全部替换成0,将“最强”替换成1,之后进行汇总求和,算出“最优选择”,并进行降序排序。
 

 
那么最终,计算出来的这几款产品,无论是从流量指数、搜索人气、还是交易指数,都是最优的选择。直接凭借数字进行筛选。
 
以后只需要每天更新“市场洞察-商品”文件夹里头的数据源,每天一更新,那么这里的数据就会自动刷新。
 
这就是通过离散化,结合PowerBI做出来的适合市场选款的报表。

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* 课程提供者:花随花心