电商竞品是什么意思电商竞品数据收集是什么，竞品分析的数据来源有哪些 _睿知

一、电商品牌挖掘竞品数据要做哪些分析？用什么软件怎么去挖掘？
Excel也是数据分析的利器，也是每一个做数据分析的人都应该掌握的基本功。以下案例都是基于excel的，效果一般都不错。也可以和我交流数据分析。

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二、都说做电商要做竞品分析，但是具体要怎么做啊？
竞品分析，首先我们要收集竞品数据吧？分析必须基于数据分析。我是一个二级电商，一般看的数据平台是DataEye-EDX 。竞品分析之前，应该已经有了市场分析，也就是收集宏观市场数据或者相关报告。基于对宏观市场的一定了解，做有竞争力的产品分析会更好。竞品分析首先要收集的数据：竞品有多少？或者有哪些种类？比如我卖豆浆，竞争品牌主要有维维、维他奶、豆本豆。然后我会列出这些产品的信息(品牌定位、调性、代言人、市场覆盖等。)做成表格，把我自己产品的信息加进去，更好的和竞品对比。比如我是卖男装的，那就去找男装产品的相关数据。或者更细分，男装衬衫夏装衬衫。我们要了解这些产品的销量、货架、分销渠道等相关数据。我们可以用“上架时间”和“销量”这两个维度来评估竞品的威胁。比如上架时间越短，销量越多，日销量越呈上升趋势，威胁越大。相反，上架时间越短，销量越多，但威胁越低。二类电商爆款，生命周期短。当一个产品过了销售高峰期，威胁自然会下降。关于竞品的投放渠道，可以结合威胁来考虑我们产品的广告是否会错开竞争区域或者直接与竞品竞争。简单来说就是和竞品一样的渠道吗？还是选择另一种方式去寻找蓝海？竞品的广告素材、文案等信息也要收集，比如素材，继续以电商第二类“男装”为例：男装产品的文案多以年轻化、促销价格为特点。广告素材与文案一致，多以模特展示穿上衣服后的形象，用粗糙、标量的价格推广套路吸引用户。收集竞品的投放信息是为了后续的差异化营销服务。另一方则侧重于“年轻”和“便宜” 。我们可以利用“布料”、“产地”等产品的亮点进行重点宣传。当然前提是产品本身有一些属性，而不是捏造出来的。当然，如果打算用价格战的方式与竞品竞争，就需要多了解竞品的数据。在了解竞品和相关材料的价格后，用更好的材料和价格套路来吸引消费者。
三、电商平台应该分析哪些数据？具体怎么去分析
要分析的数据和电商平台的分析规则如下：1 。网站运营指标：网站运营指标主要用来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、商品品类指标和供应链指标。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。商品品类指数主要用于衡量网站商品的正常运营水平，与销售指数、供应链指数密切相关。这里的供应链指数主要是指电商网站上商品的库存和配送，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：在这里，电子商务网站的商业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份额、市场扩张率、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。相对于独立的B2C网站，淘宝这方面的数据要准确的多。网站内部购物环境指标包括功能性指标和运营性指标(这部分与前面的流量指标一致) 。常见的功能指标包括商品种类的多样性、支付和配送方式、网站的正常运行、连接速度等。三.销售业绩指标：销售业绩指标与公司财务收入直接挂钩，在所有数据分析指标体系中起主导作用。其他数据指标可以根据这个指标进行细分。网站销售业绩指标主要关注网站订单转化率，订单销售指标主要关注具体毛利率、订单效率、重复购买率、退货率、汇率。当然还有很多指标，比如总销售额、品牌品类销售额、总订单数、有效订单数，这里就不一一列举了。四.营销活动指标：营销活动的成功通常从活动效果(收入和影响力)、活动成本和活动凝聚力(通常用用户关注度、活跃用户数和客单价来衡量)三个方面来考虑。这里将营销活动指标分为日常市场运营活动指标、广告指标和对外合作指标。其中，市场运营活跃度指数和广告指数主要考虑新客户数、订单数、订单转化率、每次访问成本、每次转化收入和投资回报率。对外合作指标由具体合作伙伴确定。比如某电商网站与返利网合作，首先考虑的就是合作的回报。5.客户价值指数：客户价值通常由历史价值(过往消费)、潜在价值(主要考虑用户行为，以RFM模型为主要衡量依据)和附加值(主要考虑用户忠诚度、口碑推广等)三部分组成。).这里，客户价值指标分为整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获取成本两个方面来衡量。比如我们用访客数、访客成本、访客到订单的转化率来衡量总客户价值指数。除了以上考虑，老客户价值的衡量更多的是基于RFM模型。数据扩展：在电子商务中使用分析数据的优势：数据分析系统建立后，其数据指标不是一成不变的，需要根据业务需求的变化实时调整。调整时要注意统计周期和关键指标的变化。一般来说，单个数据指标的分析是解决不了这个问题的，每个指标都是相互关联的。把所有的索引编织成一个网络，根据具体需要找到每个数据索引节点。当涌
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：百度百科-电子商务数据分析

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四、电商网站分析：如何做竞品分析？做竞品分析首先要问三个问题：
根据以上三个问题，可以有一个做竞品分析的基本思路了。分析竞品，分三个步骤：
1.选择竞品，做好定位(选择两个产品最好，最多三个)
2.竞品分析，得出结论(选择恰当的分析方法来分析，根据分析得出结论)
3.根据结论，得出建议
一个网站，你要跟根据它的PV(易观百科：PV)、UV(易观百科：UV)、IP等多方面的运营数据来得出结论，数据的变化原因是什么。竞争对手的网站你可以去相互对比，比较趋势，一般的数据你可以在站长或alexa那找一下，然后再对比多个统计网站，有一些网站它在不同统计网站的数据是不一样的，不能轻易下结论，多找几家找正确的数据。
分析维度可考虑以下几点：
1.运营数据(IP，UV，PV，着陆页，跳出率等)
2.网站体验(界面，操作，能用，亮点，优势等)
再看PC客户端产品：
刚刚网站的不适用于PC客户端。你可以查到自己的一些数据，很难难查到对手产品的客户端的数据，比如一些装机量、使用时间，这个时候你做竞品分析就不能从数据过多入手了，你可以从用户体验和产品性能等方面来下手分析，PC客户端的竞品分析可以从以下几点进行入手：
1.用户体验(易观百科：用户体验)(包括产品细节、UI设计、BUG数量和用户反馈等等)
2.信息架构(从界面、性能、功能完善等多维度入手，把竞争对手的优势学习，劣势做预防等等)
3.产品趋势(从用户需求、市场需求、竞争需求三个维度入手)
不限以上三个，可自由散发思维。
最后是手机客户端，移动APP的分析。这次可以有数据了。比如装机量，你可以从各大网站以及电子市场来综合一下一个大概，数据可能不是很精准，但可以作为一个分析的维度来做参考性或决策，可从以下几个维度入手：
1.产品体验
2.产品数据4.功能对比、需求对比、迭代对比等
五、大数据在电商行业的应用是怎样的？如何利用大数据做竞品分析？如图说明大数据在电商的应用已经很全面了，现在随着市场流量成本变高，流量获取困难，很多品牌方已经认识到利用数据指导业务，管理业务的重要性。而利用大数据做竞品调研主要市场销量销额的份额、热销SKU、品牌方的定价、促销政策、投放渠道等几个维度，可以了解用户的需求发现市场潜在机会，对比品牌间在市场的竞争力，跟自己的业务情况结合分析做出营销策略。大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。提供数据源可视化的观测分析、像是慢慢买、奥维云网、魔镜都是做大数据分析系统的，只是每个深耕不同行业、数据源获取的方式不一样。

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六、请问电商网站分析：如何做竞品分析？做竞品分析首先要问三个问题：根据以上三个问题，可以有一个做竞品分析的基本思路了。分析竞品，分三个步骤：1.选择竞品，做好定位(选择两个产品最好，最多三个)2.竞品分析，得出结论(选择恰当的分析方法来分析，根据分析得出结论)3.根据结论，得出建议做竞品分析，最重要的事情有两件，一件是得出结论，一件是得出建议。你要根据你的分析，得出一个正确的结论。一个网站，你要跟根据它的PV、UV、IP等多方面的运营数据来得出结论，数据的变化原因是什么。竞争对手的网站你可以去相互对比，比较趋势，一般的数据你可以在站长或alexa那找一下，然后再对比多个统计网站，有一些网站它在不同统计网站的数据是不一样的，不能轻易下结论，多找几家找正确的数据。分析维度可考虑以下几点：1.运营数据(IP，UV，PV，着陆页，跳出率等)2.网站体验(界面，操作，能用，亮点，优势等)再看PC客户端产品：刚刚网站的不适用于PC客户端。你可以查到自己的一些数据，很难难查到对手产品的客户端的数据，比如一些装机量、使用时间，这个时候你做竞品分析就不能从数据过多入手了，你可以从用户体验和产品性能等方面来下手分析，PC客户端的竞品分析可以从以下几点进行入手：1.用户体验(易观百科：用户体验)(包括产品细节、UI设计、BUG数量和用户反馈等等)2.信息架构(从界面、性能、功能完善等多维度入手，把竞争对手的优势学习，劣势做预防等等)3.产品趋势(从用户需求、市场需求、竞争需求三个维度入手)不限以上三个，可自由散发思维。
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