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电商竞品数据分析有什么用

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都说做电商要做竞品分析 ， 但是具体要怎么做啊？
竞争分析 ， 首先我们要收集竞品的数据 ， 对吧？分析必须基于数据分析 。我是一个二类电商 ， 平时看的数据平台是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 。竞争分析首先要收集的数据：有多少竞争产品？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 ， 那就找相关的男装产品数据 。或者更细分 ， 男装衬衫夏装衬衫 。你要了解这些产品的销量、上架平台、发货渠道等相关数据 。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 ， 保质期较短、销量较多、日销量呈上升趋势的竞品 ， 威胁较大 ， 而保质期较短、销量较多但销量呈下降趋势的竞品 ， 威胁较小 。二次元电商爆炸本身的生命周期就很短 。当一个产品过了销售高峰期 ， 威胁自然会下降 。关于竞品的分销渠道 ， 可以考虑我们的产品是应该在交错的竞争区域分销还是结合威胁直接与竞品竞争 。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？竞品的广告资料、文案等信息也要收集 ， 比如资料 ， 继续以二类电商的“男装”品类为例：男装产品的文案多以年轻化、促销价格为文案中的主要亮点 。但广告素材与文案一致 ， 多是通过模特展示自己穿上衣服后的形象 ， 用粗糙的标量价格促销套路来吸引用户 。收集竞品信息是为了后续提供差异化的营销服务 。对方重点是“年轻”“便宜” 。可以利用“布料”“产地”等产品亮点进行重点宣传 。当然前提是产品本身有一些属性 ， 而不是被捏造出来的 。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 。
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 ， 大数据在电子商务中的应用已经非常全面 。现在 ， 随着市场流量成本变高 ， 获取流量变得困难 ， 很多品牌已经意识到用数据来指导和管理业务的重要性 。通过大数据研究各大市场销量份额、热门SKU、品牌定价、促销政策、分销渠道等维度 ， 了解用户需求 ， 发现市场潜在机会 ， 比较品牌在市场中的竞争力 ， 结合自身经营情况制定营销策略 。大数据分析的重点是海量数据的挖掘、清洗和处理 。要么你自己组建数据分析团队 ， 打造一个全面熟练的团队并不容易 。要么第三方合作 ， 买数据报告 ， 做全面的市场数据分析但成本太高 ， 要么用第三方数据分析Saas软件 。提供数据源可视化的观察分析 ， 如慢买、奥维云网、魔镜等 ， 都是大数据分析系统 ， 但各自深耕不同行业 ， 获取数据源的方式不同 。

电商竞品数据分析有什么用

文章插图
为什么要学商业数据分析
第一个功能：商业分析最大的功能之一就是用数据来量化现状 ， 用清晰来消除歧义 。比如看似简单的卖货这件事 ， 如果没有数据 ， 只能笼统的说：我感觉卖的不错 。如果交易系统中记录了订单ID、商品名称、商品原价、商品实际成交价格、商品成交数量、参与优惠活动和付款用户ID 。可以确切的知道销售额是多少 ， 哪些用户会买 ， 已经卖出了多少件商品 。除了直接记录 ， 我们还可以根据以上数据做二次加工 ， 得出更有价值的信息 。第二个作用：用数据判断商业分析最大的作用 ， 用数据代替感觉 。所有的商业判断都离不开标准 。但很多时候 ， 企业里的标准是随意的、随意的、偶然性的 ， 甚至没有做事的标准 ， 大家都是凭感觉去做 。用没有经过分析和测试的标准来指导业务操作 ， 往往是灾难的起源 。我们都见过太多太多太多的人 ， 遇事拍脑袋 ， 遇事拍胸脯 ， 遇事拍大腿 ， 遇事拍屁股 ， 造成的问题 。孙子兵法里有一句话：主不能怒而发动战争 ， 不能怒而战 。做好商业分析是抑制自己主观冲动 ， 回归理性的有效方法 。比如以上场景 ， 其实对应的是三种判断标准 。我们可以用分析的方法来检验这些判断标准是否合理 ， 是否有更好的标准可以使用 。虽然在很多时候 ， 商业判断本身并不一定是理性和客观的产物 ， 但商业运作的成功也是激情、冲动、创意甚至运气的结果 。但经过分析 ， 至少可以给出一个客观的参考 ， 让决策者有一个常识性的认知 ， 才会激情澎湃 。毕竟死后死的人少了 ， 死的像个惨样的人多了 。第三个作用：用数据找原因 。这就是人们通常认识到的商业分析的作用 。应该注意的是 ， 业务分析探索问题的原因 ， 而不是仅仅依靠内部系统数据 。比如销售出现问题 ， 往往是通过内部数据锁定了什么时间、什么区域、什么店、什么产品的问题 ， 然后不得不改变其他分析手段 。商品滞销大概是因为门店管理混乱 ， 核心销售流失 ， 消费者不喜欢 ， 竞品打压 。这些因素不会在内部记录 。所以单纯看图标很难下结论 。我们必须通过市场访问、员工访谈、消费者研究和竞争产品的比较来共同确认问题的真正原因 。同样 ， 在营销活动、运营计划、生产和供应等方面也可以进行类似的分析 。第四个作用：用数据评价人们通常认可的商业分析的作用*2 。比如评价一个销售能力 ， 不能只看销售额 ， 还要考虑销售回款、毛利、客服满意度、大客户数量、违规(抢客户、申报不规范、开单)等等 。当评价的维度很多的时候 ， 我们要进行综合评价 。这时候可以利用统计方法 ， 做专家评价或者神经网络模型 ， 压缩评价变量 ， 得到综合得分 ， 从而更好的判断销售能力 。同样 ， 产品、门店、供应商资质等 。可以进行类似的评估 。第五个作用：用数据预测这是人们通常认可的商业分析的作用*3 。比如预测销量 ， 对于业务部门、市场部门、供应链、售后都是非常必要的 。销售高峰意味着供应链的供应和售后服务的工作量会翻倍 。销售额低的时候 ， 营销部门得想办法做点什么来提振销售额 ， 业务部门得努力去执行 。销量预测可以用统计的方法 ， 也可以用机器学习的方法 ， 然后你慢慢分享 。需要注意的是 ， 商业预测不同于农业、社会学、经济学预测 ， 商业环境是千变万化的 。预测的基础更不稳定 ， 预测的前提经常变化 。因此
【电商竞品数据分析有什么用】在Aauto faster中进行电商直播的数据分析需要关注的指标有：(1)直播间每天的观看人数；(2)货币兑换的频率；(3)实现的方法；(4)人体模型：性别和体型；(5)卖点手法：按风格？按价格？(6)直播台的特点 ， 不同家庭之间的差异；(7)播出时长 。要更快的做好Aauto中的数据分析 ， 需要一个专业的数据分析软件 。个人推荐使用飞瓜快 ， 飞瓜快功能全面 ， 是专门为a auto faster设计的数据分析平台 。在这里找到高质量的Aauto更快 ， 热门的Aauto更快的视频 ， 粉丝画像 ， 竞品分析 ， 直播货和爆款货等Aauto更快的数据 。

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