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销售数据:看GMV和卖家数同比,判断整体大盘竞争系数大小。

人群画像:从大盘人群年龄、性别、职业、城市,多维度了解人群。

子类目整体趋势:在大盘之下,各子类目历年大盘占比,以及今年相比上一年度同比增长,通过销售占比及同比增幅,找到机会品类。

各子类目销售趋势:通过GMV和访客数,看是否有进场的机会。

各子类目生意增长趋势:近两年GMV的IYA「相比上一年度同比增幅」,主要关注的维度为:GMV、访客数、支付人数、转化率、客单价。

各子类目丨其他:主要通过近30天搜索热词,看品牌词和品类词的占比。消费人群的年龄性别,消费者关注的功效销售占比排名,以及这群消费的人偏向购买的类目。

从GMV的层面,看过去一年TOP20品牌GMV,及本年度GMV以及IYA,找到头部or热门品牌

产品属性洞察:这个功能我经常在用,以化妆品为例,可以看到功效、原料、净含量、上市时间、产品类别等。

竞品品牌店铺销售额:年销售额看同比,月销售额看各品牌在大促和日常的销售占比。

店铺各月流量、客单、转化率对比:看大促和日常是否良好地,将客单和转化率承接进入的流量。

各品牌流量来源分析:主要看付费和免费的占比,健康的店铺为4:6「付费:免费」,以及在付费来源中主要依靠哪一渠道的流量。

各品牌品类结构分析:这里主要看品牌的核心阵地品类,以及品类的集中度。

各品牌消费人群分析:从年龄层看品牌年轻化,以及从人群维度筛选竞争品牌。

整体结构分析:通过访客、客单和转化率,从GMV层面看是哪个环节出了问题。

流量结构规划:从成熟店铺的层面,看流量结构是否出现病变,以及需要进行增减的流量。

货品结构规划:从SKU的数量及销量,找到动销和滞销的SKU,对影响权重的滞销SKU进行合并或删去。

主推款分析:主推款作为店铺销量主要来源,通过流量来源看是否有被竞品进行打压的可能。

数据统计

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