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大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型
2019-06-12 09:14:00
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我们都听过一句话,“选择大于努力”。当我们准备进入一个类目市场前,不能盲目的选择,我们需要对市场有一个大致的判断,这个行业好不好?行业有多大?这个行业趋势怎么样

大家好,我是零一!

我们都听过一句话,“选择大于努力”。当我们准备进入一个类目市场前,不能盲目的选择,我们需要对市场有一个大致的判断,这个行业好不好?行业有多大?这个行业趋势怎么样?是热门市场还是已经是不断下降的市场?今天给大家介绍的模型就可以解决这些问题。我们的数据来源是生意参谋的市场专业版的数据。

分析的模型主要分成三个部分,分别是市场容量分析,市场趋势分析,活跃卖家数比分析,通过这三个部分的分析,我们可以对市场有一个比较具体的了解,可以选择一个适合自身条件的类目进入。

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


一.数据获取

我们的数据源是取自生意参谋的市场数据,读者也可以从别的渠道取数,对自己的行业进行分析,思路和方法都是类似的。

首先打开生意参谋,选择【市场】【市场大盘】,页面如图

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


在这个页面下有四个部分的数据,我们先看第一部分,行业趋势,我们将统计时间选为【月】,读者可以根据自己的需要选择【周】,或者【日】。

目前生意参谋对这些数据是可读,但是不能批量下载,可以手动复制或者将曲线图的数据手动输入到表格中。我们分析数据需要两年的对比,可以在时间上选择连续的月的数据,进行收集。

本案例是下载了行业构成和卖家概况的数据,统计时间是2017年7月至2019年4月,(目前能获取的数据最早是2017年7月,建议读者可以每月收集,以便日后分析)

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


下载好数据,对数据进行简单的处理,我们需要在每个月复制的数据后面手动添加上年月的字段,以便分析。我们下载好的交易指数需要用【零一工具箱】进行指数还原。

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


将交易指数复制到左侧的方框里,点击还原;

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


整理好的格式如下所示,

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


二.模型建立

1.市场容量分析

首先我们对市场容量进行分析,看市场类目的大小和类目占比。在【交易指数】这张表里面插入数据透视表,

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


将【子行业】拖到行,【指数转化】拖到值,得到如下表所示

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


我们需要算每个类目的占比,在透视表数据字段任意单元格右键,点击选择【值汇总方式】【总计的百分比】,

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


我们就可以看到每个品类的占比,如下图所示,连衣裙,裤子,T恤是占比前三的品类。我们也可以用数据透视表展示,选择饼图,并且加上标签。可以更加清楚的看到品类的占比和排序。

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


因为我们是有不同月份的数据,我们插入日程表,可以看到每个月不同品类的占比,知道这些信息,我们在商品规划和商品投入上都可以有所参考。

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


最终整理好排版,我们可以得到一个互动的表格展示。

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


2.市场趋势分析

我们可以通过两年的销售分析,得出品类的增长趋势,具体步骤如下:(插入数据透视表和透视图的方法在上文已截图说明,读者可以根据上文进行下述操作)

1.插入数据透视表,将时间放到【行】,指数转化拖到【值】;

2.插入数据透视图,选择折线图;

3.插入切片器和日程表,选择需要分析的类目;

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


调整排版可以得到下图:

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


从图中我们可以发现,西装品类近两年增长趋势明显,唐装/民族服装/舞台服装今年第一季度增长较大,可能和汉服的流行有关。

3.活跃店铺比分析

活跃店铺比的计算公式:

活跃店铺比=有销售的卖家数/总卖家数,这个可以作为竞争度的一个判断指标,比如一共有1000个卖家,其中有销售的950家,活跃店铺比95%,如果有销售的店铺只有100家,活跃店铺比为10%。该指数越低,说明市场垄断越高,进入的风险越大。

我们同样用数据透视表和数据透视图进行分析,得到如下图:

大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


大数据运营之基于生意参谋的市场分析模型


从图中我们可以看到,西装的活跃店铺比较高,且卖家数少,并且在前面分析得出西装的在逐年增长,是一个很好的进入品类。以上就是对于服装行业的一个大致分析,读者可以根据自己的类目做以上分析,


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