电子商务数据分析课件

电子商务数据分析（慕课版）项目五

分析商品数据

任务一分析商品行业数据任务二分析商品能力数据同步实训活动一分析商品类目数据3行业规模主要反映目标行业在指定期间（如每一年）的销售额，分析行业规模有助于制订销售计划和销售目标。（1）活动说明本次活动将统计男装套装市场不同类目商品近1年的交易总量，然后通过柱形图和饼图查看各类目商品的交易量大小和交易占比情况，从而选择合适的商品类目。（2）活动实施下面在PowerBI中分析近1年的男装套装各类目商品的交易额情况，其具体操作如下。设置数据类型设置的柱形图效果活动一分析商品类目数据4设置的柱形图效果设置的饼图效果活动二确定商品定价数据5（1）活动准备——黄金价格点黄金价格点指的是采集若干主要竞争商品的价格，利用其中的最低价和最高价，结合黄金分割点“0.618”来计算本商品的参考定价，其计算公式为：商品定价=竞品最低价+（竞品最高价-竞品最低价）×0.618合理的商品定价既能让公司盈利，又能使商品价格具有一定的竞争力，从而吸引更多的客户，通过分析行业中竞争对手的商品定价来确定自己商品的价格。

（2）活动说明本次活动将首先在电子商务平台上搜索同类商品，找到最受欢迎的价格区间，然后利用黄金价格点计算商品定价。接着采集若干竞争对手的商品价格数据，计算折扣率，进一步调整价格数据。任务一分析商品行业数据任务二分析商品能力数据同步实训活动一分析商品获客数据7（1）活动准备——漏斗模型商品获客能力能够反映商品的市场竞争力和引流能力。重点分析店铺中某款商品的获客数据，看看该商品在获客过程中的转化效果是否正常。漏斗模型可以按照事物的流程来分析数据。例如，客户需要购买商品时，基本都会遵循以下过程：不认识→认识→感兴趣→有意向→成交。根据这个过程可以将商品的销售环节划分为几个大的类别，这就是按照流程分类的方法，就称为客户决策漏斗模型。另外，漏斗模型也常用于分析转化效果的场景。漏斗模型活动一分析商品获客数据8（2）活动说明本次活动将重点从客户浏览商品、加入购物车、生成订单、支付订单和完成交易的购物过程来分析商品的获客数据。计算上一环节转化率计算总体转化率

（3）活动实施下面在Excel中分析商品的获客数据，其具体操作如下。活动一分析商品获客数据9计算占位数据创建并设置图表设置漏斗模型活动二分析商品盈利数据10（1）活动准备——多项式趋势线Excel中的多项式趋势线适用于增长或降低的波动幅度较大的数据集合，可以分析大量数据的偏差。其中，多项式的阶数可由数据波动的次数或曲线中的拐点（峰和谷）的个数进行设置，即二阶多项式趋势线通常仅有一个峰或谷，三阶多项式趋势线通常有两个峰或谷，以此类推。

（2）活动说明本次活动将计算商品每日的客单价和毛利率数据，然后利用多项式趋势线预测未来10日的客单价和毛利率，从而完成对该商品盈利能力的分析操作。活动二分析商品盈利数据11

（3）活动实施下面在Excel中分析商品的盈利数据，其具体操作如下。选择函数设置参数创建并设置散点图添加趋势线活动二分析商品盈利数据12预测毛利率任务一分析商品行业数据任务二分析商品能力数据同步实训同步实训一

分析男装类目14小宇想要扩大男装的经营类目，因此需要对整个男装的商品类目交易情况有所了解。同学们可以利用生意参谋等工具采集男装各类目近1年的交易数据，然后在PowerBI中通过数据可视化的方式分析男装类目的交易情况，给小宇出谋划策。实训描述同步实训一

分析男装类目15操作指南分析男装商品各类目占比同步实训一分析男装类目16实训评价同步实训二

分析商品获客能力17小宇店铺中有一款商品的收藏量非常高，为了解该商品的获客能力，需要同学们使用漏斗模型分析该商品获客环节的转化率，让小宇能够清楚地知道该商品的获客数据情况。实训描述同步实训二