商品数据分析-产品数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于商品数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍商品数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是商品数据分析？
2. 产品数据分析内容有哪些？

什么是商品数据分析？

商品数据分析是指对商品销售、库存、价格等数据进行收集、整理、分析和挖掘，以了解商品的销售情况、市场需求、竞争情况等，为企业制定商品销售策略和决策提供依据。

商品数据分析可以通过多种方式进行，如利用电子商务平台提供的数据分析工具、自行开发的数据分析软件、第三方数据分析服务等。在进行商品数据分析时，需要对数据进行清洗、整理、筛选、统计和可视化处理，以便更好地理解和利用数据。

商品数据分析可以提供多种价值，如：

1. 了解商品销售情况：通过对商品销售数据的分析，可以了解商品的销售量、销售额、销售渠道、销售地域等信息，为企业制定销售策略提供依据。

2. 了解商品市场情况：通过对商品市场数据的分析，可以了解商品的市场份额、竞争对手、消费者需求等信息，为企业制定市场营销策略提供依据。

3. 了解商品库存情况：通过对商品库存数据的分析，可以了解商品的库存量、库存周转率、滞销商品等信息，为企业制定库存管理策略提供依据。

4. 了解商品价格情况：通过对商品价格数据的分析，可以了解商品的价格走势、价格弹性等信息，为企业制定价格策略提供依据。

总之，商品数据分析可以帮助企业更好地了解市场情况、掌握商品销售情况，为企业制定销售策略和决策提供依据，提高企业的市场竞争力。

产品数据分析内容有哪些？

一、流量分析

对基本产品的数据进行反馈，可以直观地判断用户来自何处。

一般来说，来源可分为以下三类：

引荐流量：通过其他网站到达目标网站而产生的流量。

直接访问：通过网站域名直接到达网站的流量。

搜索引擎：通过点击搜索结果来访问网站的流量。

通过各种渠道的对***析，渠道效果是显而易见的，同时也为以后的推广方向和运营策略提供了参考。

二、用户群分析

从收集的数据中，我们很快就能找出在我们的产品中有什么样的用户，并且将他们按不同的维度进行分类，比如新/老用户，活跃用户，流失用户，留存用户，高价值用户，回访用户等等。

因此产生了一系列基本用户指标：

新增用户：DNU,WNU,MNU。

活跃用户：DAU,WAU,MAU,DAU\MAU。

留存率：次日留存，7日留存，14日留存，30日留存。

流失率

回访率

一次性用户

用户生命周期

三、行为分析

利用规划好的数据埋点，可以对用户的访问路径进行分析，了解用户的行为走向，并对其进行定量分析，快速还原用户使用产品的方式。

此外，还可以根据这些数据，对用户访问的内容、访问速度、点击行为等进行直观的分析。

四、路径转化分析

通过对数据的分析，可以梳理产品的关键流程，测量关键环节，找出薄弱环节进行优化，进一步提升产品数据，最终验证目标是否实现。

五、流失分析

最终，通过对用户流失数据的分析，了解到用户对产品的粘性如何，及时优化产品，尽可能地挽回用户，提高留存率。

商品分析的主要内容：

第一个模块是***。 比如公司的***购***、订货***、上市***、营销***、活动***、清货***等等。

***的要点是***的合理性，绝不是大门一关苦思冥想出来的。

比如说订货***，我们需要考虑1-2年的同期数据，结合现在最新的市场信息来规划。对不同的品类、价位、深宽度进行规划。

第二个模块是反馈。 公司的***出来了需要在不同的节点收集数据进行匹配，是否符合***预期。

比如说原先的营销***在时间A点的库存率要求是50%。现在的数据是55%。比***高了，这样的比较主要是进行预警用。避免发现的太晚。

还有一类反馈是与***无关的。是常态的商品营销信息反馈。

第三个模块是总结。 每一季的结束或者一个月的结束商品需要做个总结。其实现在很多反映商品数据没发挥作用的人来说他们做了太多的统计总结，但总结的结论却不能够用来做***。

就行公司是不是的去做数据反馈，但是不能起到预警的作用。

到此，以上就是小编对于商品数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于商品数据分析的2点解答对大家有用。