和大家一起探索，如何運用生意參謀相關數據玩轉活動商品布局。
第一步：順應“民”心，順水推舟
這里的“民”是指消費者，想要做好業績，一定要順從消費需求的變化，順勢而為。作為一名運營，首先要做的就是先了解下大盤數據的走勢情況如何。接下來我們看看活動預熱期和平常時間段各品類大盤數據表現如何？
1.先看下自己的主營品類是哪些？針對性地分析子類目大盤數據。
數據來源：生意參謀-經營分析-分類分析從這里面，我們可以看到T恤、休閑褲、襯衫是店鋪目前的主營類目，我們也重點分析該類目。
2.接下來，我們來看下行業大盤中各個趨勢增幅數據。
數據來源：生意參謀-市場行情-行業大盤-子行業報表備注：因時間問題，上面寧靜就只錄取了四個類目來做分析，主要是闡述分析思路。上面對數據做了處理。因為這次是活動預熱，所以該分析的原理在于，對比日常時間點（這里取數時間是5.25~5.31，分析日期為6.9~6.15），離活動時間越近，大家搜索瀏覽的熱度會越高，對應的，收藏和加購的力度也應該比平時高，所以上面兩張圖就是對兩個時間段進行比較。這個比較是為了看哪些品類需求具有更好的爆發點。 從上面圖表中我們可以發現，這次活動預熱期，羽絨服無論是流量增幅還是收藏/加購的增幅，都是最明顯的，但是基數目前還太小，所以羽絨服品類在此次618活動可以做一下蓄水儲備。另外值得本次活動關注的是，休閑褲子類目，對比日常時間，活動前其需求和加購能力都有明顯的增長。所以可以重點關注下該品類的活動表現，給予做好流量分配和產品搭配。而反過來，襯衫類目和T恤類目卻出現的下滑跡象，不過T恤的體量大，依然是最重要的引流品類和主營品類。
3.各子行業的年生命周期走勢分析該分析是為了完整的還原類目的走勢，而不是單純的分析活動，因為這里面涉及到產品備貨和后續的問題，如果一味以為活動預熱需求的暴漲，而盲目備貨不考慮其周期，則會出現大問題，有些類目可能6月份之后就開始走下滑趨勢了。休閑褲在6月后就出現下滑走勢，T恤在5月份后也出現下滑跡象。而羽絨服反季操作的話，實際上還是比較早的。我們目前羽絨服上架商品數占到10%，主要是借助618做反季清倉，另外是對今年新款流行元素做一次提前測試。
小結：1.從上面的分析可以看出，目前店鋪整體品類結構是基本跟大盤結構是保持一致的。休閑褲在活動前市場需求具有比較明顯的增長性，而且市場體量大，是我們本次活動的重點關注品類。而T恤雖然需求小幅下滑，但是依然是主銷售點，所以在流量分配上做好跟休閑褲的搭配推送和折扣力度。
2.休閑褲在六月份后會出現逐步下滑，所以在備貨層面上，不適合拉長戰線。
3.羽絨服在這一輪618前的加購需求是比較明顯的，借著反季銷售，可以利用價格上的實惠性做反季清倉，另外就是對今年新款流行元素做提前測試。注：因參賽時間問題，以上未包含完整618預熱時間，如果是做預測分析的，可以參考往年的預熱情況，最后會提到。
第二步：知己知彼，百戰百勝1.競品主流款價格及轉化率分布情況（以競爭店鋪T恤品類前15款做案例）
數據來源：市場行情-品牌粒度-選擇分析品牌和品類從上面數據來看，我們可以看到，該競爭店鋪主流價格基本是78元，而且78元的轉化率也明顯比其他價格要偏高。
2.品類分層結構如何？
數據來源：市場行情-品牌分析-品牌詳請
從這里我們可以看到，T恤占比達63%（這也是為什么我主要拿T恤來分析）。從第二張圖里可以發現，這段時間流量是有很明顯的龍抬頭現象，但是其加購情況卻遠不如流量增長，在活動預熱期轉化下滑情況下，加購應該增幅大才對，而這里反而下滑了，這也驗證了上面行業大盤分析的T恤情況。
第三張圖則是對于T恤品類做了一個價格分層的處理。從這里面我們可以發現一個問題，65-85元區別是銷售最好的（上面主力款數據也可以看到），其次不是85-110元，而是110-150這個范圍，這有可能是85-110這個價格段在消費者心理還是處于65-85同臺競價上，而110-150則是另一個檔次的提升。我們這里可以看到，85-110支付商品數是最多的，量小而分散。這是否是因為本身這個價格段開發的產品就比較多造成的，此處因時間問題沒有詳細證明。但如果我們觀察多家競爭商家，了解消費者對于價格層級的分層，是否可以集中戰線減少過度分散而造成的庫存積壓呢？有待思考和驗證。
3.競店流量結構分析
數據來源：市場行情-商品店鋪榜-品牌粒度-產品查看詳情
從上面流量結構中，免費流量（手淘搜索、淘內免費其他）都有比較大的增長，付費方面鉆展的投放增長幅度高達217%。另外，從訪問深度來看，手淘搜索、購物車、我的淘寶、直通車等都有比較好的提升，而鉆展則出現下滑（鉆展的產品分布規劃需要調整）。整體來看，比日常提升了0.2的訪問深度，按照目前所分析的7天數據，則提升了20萬的瀏覽（而這是因為分析只是拿取了部分數據），因此也可以作為本店的數據參考。
小結：1.從上面分析來看，競店T恤類目的主要價格重心是在78元，而且78元這個價位的轉化也比其他價位要高。另外，從數據看，就算是預熱期間，其轉化率依然比較高，這也是因為這家競點在本次618活動中折扣力度比較弱，加上本身價格不高，所以其轉化率相對我們而言要高出不少（見下面自身店鋪分析）。但是，這個對于活動當天所需要的蓄水能力會比較弱，會造成爆發性不夠強。
2.另外，我們從第二點分析可以看到，該競店的T恤雖說流量強勢，但是其加購力度卻弱很多。
3.價格層銷售商，該競店85-110元這個價格段商品過分散，而且從這上面的分析思路，我們是可以分析消費者對價格心理檔次的分層的，由此可以給我們自身店鋪的價格分級做參考。不過，這里只是一個個案數據，可以去延伸更多數據來做輔助分析，案例就不過多闡釋了。
4.該競店手淘搜索流量占比非常高，而且其訪問深度也有比較高的提升，鉆展投放在近期的增長幅度高達271%，該分析可以作為我們自身店鋪流量結構的參考。
第三步：以史為鏡，通曉未來1.自身店鋪T恤品類的主引流款分析
數據來源：市場行情-商品店鋪榜-品牌粒度首先第一張圖我們看到T恤店鋪主流定位是在158元，而且產品價格段的分層競爭檔次明確。跟上面分析的競爭對手有所不同，從這里看到110-150，150-225兩個層次產品布局上比較合理。從主力款的折扣力度上，對比上面分析的競爭對手10元無門檻優惠券而言，本次的主力款折扣力度是很大了，**-**元的降價幅度。再加上店鋪活動買二送一，加贈品以及官方領取天貓購物券翻倍等玩法，讓本身高質量檔次的產品價格大幅度優惠，這也是后面我們會看到預熱期間增長幅度明顯提升的主要原因（行業大盤實則是有所下滑的）。
數據來源：市場行情-商品店鋪榜-品牌粒度-產品查看詳情從上面數據來看，我們主要的流量來源是免費、其他和手淘搜索，而對比競爭對手的增長情況 ，我們精準流量更具有增長爆發性，比如加購增長了76%，淘內免費其他增長幅度高達164%，手淘也增長了42%。另外，第三圖里加購人數的增長也明顯高于流量的增長，轉化率下滑幅度也沒加購增長人數大，這都可以說明了引入的流量需求精準度高。（響應上面分析到的這次618的活動力度，實現流量和加購的逆襲增長）但是，從上面這張訪問深度的增長分析圖來看，活動前對比日常時期，競爭對手的流量訪問深度提升遠高于我們。雖然我們平時比對方高出0.2%，但是從圖看近期數據，對方已經超越了我們，而我們并沒有起到明顯增長，這個則需要我們在分流結構上要做好調整了，尤其注重主力款及搭配，比如我上面大盤分析里提到的對休閑褲的搭配提升。
3.分流狀況分析從上面的分析中，我們發現訪問深度和平時比并沒有提升，所以接下來我們可以嘗試研究下，高訪問深度有什么特性？有哪些規則可以用于優化？
a.從下圖中，下單轉化率跟訪問深度之間的關系是一個正關系，但是這個關系強度還是相對分散，我把數據截取為兩部分讓數據進入匣子來看，轉化率**%作為分水嶺，以上的其訪問深度明顯要比較高。
b.從下面圖表中反饋出來，100-250元這個價格段，其價格對寶貝的訪問深度沒有什么影響，而300元以上的價格其訪問深度都偏低。不過，我們店鋪本身價格段也是在110-250元之間的價格段，因此價格本身對店鋪訪問深度沒什么影響，可以忽略。
c.加購率對訪問深度的影響如下圖，同樣有個分水線，加購率在**%以上的覆蓋比較多高訪問深度的產品。（因為時間選擇的是活動前期，加購率有所偏高）
d.停留時間對于訪問深度沒什么影響。
e.從上面，我們分析了幾項產品重心指標對訪問深度的影響，發現除產品自身之外，訪問深度還受關聯推薦的產品影響。所以我們可以重點分析下，哪些訪問深度高的產品，其關聯推薦的產品特性與產品之間有什么關系？
上面，寧靜拿了一款價格138元、訪問深度在2以上的T恤產品來做分析。按我們正常的購物角度來看，如果我們是奔著T恤產品來購物，那么最大吸引消費者的應該也是同類T恤產品（風格、價位段、版型等類似）。從上面圖中，我們發現大部分的分流產品都是T恤產品，而從分流款的價格段來看，最大的分流價格段是在119-158元區間（同樣是31款分流，119-158的分流能力明顯高于159-198），這個分析可以用于尋找分流規律，給予引流款分流產品布局做參考。
為了驗證這一觀點，我們拿了另外一個產品，價格68元，訪問深度2以上的（下圖），發現49-78元的價格的價位分流最多，將近所有的三分之二分流流量。最后一張圖里我附上了引流最多的產品，供給大家思考，這些吸引消費者點擊的分流款，是否跟右邊那款產品風格、色系、價格段類似？
拋出新問題思考：我們發現另外一個問題，除了T恤外，其次是襯衫，而非搭配型的休閑褲。這是否可以提出，襯衫是T恤的次替代品？ 對于看了T恤沒看中，反而對襯衫產生一點觀望需求的人群，我們是否能有所動作？而休閑褲的分流中，是否有一部分是購買過T恤的人群在需要搭配時做出的選擇？這個有待我們去測試驗證！如果該結論成立，那么休閑褲類產品不應該是簡單的呈現在詳情頁上，而應該在詳情里面凸顯搭配的效果和搭配購買的優惠力度。
第四步：以史為鏡，預估商品轉化能力
數據來源：生意參謀-經營分析-商品效果（以下數據已作處理）a.從下面圖表，我們可以發現，活動轉化增長率跟預熱期加購增長率有比較明顯的正相關關系，而且這之間的倍數大概是2.6倍。如果我們知道預熱期間的加購增長率，則可以反推出活動單天轉化率的提升比率。
b.上面是整體的狀況，那我們可以再思考下，不同價格段里面產品，是否都具有一樣的倍數關系呢？這里拿店鋪兩個核心價格段來做分析，第一張圖是價格段160-350，第二張圖是價格段110-160。從下面我們發現兩者之間比率隨著價格段不同有所變化，高價格段的是降到2.5倍率，而110-160價格段的則倍率是2.86。因此，對于不同價格段的產品應該區分做好倍率預估。
c.上面我們提到的是預熱加購增長率對于活動單天轉化的推斷，但是我們在做商品預估的時候，可能對于產品加購提升度還是未知，所以這里我們可以對歷史活動數據做好分析（所以這里講究的是以史為鏡，預判未來），是否日常加購比較好的產品在預熱期是否也會更好？懷著這個想法，我們看下面圖，圖表是有這個正關系的，但是相對來說是比較分散。
接下來我們繼續思考，一般說加購率是對產品喜好度的認可，加購好的產品其轉化率一般也比較好，那么接下里我們嘗試了對轉化率進行分層分析，看看不同轉化率水平下加購的增長水平如何，是否有明顯的差異性？下圖則對于該分析結論做了解釋，可以看到日常加購率5.45%-9.45%這個區間，日常轉化率在1.39-2.39%水平的產品，其預熱加購率的提升幅度是最大的。
所以從上面分析中，我們可以通過日常的反饋數據（結合對于不同活動力度對于數據表現的觀察），可以對預熱期的表現以及活動期產品的轉化情況做好預估，從而為商品儲備做好詳細規劃。
綜上，可得出結論如下
1從大盤情況反饋，主營品類T恤618前并沒有特別高的需求反應，休閑褲的需求增長是一個亮點，在主流T恤產品詳情時要做好對休閑褲的搭配推送和折扣力度。
2.休閑褲不能布置過長的產品線，從主力款分流能力來看，主要流量對休閑褲的分配力比較薄弱。 3.羽絨服在這一輪618前的加購需求是比較明顯的，借著反季銷售價格上的實惠性做反季清倉，另外就是對于今年新款流行元素可以做一次提前的測試準備。
4.消費價位分層上，85-110這個價格段在于消費者心理上還是處于65-85同臺競價上，而110-150則上另一個檔次，150-225是另一層級的競爭?？梢愿鶕@個層級做好折扣調整，提升消費者性價比認知。對比馬克華菲和競爭對手的在本次618的活動的玩法，馬克華菲在618前兩天的蓄水能力明顯高于競爭對手，而且從兩者的流量漲幅和加購量漲幅，馬克華菲也很明顯的加購跑贏流量增長。其中非常明顯就是其折扣讓很多產品拉低了一個檔次價位從而讓性價比飆升。
5.從流量結構比較上，競爭對手在無線手淘搜索流量上占據很大的優勢，但是從增長性上，我們增長幅度比競點高，我們流量結構可以找出我們的不足來源，加于重視。（案例上的數據因數據保密原因，只拿了部分的數據來做分析，所以參考性不足，重點在于分析思路）
6.此次預熱期訪問深度相比于競爭對手，我們自身幾乎忽略不計，跟日常訪問深度差不多，因此要在分流層面做些調整。我們主要分析了下訪問深度的影響。
a.轉化率**%作為分水嶺，以上的明顯其訪問深度要比較高。
b.加購率在**%以上產品，訪問深度比較高。
c.目前店鋪價格段分層和產品停留時間對于訪問深度影響不大，暫時可以忽略。根據上面找到相對應的滿足條件的產品，在結合產品自身的特性，做好對應的關聯產品規劃。
7.我們可以通過日常的反饋數據（結合對于不同活動力度對于數據表現的觀察）對預熱期的表現以及活動期產品的轉化情況做預估，從而給商品儲備做好詳細規劃。
以上分析思路還有很多小點，如果不是案例本身限制，很多還可以做更多數據研究。以上思路供大家參考，希望大家都能在數據化運營過程中，發現更多數據驅動決策的規律，共同探索，謝謝！
樂發網超市批發網提供超市貨源信息,超市采購進貨渠道。超市進貨網提供成都食品批發,日用百貨批發信息、微信淘寶網店超市采購信息和超市加盟信息.打造國內超市采購商與批發市場供應廠商搭建網上批發市場平臺,是全國批發市場行業中電子商務權威性網站。
本文來源： 4個步驟讓你玩轉活動商品布局
