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1、COMMODITYANALYSIS99clickCLOUD^bSTORAGE商品分析最优组合提升销量Optimalcombinationofsalespromotion商品分析一最优组合提升销量对于电商来说，产品的销售即公司的业务,如何了解产品销售情况、如何进行产品数据的采集和分析,对电商运营至关重要。产品分析的最终目的就是提升商品销量，首先要了解用户的需求，知道用户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品优化和活动推广。这也是为什么要做产品分析的原因。那么产品分析可以分析哪些数据，如何运用这些数据指导产品运营呢？对此我们以99clickSi
2、teFlow系统中的产品分析模块为大家详细介绍一下。产品分析了解网站商品的整体销售情况首先产品分析了解网站商品的基础数据。通过产品分析，了解产品的浏览量、点击量、订单、入篮量、购买用户数等信息。帮助企业了解不同商品、不同品牌用户的关注度、购买力等信息。通过这些数据判定产品及用户的关注度。如下图所示:caniis01JI01Emr::sIOJI13S11R0IEUJIIS2卜如Aft.产R小PR8L0W*111%产APftOW>-My«o14010&4%U&lOU%«^PR002.MJM*UM084%戶品少PROOlJ44y*ioUC4O&t%小PRO
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4、类和产品。这些数据为我们分析岀用户的喜好。其次，产品分析了解商品的生命周期变化。通过对商品偏类的热度分析，观察浏览、购买等相关数据波动曲线，了解商品的生命周期，比如某商品的热卖时长等。如下图所示:从上图我们可以观察到这一商品某段时间内的浏览量、入篮量、订单量等数据,通过对比浏览量和购买量数据分析商品的生命周期，比如什么时段最受欢迎，什么时段商品开始遇冷。而这些数据可以为一些促销活动提供营销依据。产品分析掌握用户需求,指导产品运营优化通过产品分析，更深层次的了解用户喜好、用户的购买力、产品关注度等信息。由于不同的指标反映不同的情况,透过数据指标的变化发
5、现商品中存在的问题。首先我们先了解一下各项数据指标所代表的意义：浏览量、用户数：反映出商品的关注度、兴趣度高低。入篮量、入篮率、入篮UV（UVt匕率）:反映用户实际购买情况，比如放购车多长时间就实现转化等。收藏量：反映出用户的喜好程度，用户的收藏行为暴露了用户的喜好。以上这些数据直观展现了每一件商品的实际情况，透过这些数据去发现问题，比如哪些商品卖的多，哪些商品看的多卖的少，哪些商品经常被收藏但转化不高等等。通过结果去分析原因。其次，如何透过数据分析指导产品运营优化呢？我们结合三张图来看。图一：（3款商品的数据图）产品单&分宾肥牌全部▼次圾维度：无▼
6、苻选：无▼q?StSssrts分a?iD-se：amo产品Zttfi二产品入強总FfiAtt101总计±91003636.0%11%A(:匚_—■1凹15卩0.61%
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9、00%••1353846%0@99click商劇料技从上图中可以看出：商品A的浏览量最高，但是二跳率不高；商品B、C浏览量一样,但是商品B二跳率最高。那么这个结果说明什么呢？先看浏览量,这个反映出用户的喜好，说明商品A受欢迎,或者商品A所在的位置好，关注程度较高所以点击的次数就多；商品B、C浏览量虽相同,但是比较二跳率，说明商品B更受欢迎，二跳不高可能
10、是商品的位置不够明显。透过结果我们可以对商品的位置进行适当的调整，对站内商品进行优化,调整页面布局,将热卖的产品，或用户搜索频率较高的商品,摆放在显眼的位置,吸引用户的眼光，同时也让用户不费吹灰之力就能找到想要的商品，让用户的体验更好。次级维度：
11、▼图二：（3个商品类别数据图）［面〕产ssrft产品二Rfi二妙产品入翹产品入1E率产品购题产品订单星总汁全部512141.18%00%00.000□A11[1000%
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14、品关注度较高。上图就直观的展现岀结果:商品C类浏览产品MS回品4济舷潭:Im量最高，商品A、B二跳率虽高，但
