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数据分析师如何帮助电商找到蓝海类目?

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点击次数:150 更新时间:2020年09月26日17:43:53 打印此页 关闭

为什么电商现在需要找到蓝海类目呢?

 电商,现在的竞争是比较激烈的,大家都知道啊,这个活下去也不容易,但在杭州呢有很多新零售的企业,做得相当的不错,,包括一些二十多岁的年轻人,在做电商的时候,会找到一个所谓的蓝海,就是一种市场的机会,他能够敏锐地感觉到这种市场的机会,并且把握住,来进行突破,他能够在很短的时间内,就可以做出几百万的利润,所以这个蓝海类目是每一个做电商的企业都希望拥有的这么一种技术。

我首先要澄清一下,不是说你有了大数据才去做蓝海类目的,那么没有大数据,用天猫的直通车或者是天猫的生意参谋,还有天猫的一些数据呢,也是可以做蓝海类目的,但是他的局限性就比较大。我们从大数据的概念上来讲,如何找蓝海类目,主要是为了扩展一下思路,我们未来在找工作的过程中可以把这个思路跟用人单位去谈一下,会让人觉得你比较有水平。言归正传,我们还是要讲一下这个数据分析项目的步骤。那么数据项目的这个步骤呢,我们上周已经讲过有四个步骤啊,第一个你要确定目标;第二个要有结构化的思维进行分析、分解,然后呢通过结构化的思维分解了这个分析项目之后,再落实到具体的分析了这个方法或者是方案上,最后你一定要得出结论,有一个能够执行的结论,这就是我们通常数据分析的步骤,几乎这个步骤在每一个数据分析的项目中都会涉及到。

我们来看一下这个蓝海类目,在电商这个领域,它通常会有一些什么问题?它通常当然有很多各种各样的目的啊,但是我们经常把它分成什么三大类。

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第一类

一个是我要寻找一个新的类目,什么叫类目呢?比如说袜子,或者是女装、男装它就是一个分别不同的一个类目,但这个类目底下又分很多种,男装里面有西装有衬衫等等,那就叫子类目,子类目再往下呢,就是个个我们讲s ku, sk u就是单个的商品,不同的商品。那么我如果已经有了男装的类目,我可能想要寻找机会在女装有所突破。那么,我们这种叫新的类目,也就是说新的类目和老的类目之间没有冲突,这种是一种,那么通常它的目的是为了扩大销售,扩大销售额和利润,他觉得我有这个渠道我就可以做。


第二类

第二种是已有类目的优化。什么叫已有类目的优化呢?就是我在男装领域或者女装领域我已经有了这个类目了,但是我对他这个大的类目底下的子类目,或者是单个的商品来进行优化。这个优化的目的,可能是我在这个类目底下有些商品已经过时,我要淘汰、我要干嘛,那么他又有新的产品出来,那么这种出来的新的商品,我们可以想象,它有可能会对老的商品,或者已经有的商品有冲突。比如说你买了新的商品就不会买老的商品, 可能会有这样的问题,因此它显然跟第一种寻找新的类目的商务分析的目标是有点区别的,这个大家一定要搞清楚。


【第三类】

第三种是完全是全新的,我要新开一家网店,到天猫上开店。比如,假设我对供应链这个能力特别强,我能够整合到各种各样的商品,对吧,比如说我们的客户他就有他自己设计的一些泳装和瑜伽装,女士的,但他也可以有什么,从外面看到比较好的货品,来补充他的这个商店,那么新开店,她一般选择余地就比较大,可以做任何类目,只要我能买够到货,我能看到一个蓝海类目,我杀进去我能拿到货,我就可以做。那么它这种情况和前面两种又不一样。

那么实际上我们在分析当中是要有所偏重的,虽然大的框架差不多,偏重还是有一点不同的。

在蓝海类目,我们都知道,一般要做数据分析的目标归纳,那蓝海类目的分析,它的目标归纳只有两个:一个,我要寻找生意的机会;第二个呢,我要看这个机会的竞争情况,机会可能很大,但是竞争也非常大,你愿不愿意杀进去?机会如果还可以,竞争不大的,我可能愿意杀进去。那么机会呢,你也要看到它这个机会是向下走的,还是向上走的?也就是他的趋势是向上还是向下。你一定不会进入一个已经夕阳的类目,因为那个已经走下坡路了,你杀进去的话要产生效益,我们都知道,你不是今天进去天猫店里明天就产生效益,对吧,他需要有个时间,那你如果他整体是向下走的,你一定不太愿意进去,所以我们整个类目的分析呢,主要是要看你的机会和你的竞争情况。

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我们接下来看,因为我们有各种各样的分析方向,我只能讲一个啊!所以我每次走到背景调查的这个步骤,我都会跟大家有个假设,那么假设,我们今天要讲的这个案例,只是希望优化类目。它既不是新开天猫店,也不是要找一个完全不搭的这个类目,它是一个类目里面的优化,这样的一个项目。我要优化这个内容的话呢,从机会和竞争这两个方面去考虑,其实是我们要考虑三个方面的内容。

一是,你要从这两个方面去做背景调查。我们都知道做数据分析师要做市场调查,第一个是市场顾客的变化。顾客的变化里面,我们主要要看什么?因为我们前面讲的有个趋势问题,就是这个首先这个某个类目,它这个整个市场对该类目的商品需求的趋势是什么样?这个趋势的数据怎么拿呢?我们都知道,我们在线上不能教大家干违法的事,对吧,我们都知道最近爬虫抓的厉害,那么以前呢这个不抓的时候,我们是会去搞一些那个天猫的爬取的数据,或者呢生意参谋。如果你已经开了店,你去看生意参谋去参照,以为天猫会给到一些线上商品的需求趋势。我们国家在数据收集这一方面还没有做到比较完整,在北美的很多公司是提供市场分析数据报告的。我们有时候跟一些调查公司,或者第三方的数据公司,也是能够获取这个分析报告的。那么种种的数据渠道,这个在我们工作当中根据你要做的不同的类目,你要知道从哪去拿数据。那么其他呢是,比如说你的顾客群体对不同商品需求的变化,比如你本来,因为你已经有了店铺了,你一直在做的 顾客的那个群体,对商品某些商品的变化的需求是否有变化,还有呢,有些政治商业社会对类目的一些影响,这些都是我们要做好背景调查的地方。因为有些商品,比如说我们做户外商品,户外的话,现在来讲,整个社会的人还是比较注重健康的,那和十几年前是不一样的, 因此,社会经济对户外产品的影响是一个向上,所以这个都会给到我们一些那个背景的知识,另外一个非常重要的是说,你的顾客的流量的来源从哪里来?纯粹是天猫站内的?还是天猫在外外部流量?因为这个你也需要予以考虑。如果在外地流量可能有一部分的话,那你要考虑这个市场顾客变化的话,你的数据的来源就多啊,比如说你去看抖音上,关于你这个内幕的,你想进入的某些类目的那个方面这个视频啊,观看量如何对吧。就是参考其他的,参考其他的,为什么呢?在你的天猫里面的数据,它还比较集中在你已经购买的数据上,就是站内购买的数据。但是外部数据是什么呢?人家关心你这个类目的数据,这是不一样的,对吧。所以,有很多,那么像国外的话,我们可以参照谷歌的这个趋势数据,那么百度这一方面,好像说的,我去用过,好像缺乏一些,稍微缺乏一些。所以我们作为数据分析师,要知道从哪去看数据来看这个趋势,最终是要做出一个报告说这个类目的趋势是向上,比如说我的关心的类目,因为我们是已有的类目,所以我就可以针对这个类目进行专项分析,但是如果是你内容比较多,你可能要去看,先慢慢地挑,聚焦到某几个类目进行研究,否则的话你研究花的时间太多了。

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第二个,商品的情况。商品的情况很有意思,比如说第一条,价格是否有议价空间?比如说你在进入的这个类目优化的这个类目,是属于那种标准品,所谓的标准品是不管什么品牌你卖的东西差不多的,比如说你卖的一辆奥迪汽车,它就属于标品,你问谁买它都是这个车,对吧,你的价格的溢价空间就没有了,但是说,你去卖一个,我后面又有一个茶叶作为例子,茶叶的议价空间就很大,就是什么A级龙井,什么3A级龙井茶的价格差很远,同样500克的龙井可能你不同的店买价格就不一样,这就是我们所讲的议价空间。有了议价空间,你的利润才有可能会被保证,那么未来你在做促销的时候玩的手段也会比较多。这个也是你要考虑的一个因素。

第三个,竞争对手。竞争对手主要是要和竞争相关,就是你这个类目里面,你在优化的过程当中,或者你要考虑那些子类目里面,是否有比较大的竞争对手?那假设你还比较有实力的,你一定不想跟一个巨无霸的竞争对手,在这个类目里面他已经很厉害了,你要去打败他你要花更大的精力,但是这个类目里面是一盘散沙的,你还不算小,那你进入这个类目去做,还比较有胜算, 主题思想就是这样,所以你要做好它。

我们又进入结构化思维的环节。在这个案例里面结构化思维你是怎么考虑的呢?销售机会!为什么呢?我只拿销售机会讲,竞争这块我暂时不讲,后面还要讲。

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蓝海类目呢跟一般的这个数据分析有点不太一样,那么销售的机会,你去判断,我们讲的要用STP的方式,为什么叫STP啊?因为你首先考虑说谁是我的顾客?s就是指顾客群体, t是什么呢?就是你的目标顾客群体是谁,你要确定你的目标顾客群体是谁,比如说我卖茶叶,卖茶叶我卖给18岁的人群好呢,还是三四十岁的人好?还是五六十岁的人好?你首先要进行确认,那么这个确认过程,如果说你不需要数据也可以了解的,那就不要用数据分析,你如果不清楚的就要用到数据了,就是哪类人是你最终的用户。你已经有了店了,怎么确认呢?我们天猫店里是有数据的,所以我能看看哪些人是我这个类目的最佳顾客嘛,我给他做一下,对吧。所以p就是定位,我们一点点来讲吧,Stp,把它讲清楚。

所以我们结构化思维里面 说,因为我的销售机会主要是销售额,销售额等于什么呢?顾客数X单次消费额X消费频率X市场占有率。那么这些数据,顾客数量和单次消费额X消费频率X市场占有率呢,是可以通过你的天猫里的数据进行估算的,完全是可以估算的。但是最关键的是谁是顾客?这个事情你到现在还不见得会很清楚,你虽然知道我的类目这块是谁我的最佳顾客了,但是因为你要产生一个新的子类目,或者新的商品,这些新的商品的主要顾客是谁,你可能还要再等等再确定。

那我怎么弄呢?我做出一个创新的产品,我找蓝海嘛,我一定不要杀到红海里面去。蓝海怎么找呢?他要通过横向思考思考,不能用下钻了,下钻是一个点往下走,我们上一个礼拜讲过,横向思考会给你一种就是交集在一起 给你一个关联性的一个信息,那么这个关联性是什么呢?我看一个知觉图,这个知觉图是我们寻找新产品定位的一个分析手法,知觉图里我们拿一个,比如说,我们拿一种食品,我要设计一个食品,我把竞争对手的数据都收集到,我的品牌ABC分别是落在不同的象限里面,比如四项线。品牌A是什么意思呢?是属于那种高端品牌里面的低卡路里的健康水平,所以他价格很高,低卡路里的健康食品,对吧,低热量的健康食品,而B呢是什么呢?是低端产品里面的垃圾食品,高卡路里的,那C呢,它是落在什么呢?是高端品牌里面的这个健康食品,类似像这种。那么abc已经把这个知觉图里面的三个相线占了,那你的最佳的蓝海在哪里?很显然,就是那个红的机会那个地方。 当然啦,如果里面的泡泡比较少,那你还是可以跟他打。比方说你品牌C的泡泡比较小,说明在这个领域里它还不够大,那你还是可以跟它打的,这个就是你通过这个图来理解,这个我们叫定位。

我们数据怎么做呢?我们首先来看我做产品分析我们首先来看,我等我的天猫店来看,在我这个比如说我们茶叶类的,我们是做茶叶的,我打个比方我做茶叶,我做茶叶我怎么看?在我这个类目里面,我五年的消费的话,总顾客数没有什么大的变化,假设,他有各种各样的情况,得出结论不一样,但是呢我的消费一直在上升呢,那说明一个什么问题?顾客数不变,消费上升,第一,要么他的单次消费高了,就是消费能力高了,二呢,他消费的多了,那这个咱们知不知道呢?天猫数据是知道的,那你在做一个深拉,往下钻一钻,再看一看就明白到底是哪一种。比如说我现在在卖,我有普通型的茶叶、有有机茶叶、有小罐茶高端茶叶、功夫茶各种茶,我把它做了一个分析之后发现,我的销量的上升,是由这个橘黄色的线,就是有机茶叶和黄色的高端茶叶带来的,那么很显然说明它的趋势是向上升的,而其他的低端茶叶、功夫茶这种走下坡路,那我要去做这种优化的话,我肯定是要看向上走的方向是否还可以创造出一个新的类目来,这个是我要考虑的。

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那我接下来怎么做呢?这个是一个具体分析方式了。我现在要看一下,如果我要做有机茶、高端茶,我得检查一下竞争情况,我又做了一个视像图,比如说我的头部企业,就是占有最大占有率的,有机茶里面的所谓的头部企业最多也就占了什么 1.7% ,也就是它的市场占有率它只能达到1.7%,就说明头部没出来,没有一个头部企业,那么高端茶已经能做到13%了,就是它的市场占有率很厉害啦,就是有一个店做的特别厉害,谁都买它的,对不对,这个利润的竞争的话等于说出现一个头部企业,你要和它竞争的话就有点问题。

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然后再看,价格范围的话有机茶是239块钱,就是上下差239,而高端茶是差1300多块钱,那我就说这两个东西都是向上走的,它的议价空间也比较大,各种价格都有,有点不一样。那我把它这个数据变成第二张视像图之后,我会发现什么呢?头部企业明显不明显、竞争数量多与不多、有机茶和高端茶分别处于两个象限里面,象限里面我可不可以做成什么呢?有机茶放到这儿来,高端茶放在这儿,这就变成一个什么产品啊?叫有机的高端茶,新产品就出来了,以前没有过, 没有人这么干,我做一个有机的高端茶,因为我两个都往上走的,你可以想象说,我做个有机高端茶可能也是往上走的,然后我在这个方面再去看啊,做高端茶有机茶的主要品牌,ABC,根据视觉图我来画一下ABC,高端茶我这个概念,他们的竞争的位置在哪里?我的位置在哪里?我啪一划,我发现说a品牌是那个高端非有机,b品牌是低端有机,c品牌是低端非有机,结果发现你的这个有机高端品牌,是成立的。那么这种直觉图里面的数据是从哪儿来呢?传统是做调研,现在可以干嘛,现在可以通过顾客的评价数据,文本挖掘的数据可以采集到,当然我们知道,我们在天猫上很多数据是刷的,比较假的,但是加的话,你作为数据分析师必须要建立起一个能力,又判别的能力,就把有价值的数据提取出来,你就可以进行这样的一个分析,那这样的分析你马上做完这一套析之后,你就知道,有机高端茶是你可以进入的,在茶叶这个类目里面 进入的一个新类目,这个就是一个蓝海,那当然了你有了这个想法之后他到底销售情况怎么样?你是不清楚的,那么我们在天猫里怎么干呢?我们在还没有投入这个栏目的时候,我们会做一个市场测试, 一般的那个电商都是这么玩的,做个市场测试,市场反应很好,那么,他就可以进行这个类目。市场测试这个事情到底怎么做?我们未来可以请一些专家来讲,如何做市场测试来证明你这个想法是对的。作为一个新的类目,如何进行预测?

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