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淘宝数据分析（淘宝数据分析报告）

发布时间：2023-03-06 13:46:51 稿源：创意岭阅读： 401 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于淘宝数据分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、如何去看淘宝运营数据分析？
2、淘宝平台广告点击数据分析报告
3、淘宝如何做竞品数据分析？
4、2019年度淘宝网类目成交数据分析

淘宝数据分析（淘宝数据分析报告）

一、如何去看淘宝运营数据分析？

完整的网店数据分析涉及面比较广，既要分析销售数据，网页运营数据，广告数据，也要分析库存，实时监控库存指标，做好库存计划。如果要做的话，建议去看看奥威软件的电商BI方案，上面有预设的电商数据分析模型，还可以去奥威软件的报表体验中心免费体验电商数据智能可视化分析报表的效果，灵活自主分析海量数据。

1、市场分析。

2、消费者分析。

3、竞争分析。

1、淘宝代运营，顾名思义，就是淘宝商家把店铺日常经营、管理、营销、推广的工作委托给专业的淘宝代运营公司，由具备丰富的开店经验，并经过严格培训的淘宝运营人员为卖家全天候经营淘宝网店。

2、有效的提高网店的成交量，快捷、专业、安全的提升店铺的核心竞争优势，卖家把店铺委托给专业的淘宝代运营公司后，只需负责发货等简单的工作，其它工作都由代运营公司操劳。

3、淘宝代运营是指淘宝店掌柜（集市店铺和商城店铺）把店铺的销售客服、装修、优化、直通车、营销策划等工作环节交给淘宝网店代运营公司管理。

二、淘宝平台广告点击数据分析报告

本篇数据分析报告全文约3900字，阅读大约需要10分钟

数据源： Ad Display/Click Data on Taobao.com

这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常，进而给运营团队提出建议

评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买行为才会发生。

把广告的点击人数指标拆分：

广告点击人数=广告展示数 x 点击率

而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响；不同人群对不同类别商品有着不同的喜好，从而影响广告的点击率。

在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。

因此本次分析就针对 【点击率】 这一因素进行分析

从“广告”和“用户”两个角度进行分析：

原始的数据集中包括三类数据，具体数据对应属性如下：

为了方便分析，抽取其中的部分字段作为分析。

从raw_sample数据集中抽取：用户ID、广告ID、是否点击

从ad_feature数据集中抽取：广告ID、类目ID、广告商品价格

从user_profile数据集中抽取：用户ID、年龄层、性别、购物层次

将三张数据表，组合到一张表中

得到一张记录了用户-广告信息表

1、源数据中还有许多的缺失值，将性别和年龄层字段中为空值的记录删去

2、查看数据中的异常值，并将异常值删去

查看广告商品价格字段的属性值范围：

还是存在数据值过大的异常值

为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析

切片之后仍保留了751570条记录

对于广告商品价格字段，每个广告的商品都有各自的价格，根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。

（0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元...）

将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计算不同价格区间中广告的点击率情况。

从图中发现，所有价格区间商品的点击率都在5%左右，其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高，为5.92%；

看到价格较低的广告商品点击率更高，我们一般认为是对价格敏感的浅层用户（免费用户）在这方面的点击率更高，而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户（付费用户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。

为了验证以上说法，我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户，再通过数据验证。

查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成

从用户分布可以看出，在点击了100元以内广告商品的用户中，深度用户的比例更高，占比81.6%，而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。

由于广告的类别数量众多，大部分类别的广告只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。

可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高，而类别4385广告的展示数虽然有10000+，但是点击数、点击率却是最低的。

计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格

而点击了类别4385广告的商品的平均价格为：

两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析（1），价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%，而类别4385则只有3.61%。

这说明：广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素

先来看看类别4385被哪些用户看到了

可以看出，类别4385的广告，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。

并且女性对这类商品的广告兴趣不高，点击率只有2.75%，是造成类别4385广告点击率低的主要原因。

来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异

（年龄字段含义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上）

从统计的数据可以看出，类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性兴趣最高，而女性用户对这类广告商品兴趣低。

结合a、b的分析，受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品，推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品

男女比例约为：1：1.6

男女广告点击数的比例约为：1：1.7

因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率基本一致。

可以看出，大部分类别中，女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。

只有类别4385、类别4505，这两个类别的广告，男性的点击人数要超过女性的点击人数。

男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的，女性的点击数大约是男性的4倍。

不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异，对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系，来制定不同的投放策略。

这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类，并基于RFM模型来对用户价值进行划分。

这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格，这3个指标来作为判断用户价值的标准

这里将所有用户分成5类，来代表用户价值的高低。

注：三个特征在聚类时都进行了特征的标准化

因此，我们可以出：群体5对广告的接受程度最高，非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品，对购买高价商品抱有极大兴趣。

根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现，将用户划分为5类客户。

（1）重要保持用户

（2）重要发展用户

（3）重要挽留用户

（4）一般用户

（5）低价值用户

根据聚类结果，对应上述五类客户类型，进行匹配，得到客户群体的价值排名：

根据结果，我们可以发现5类用户的分布如图所示：

把上述的分析过程中的小结正例出来，得到分析结论，并综合所有的结论提出建议：

三、淘宝如何做竞品数据分析？

首先，我们需要明确自己的产品关键词（已开或者是正想要开网店的），在淘宝首页，搜索我们的关键词，针对前三页的宝贝进行属性分析，分析产品的属性，这里以毛衣为例
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接下来找到优质的同行，看下销量最高的，分析他们的产品，比如：主图，标题，属性，详情页，价格，销量等等，这里我们可以制作表格去多分析几家
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这时我们需要看下在我们这个行业类目里，同款销量最高的，看下他们的价格，我们的价格设定也不能太偏高或偏低
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在我们准备好的表格分析几家之后，我们再来做对比，如下图所示，通过竞品对比，我们可以很直观的发现我们的优缺点在哪里，然后进行优化
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那么，优化工作我们怎么开始呢？
1.通过分析之后，确定好自己想要的模板，然后进行设计
2.5张首图是很重要的，70%的产品印象是来自与产品主图的
3.无线端的下拉词点击率大于pc端
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