了解如何利用速卖通后台数据进行分析

如何分析速卖通的后台数据？

一、店铺排名

1. 查看信息

30天的成交金额数据可以将店铺划分为中小卖家和头部卖家。中小卖家产品数量较低，主要目标在于爆款商品的打造；头部卖家除了维护现有销量，还需要打造新的爆款产品，迎来新一波的热度。

二、成交概况

1. 搜索曝光

标题、商品价格、属性、运费模板的优化、店铺活动、促销推广等都会影响我们的产品曝光。

2. 搜索点击率

主图、价格、排名都会影响买家是否会选择购买，所以要确保这几个方面能够体现出良好的表现。

3. 订单数量

详情页要直观显示产品特征，这可以有效地促进买家下单。

4. 客单价

要充分考虑产品关联与组合，以便能够有效地促进买家购买更多。

三、成交分布

1. 分布原因

国家、平台、行业、商品、价格区间、新老买家、90天购买次数都是影响成交分布的因素。

2. 数据处理

将7天内的订单号整理下来，然后根据相应的子范畴作出数据对比分析，有助于看出具体行业的波动情况，并根据此作出相应的调整。

四、成交分析

1. 国家比较

根据不同国家的成交情况可以判断出对特定国家消费者的特性，作为我们市场营销战略的参考。

2. 组合分布

七个维度不同的组合可以得出不同波动信息，对此要特别注意分析并加以应用。

（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）

常见问答(FQAS)

你可以调用速卖通开放平台API来获取需要的数据,比如获取订单数据、商品数据等。具体方法是注册开发者账号,然后根据API文档调用不同的接口进行数据获取。

常见的速卖通后台数据主要包括:订单数据、商品数据、用户数据、物流数据、支付数据等。其中订单数据包含订单编号、下单时间、支付状态等信息;商品数据包含商品ID、名称、价格、销量等商业数据。

数据清洗主要包括:缺失值处理、异常值处理、数据格式转换等步骤。比如对于订单数据,可以过滤状态为“待付款”的订单;对商品名称进行标准化;将支付时间转换为标准时间格式等。这些数据清洗步骤有利于后续的数据分析和建模。

可以使用Python的数据处理和分析库如Pandas、Numpy对速卖通后台数据进行读取、清洗、探索性分析。比如对订单数据进行计数统计、对商品数据分组求和等。也可以使用机器学习库如Scikit-learn对清洗后的订单数据进行分类和回归建模,得到有价值的商业洞察。