了解Wish数据分析的关键要点

Wish数据分析要点

Wish是一个虚拟商城，它的用户可以在这里购买各种商品。Wish的后台有一项功能叫“您的统计数据”，可以帮助卖家了解产品浏览量、库存情况等信息。为了帮助大家有效利用Wish平台的数据分析功能，小编为大家提供以下几点要点。

一、对于没有浏览量的产品，应该尝试以下几项数据调整：

1. 每天增加1个库存数量。

2. 每天降低0.01美元物流费用。

3. 增加一个子SKU，如不同颜色/尺码。

4. 每天降低0.01美元产品销售价(有时也需要相反的处理)。

二、标签搜索权重很高，因此必须将10个Tag写满，如裙子标签可以是一级分类、二级分类、产品、风格、特征、花型、颜色等。

三、在使用Wish平台时，要注意收集店铺TOP10销量、飙升产品榜、新上市产品数量、总销售额、上市时间、Wish标签数据等信息。同时也可以使用一些专业的工具来进行数据分析，如卖家网Wish数据分析工具、米库erp分析工具、超级店长跨境版erp分析工具。这些工具能够对行业内的店铺数量、产品数量、平均价格、7天日均销售量、7天日均动销量进行详尽的分析，帮助用户快速定位出最适合自己的产品。

以上就是小编为大家整理的Wish 数据分析要点，通过对这几条要点的学习，大家就可以有效地使用Wish 平台进行数据分析，找出真正适合自己的产品。

（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)

数据分析是指通过对原始数据进行整理、清洗、转换为可视化的结构后,提取其中的有用信息和模式的过程。Wish平台上的数据分析主要用于分析用户行为、商品销量等重要指标,为Wish做出决策提供依据。

常见的数据分析步骤包括:数据收集→数据清洗→数据整理→数据分析与建模→数据可视化→决策和行动。其中数据收集和清洗是数据分析的基础,数据整理和建模是将数据转换为有意义的信息,数据可视化将信息表现出来,决策和行动为公司提供支持。

Wish平台上常见的数据类型包括:用户数据(注册数据、登录数据等)、交易数据(下单频率、产品类目等)、产品数据(销售额、评级、评论等)、营销数据(推广效果、优惠活动参与等)以及应用程序数据(搜索关键词、页面浏览等)。这些数据通过分析可以发现用户行为规律和推动业务增长的重要因素。

规划Wish数据分析项目主要包括确定分析目的、选择分析对象、收集相关数据、制定分析流程。执行过程中需要进行数据探索分析、建立分析模型,验证模型效果,并进行可视化展示结果及应用。每一个步骤都需要不断回顾调整,以求得到更好的分析结论并为业务决策提供参考。