です電商祭りの分析

小売 販売

です1.分析の背景紹介

です近年、中国のeコマース市場のお祭りイベントはますます豊富になり、各種のお祭りセールは大手eコマースプラットフォームの重要なマーケティング手段となっています。伝統的な祭りであれ、新興の祭りであれ、消費者のショッピングブームを引き起こす可能性がある。例えば、バレンタインデー、イースター、復学シーズン、38日女王の日、51日の労働者の日、520日の告白の日、子供の日、717日の食いしん坊の日、ハロウィン、感謝祭、クリスマスなど。これらの祝日は消費者に豊富なショッピングの選択肢を提供するだけでなく、商社にも大きなビジネスチャンスをもたらしました。

ですその中で、618ショッピングフェスティバル、ダブルイレブン(1111日)とダブル121212日)などの大型プロモーション活動は、電子商取引市場の主役です。これらのイベントは、単なるショッピングカーニバルから、年間を通じて最も重要な販売ノードの一つに徐々に進化しました。特にダブルイレブンの期間中、消費者の購買力が爆発し、商社は期間限定購入、満額割引、秒殺イベントなど、様々な販促手段を通じて、大量のトラフィックと注文を引き付けました。商社にとって、ダブルイレブンは販売のピークだけでなく、ブランド露出と市場シェア争いの重要な機会でもあります。

ですこのケースはタオバオモールの化粧品スキンケアカテゴリーに焦点を当て、データ分析を通じて、ある化粧品会社がダブルイレブンイベントを準備するための戦略的なサポートを提供します。化粧品業界の市場競争争いは非常に激しく、各ブランドはダブルイレブン期間中に新製品と割引キャンペーンを次々と発表し、多くのブランドの中で目立つように努力しています。そのため、科学的なデータ分析は特に重要です。

です2.重点問題陳述

です1) 消費者が注目するブランドを評価する。どのブランドが人気で売れているか。

です2) どの価格帯の製品が最も競争力があるかを評価し、祭りの時により多くの製品を販売してトップになる方法を評価する。

です3) 検索量、コメント数、閲覧商品ページの熱度分布状況を評価し、市場の需要を理解する。

です4) 異なる性別の需要の違いを評価する。

です5) 熱度と売上の線形関係を評価する。

です3.分析プラン

です上記の分析目標に対して、重要なデータ指標を選択する

 

です番

です指標の名称

です解釈

です分析角度

です一

ですブランド語検索回数です数

ですユーザーは検索エンジンまたはeコマースプラットフォームでですあるブランドの関連キーワードを検索する回数

です熱度指標は消費者の関心度を反映する

です2

ですブランドレビュー数

ですコメント数合計

です熱度指標は消費者の関心度を反映する

です3

です販売総額

ですあるブランドまたはある製品の総販売金額(GMV

です販売総額は、企業が市場シェア、収益性、製品の市場受容度を理解するのに役立ちます。

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です販売量

です製品の販売数量、つまり販売された製品の個数

です売れ行きの高い製品は通常、市場の需要が大きく、価格が比較的手ごろな製品です。

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です時間

です粒度は天まで

ですイベントの全期間、データの変化は、電子商取引にとって大きな意味があり、毎日の熱度の変化をはっきりと見ることができ、消費の熱意の変動を反映しています。

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です価格帯

です価格帯とは、製品が市場で販売される異なる価格帯を指します。

です消費者がどの区間に集中し、どの価格帯の製品を主に推し進めるかを評価する。

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です単価

ですブランド下の単品の価格

です異なるブランドの価格設定状況を比較する

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です性別

ですあるブランドや製品を購入する消費者の性別分類は、一般的に男性、女性に分けられます。

です女性と男性の販売量の比較分析を通じて、性別が販売量に与える影響を理解する。

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です電子商取引プラットフォーム

です電子商取引プラットフォームとは、タオバオ、京東、ピンドド、アマゾンなど、製品を販売するオンライン取引プラットフォームを指します。

です各プラットフォームの販売パフォーマンスを分析することは、企業がチャネル戦略を最適化し、プラットフォームの運営効果を高めるのに役立ちます。

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です商品類目

です商品カテゴリーとは、製品がeコマースプラットフォームで属するカテゴリーを指します。

ですカテゴリ分析を通じて、企業は製品ラインのレイアウトを最適化することができます

です3.2 Power BI可視化プラン

です説明:ページデータはランダムシミュレーションデータであり、分析角度とPower BI機能の展示のみを目的としており、実際の業務データには関与しません。

です4.分析解釈

です熱度分析です、特定の時間帯に熱度が急速に上昇するブランドは、企業は在庫を増やすか、そのブランドのマーケティングプロモーション力を高めることを検討することができます。また、ライバルの熱度を比較することで、企業は市場の潜在的な威です胁、そして適時に戦略を調整する。

です売上と販売量の分析、です一部のブランドは高い販売量で高い売上を得るかもしれないが、他の製品は高い価格で比較的低い販売量を得るかもしれないが、それでもかなりの売上を達成した。この二つの状況を比較すると、企業が製品ポートフォリオと価格設定戦略を最適化し、収益を最大化するのに役立ちます。

です時間次元分析、です消費行動の周期的な変化を明らかにすることができ、特定の祭りや販促期間中、時間次元分析は特に重要であり、企業が需要を予測し、事前に準備するのに役立ちます。

ですブランド階層分析、ですブランド階層分析は、企業が市場での競争力を理解するのに役立ちます。通る異なるブランドの販売量、売上、市場シェアなどのパフォーマンスを比較すると、ブランドを異なる階層に分けることができます。

です価格帯分析、です各価格帯の売上と販売量を分析することで、企業は市場の異なる価格帯の競争状況を把握し、製品の価格設定戦略を最適化することができます。例えば、ある価格帯の製品の売上比率が高すぎたり低すぎたりした場合、企業は価格戦略を調整したり、新製品を導入して市場の需要を均衡させることを検討することができます。

です性別次元分析、です性別次元分析は、企業が異なる性別の消費者のショッピングの好みを理解するのに役立ちます。男性と女性の消費者の熱度、販売量、価格選好などの違いを分析することで、企業はより正確なマーケティング戦略を立てることができます。例えば、女性消費者がハイエンド製品を購入する傾向が強い場合、企業は女性市場に向けて高付加価値製品を発売することができます

ですコメント数分析、ですコメント数の多寡は、製品の市場影響力と口コミ効果を反映し、企業がどの製品をさらに普及または改善する価値があるかを判断するのに役立ちます。

です5.応用効果

です上記の分析視点と方法を通じて、実際の応用で得られる顕著な効果:

です新製品のプロモーションと市場捕捉:です熱度分析は、企業が市場で出現したホットトレンドと消費者の関心点を迅速に識別するのに役立ちます。

です業績評価と目標策定:です異なるブランドの販売パフォーマンスを分析することで、企業は各製品ラインに対してより合理的なフェスティバル販売目標を設定し、データに基づいて業績評価基準を調整することができます。

ですブランド展開と協力戦略:です企業はブランド階層の分析結果に基づいて、適切なパートナーまたは競合他社を選択してブランド協力または合併を行い、市場を拡大することができます。

です市場細分化と製品の位置づけです:価格帯分析は企業が市場を細分化し、異なる消費能力を持つグループに対して対応する製品ラインを発売し、一刀切の市場戦略を避けるのに役立ちます。

です最後に、今回のデータ分析は化粧品会社が合理的な活動準備案を策定するのに役立った。化粧品カテゴリーの活動データを通じての分析によると、会社は自らの活動戦略を最適化し、利益を確保するだけでなく、競争力も備え、祭りで高い視野を持ち、販売量とブランド影響力の二重向上を実現します。