电商平台运营怎样进行商品数据分析( 九 )
商品上市后，我们最急切想知道的必然是消费者对于这个商品的接受程度，也就是我们的早期购买者的占比有多少，从这个指标我们可以清晰看出消费者到底买不买账。
不过这里还是存在另外一个问题：新品的投放往往伴随着许多促销活动，很多消费者可能是因为活动的吸引而购买，这并不能反应出消费者的真实意愿，无法评估持续性购买行为。所以我们用到了第二个指标：
二次复购率二次复购率=购买两次或两次以上的会员人数／购买此商品的总会员人数
复购率这个指标能很好地反应出消费者对于商品的认可程度，这解决了上面提到的因其他因素影响消费者真实意愿的问题。
这两个指标可以从人的角度来衡量消费者对商品的接受程度。接下来我们从第二个视角——商品的视角来分析，这里我选择了价格段销售占比这个分析方式。
价格段销售占比价格段销售占比：对最终成交价格做切段分组处理，来计算每个价格区间商品的销售占比情况
众所周知，我们对于商品的定价和商品最终的成交价是两码事，因为这中间会有各种名义的折扣，所以我选择分析这个指标。
这里我们是在建立分析的模型，所以暂且不考虑某个促销时间长，而某个促销时间短的问题（这个问题也是有方法处理的）。
我们可以通过价格段销售占比分析得出的结论是：这个商品在某个价格上其实更受欢迎，而对比当初的定价策略、利润策略，就可以获知商品在市场上的实际反应与我们的定位差距有多大、消费者到底对这个商品价格的接受程度是怎么样的。
门店动销率门店动销率=实际销售门店数量／可销售门店数量
最后我们再从门店的角度去分析一个指标，叫门店动销率。
建立这个指标的前提是我们需要根据商品的实际特性选择一个合理的时间段，然后即可通过这个指标看到该商品被接受的广度如何。例如我们有100家店，在一段时间始终只有15家店销售出了此商品，那么这个时候我们认为这个商品在广度上被接受的程度不高，而这个动销率也不利于库存的周转，不是个好的现象。
到此为止，我们从三个角度、用四个指标来构建商品的评价体系就大致成熟了。
我们知道，线下零售行业盈利困难，与它的业态老化、缺乏创新、难以满足消费者多样化需求密切相关。
除了合理建立商品评价体系，零售商还需要利用互联网、大数据技术，结合消费者的行为反馈，不断剖析商品DNA，明确其良莠之处，继而迭代提升商品竞争力。
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■网友
对于电商来说，产品的销售即公司的业务，如何了解产品销售情况、如何进行产品数据的采集和分析，对电商运营至关重要。
产品分析的最终目的就是提升商品销量，首先要了解用户的需求，知道用户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品优化和活动推广。这也是为什么要做产品分析的原因。
那么产品分析可以分析哪些数据，如何运用这些数据指导产品运营呢？对此我们以99click SiteFlow系统中的产品分析模块为大家详细介绍一下。
产品分析了解网站商品的整体销售情况
首先产品分析了解网站商品的基础数据。通过产品分析，了解产品的浏览量、点击量、订单、入篮量、购买用户数等信息。帮助企业了解不同商品、不同品牌用户的关注度、购买力等信息。通过这些数据判定产品及用户的关注度。如下图所示：
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