探秘25-29岁人群在淘宝购买连衣裙的数据

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探秘25-29岁人群在淘宝购买连衣裙的数据编辑导读

探秘25-29岁人群在淘宝购买连衣裙的数据入行几年了，从未写过文章，今天第一次，还望大家勿喷！一直接触女装类目，写出来的内容也难免局限于女装的属性。生意参谋改版后，很多数据指标的算法紧跟着也改变了，尤其是“日均值”这个算法，相信许多商家尚未来得及适应这样的数据分析方法，但是不管你适不适应，淘宝已经彻底改革了，无论你查看最近1天，7天，或是30天，淘宝给你的数据都是“日均值”，这足于给习惯了“数据魔

探秘25-29岁人群在淘宝购买连衣裙的数据正文

探秘25-29岁人群在淘宝购买连衣裙的数据

入行几年了，从未写过文章，今天第一次，还望大家勿喷！

一直接触女装类目，写出来的内容也难免局限于女装的属性。

生意参谋改版后，很多数据指标的算法紧跟着也改变了，尤其是“日均值”这个算法，相信许多商家尚未来得及适应这样的数据分析方法，但是不管你适不适应，淘宝已经彻底改革了，无论你查看最近1天，7天，或是30天，淘宝给你的数据都是“日均值”，这足于给习惯了“数据魔方”算法的朋友致命一击。

对于年龄这个维度的数据分析，我们通常是在做产品及店铺定位的时候，做为一个参考要素，也就是为了更精准的描述“客户画像”。一直以来我们都依赖于“生E经”、“数据魔方”，以及新出的“客户关系管理”，来描述本店或是竞争对手的年龄维度。如此我们也觉得这样做已经是很完美了，不需要再进一步去了解对于年龄这个层面。

事实上，是大错特错了。我们之前对年龄维度的认识还是太单一了。

随着无线端碎片化的出现与颠覆，流量入口出现了更多的渠道，这对我们做数据的采集与处理，变得越来越难，不得于考虑多维度的思考方式，以及多工具多角度的采集与对比，才能更精准的处理与加工，得出我们最需要的数据汇总。

比较明显的是，生意参谋给出了全网、PC、无线端的数据指标，这就要求我们做数据分析的时候要考虑各方面数据的采集。同时还要考虑淘宝端和天猫端的数据差异。

在分析年龄维度之前，我们先理解几个难于理解的指标。

交易指数，官方是这么理解的：（根据统计周期内的支付金额拟合出的指数类指标。交易指数越高，表示交易行为越多。支付金额：买家拍下后通过支付宝支付给您的金额，未剔除事后退款金额，预售阶段付款在付清当天才计入内。所有终端的支付金额为PC端支付金额和无线端支付金额之和。特别说明，支付渠道不论是电脑上还是手机上，拍下为电脑上，就将后续的支付金额计入PC端；拍下为手机或Pad上，就将后续的支付金额计入无线端。），这个解释大家可以在生意参谋的帮助中心那里找到。对于这个指标我没想太多，暂且片面的理解为交易的次数，交易指数越大，交易的次数也多，金额越大。

支付件数：（统计时间内，买家完成支付的商品数量，如出售手机，16G两个，32G一个，那么支付件数为3。），这个指标大家都比较好理解，这里不做解释。但不得不说的是，“生E经”通常以这个维度为主要的采集对象，而去掉了销售额的维度，这往往给我们带来不怎么精准的分析。

这里需要说明的是，我只以最近7天的属性排行来做数据基础采集，其实也是最近7天飙升的属性排行。一直以来我做数据分析，都是近3年的数据基础，认为这样的数据趋势更有参考价值。但是同时我也觉得最近7天的数据，往往更能体现当下的市场趋势和本店产品的客户群变化。

我把“所有终端”、“全网”、“PC端”“无线端”、“淘宝”、“天猫”６个指标组合来分析，由此我们得出了９组图。数据来源于（生意参谋\市场行情\属性分析\属性排行\适用年龄）的女装精品\连衣裙。有订购的朋友可以关注。

因为篇幅的原因，这里没有列出相关的数据基础，直接图表实例：（请注意“红字”的标注）

希望大家以交易指数和支付指数做横向与纵向参考对比，以25-29岁为例，这里写几点总结：

1， 我们看到了图1在所有终端和全网下，“交易指数”占比最大，“支付件数”占比第二。说明了25-29岁的交易次数与金额要比-24岁的大，而“支付件数”却比-24岁的少，这说明了消费能力要比-24岁的体量要大。而-24岁的“支付件数”占比要大，结合“生E经”的成交量排行，我们不难得出，“生E经”对于25-29岁的理解并不完全。

2， PC端与无线端的对比，25-29岁的“交易指数”占比波动相对较小，而“支付件数”的占比波动相对较大，这也证明了这个年纪的人群的消费习惯和消费水平。

3， 就“支付件数”的占比看来，25-29岁的购买终端更偏向于天猫，特别是无线端的天猫相对大，这为我们做产品推广的渠道和视觉定位指明了方向。希望大家能共勉。

暂时这样吧，大家看图，各抒己见吧。如果大家喜欢，我还有很多原创文章哦。

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