出口电商,阿里国际站运营必备高阶思维(行业价格分析 )

出口电子商务站必须有高级思维价格分析(阿里国际)

                                                                                               

阿里国际站出口必须有高级思维

   

       

           

           

   数据管家行业版-商品洞察，有这样的数据供我们使用，我们可以通过 关键字定制一些商品类别，以查看不同价格段的商品数量比例。以了解不同价格段的商品竞争。

           

   对于一些没有数据管家行业版本的普通用户来说，如何分析来实现这个功能。或者想要细化价格部分的粒度，或者只是想找到一个操作方向来做 数据研究。我们可以自己组织数据进行分析

           

   第一步是打开阿里巴巴国际站，通过关键词搜索或类别选择获取关键词或 类别下的前 100 页面产品列表。由于分析价值很小，100 页面后的数据放弃了分析。

           

   第二步是在产品列表区域拖动鼠标复制产品数据，从第一个产品拖动到最后一个产品结束。右键选择复制

           

   第三步，新建一个 EXCEL 表格，将复制数据粘贴到表中 A 列。然后重复操作，完成第二页及以后的产品数据复制。您可以选择性地复制 50 页面或 100 页面。根据您想要分析的数据量或计划的产品排名位置选择合适范围的数据样本。

           

   第四步:获取数据后，我们需要删除无用的图片数据。选择开始选项卡下 的搜索和选择，并定位条件。

           

   第五步，在弹出定位条件窗口中选择对象，单击确定。所有图片都会自动选择，然后 Delete 一键删除所有图片。

           

   第六步，选择 A 列，开始选项卡-清除-清除格式。清除 A 列格式，方便我们观看 数据

           

   第七步，选择 A 列，点击开始选项卡-查找和选择-定位条件，选择空值，点击确定 A 选择所有空行

           

   第八步，右键选择空行处，选择删除-下单元格向上移动-确定。删除所有空行。

           

   第九步，在第一行上插入新行。

           

   第十步，复制 A 列数据到 B 列，并向上移动一行。同行显示价格和起订量。

           

   第十一步，选择 AB 两列数据，点击开始选项卡-排序和筛选-筛选。点击 A 列下 拉筛选箭头，在筛选框中筛选含有$数据符号。或筛选 B 列含有 Min Order 数据

           

   第十二步，利用函数=NUMBERVALUE(MID(A13、2、4) 取出价格段的起价

           

   第十三步，使用函数 =NUMBERVALUE(IFERROR(MID(A13,FIND("-",A13、1) 2、4)，MID(A13、2、4)) 提取价格段的终止价格。

           

   第十四步，使用函数=NUMBERVALUE(LEFT(B13,FIND(" ",B13、1))，提取产品 最小起定量。

           

   第15步，选择刚提取的三列数据，点击插入选项卡-数据透视表，在弹出窗口 选择新的工作表，点击确定。

           

   步骤16，在新建的数据透视表中，选择终止价格，并分别拖动到行区和值区 。

           

   步骤17，右键值区域的终止价格字段，点击值字段设置，修改终止价格和 计数，点击确定。

           

   第18步，右键单击价格区域的组合，在弹出组合窗口中设置步长为 0.1.设置步长的目的是根据一定的价格段宽度对价格进行分类，并根据数据源选择合适的粒度。这里是 0.以1 美元为例。除了使用数据透视表自动分类价格外，我们还可以通过函数定义价格段。

           

   第19步，在终止价格计数区域右键选择排序-降序。对每个价格段的商品数量进行降序排列。

           

   第骤20，将起始订单字段拖动到列区域，以查看产品在类别或关键字市场 下的价格段分布。以及每个价格下有多少商品，以及相应的起始订单 分布。从而了解市场情况，以帮助自己做出决定。

           

   延伸

           

   以上方法可以帮助普通商家实现数据管家行业版的价格分析功能。此外。我们还可以引入更多的维度，更准确、更彻底地分析市场数据。

           

   熟悉阿里国际站前台的合作伙伴应该注意到。在网站的许多页面上都隐藏着 一些我们通常不容易注意到的数据。我们可以在产品详细信息页面上找到订单数量、销售数量、买家数量等数据，也可以通过挖掘代码、借用第三方软件或网站数据查看更多信息。通过一系列的数据处理方法，我们可以在某个类别或关键字下挖掘前100个 页面产品的更多维度的数据，并整理表格。在此基础上，我们可以对市场上的商品进行更多维度的分析，甚至实现 行业版独特的买家分布、类别分析、价格分析、热门商品排名等大多数功能。

           

   细化是数据分析中一个非常重要的思维。无论是数据管家的官方统计价格数据，还是我们根据上述步骤分析的价格数据，粒度都相对粗糙。因为同样的 类型的商品本身也分为多个属性。在包装袋方面，有白纸、牛皮纸、铜纸、特种纸等材料，所有类型的商品价格混合在一起进行总结和分析显然是不合理的。

           

   我们还需 要对属性进行提取，然后通过数据分组或数据透视的方式，对每一个材质 类型的所对应的订单量、价格、采购国家分布等进行统计分析。这样对于 我们了解市场商品属性的分布和状况才有着更大的分析意义。数据也更利 于实战使用。

           

   这些数据对选择也具有重要的参考意义。私下里，我多次分享 我对选择的理解，选择本身并不是一项技术工作。选择是一个多维 的包围和镇压过程。

           

   选择产品的最终目标是选择一个容易销售、销售、热销售和赚钱的产品。核心技术是各个维度的积累。买家多、卖家少、流量分配垄断低、 细分竞争领域、买家需求明确、价格竞争低、利润范围合理、商品使用方便、售后服务少等方面的围剿过程。选择的维度没有边界。考虑的维度越多，成功的概率就越大。

           

   所有的选择维度都是用数据来衡量的。购买更多的人，销售更少的人，以及市场细分需求 数据。流量分配的均匀性，我们可以对前100页商品池的订单量或销售量进行排序，然后分析前20 商品，前50 商品，分别占所有产品 订单量的百分比，看看订单量分布是否均匀，在哪个位置可以获得相应的订单量。并可以参考顶级商品，分析其特点进行参考和突破。整理数据分析的好处，除了分析数据外，还可以对 属性或参数进行详细的筛选和分析，也可以定制更多的维度，使 分析过程更加全面和三维。

           

   然而，并不是所有的数据分析都很好。除了分析的粒度和自由度 高于数据管家的官方数据外，其准确性也不如官方数据好。因为在我们的分析过程中，无论是数量还是范围，都可能出现数据错误，甚至一些 企业隐藏自己的交易数据，这将导致我们获得的数据不完整，数据 样本缺失部分。然而，由于在线数据真实准确，分析过程科学合理， 分析结果仍具有一定的参考意义。

                       

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