数据的年代：淘宝天猫如何利用数据来对产品定位和产品选款？ -

解决一个疑问：为什么要做产品定位和产品数据化选款？

1丶产品定位可以有效指导产品的选款与开发。
2丶产品定位可以帮助企业迅速找到市场切入点，让企业少走弯路。
3丶产品定位可以有效的把品牌理念融入消费者心智。
4丶产品数据化选款可以有效的避开市场竞争白热化的产品。
5丶产品数据化选款可以有效的避开与市场成熟品牌的竞争，让你的产品剑走偏锋。
6丶产品数据化选款可以有效提高产品库存周转率，降低企业库存成本。

一丶产品定位与产品数据化选款流程图

二丶淘宝天猫市场数据收集工具

1丶数据魔方专业版

2丶淘宝指数

3丶生E经

4丶老A工具箱（绝对不是广告）

三丶产品行业整体数据与变动趋势

1丶市场关注规模（年度丶季度丶月度）
   ①丶搜索点击次数
   ②丶访客数
   ③丶收藏人数
   ④丶浏览量
   ⑤丶环比增幅

数据维度说明：
关注①丶②丶③丶④的维度可以有效了解市场规模状况，让你对行业的规模大小有基本的了解与竞争状况，可以为企业制定销售目标作为一个参考，一般数据维度越高，竞争越大。
关于⑤的维度，分别要关注：年环比增幅丶季环比增幅丶月环比增幅，年环比增幅可以作为制定企业战略与经营策略参考，季环比增幅与月环比增幅可以清楚知道市场或增或减销售状况，为企业的季度与月度营销推广计划提供有力的参考，企业也可以根据季环比增幅和月环比增幅作为，制定产品开发上新计划。

图片案例：

2丶子行业成交分布（年度丶季度丶月度）
①丶子行业成交占比
②丶成交环比增幅

数据维度说明：
子行业成交占比与成交环比增幅的维度，可以清楚了解行业内的子行业的成交占比情况与子行业增长或下降幅度，有利于企业的产品定位与产品开发。关注子行业的月度丶季度丶年度成交占比，可以即时根据市场环境，随时调整经营产品策略，这个数据维度针对有季节性的产品，更加重要。我们再对成交环比增幅举个说明例子：例如厨房电器中的子行业净水器，它最近一年的成交环比增幅是82.75%，最近半年的成交环比增幅是8.88%，最近一个月的成交环比增幅是-2.82%，这个数据说明了几个问题：主要的一个问题就是这个行业已经是平稳的发展阶段了，市场竞争也是非常大。另外还有两个问题，就是淡季，还有就是这个产品慢慢的再被淘汰了，有新的产品已经代替它了，当然，不同行业有不同原因，我们就是要根据数据，找出原因，并迅速作出调整。

图片案例：

四丶行业细分类目销售数据与属性数据

1丶细分类目销售数据关注指标（年度丶季度丶月度）
   ①丶搜索点击次数
   ②丶访客数
   ③丶收藏人数
   ④丶浏览量
   ⑤丶环比增幅
   ⑥丶成交商品数
   ⑦丶客单价
   ⑧丶店铺数量
   ⑨丶活跃店铺数
   ⑩丶成交店铺数
   ⑪丶上架商品数
   ⑫丶活跃商品数

图片案例：

2丶产品品类消费人群偏好
   ①丶买家性别
   ②丶买家层次
   ③丶买家等级
   ④丶买家身份
   ⑤丶买家年龄
   ⑥丶买家地域
   ⑦丶买家爱好
   ⑧丶买家星座

图片案例：

3丶细分类目成交产品属性销售数据（年度丶季度丶月度）
   ①丶颜色
   ②丶容量
   ③丶材质
   ④丶功率
   ⑤丶适用人数
   ⑥丶形状
   ⑦丶能效等级
   ⑧丶智能类型
   ⑨丶加热方式
   ⑩丶功能
以上以电饭煲为例子，产品属性数据越详细越好

图片案例：

为什么要整理收集这么多数据维度的数据呢？而且还要分年度丶季度丶月度呢？
1丶整理收集细分类目销售数据，这是产品定位最重的数据之一，是为了在整个行业里面找到比较有竞争力的细分类目，然后结合企业的优劣势，对产品线进行梳理。
2丶整理收集细分类目属性销售数据，这是产品选款最重要的数据之一，是为了从整个细分类目里面找出有竞争力的产品属性，结合消费者需求与产品设计风格，对产品进行开发。
3丶整理收集产品品类消费人群偏好数据，这是产品定位与产品选款最重要的数据之一，该数据可以指导产品定位丶产品开发丶产品定价丶产品销售丶产品营销推广以及品牌定位。
4丶数据精确到年度丶季度丶月度，是为了数据更加有参考性，因为电商每个行业数据的浮动阶段较大，所以数据尽量要全面，从多方面去做分析和参考。

五丶行业竞争对手销售状况与产品结构

1丶调查哪些竞争对手
①丶类目top1到top30的店铺（根据类目的竞争作决定）
②丶类目top1到top50的单品

疑问解答：根据二八定律，top1到top30的店铺和top1到top50的单品占据了市场80%的销售额，调查这两个是为了后续产品定位和产品选款直接避开竞争对手有竞争力的商品，电商逃不出二八定律，如果和竞争对手做同样的款式或同样的定位，那么你肯定会输给竞争对手。

图片案例：