从零开始学淘宝数据运营4—如何选择好细分类目

做淘宝的时候,我们最怕的就是盲目,盲目的进入市场,盲目的投入人力,物理,财力。特别是在市场这一块,如果是不经过数据分析,盲目的去选择市场,切入市场的话,最后你会发现自己怎么死的都不知道。

首先第一件事我们要做的就是选一个有价值的并且适合我们自身条件的市场,要选择自己有优势的类目,但是每一个大类目又有很多的细分类目,对细分类的选择这里面是有很多的技巧的,今天我们用数据来简单分析下。

我们要分析去年的市场类目的趋势,那么我们首先要做的就是先把去年的类目趋势数据先获取到。这个很简单,直接生意参谋的市场行情就可以获取到了

这里面有一个子行业的交易排行,他把每一个子类目的支付金额在该父类目的占比数据,还有卖家的占比数据给到了我们,我们通过这两个数据至少可以得出这么两个信息,第一个就是每一个月该子类目在这个父类目下占比有多少,还有一个就是卖家的竞争情况。

一直把十二个月的数据都复制出来,放入到excel表格里面,这里可能会需要半个小时,确实有点麻烦,如果生意参谋能直接提供下载的话就好了。

把十二个月份的数据都复制完了之后,点击数据区域的任何一个地方,然后点击插入-数据透视表-确定

这个时候就会跳出这样的一个表格

然后把行业名称拉入到列,月份拉入到行,支付金额占比和卖家数占比拉入到值。

因为本身是百分比形式的,所以我们也把格式改为百分比格式的,这个不改也没关系,不过我个人习惯的话我还是会改一下,改这个的方法很简单,就是修改单元格的格式,所以我就不演示了。

接下来之后要把月份整理下,从一到十二的顺序排好。

先选中这一类,把鼠标放到下面十一月和十月份的中间处,当出现四个相反方向箭头的时候,就可以按住鼠标左键,然后往下来,一直到九月份下面。

最后变成这个样子的就可以了。

当你点击折线图的时候,他就会跳出这样的一个图标,但是这种图标密密麻麻的我们肯定看不出什么东西,所以还需要插入一个切片器。

点击插入-切片器,然后勾选行业名称,点击确定

这个时候切片器就出来了,默认是全部选中,但是我们可以单击一下你想要查看的类目,比如说,我们想看看T恤类目的情况,那么直接点击切片器上面的T恤就可以了。

这个时候就只有T恤类目的数据了,如果你想要看其他的数据,点击其他类目他就会自动变化。

为了美观的情况下,用鼠标点击一下选中红色区域地方,然后删除,当然,如果你担心分辨不清楚地话可以把线条到最下面也可以,这个自己简单设置就行。

变成这样就更美观一些了

点击一下图表区域,然后右键,在跳出的框里面点击一下更改图表类型

点击组合,然后都选择为折线图,把其中一个的次坐标轴勾选。最后点击确定

这个时候就出现了双坐标轴的图表了,每一个折现看一边的数据,你勾选的谁是次坐标轴,那么你这个就看右边的数据,另外一条就看左边的数据。

从这一个图表里面你就可以看出T恤类目他每一个月在父类目的占比情况,以及卖家数的占比情况。支付金额在父类目中占比越高,说明了这个时候市场需求越大,所以你如果要做的话至少要稍微提前一点就做起来,千万不能等到市场衰退的时候才去做,那样的话可能市场需求不大了的时候你才去做,肯定就没那么好做了。

卖家数占比越高,说明的是竞争力越大。所以你很多时候就要思考,这个时候切入后,你在竞争环境中还有优势吗?

这样的一个图可以让你知道什么时候市场需求最大,什么时候市场竞争最激烈,所以有了这些数据的时候你就可以参考这些数据看是布局你的产品,什么时候切入最合适,什么时候引爆,什么时候开始做清仓处理。

可能很多人在这个时候会纠结,在细分类目中,如果要看每一个月哪一个子类目市场需求情况那有应该如何去做呢?

其实很简单,原理还是一样的。

回到刚刚的数据源种重新插入一个数据透视表,这些和前面的方法一样

和上面重复的内容我就省去了,但是这里要注意一个点,就是只把支付金额拖入到值,卖家数占比暂时不拖入,如果要到时候你还想分析卖家数占比的话,重新再建立一个数据透视表,但是只拖入卖家数占比,不拖入支付金额占比

仍然还是上次的一样,插入图表,但是这一次不是插入折线图,直接插入柱形图就可以了。

同样需要插入一个切片器,这次勾选月份就可以了

你想看哪一个月你就点击哪一个月就可以了,从这个图表中,你就可以知道哪一个卖的最好的是什么子类目,比如一月份卖的最好的就是毛呢外套,其次是羽绒服。

比如四月份的时候,需求最高的是连衣裙,其次是T恤

每一个月都看一篇的时候,你就会发现很多的东西,比如羽绒服,十月份之前基本没什么需求,十月份,十一月份,十二月份基本达到了整个类目的最高需求。然后到了二月份的时候基本又没有市场了,所以如果你是做羽绒服的话,你就必须要抱我,十一月,十二月,一月这三个月。如果这三个月你都没做起来,那么你一年基本都没希望了

《淘宝直通车玉女剑法》作者,2011年开始操盘淘宝店铺,擅长直通车,自然搜索,数据...

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