本文将从微观角度分析一个产品的成长过程及销量变化,以某玩具产品的 review 数据为例进行数据化分析,通过评价数量变化趋势预测产品销量波动情况,最终总结出该类目的订单高峰期和产品最佳成长期。

将从微观的视角去探讨一个商品的发展历程及销量变迁,分析依据是listing的评价数据。本节将以一款玩具产品为例进行分析。该款产品listing中有2个子SKU,"Mega Set"和"Peculiar Pets",共有121条评价。了解了产品的listing页面和子SKU变体后,运营者可以开始进行评价数据分析,需要采集的数据为不同变体对应的评价时间。

"Mega Set"的变体产品在2019年8月21日首次获得评价,则在Excel中该月份(2019年8月)"Mega Set"评价数量值加1,其他月份依此类推。若是"Peculiar Pets"的变体产品获得评价,则在对应单元格数值加1。读者可打开附件的"产品评价数据化分析"表格查看数据,截至2019年10月22日,"Mega Set"变体有87条评价,"Peculiar Pets"变体有29条评价,总计116条评价,比listing页面显示的121条少了5条,可能是由于平台或卖家删除所致。

将两个产品的月度评价数量汇总到表格中,可以得到数据图表。"Mega Set"子变体从2018年10月就开始有评价产生,"Peculiar Pets"子变体则直到2019年7月才开始。同时,"Mega Set"子变体在2018年12月至2019年1月为评价高峰期,分别有23和27条评价。通过上述数据,运营者可以制作出"Mega Set"和"Peculiar Pets"两个产品不同时期评价数量的可视化图表。"Mega Set"的评价数量呈现出一种快速上升后下降,最终趋于稳定的趋势;"Peculiar Pets"的评价数量则显示出缓慢上升的态势。

评价产生时间通常滞后于订单生成时间,比如用户10月下单但可能要到11月12月才发表评价,所以根据该产品listing的评价数量变化可以推测出该产品销量的起伏情况。首先,"Mega Set"子变体2018年12月至2019年1月为评价高峰期,据此可将该时期往前推1-2个月,即2018年10月初至2018年12月末为产品订单高峰期。其次,"Peculiar Pets"子变体于2019年7月开始产生评价,所以其上架时间应在2019年5月末至7月初,即该玩具类卖家在2019年5月末就开始为当年的订单高峰期做准备。

综上所述,可得出以下结论:1.该玩具类目订单高峰期在每年10月初至12月末。2.该玩具类目listing最佳成长期在每年6月初至10月初。结合类目整体流量分析,运营者就可以掌握各类目、各产品的成长规律及淡旺季情况,从而有针对性地提升运营业绩。

FQAs:

Q1: 如何判断产品的订单高峰期和最佳成长期?

A1: 根据产品的评价数据分析,可以推测出产品的订单高峰期和最佳成长期。订单高峰期一般在评价数量高峰期的前1-2个月,最佳成长期则集中在评价数量快速增长的时段。结合类目整体流量分析,可以更好地掌握各类目、各产品的成长规律及淡旺季情况。

Q2: 为什么评价数据会滞后于订单生成时间?

A2: 用户下单购买后,通常要过一段时间(1-2个月)才会发表评价。这是由于用户实际使用商品后,才会对产品质量、性能等方面有更深入的了解,从而撰写评价。所以评价产生时间通常会滞后于订单生成时间。

Q3: 如果评价数量低于listing页面显示的数量,有什么可能原因?

A3: 如果评价数量低于listing页面显示的数量,可能存在以下原因:

1. 平台删除了部分评价

2. 卖家删除了某些变体产品

3. 用户未能及时发表评价

4. listing页面统计存在错误或延迟