1、第2章市场行情与行业形势分析电商数据分析目 录CONTENTS2.1 市场行情分析2.2 行业形势分析2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 2.1.1 了解市场容量市场容量也叫市场规模，指的是一定时期内某个行业或类目的销售情况。了解市场容量可以在生意参谋中进行。登录到淘宝网，在网页右上角单击“千牛卖家中心”超链接，打开千牛卖家工作台，将鼠标光标定位到左侧导航栏“数据中心”栏目右侧的图标 上，在弹出的下拉列表中单击“生意参谋”超链接进入到生意参谋首页。3采集子行业数据2.1.1 了解市场容量4下面以采集 2018 年女装/女士精品行业下子行业数据为例，介绍使用数据分析市场容量的方法，
2、其具体操作如下。1 采集子行业数据2 创建数据透视表2.1.1 了解市场容量53 添加字段4 选择图表类型2.1.1 了解市场容量65 选择图表布局6 调整饼图区域的显示顺序2.1.1 了解市场容量77 设置数据标签格式2.1.1 了解市场容量为了更好地分析某月的数据，可以在数据透视图中插入切片器工具。如图所示即为 10 月份的女装/女士精品各子行业市场容量占比。82.1.1 了解市场容量分析市场容量时不能只关注绝对数据，应当结合季节、商品类目等多种因素进行分析才能得出全面的结论。例如，在切片器中选择 5 月，查看对应的各子行业市场需求占比，如图所示。从图中可知，T 恤的市场需求占比高出裤子
3、3.5%。说明季节因素在分析市场容量时也是必须要考虑的。92.1.2 认清行业趋势10行业趋势即行业的生命周期，认清行业趋势可以针对不同的生命周期采取不同的运营策略。导入期或成长期 此时市场的竞争还不激烈，行业增长快速，应该执行加快市场推进速度，迅速占领市场的策略。成熟期 市场基本上被行业巨头抢占，此时进入可以考虑通过差异化的产品和服务来抢占细分市场衰退期 应考虑提前处理库存，甚至制订好退出机制。2.1.2 认清行业趋势11下面借助 2.1.1 小节中的“支付金额较父行业占比”指标来介绍行业趋势的分析方法，其具体操作如下。1 创建数据透视表2 创建数据透视图2.1.2 认清行业趋势123 创建
4、“子行业”切片器4 分析女式背心吊带行业趋势2.1.2 认清行业趋势13同样，在分析行业趋势时也不能只看绝对数据。如图所示为毛衣和毛呢外套的行业趋势对比图。表面上看，毛呢外套的销售数据远高于毛衣，但需要注意的是，销售全额由销量和客单价两个因素决定，而毛呢外套的客单价往往成倍高于毛衣，所以毛呢外套的销售数量未必比毛衣高。2.1.3 寻找热门商品14不同行业的商品具有不同的属性，比如女装衬衫就有成分含量、图案、版型、材质等属性。通过分析不同属性的商品交易指数，就可以发现该行业中的热门商品。在生意参谋“市场”板块的“属性洞察”功能中，设置行业类目、统计时间后，单击选择“属性分析”选项卡，即可查看某个
5、属性下的细分属性及其交易指数，如图所示。2.1.3 寻找热门商品15将需要的数据采集并整理到 Excel 中加以分析，便可找到热门的商品，其具体操作如下。1 整理数据2 创建数据透视表2.1.3 寻找热门商品163 创建数据透视图4 插入切片器2.1.3 寻找热门商品17完成以上操作后便可借助切片器分析不同属性的交易占比。如图所示为女式休闲裤的款式属性在 3 月 1 日至 3 月 7 日期间，各细分属性的交易构成情况。从图中可知，在款式属性中，直筒裤、阔腿裤和哈伦裤是最受客户欢迎的属性，交易占比分别达到了 19.68%、19.38%和 16.73%。2.1.4 分析市场潜力18蛋糕指数大，市场
6、容量小蛋糕指数大，市场容量大蛋糕指数小，市场容量大蛋糕指数小，市场容量小市场潜力决定了市场的未来发展空间和竞争力度，市场潜力可以利用蛋糕指数进行分析，指数越高则市场潜力越大。具体可以分为以下几种情况。2.1.4 分析市场潜力19分析市场潜力时，可以将数据采集的时期扩大，以便更准确地反映出市场的蛋糕指数，这里以套装/学生校服/工作制服下的子行业的数据为例，介绍市场潜力的分析方法，其具体操作如下。1 采集并整理数据2 创建数据透视表和字段2.1.4 分析市场潜力203 创建数据透视图4 插入切片器目 录CONTENTS2.1 市场行情分析2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 2.2 行
7、业形势分析2.2.1 分析行业波动22市场稳定性指的是市场因需求、价格等因素偏离均衡情况后的恢复能力。比如，在单个市场中客户行为的变化使实际价格偏离了均衡价格，如果市场经过调整仍然能恢复到原来的均衡状态，则说明这个市场是稳定的。市场稳定性涉及波动系数和极差两个指标，它们的计算公式分别如下。波动系数=标准差/平均值极差=最大值-最小值2.2.1 分析行业波动23下面以女式毛呢外套和羽绒服两个行业 2018 年各月份的交易指数为例，分析它们的波动系数，其具体操作如下。1 计算标准差2 计算平均值2.2.1 分析行业波动243 计算波动系数对于小商家而言，可以选择波动系数较大的市场，其对应的机会可能
8、会更大；对于大中型商家而言，如果资源较好，建议选择波动系数小的市场，因为一旦把店铺做大，后期经营状况就会相对稳定。2.2.1 分析行业波动25波动系数只能反映市场的稳定程度，而不能反映市场交易量级。为了消除这种缺陷，可以借助极差指标来辅助分析。计算极差时利用MAX最大值函数和MIN最小值函数得出最大值和最小值，而前者减去后者得到的结果便能反映市场量级大小。如图所示，毛呢外套和某行业的波动系数大致相等，但二者的极差则反映出这两个行业的交易量完全不在同一个层次。2.2.2 计算行业垄断程度26行业集中度可以反映行业的饱和度和垄断程度，一般可以使用赫芬达尔指数来表示。在计算该指数时首先需要取得竞争对
9、手的市场占有率，忽略掉较小的竞争对手，然后计算出竞争对手市场占有率的平方值，最后将平方值加总。下面以半身裙行业最近一个月的前 50 个品牌的交易指数为例，介绍分析行业集中度的方法，其具体操作如下。1 计算各品牌的市场份额2 计算市场份额的平方值2.2.2 计算行业垄断程度273 计算行业集中度4 计算行业集中度倒数2.2.3 透视行业前景28波士顿矩阵又称市场增长率相对市场份额矩阵。利用波士顿矩阵可以分析各行业的前景，以便有针对性地采取对应的措施。波士顿矩阵包含 4 个不同的象限，各个象限具有不同的定义，如图所示。2.2.3 透视行业前景29借助波士顿矩阵可以分析行业市场下各个子行业的前景。下
10、面以女装下的子行业 2019 年 12 月交易指数数据为例介绍波士顿矩阵分析的方法，其具体操作如下。1 计算市场占比2 计算环比增幅2.2.3 透视行业前景环比 即本期数据与上期数据比较，其公式为：环比增幅=（本期数-上期数）/上期数*100%。同比 即本期统计数据与历史同时期比较，其公式为：同比增幅=（本期数-历史同期数）/历史同期数*100%。30提示2.2.3 透视行业前景313 创建散点图4 美化图表2.2.3 透视行业前景325 设置坐标轴6 设置坐标轴2.2.3 透视行业前景337 添加并设置数据标签8 设置数据标签显示内容并删除网格线2.2.3 透视行业前景349 设置坐标轴格式
11、10 调整数据标签位置根据波士顿矩阵分析可知，在该时间段内，裤子、短外套、毛针织衫和毛呢外套行业属于“现金牛产品”，已经较为成熟和稳定；相反，棉衣/棉服、皮草、毛衣等行业则属于“瘦狗产品”，应考虑进行库存清理；对于想要进入连衣裙、牛仔裤、衬衫、T恤等行业的商家而言，这些行业正处于成长期，应该把握好时机。目 录CONTENTS2.1 市场行情分析2.2 行业形势分析2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 以女装/女士精品下各子行业为市场和行业分析对象，分析其 2018 年的市场容量、发展趋势和市场潜力。实训目标2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 实训思路本实训的操作思路如
12、下。（1）分析市场容量。利用年平均交易指数并结合柱形图，分析女装各子行业在 2018 年的市场容量。（2）分析行业发展趋势。利用“支付金额较父行业占比”指标，并结合面积图和切片器，分析“棉衣/棉服”行业在 2018 年的发展趋势。（3）分析市场潜力。在数据透视表中创建计算字段，分析“皮草”行业在2018 年各月份的市场潜力。362.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 实训过程371 创建数据透视表并设置字段2 选择图表类型2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 实训过程383 设置图表4 分析各子行业目年平均交易指数2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 实训过程395 创建数据透视表6 创建数据透视图2.3 实战训练 综合分析2018年女装市场行情 实训过程407 分析类目趋势8 创建计算字段1.4 实战训练初次体验电商数据分析实训过程419 分析市场潜力感谢聆听！学习进步！电商数据分析
