宁静导言：
生意参谋这一个多月以来真的是热闹非凡，先是市场洞察讨论的沸沸扬扬（可以关注宁静对市场洞察的详细解读），现在又是商品效果正式更改为品类罗盘上线，而且价格都是不菲，很多商家问宁静这个品类罗盘到底值不值得买呢？今天宁静给大家好好的剖解下这个品类罗盘的运用价值！
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注：在讲解之前我隆重说明一下，一直以来我很少会去公众解读生意参谋，这次无论是新版市场洞察还是品类罗盘都是我首次正式做解读，随着数据成本越来越高，作为商家去读懂数据应用数据驱动店铺业绩发展，这是非常有必要的，所以大家在阅读这篇文章的时候抛开价格抛开杂念，去好好理解这些数据都能够帮助我们做什么？
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针对罗盘解读，宁静重要阐释四条主线进行分析：
一、全店产品核心分类实时监控
二、纵向全店品类分析（整体产品问题描述）
三、横向单品360全方位链条诊断逻辑
四、新品表现力跟进分析
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一、全店产品核心分类实时监控
结论：实时播报的主要目的在于让商家能够针对一天之中实时情况进行产品的调整，主要有以下四个核心关注点：
1.实时监控这个功能基本上和首页差不多，但是从总分角度来看，这里面至少也让大家直观看下整体的流量支付转化情况。
2.实时预警，对于一些预警产品，比如进来一批流量，但是转化很差，这个时候要提前做好一些折扣营销等模版，可以及时替换上去，避免流量进来造成的流失！
3.这次的top和飙升给于了多个纬度的榜单参考，对于运营人员来说可以起到一个快速监控的作用，主要是效率方面的问题！
4.此次改版中，其中一项非常关键的就是图片标记4的那部分，这里面有个评分评级，这应该是官方首次给出的产品打分机制，对于对产品权重的评估起到一个非常关键的参考价值，而且评分说明也体现了产品的权重不仅仅是单纯的坑产方面，也让更多商家要注重其他方面的内功优化！比方这个店铺最好的产品也才B级，说明距离更优秀的产品还有很大优化空间
二、纵向全店品类分析（整体产品问题描述）
结论：此次的品类罗盘中，之所以叫做品类罗盘，其中一个很大的因素我觉得应该是多了一些对于商品品类的总结，实际上我们在做产品开发及品类规划过程中，都不是单纯从一个单品来进行出发的，而是从大量产品寻找潜力产品的共性！
在整个总分逻辑中，从纵向角度来进行应该是如下的分析思路：
商品整体情况—全店商品细分纬度--品类结构分析—品类细分纬度—品类与销售层级与价格段的交叉属性，帮助商家掌控店铺商品规划情况和制定企划方向
1.商品整体情况
首先我们可以在宏观监控上面看到比较丰富的店铺商品整体的表现和趋势发展情况，而且在此次版本中我们可以看到对指标的一些深入转换，比如直接多了收藏率加购率指标，方便大家可以直接进行数据分析，在做数据分析的时候，因为是本店数据，一定要注意这些关键指标趋势的变化，
注：不足的地方比较就在于这里面只能选单指标看
2. 全店商品细分纬度
在这里面是可以根据价格/支付件数/支付金额进行定制的，这个地方对于我们对商品的切割分析起到一个比较好的应用，比方说对于我们的价格段比较多的店铺，我们可以通过这里快速的分析哪些价格段销售好，从而对不同价格段的产品进行合理的控制和促销，比如我之前写的马克华菲在做大促的时候，通过优惠把价格控制在一个合理的价格的时候引发消费者的热购（具体可以看看马克华菲商品三部曲）
注：不足的地方
1.不能根据不同品类进行筛选（因为不同品类价格差异可能会比较大，不同价格销售差异也比较大）
2.数据比较缺乏，比如没有这个价格段的店铺所有在线商品数，动销率，转化率
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3.品类结构分析
上面我们分析了整体情况和按照价格的销售纬度进行的产品切割分析，接下来这里就是围绕产品品类进行的分析，从这个图中，可以快速的看出品类的增长和销售情况，尤其是对于多品类管理和新增品类的表现情况，我们都可以直观的在这里面进行分析，
比如从这个店铺中，我们可以看到他们主要是依靠单一品类占据了全店非常高的比重，而且这个寡头品类还具备了高速增长的势头！
注：不足之处
1.对于单一品类的就没有分析的意义
2.没有结合到市场的增速和市场容量情况，单纯看店铺数据无法很好的做出判断
4.品类细分纬度
从上面我们可以详细的了解到哪些品类是好的，哪些品类是面临问题，但是上面我们还没有具体的数据参考，这时候品类360就给到大家对这个品类下面详细的进行分析
a.品类下的销售指标分析
从下面这个销售核心指标数据，我们可以看出整个品类各关键性数据指标的走势，这个我们在上面大品类下看到品类的增长，这里就更详细的分析。
注：缺陷依然没有整体商品数量
b.品类下的价格带分析
这个具体的品类在全店的价格带销售情况，这里面我们就可以把上面提到的价格-类目进行结合分析了，比如我们这里面看到的数据看出这个类目的价格段就在85-155这个区间上，这个价格转化也是最高的（当然其他价格段基本没什么数据）,另外价格段在细致一点更好，我们要开发产品，到底是具体在什么价位更合适呢？
注：如果这里有整体的商品数量就最好，比如说我们知道这个155-330的价格段总共商品数量是20个，而有销售的才2个，那么就知道这个是有很大问题的
c.品类下的属性分析
这里面我们可以具体到这个类目下一些重要的属性进行分析，从材质上我们可以看到涤纶的转化率要高出很多，
注：
1.个人觉得这个属性应该放在价格之前，要在进一步做切分，比如我们这边看到涤纶是转化最好的，但是什么价格段的涤纶好卖呢？这里就分析不到了
2.到了这个地方，已经到细致产品了，应该像销售一样，给到明确的产品名单，方便我们具体分析产品
d.品类下的流量分析
这里面我们主要就是对不同的品来的流量来源结构进行分析的，这个地方实际上还可以进行详细的切分，可以根据品类下面的销售等级来进行分析的，这样子我们可以知道好的销售都是主要来自于什么渠道的流量，而且这个最终是要落地到连接人群的分析，这样子我们才能够分出销售好的产品跟销售不好的产品群体是否有区别，来源是否有区别！
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.品类的客群分析
这次的品类客群数据相对多了一点，但是这个是整个品类的数据，好于不好的人群肖像没有区分出来，而且这里面也没有转化率的数据，只有占比，对于判定什么人群好差，不够明确直观。
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总结：本次的品类罗盘，在对整体店铺的四大核心分析，类目—价格—属性—人群都有了整体的分析，从框架角度来看本次改版很有价值，但是从具体分析纬度来看，对于多维交叉式的分析层面依然很不足，这对于我们具体做决策判定的时候就缺少了更直观的参考！
很简单的一个思考：我们要做双肩包，那么根据目前的销售情况，我要明确知道1.什么类型的双肩包才更好卖？
2.不同的价格是否对产品材质有不同的要求？
3.这个市场大不大？
4.我们现在的价格是在80-155卖的最多，那这个卖的最多可能是因为我们所有产品开发都是定这个价格，那其他价格的空间如何？
这里面实际上很多分析都是要进行交叉性分析才可以解决我们的疑惑！
待续：下一篇宁静继续给大家解析罗盘的产品解读！
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