运用数据抓取进行产品开发.运用数据抓取进行产品开发

跨境电商产品开发模块3数据化选品方法任务3.1运用多平台比较进行产品开发任务3.2运用数据抓取进行产品开发任务3.3运用市场分析进行产品开发任务3.2

运用数据抓取进行产品开发数据化选品方法目录/CONTENTS1爬虫程序数据抓取23数据分析步骤4优劣势分析课堂小结课后作业5PartOne.爬虫程序数据抓取“爆款”在排名和销量上的表现是非常出色的，即在短时间内爆款会以一个惊人的速度提升排名。因此，我们可以通过这一逻辑来抓取亚马逊的排名信息，从而获知哪些是有潜力的爆款。选取Amazon上涉及的商品大类目使用编程语言爬虫类程序爬取该类目400页商品排名信息设定数据爬取更新周期，推荐为4-12小时将排名变化数据导入数据分析软件或者程序中，建立模型评估该商品是否为“爆款”使用所有Listing优化方法对于该款准备上架的商品进行系统性优化

爬虫程序数据抓取选品过程PartTwo.数据分析步骤►商品Listing排名下降的顺序为：第一步：确认选品退出机制销量减少流量减少排名快速下跌销量最终为0随机抽取的Amazon平台上10个排名下跌商品的排名数据变化排名数值越小销量越大平均数值为30000上下，即当Listing没有发生订单时，排名数值会以大约3000d的速度增大。第一步：确认选品退出机制如果某一Listing的排名数值于x天（x可以取3~30任意数值，与类目相关）平均每天数值增长30000右不受欢迎第二步：剔除排名稳定的热销款在同一时间记录数据（比如连续10天于中国时间7：00-8：00记录数据），以Bodystocking类目为例，我们可以得到如下数据波动结论：排名标准差小于50000以下几乎无不在A9算法中找到稳定搜索位置的Listing排名标准差大于50000小于100000，多数Listing下方会出现非稳定搜索位置推荐栏位（即大多数Listing下方都会有Customerswhoviewedthisitemalsoviewed推荐栏目，其出现比例随着排名标准差的增大而增加）排名标准差大于1000几乎不能在A9算法中找到稳定搜索位置的Listing（即Listing下方都会出现Customerswhoviewedthisitemalsoviewed推荐栏目）根据以上结论，在众多款式中找出那些排名稳定的热销款，然后予以剔除。案例分析第三步：找到潜力款式►潜力款式两大类选品方案：排名上升类Listing选品非稳定排名Listing选品第三步：找到潜力款式非稳定排名Listing选品：选择那些排名表现较好但是排名数值标准差较高的Listing，其排名大幅度波动表明，其没有在A9搜索栏位中找到其适合搜索位置。一方面可能是运营水平不足所致；另一方面也代表A9算法还未对商品本身的潜力顾客进行精准定位，仍有机会存在。第四步：实时跟踪潜力款排名，最终确定上架款式通过数据分析挑选出了部分潜力款，其占比应该在10%上下。但是鉴于爆款率一般为5%以下，所以还需要做一次精简的工作，只需要实时监督潜力款排名即可。一旦发现其排名有稳定趋势且销量颇高，该品一定为热卖款，可以立即上架销售。第四步：实时跟踪潜力款排名，最终确定上架款式如何避免数据实时性的问题方案1方案2数据收集找到潜力款式找到网站链接1688卖家支持小订单销售购买小批订单10-15天确认潜力款FBA销售数据分析选择发货方式及供应商第四步：实时跟踪潜力款排名，最终确定上架款式如何避免数据实时性的问题方案1方案2数据收集找到潜力款式直接制作样品10-15天确认潜力款确认样品发货25天内完成商品制作1个月内将自行生产的商品发送FBA销售PartThree.优劣势分析优势实时跟踪竞争者数据变化，不放过Amazon平台上任何一款具有爆款潜质的商品“爆款”评测客观科学，可以节约大量选品成本与测品时间劣势排名数据仍然具有一定程度的滞后性对于运营者或者从业组织的IT能力与数据挖掘能力要求非常高需要高效编译算法，否则信息处理周期过长对供应链要求较高

优劣势分析PartFour.课堂小结课堂小结内容总结PartFive.课后作业课后作业利用“数据抓取”分析截图中的产品是否是潜力款式，并详细记录你的分析过程。网址：/Nuby-Ice-Gel-Teether-Keys/dp/B003N9M6YI/ref=sr_1_1?crid=2KGMTT4AB0I14&keywords=teether