前言：选对产品并不是指你选对品类，而是指选对了客户需求的商品属性，尤其是对于做大众商品的商家而言，想要跑量自然要知道客户需要的是什么样风格，版型，特点的产品，选对了就是事半功倍，否则就是事倍功半

做商品规划的时候，我们经常要考虑什么样的商品是热销商品，作为热销商品必须具备什么样的属性，包括版型、风格、面料、人群等等一系列的能够准确描述商品特性的组合

但是目前生意参谋给到的属性数据是整个行业的，由于目前低价产品的基数非常庞大，并且影响低价客户人群成交的核心因素是价格和营销，产品属性版型等因素在一定程度上会被削弱，在这样的情况下，除非你也是最低价跑量产品的，否则参考整体行业大盘的数据可能与自身店铺客户人群的偏好大相径庭

所以，想要获取自己商品响应购买能力的客户属性购买偏好，从而为明年的商品规划做参考，我们需要分析对于价格段的热销商品属性

这里数据生意参谋给不了我们，所以只能自己想办法了，最简单的逻辑就是打开淘宝，搜索需要分析的品类的大词，例如，想要分析短裤这个品类，直接搜索短裤男，并且选择自己商品布局的价格区间，然后按照销量排序，这时候近30天销量的TOP商品榜单就有了

OK，在有了目标之后，就需要我们把数据记录下来了，我们的目标数据是属性，而标题是商品属性最集中的体现，所以商品的标题需要记录下来，另外，评估销量的标准是商品销售的情况，所以把收货人数也需要采集下来，另外，为了可以更细的区分价格段，把价格也记录下来

当然这里的数据采集不是人工的一个个去记录，这样效率太低，而且也太不符合我样懒人的习惯，这里我们借用一个软件：码栈（简单提一句，码栈是阿里官方于16年6月推出的软件，可用于自动化批量采集数据和批量操作，可以打通淘宝后台）

在用了半天时间摸索之后做了一个简单的TOP商品采集流程，可以理解为爬取淘宝搜索数据，如图

这样，只需要简单的输入需要查找的核心词，设置好需要采集的TOP商品数据以及价格区间，就可以简单的得到所有我们想要的数据字段，原始数据连二次处理都不需要

OK，拿到数据源后，我们需要进行数据整理，这里，先把逻辑理一理：

第一，我们需要知道整个行业中哪些属性是搜索人气最高的，这个数据可以通过生意参谋中的行业热词榜里的热门修饰词按搜索人气排名下载，下载之后去掉其中无明显属性的词，例如搜索的短裤男，那么，男，男士，夏季，新款这样没有明显意义的词就可以删除了，再把剩下的属性词进行汇总保留前30~40个词即可

第二，我们需要知道匹配到我们对于的这个价位段的TOP产品，这些属性的产品分别的销量如何，按照销量进行排序，这里我们可以通过采集到的数据通过EXCEL公式进行关键词模糊匹配汇总即可

第三，这些属性在TOP商品属性中出现了多少次，计算TOP商品中人气最高的属性的覆盖率达到多少，同样通过公式汇总

第四，知道行业的数据之后，我们需要和自身店铺目前的商品属性进行对比，找出属性产品缺口，在商品规划的时候补全商品缺口，所以这里需要针对自身店铺的商品数据以属性为基础，做出商品属性的销量占比和属性覆盖率数据

第五，通过行业数据和自身数据对比，总结商品数据概况，做出优化结论

这里我们来看看一个商品属性分析示例，以短裤男为例

首先，总结一下行业数据

短裤这个品类，90~140是明年我们核心款的价格段，在行业男装类目，价格段在90~140的TOP产品中，销量最高的产品属性中，运动，宽松的销售占比是最高的，并且属性覆盖率也超过33%，其次是潮流，沙滩这样的属性词，行业整体夏季短裤商品的属性偏向是运动，宽松，度假休闲的风格

然后，总结一下自身店铺数据并结合行业数据进行分析

这里先说一下短裤的自身店铺销售情况，由于自身店铺商品价位段的布局和行业价格段差异较大（价格段布局分析可以参考我的上一篇文章你不知道的竞争对手品类产品布局分析），所以短裤本身销量在热销季卖的也并不好，下面具体分析属性

1.从全店商品属性词的展现上来看，店铺整体短裤想表现的核心属性是青年，修身，运动属性，这几个属性的商品属性覆盖都至少超过40%，青年属性不会是客户购买时的关注点剔出考虑范围

2.从店铺短裤产品销量来看，带有直筒，纯棉的商品销量占比最高，其次是修身和弹力属性的商品销量占比略高

3.与行业对比，发现行业整体短裤的趋向性是偏运动宽松，休闲度假沙滩裤风格，但是自身店铺产品布局和突出的属性却是运动修身，直筒，弹力类型，整体商品布局风格和客户偏好存在较大差异，因为我们是做大众产品，所以在明年夏季的短裤品类布局上，要减少修身产品，增加宽松运动，沙滩休闲类型产品布局，迎合消费者产品诉求

4.我们可以发现，同一属性的商品销量占比和属性覆盖率基本呈相似的阶梯型下降，但是自身店铺的产品的属性覆盖率和占比差异却非常大，例如，修身属性的产品覆盖率是48%，但是修身属性销量占比只28.8%，分析原因，这和修身产品与行业买家需求不符有关系

再看看直筒属性，属性覆盖率12%，业绩占比45.36%，分析原因发现是通过营销和推广的方式硬拉的一个短裤产品，这个属性的产品导致单品销量拉升属性销量的占比，产品的属性和结构都和行业不够契合，需要调整

当然，这是整体的数据分析，还可以直接通过修改价格区间，同时调整行业和自身的价格段数据，在各个细分的价格段进行直接对比，这里只介绍方法，细节就不一一介绍了

另外，这只是其中一个品类，可以根据自己的叶子类目分析夏季的每一个热销品类的产品属性布局和行业的差异，从而得出商品规划中的属性优化布局计划，以免明年的产品还是存在这样不符合客户需求的布局和短板

   紫杉 2017-7-6

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紫杉 2017-6-22

紫杉数据

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