先把我做的數(shù)據(jù)截圖貼出來，把我的思考過程寫下來，有時候發(fā)現(xiàn)，寫東西本身其實也不是完全為了分享，而是加深自己思考的印象，在寫的過程中，對梳理清自己的思路起到很大作用，所以一旦有新的啟發(fā)，還是得寫一下，是個不錯的習(xí)慣。

前面的場景是受一企業(yè)委托，向我咨詢女裝市場現(xiàn)在該如何做？首先我摸清了該企業(yè)的產(chǎn)品方向，屬于紅海市場，所以回來后，我就看了數(shù)據(jù)，把現(xiàn)在該類目的市場數(shù)量最多的人群畫像寫了下來，做人群畫像分析前，先判斷產(chǎn)品屬于紅海還是藍海市場挺重要的，紅海市場的話，就要選市場人群數(shù)量最多的去分析，藍海市場就要精準分析特定人群了。

我把人群大概分成了六類，第一類18-25歲0-50元消費力的，第二類18-25歲50-100元消費力的，第三類18-25歲100-200元消費力的，第四類26-30歲0-50元消費力的，第五類26-30歲50-100元消費力的，第六類26-30歲100-200元消費力的，這六類人群畫像分別都帶有兩種維度，一個是年齡，一個是消費力，在上圖我做的數(shù)據(jù)列表中可以看到，人群畫像基數(shù)最大的是18-25歲在全網(wǎng)人數(shù)占比30.81%，0-50元消費力的占比47.81%，即第一類人群占比78.62%，這類人群主要購買的價格區(qū)間分布在0-30元，30-50元之間，屬于低端人群，逐輪人群分析對比過后，根據(jù)該企業(yè)理想中的市場定位，我給出的策略是，根據(jù)第六類人群畫像做主要的產(chǎn)品定位，基礎(chǔ)客單在130-250元之間，按照這類人群的偏好做產(chǎn)品設(shè)計，每類人群畫像的偏好屬性上圖可以看到，休閑褲、T恤、連衣裙、雪紡衫為主要細分類目，然后再根據(jù)這類人群畫像去做特定的核心詞、搜索詞、修飾詞分析，根據(jù)這些詞挑選款式，然后再設(shè)置一個50-85元客單的產(chǎn)品類做卡位，這類產(chǎn)品根據(jù)18-25歲50-100元消費力的人群畫像做定位，也就是第二類人群，這樣做的好處是，把18-30歲50-200元消費力的人群也卡進來了，意思是主推產(chǎn)品根據(jù)第六類人群做定位，這樣也輻射到了第三類人群18-25歲100-200元消費力的，然后副推產(chǎn)品根據(jù)二類人群做定位，也輻射到了第五類人群，26-30歲50-100元消費力的人群，這樣的產(chǎn)品組合拳涵蓋的人群基數(shù)最大，簡單說就是按高端定位，然后向下延伸中端市場，把低端市場踢出去，這樣的一份數(shù)據(jù)有理有據(jù)，店鋪還沒啟動前就已經(jīng)完整呈現(xiàn)了整個店鋪目標人群畫像，往后的事情就是根據(jù)這個人群畫像做虛擬文化輸出，就是文案、拍攝、風(fēng)格定調(diào)、視覺設(shè)計等工作，起初挑十來個款上車測試數(shù)據(jù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)微調(diào)主推款，最后配合適當(dāng)營銷引爆流量。

1、數(shù)據(jù)爬取

爬取對象：淘寶“連衣裙 夏”的搜索結(jié)果。爬取對象的選擇分析我在文章中也有提及。

工具：Scrapy。

代碼：我把當(dāng)時實現(xiàn)的代碼放在了GitHub上，地址：
https://github.com/younghz/TBBKAnalysis，感興趣的可以看一下。關(guān)于Scrapy的知識與爬蟲的編寫可以見專欄：
http://blog.csdn.net/column/details/younghz-scrapy.html

2、數(shù)據(jù)分析

分析內(nèi)容可見上述Repository的Wiki（
https://github.com/younghz/TBBKAnalysis/wiki）。我也會將其寫在下面?；蛘咧苯涌瓷厦嬷鯁栴}中我寫的答案。

工具：ipython & matplotlib。

3、分析內(nèi)容

分析內(nèi)容放在了Wiki中，鏈接：
https://github.com/younghz/TBBKAnalysis/wiki。或者直接見下面正文。（注意：如果Wiki中圖片無法打開，請使用較高版本的Chrome瀏覽器。）

4、正文

一、案例選擇。

現(xiàn)在著手分析的對象是能讓你在三個月獲得大把鈔票的“爆款”。這 當(dāng)然得拿最有代表性的商品當(dāng)例子，最有代表性就是最火的。看看什么最火。下面是淘寶指數(shù)（
http://shu.taobao.com/top/16/search）數(shù)據(jù)。

圖一 搜索排行

圖二 成交排行

很明顯，那么就取商品的搜索量和成交量二者交集——“連衣裙 夏”做案例進行分析。

二、案例分析

在淘寶中搜索“連衣裙 夏”，首先提取有用數(shù)據(jù)，這里我基于Scrapy框架實現(xiàn)了一個爬蟲，爬取按銷量排行的前五頁數(shù)據(jù)（聽說前五頁是所有商家的夢哦），銷量在三千到三萬，銷量低于三千的款也不夠‘爆’吧（我也不清楚，呵呵）。 這里提取每個寶貝銷量、寶貝價格、店鋪性質(zhì)以及店鋪名稱等分析。

三、數(shù)據(jù)分析

下面對提取的數(shù)據(jù)進行分析，分析分為兩種：首頁和前五頁。（以下圖表使用ipython基于matplotlib生成） 如果說前五頁屬于‘爆’級別，那么首頁就是‘爆爆’了吧。

（1）最關(guān)心的當(dāng)然還是銷量

基于上面抓取的數(shù)據(jù)，分析。

圖三 前五頁銷量趨勢

圖四 首頁銷量趨勢

看過了什么感受，這怎么成指數(shù)下降趨勢啊。即便是爆款，銷量差距還是很懸殊的啊。即使在‘爆爆’級別的首頁銷量老大和老二都不是一個級別的啊。競爭好激烈不是嗎。

我們繼續(xù)進行局部放大，看看銷量在一萬以上的是什么情況。

圖五 銷量大于一萬趨勢

小伙伴，是不是有種要做就做老大的感腳。

（2）看價格

下面是前五頁商品的價格曲線。

圖六 前五頁商品價格及平均價格圖

其中紅色的線是所有商品的平均價格，低于50塊。而且價格可分為三個區(qū)間:

• 區(qū)間一：50以下。這部分商品最密集，大部分商品價格集中在這個區(qū)域。
• 區(qū)間二：50到100。這屬于第二階梯。
• 區(qū)間三：100以上，看上去這部分好刺眼啊，總有零星的幾個拔出來。相對比例很少。

有什么感想，要是你做，把你的東西價位定義在哪個區(qū)間呢。繼續(xù)看下首頁的價格數(shù)據(jù)。

圖七 首頁商品價格走勢圖

要是感覺這個不夠明顯，我們還是來看銷量高于一萬的走勢圖。

圖八 銷量大于10000商品價格走勢圖

下面來研究下這些爆款都來自哪里。

（3）賣家地點

來看看這些做爆款的賣家都在哪，地點是不是也為他們提供了一定的優(yōu)勢？

圖九 賣家地點分布

從高到低分別是——廣東、浙江、北京、上海、江蘇、山東、湖北、河南、遼寧、江西。

（4）店鋪是否是天貓賣家

圖十 是否是天貓（前五頁數(shù)據(jù)）

圖十一 是否是天貓（首頁數(shù)據(jù)）

這個比例看起來都差不多?？磥硪矝]什么必然的關(guān)系。

(5)商品名字

給你舉兩個： “夏季新款女式連衣裙莫代爾背心長裙波西米亞氣質(zhì)長裙打底裙子” “14夏季新款韓版短袖V領(lǐng)波西米亞連衣裙大碼女裝沙灘裙子” “夏裝新款女連衣裙短袖韓國性感修身顯瘦包臀V領(lǐng)大碼” 呵呵，想沒想好你的叫什么名字了？ 如果買的是內(nèi)褲，按照上面的規(guī)則應(yīng)該就叫：“14夏季新款波西米亞修身顯瘦包臀韓國氣質(zhì)新版安全防盜內(nèi)褲”，呵呵。

（6）買家分析

剛才說的都是賣家的，現(xiàn)在看看消費者?？纯搓P(guān)鍵詞喜好度（
http://shu.taobao.com/searchindex?spm=0.0.0.0.3Mt2Y2&query=
%E8%BF%9E%E8%A1%A3%E8%A3%99%20%E5%A4%8F）對你有沒有幫助。

圖十二 搜索喜好度

第一是黑龍江，遼寧也入圍前十了。