（2018第15话）产品开发相关的8个数据的基础意义

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       数据分析与挖掘，简单点的分析就是看各个数据项目本身的意义，如果深入的挖掘分析，就需要对数据再次进行加工，运用不同的挖掘分析方法，比如加入时间维度、增加相关性分析，等等。

       很多人都一直在想，如何提高自己的数据分析与挖掘水平，我的建议是，别想一步登天，先从理解数据本身的意义开始，理解单项数据隐藏的意义，再求进一步，否则，基础的都不懂，还想进行深层次的挖掘，何从谈起？数据分析并不是有很多花里胡哨的图形和曲线才叫数据分析，那种的目的是为了更好的呈现而已，不是衡量数据分析水平的关键，关键是，你要懂数据内涵。

       我们涉及的非常多的数据都对产品开发有很强的指导作用，今天就从数据的基础意义来看，你们平常是否有这么分析过？如果这些数据项目没有听过，不好意思，你数据分析的基础都还不牢固，因为你的知识体系里，和你工作相关的数据项目你都还不清楚，时间有限，今天随意从几个不同的方向列举8个。

       1、销量订单比；

        定义：销售单品数量/销售订单数量；

        基础意义：数值越高，代表做组合产品或套装产品的成功机会越高。

       2、review平均得分；

        定义：review加权总分/review个数（亚马逊规则调整，所以不能直接算数平均了，只能加权平均，这个加权权重规则我不知道，不过没关系，亚马逊算好了，直接用就好）；

        基础意义：数值越低，代表该款产品可改进空间越大。很多人会错误理解，注意是该款产品，不是该品类。要看细分品类的改进空间，你只能统计同类产品的review具体问题后才能得出结论。

        3、直接竞品数量；

        定义：核心卖点（需求）相竞争的产品数量；

        基础意义：什么是核心卖点（比如），充电器，用户关注的是充电速度；移动电源，用户关注的是容量......，比如你做移动电源，如果你要做10000mah的，那么10000mah左右区间的产品才是你的直接竞争对手，直接竞品数量直接决定你面临的竞争状态，那些3000的、20000的，都是间接竞争对手，虽然同样是移动电源，事实上构成的竞争有限。

       4、订单转化率；

       定义：订单数量/session；

       基础意义：别盯着这个了，转化率是多方面原因的综合结果，盯着这个很容易陷入误区，因为有些类别平均转化率本身就很高，你看到一个产品转化率40%，认为很有空间，其实，很多品类平均转化率都在50%以上。如果非要看这个数据，需满足几个条件：你需要开发这类产品，并且某个产品超过类别平均转化率，属于自然销售行为，不被人为干扰。这样的单品值得参考。

       5、主流销售价格；

       定义：顾客所接受的最集中的价格区间；

       基础意义：可以根据这个测算未来产品可能的利润空间，但这里很容易犯错。销售价格不等于用户接受的价格，很多新手很容易在这里犯错误，习惯用算数平均价，但你应该用加权平均价，比如市场上一个产品有三个卖家卖，分别排小类目前三，一个卖10美金，一个卖18美金，一个卖20美金，如果后面两个都没销量，你可以直接排除了，这个价格有何意义？除非你产品独一无二，或许你可以挑战这个价格空间。

       6、关联比排名；

       定义：某类产品关联另一类产品的排名；

       基础意义：指导你打造最具关联性的产品。很多人习惯只简单的看一小部分产品关联什么就下结论，其实很多产品关联什么受很大的外部因素干扰，所以看这个数据需要尽量看全，比如你做品类A，就需要看所有同类的产品A1、A2、A3、A4、A...都关联什么产品，这样的综合数据才是最客观的。其中还有一点需要注意，这个数据只看到了产品核心需求的关联，并没有属性关联，即使同类产品listing的运作不受任何外部因素的影响，每个产品关联的产品还是有很大区别，因为，每个产品也不一样。

       7、MOVER & SHARKER

       定义：产品排名变化最快的产品；

       基础意义：得到哪些产品可能是比较有潜质的，即使是成熟品类，冲的快的产品可能是新增了某些特殊的属性。这个数据看即时性的会烦死你，这个目录更新的太快了，可以说，大部分都是活动做出来的，对你产品开发指导意义并不大，如果真要看，等久一点。

       8、review高频词（Read reviews that mention）排名

       定义：在用户的review，被提及最多的词语排名；

       基础意义：用户的关注点，这个真的很重要，排除刷评的因素，这个有着庞大的分析空间，因为这个就是用户关注点的浓缩，如果真要从需求层次入手，这个就是最好的切入点。这些词有很多本身是很中性的，单从一个词很难看出用户想表达的意思，所以需要更多的深入解读。

       今天分享8个数据基础意义，祝大家发发发！

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