shopee数据分析选品

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用户131****1313 2026-01-04

用户131****1313

下面给你一个面向 Shopee 数据驱动的“选品”完整方案，涵盖目标、数据口径、指标体系、选品模型、实操流程、可落地的分析模板（含 SQL 示例）以及看板与落地路径。若有你们的数据结构或工具链，我可以再据此定制具体实现。
一、目标与原则
- 目标
- 构建可重复、可落地的选品体系，快速发掘高毛利、高需求、增长潜力的商品。
- 在保证供给稳定的前提下，形成可执行的选品清单、上新节奏与定价/促销策略。
- 原则
- 以利润与可控风险为核心，兼顾需求规模与增长潜力。
- 以数据驱动为核心，辅以品类专家的直觉与市场洞察。
- 数据口径统一、模型可解释、可追溯、可落地。
二、数据口径与数据源（实现落地的清单）
- 常用数据源（跨表关系示例）
- 交易层：Orders、OrderItems、Payments、Refunds
- 商品与库存：Products、ProductVariants/SKUs、Inventory、StockMovements
- 成本与价格：COGS、Pricing、Fees、Costs
- 品类与属性：Categories、Attributes、Brand
- 促销与广告：Promotions、Campaigns、AdPerformance、广告花费
- 客户与反馈：Customers、Reviews、Ratings、ReturnReasons
- 时间与地区：DimDate、Regions/City、Shop
- 口径要点
- 时区统一：Asia/Taipei；日期字段统一为本地日期粒度。
- 货币与定价：如有多币种，统一换算成本地货币（如新台币 TWD）。
- 指标口径统一：GMV、毛利、Take Rate、单位成本、AOV、ROAS 等定义一致。
- 数据质量：去重、对账、缺失值处理、促销事件与订单的对齐。
三、核心指标与权重体系（选品评分的核心构成）
- 经济性维度
- 毛利率与毛利润：毛利 = Revenue - COGS - 物流/服务成本 - 平台分成（如有差异，分开计算更清晰），毛利率 = 毛利 / Revenue
- 采购成本与成本波动：COGS 的稳定性、采购价对利润的影响
- Take Rate 与净利贡献
- 需求与增长维度
- 近4–12周销量（单位销量、订单量）
- 购买转化与曝光：CVR、CTR、曝光量、点击量、新增收藏/加购
- 客单价与复购：AOV、复购率、客单价分布
- 增长信号：YoY/MoM 增长率、上新节奏、品类热度
- 供给与风险维度
- 库存周转与缺货率、退货率、退货金额
- 供应稳定性与供给风险（供应商多样性、单一供给源依赖度）
- 品控与评价风险（差评率、退货原因分布、假货风险）
- 竞争与市场维度
- 同品类内竞争密度（相同/相近 SKU 的数量、价格分布）
- 品类热度变化趋势
- 最终选品评分公式（简化版）
- Score = w1 * Profitability_norm + w2 * Demand_norm + w3 * Growth_norm + w4 * StockRisk_norm + w5 * Competition_norm + w6 * Quality_norm
- 各项都归一化到 0–1 范围，权重 w1…w6 可按策略调整（如毛利优先时提高 w1；快速扩张时提高 Growth 与 Demand 的权重）。
- 选品产出
- 得分高的前 N 个产品形成“选品清单”，分品类/地区/渠道输出优先级。
四、选品分析与模型的工作流程（可执行的 5 步法）
1) 数据整合与清洗
- 将 Orders、OrderItems、Products、Inventory、Promotions、AdPerformance、Reviews 等表按时间、品类、地区等维度对齐。
- 统一时间粒度（周/月）、统一货币、处理缺失与重复记录。
2) 指标计算与特征工程
- 计算每个商品的核心指标：GMV、销售单位、订单量、AOV、毛利、毛利率、库存周转、缺货率、退货率、评分、评论情感等。
- 派生特征：与上期的增减、季节性指标、促销暴露强度、广告强度、竞品密度等。
3) 评分模型构建
- 使用线性打分或简单机器学习模型（如回归、排序模型）对每个商品打分，输出 Top-N。
- 可设定分品类的子模型，针对高潜力品类做更精细的权重。
4) 验证与迭代
- 与市场/商品团队对比实际上新效果、广告投放效果、毛利变化，调整权重与口径。
- 进行小规模试点（Top 20–50 的选品）并跟踪 4–8 周效果。
5) 上线与监控
- 将选品结果落地到上新计划、价格与促销节奏、广告投放策略、库存分配。
- 设置定期（如每周/每月）再选品循环，及时更新评分与清单。
五、可落地的分析模板与 SQL 示例（通用、可直接落地）
注：以下 SQL 使用通用语法，具体请按你们的数据库（MySQL、PostgreSQL、BigQuery、Snowflake 等）作微调。
1) 近 12 周的单品销售与毛利概览
- 目标：了解每个商品在最近 12 周的销量与毛利表现，筛出高利润成长品。
- SQL（伪代码风格，需结合实际表名字段调整）：
SELECT
p.product_id,
p.product_name,
SUM(oi.quantity) AS units_sold_12w,
SUM(oi.quantity * oi.price) AS revenue_12w,
SUM(oi.quantity * (oi.price - oi.cost)) AS gross_profit_12w,
AVG(p.current_price) AS avg_price_12w,
AVG(r.rating) AS avg_rating
FROM
order_items oi
JOIN
orders o ON oi.order_id = o.order_id
JOIN
products p ON oi.product_id = p.product_id
LEFT JOIN
reviews r ON r.product_id = p.product_id
WHERE
o.order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 12 WEEK)
GROUP BY
p.product_id, p.product_name
ORDER BY
gross_profit_12w DESC
LIMIT 200;
2) 毛利率与库存健康度的联合排序
- 目标：在毛利潜力相近的情况下，优先库存周转快、缺货风险低的商品。
- SQL（示意）：
SELECT
p.product_id,
p.product_name,
SUM(oi.quantity) AS units_sold_12w,
SUM(oi.quantity * oi.price) AS revenue_12w,
SUM(oi.quantity * (oi.price - oi.cost)) AS gross_profit_12w,
SUM(oi.quantity) / NULLIF(inv.total_units,0) AS stock_turn, -- 库存周转近似
inv.out_of_stock_rate AS out_of_stock_rate
FROM
order_items oi
JOIN
orders o ON oi.order_id = o.order_id
JOIN
products p ON oi.product_id = p.product_id
JOIN
inventory inv ON inv.product_id = p.product_id
WHERE
o.order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 12 WEEK)
GROUP BY
p.product_id, p.product_name, inv.total_units, inv.out_of_stock_rate
ORDER BY
gross_profit_12w DESC, stock_turn DESC
LIMIT 200;
3) 选品打分框架的简单实现（线性打分）
- 目标：将 Profitability、Demand、Growth、StockRisk、Competition、Quality 等六维构造成综合分。
- SQL（伪代码，需规范化分数）：
WITH metrics AS (
SELECT
p.product_id,
(gross_profit_12w / NULLIF(revenue_12w,0)) AS profitability_norm, -- 粗略毛利率
(units_sold_12w / NULLIF(total_units_12w,0)) AS demand_norm,
((sales_growth_qt - 1)) AS growth_norm, -- 假设有 QoQ/YoY 增长数据
(CASE WHEN stock_turn > threshold THEN 1 ELSE 0 END) AS stock_norm,
(CASE WHEN competitive_density < threshold THEN 1 ELSE 0 END) AS competition_norm,
(rating_norm) AS quality_norm
FROM (...上述查询的结果...) AS base
)
SELECT
product_id,
profitability_norm, demand_norm, growth_norm, stock_norm, competition_norm, quality_norm,
(0.35 * profitability_norm) + (0.25 * demand_norm) + (0.15 * growth_norm)
+ (0.10 * stock_norm) + (0.10 * competition_norm) + (0.05 * quality_norm) AS score
FROM metrics
ORDER BY score DESC
LIMIT 100;
4) 新品/上新节奏的选品提示（简单趋势筛选）
- 近 8 周新增商品中，筛选出增长率高且毛利率 acceptable 的 SKU。
- SQL（示意）：
SELECT
p.product_id, p.product_name,
SUM(CASE WHEN o.order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 8 WEEK) THEN oi.quantity ELSE 0 END) AS sales_8w,
AVG(p.cost) AS avg_cost,
AVG(p.price) AS avg_price,
((SUM(oi.quantity) * oi.price) - SUM(oi.quantity) * p.cost) AS gross_profit_8w
FROM
order_items oi
JOIN
orders o ON oi.order_id = o.order_id
JOIN
products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE
o.order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 8 WEEK)
GROUP BY
p.product_id, p.product_name
ORDER BY
sales_8w DESC
LIMIT 100;
五、看板与落地执行建议
- 看板设计要点
- Top-N 选品看板：按分数排序的前 100 件商品，按品类/区域划分。
- 毛利与销量对比看板：展示高毛利但销量偏低的潜力品，以及高销量但毛利偏低的品。
- 库存风险看板：库存周转、缺货率、退货率等指标的警戒线。
- 上新节奏看板：新品上线数量、前 4 周的销售贡献、广告投放效果。
- 落地执行路径
- 第1阶段（0–4 周）：建立数据口径、跑通基础指标、输出前 50–100 个高潜力 SKU 的初步清单。
- 第2阶段（4–8 周）：对高潜力 SKU 进行小规模上新与定价/促销试点，监控效果（毛利、转化、广告 ROI）。
- 第3阶段（8–12 周）：优化选品模型权重、形成稳定的周/月选品包与上新节奏。
- 第4阶段（持续）：建立定期的选品复盘机制，持续迭代特征、权重与阈值。
六、落地注意事项
- 数据质量
- 需确保订单与库存数据的一致性、促销事件与 SKU 的对齐、重复记录的清理。
- 货币与定价
- 若涉及跨区域，请统一计价单位，防止取数时单位错配影响毛利计算。
- 模型透明度
- 选品打分应可解释，能向产品/运营团队解释每个维度对最终分数的贡献。
- 风险管控
- 高毛利但高风险的商品需设定风控阈值（如高退货风险、假货风险等）的排除条件。
七、可交付物清单
- 选品指标口径文档、数据字典与血缘关系图。
- Top-N 选品清单、分品类/区域的优先级表。
- 选品看板草案（看板字段、维度、更新频率、权限设置）。
- 5–7 个可直接执行的分析用例及对应 SQL 模板。
- 上新与定价/促销的落地执行指南。
如果你愿意，我可以把以上内容定制成：
- 一页式“ Shopee 选品决策简报”
- 针对你们具体表结构的可执行 SQL 模板包（按你们的数据库和字段命名来定制）
- 以及一个 4–6 周的落地执行路线图，包含关键里程碑与需要对齐的职能部门
告诉我你目前使用的数据库类型、关键数据表字段（如 order_items 的字段名、cost、price、inventory 的字段等）、以及你最关心的品类与区域，我就能给出更贴合你们场景的定制方案。

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