性別分析和年齡分析

如下性別分析和年齡分析圖，可以看到女裝性別女性占75.51%明顯大于男性24.49%。這里我們也可以看成男性朋友協助女性購買女裝的比例。

對于我們顧客群體購買力的年齡分布的了解，對女裝賣家幫助非常大，可以對潛在客戶的衣服款式喜好，經濟接受能力的評估做分析，從而讓賣家的商品更有效推廣。我們完全可以針對不同年齡段的客戶進行款式推廣，從而大大擴大營銷業績。這里舉個案例，我們可以在年齡和性別分析圖中看到很多有趣的信息，比如女性基本都是18歲以上客戶在網上購買衣服，因為18歲以下基本都在中學讀書，和父母一起住，這個年齡段的學生以考試為主，很少注重新衣服款式和搭配，基本按照父母意思。而我們在看12-17歲女孩子父母一般是在40歲以上的年齡段，而這個年齡段基本很少在網上購買衣服，基本是去逛街和實體店鋪給子女購買衣服。我們也就是為什么我們會看到這個年齡段的女孩子以校服和普通體育衣服為主的原因了。我們淘寶店鋪賣家可以以此為參考對該年齡段的女裝上架數量和庫存，以及宣傳促銷活動做些必要控制。另外我們可以看到18-24歲年齡段占第三位購買量，這個年齡段基本都是在校大學生，開始按照自己的意愿和同學朋友的影響在淘寶購買衣服。我們可以針對大學女生進行相關款式女裝的推薦和宣傳促銷，效果就很明顯。25歲至34歲是銷售中購買力最多的，這個年齡段的女孩子基本已經畢業工作，經濟能力獲得了很多自由，相對購買了也提升了很多。可以購買更多的款式，綜合消費能力也有所提高。

客單價分析

下面的客單價分析，是本周內每位客戶一次花多少錢購買女裝，這個對我們女裝賣家非常有幫助的，商品定價是女裝商品是否可以熱銷主要原因之一。

從客單價分析中，我們可以看到50元以內的女裝訂單在銷量最高占41.13%。其次是50-100元，占33.23%。另外100-200元和200-500元依次排位。

我們可以從女裝客單價分析中，可以理解女裝目前顧客群體單筆購買金額分布，這樣在我們對女裝的定價，進貨成本預算，選擇促銷的寶貝價位進行必要的調整。根據我們店鋪針對客戶群體，按照淘寶主流銷售客單價選擇不同的價位女裝進行針對性促銷。另外我們還可以利用這個客單價統計分析情況，設置我們女裝寶貝的減價搭配套餐進行促銷。以前很多賣家都喜歡按照相關款式進行搭配套餐促銷，我們這里了解客單價統計分析后，在設置時考慮到不同的價位段就會起到良好的促銷效果。 比如一套60元的衣服，我們確定其顧客在50-100元顧客銷售群體，這個時候就可以添加搭配減價衣服選擇在100元以內，100-200元以內，200元-500元以內3個層次。這樣就可以提供銷售業績。

熱門搜索特征分析

如下我們可以看到女裝行業在本周的熱門搜索特征數據統計數據，前面是搜索次數和搜索人數，后面是日均數據。該列表按照搜索次數排序如圖所示。關于搜索特征理解就是我們對女裝產品特有的屬性名稱，比如女裝可以分季節性質的春裝，夏裝等，也可以按照風格劃分比如韓裝，日式等。

在本周的搜索特征中，我們可以看到女裝中客戶比較關注的特征詞“正品”最高，看來質量和正規廠家生產是目前用戶最關心的問題。根據季節情況，目前夏裝也是比較熱門客戶選擇。我們普通女裝店家可以針對這些搜索特征詞很好加入我們的女裝商品名稱中，加大該寶貝被搜索的次數。另外我們店家和女裝廠家都可以利用熱門搜索特征詞，了解最新大眾顧客關心的產品特征，這也說明潛在的顧客需求。我們可以組織進貨或者生產新的產品滿足這部分顧客的需求。

熱搜品牌分析

如下是女裝行業一周內的熱門品牌搜索統計排行，按照成交金額，成交占比，商品數，人數進行統計分析。

以上圖熱搜品牌顯示，目前非淘寶系統收錄品牌銷售量最多，占7.95%。ONLY和歐時力本周銷量都不錯。如果我們是普通賣家，我們可以根據如上排名，增加進貨銷售。如果我們是專賣店的賣家，可以更好的了解本品牌銷售情況和同行的對比情況。如果我們是女裝設計和品牌廠家。我們可以對相關數據進行分析，對自家品牌商品進行了解，哪些款式是目前最熱門的暢銷品，哪些是目前市場比較冷淡的產品。對于對手的產品和銷售情況，也可以清楚了解和分析。真如那句：我們只有知己知彼，才能百戰不殆。