国产成人剧情av麻豆果冻,国产无遮挡又爽又黄的视频,天天躁夜夜躁狠狠躁婷婷,性色香蕉av久久久天天网,真人性生交免费视频

所在分類(lèi):  Amazon 所屬圈子: Amazon Amazon銷(xiāo)售和運(yùn)營(yíng)

市場(chǎng)調(diào)研思路分享[技術(shù)向] - 怎么通過(guò)詞頻分析快速了解市場(chǎng)?

發(fā)帖21次 被置頂15次 被推薦8次 質(zhì)量分0星 回帖互動(dòng)172次 歷史交流熱度16.95% 歷史交流深度0%


預(yù)估閱讀時(shí)間:15 min


?前言


Hello,論壇的朋友大家好,最近在拓展新品類(lèi),需要做大量的數(shù)據(jù)調(diào)研,同時(shí)需要快速熟悉市場(chǎng)和產(chǎn)品,所以就總結(jié)了一些方法論,希望能幫到有相似需求的朋友。如果能對(duì)你日常運(yùn)營(yíng)工作產(chǎn)生幫助,深感榮幸。
源碼也全部準(zhǔn)備好了,需要的朋友直接messages,但是需要對(duì)Python有基礎(chǔ)了解,有問(wèn)題的在評(píng)論區(qū)進(jìn)行討論,我會(huì)針對(duì)一些高頻問(wèn)題做更深入探討。

好了,正題開(kāi)始,今天分享的核心是:怎么快速熟悉一個(gè)市場(chǎng)和產(chǎn)品?
這里討論的是快速做到80分的水平,開(kāi)題先表明這一點(diǎn),因?yàn)槟阈枰焖僬业綕摿κ袌?chǎng),所以只能做一些基本面分析。
但是如果是決定在類(lèi)目長(zhǎng)期深耕的,我認(rèn)為起碼做到95+,你需要對(duì)產(chǎn)品細(xì)分屬性、客戶(hù)細(xì)分需求,甚至產(chǎn)品的生產(chǎn)改進(jìn)工藝都有所了解,這樣才能建立起自己的競(jìng)爭(zhēng)壁壘,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)很充分了,所以需要你做到大部分競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都做不到的事情,這樣整體的生意盤(pán)子才會(huì)有比較好的盈利預(yù)期。

1.頁(yè)面信息要素分析
首先想明白一個(gè)問(wèn)題,我們Listing優(yōu)化主要做的內(nèi)容是什么?保證流暢的可讀性同時(shí)做好關(guān)鍵詞布局(埋詞),一般我們都是在 標(biāo)題、五點(diǎn)、長(zhǎng)描述 中完成。
再思考一個(gè)問(wèn)題:在標(biāo)題中一般都會(huì)包含什么內(nèi)容?這里貼一個(gè)so called 標(biāo)題模板格式:
品牌+核心關(guān)鍵詞+屬性詞1+屬性詞2+場(chǎng)景詞+適用詞+人群+其他,etc
所以非常顯而易見(jiàn),我們對(duì)標(biāo)題做詞頻分析可以快速了解哪些問(wèn)題?
  1. 品牌頻率:市場(chǎng)壟斷程度的反映
  2. 核心關(guān)鍵詞詞根:適用核心關(guān)鍵詞詞根繼續(xù)拓展搜索結(jié)果
  3. 屬性詞:不同的產(chǎn)品有不同的屬性,哪些屬性提及頻率最高?背后代表的是什么需求?
  4. 場(chǎng)景詞:高頻場(chǎng)景是哪些?可以指導(dǎo)圖片需求的場(chǎng)景側(cè)重表達(dá)
  5. 適用性、人群等其他屬性:了解更多的補(bǔ)充信息


單單是對(duì)標(biāo)題的詞頻分析就可以了解這么多信息,同時(shí)這也可以對(duì)我們的產(chǎn)品標(biāo)題自檢,是否有遺漏一些高頻核心詞,比較精明的消費(fèi)者就是找特定的關(guān)鍵詞(視覺(jué)錘)直接點(diǎn)擊產(chǎn)品,如果整體頁(yè)面對(duì)產(chǎn)品的特定功能闡述比較清晰的,購(gòu)買(mǎi)的可能性就非常高了。

所以這次我以標(biāo)題的詞頻分析給大家做實(shí)例講解,以熱門(mén)品類(lèi)而且屬性非常多的蘋(píng)果表帶給大家進(jìn)行講解。

2.數(shù)據(jù)挖掘工作
現(xiàn)在已經(jīng)有很多第三方工具了,所以已經(jīng)可以省下大量的數(shù)據(jù)挖掘工具,以**精靈為例,直接點(diǎn)到類(lèi)目主頁(yè),下載類(lèi)目產(chǎn)品數(shù)據(jù),下載表格出來(lái)就已經(jīng)包含了標(biāo)題的數(shù)據(jù)。
https://assert.wearesellers.com/questions/20240627/74b0b680c5093d9fbeb12ccaf0798b96.png
同時(shí)**精靈也有批量下載產(chǎn)品賣(mài)點(diǎn)的相關(guān)功能,也可以針對(duì)賣(mài)點(diǎn)做詞頻分析、賣(mài)點(diǎn)詞頻分析,做供給端的分析。
https://assert.wearesellers.com/questions/20240627/5c42237372734260ecdbb00620bc85d5.png
補(bǔ)充Tips:?
1.之前**精靈下載的產(chǎn)品表格里面第二個(gè)工作表會(huì)有相關(guān)詞頻分析,現(xiàn)在這個(gè)表取消了,直接在頁(yè)面上點(diǎn)擊復(fù)制詞頻也可以獲取數(shù)據(jù)
2.有時(shí)候類(lèi)目里面的產(chǎn)品不是我們想要的核心競(jìng)品,建議使用關(guān)鍵詞檢索產(chǎn)品,之后再下載數(shù)據(jù)。

3.詞頻分析
其實(shí)我們下載下來(lái)**精靈的數(shù)據(jù)已經(jīng)包含了一個(gè)子表【標(biāo)題詞頻】了,但是沒(méi)有解決以下的需求:
1.下載的產(chǎn)品表格中,相關(guān)的核心競(jìng)品較少,所以詞頻的參考性就很低
2.篩選核心競(jìng)品之后,詞頻也還是之前的競(jìng)品
所以需要針對(duì)我們選定的產(chǎn)品列表做詞頻分析,以降低分析誤差
補(bǔ)充:有心思活躍的同學(xué)會(huì)想到,直接使用關(guān)鍵詞檢索,相關(guān)度就很高了,但是檢索結(jié)果中還是會(huì)包含不相關(guān)產(chǎn)品,所以我一般都是手動(dòng)篩選核心產(chǎn)品列表之后再做分析,盡量把誤差做到最低。
Tips: 不想寫(xiě)弄代碼的,網(wǎng)上也有一堆詞頻分析工具,給大家貼一個(gè)鏈接:
https://assert.wearesellers.com/questions/20240627/ffd48ff662e982e370aaf9d68f200e1c.png
http://www.writewords.org.uk/word_count.asp
但是網(wǎng)站的工具也有弊端,有時(shí)候只能給你輸出前多少項(xiàng)之類(lèi)的各種限制,所以我還是傾向做比較詳盡且接近事實(shí)的分析,大家自己權(quán)衡選擇合適自己的方法。

這里是相關(guān)的代碼,需要配置對(duì)應(yīng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境,這里不再贅述,有問(wèn)題的直接PM我
只需要在對(duì)應(yīng)文件夾的txt文檔中復(fù)制好對(duì)應(yīng)的標(biāo)題,直接運(yùn)行程序,就可以快速輸出結(jié)果,我沒(méi)有測(cè)試過(guò)上限,幾萬(wàn)個(gè)標(biāo)題也可以瞬間輸出結(jié)果。
以下是相關(guān)代碼:
import re
from collections import Counter

with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
# print(text)

words = text.replace('"', '\'').replace(',', ' ').split()

# 使用Counter類(lèi)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)
word_counts = Counter(words)

# 打印單詞及其出現(xiàn)次數(shù)
top_words = word_counts.most_common(2000)

for top_word in top_words:
word = top_word[0]
frequency = str(top_word[1])
print(word + ' | ' + frequency)




這里是代碼運(yùn)行結(jié)果,直接復(fù)制到表格文件進(jìn)行分析
https://assert.wearesellers.com/questions/20240627/1196ad822df00af725df56d9d276b20d.png
我們已經(jīng)拿到對(duì)應(yīng)的詞頻數(shù)據(jù),怎么進(jìn)行下一步的分析,也很簡(jiǎn)單,就是針對(duì)不同的關(guān)鍵詞進(jìn)行分類(lèi),做這部分工作有什么意義?
1.除了上面的屬性分析、功能分析之外
2.處理好的數(shù)據(jù),我們只需要做一下簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)透視,就可以得到非常清晰的廣告結(jié)構(gòu)(這部分后面有機(jī)會(huì)再跟大家分享)

這是我分類(lèi)完之后的形式(燈帶數(shù)據(jù)示例):
https://assert.wearesellers.com/questions/20240627/5b08a53317dad2e73cc83257b219640d.png
熟悉產(chǎn)品的時(shí)候會(huì)有很多單詞都是比較陌生的,就需要去搞清楚具體的含義,加深對(duì)市場(chǎng)+產(chǎn)品的理解做到這個(gè)程度你已經(jīng)對(duì)類(lèi)目產(chǎn)品的屬性和新品廣告規(guī)劃已經(jīng)有比較清晰的認(rèn)知了,但是其實(shí)還是有更多的應(yīng)用場(chǎng)景的,這里就不進(jìn)行展開(kāi)了。

4.銷(xiāo)售分析
上面的數(shù)據(jù)分析其實(shí)已經(jīng)很全面了,但是其實(shí)還是可以利用已經(jīng)完成的詞頻分析去做細(xì)分市場(chǎng)分析的,通俗的來(lái)說(shuō)就是做產(chǎn)品標(biāo)記,可以根據(jù)產(chǎn)品的核心屬性進(jìn)行分類(lèi),不同的屬性就是這個(gè)市場(chǎng)下面的不同細(xì)分需求市場(chǎng),數(shù)據(jù)標(biāo)注也很簡(jiǎn)單,標(biāo)注完成之后,再簡(jiǎn)單做一下透視就可以得出更多有效信息(這部分如果大家疑問(wèn)比較多再進(jìn)行展開(kāi))
下面是特斯拉相關(guān)配件市場(chǎng)數(shù)據(jù)示例:
https://assert.wearesellers.com/questions/20240627/346aa1a60637291d0c132fe155e43299.png
分享到這已經(jīng)接近尾聲了,希望對(duì)各位有幫助,對(duì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)感興趣的朋友可以主頁(yè)溝通。
利用好軟件【賣(mài)家精靈或者第三方軟件】進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取,再結(jié)合一點(diǎn)點(diǎn)自己的數(shù)據(jù)分析能力,就可以有更加深入的見(jiàn)解和認(rèn)知,不渴望做到咨詢(xún)公司證券公司的那種研報(bào)級(jí)別,但是對(duì)于中小公司的基本業(yè)務(wù)方向判斷已經(jīng)有足夠明顯的幫助了。
做的這么多技術(shù)分享,一直強(qiáng)調(diào)一個(gè)觀念:技術(shù)一定是服務(wù)于業(yè)務(wù)的,不要做很難有產(chǎn)出的事情,浪費(fèi)大量的時(shí)間。
代碼實(shí)際使用有問(wèn)題的,也可以在評(píng)論區(qū)交流。
已邀請(qǐng):
大佬,第4點(diǎn)怎么做呢?可以分享一下步驟嗎?
要回復(fù)問(wèn)題請(qǐng)先登錄注冊(cè)

加入賣(mài)家社群
關(guān)注公眾號(hào)
加入線下社群
廣告 ×
10s