淘宝店铺如何拿下女装大数据，让销量飞起来？

         2，在这里没有做详细的分析逻辑，我们仅仅是得到一个市场份额的占比，还需要更多属性数据支撑，才能具体到相关的品类共性，拿到这个数据，你最先想到的是自己的品类，是否吻合市场支付金额占比，卖得不好，有时候不能怪这怪那，自己手上的产品品类，在此刻的市场份额到底有多少这次，我决定用淘宝进一步了解品类品类占比规划上新时间节点品类爆款周期清仓时间节点做好流量交替以下是2016淘宝女装全年的子类目支付金额占比表：因为长度太长，我截成两段，大家自己可以拼起来看，更有利于观察数据的连贯性有了全品类的排名和市场份额，我们接下来总结单一品类的市场份额数据表：为了更直观的分析数据，我决定用图表的形式来观察，虽然有点多，但我还是耐心的做了（是不是值得赞扬一下）：这里以5%为一个节点，其实对于某些品类是不够合理的，但为了统一协调性，整体上更有分析价值流量来源于关键词，产品的属性决定了关键词，每一个关键词的流量都要我们用心经营，做产品规划的时候尽可能考虑同一涨幅的品类4，每一家店铺往往都是多品类运营的，用标准的市场份额占比去做产品规划是可取的，但也不是绝对的好了，根据以上的数据图表，说说我个人的看法：1，不论你是新开店的，还是经营几年的店铺，对于产品品类的市场份额，我们总会有参考意义的对于做全品类的朋友，就更有参考价值了，根据排名占比，别在胡乱做产品规划和进货了在规划上新波段的时候，可以分三大波段，中间可以再细分小波段，在萌芽期，切记大量上新自主研发的产品，以免造成过早上新，后边没真正的好产品上新，建议用老款或是一些往年热卖款的延伸款如若深入分析单一品类，建议大家可以更低的节段做图表，才能更清晰的看到波段的变化，例如：就单一品类来说，这样更能说明问题，什么时候开始涨2017年，这个表格可以做为品类总参考指南，很容易就能成看出来每一个月的品类交易支付金额占比                

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