CN117934048B - 一种电商商品销量分析方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种电商商品销量分析方法和系统，所述方法包括获取预设商品在电商平台上的销量数据；当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，获取预设商品所在电商平台上的预设营销数据、流量数据以及价格数据；针对预设营销数据分析得到对应预设商品的商品类目需求变动和竞品影响，并基于商品类目需求变动和竞品影响确定市场需求变动影响；针对流量数据分析得到预设商品的曝光变动影响；针对价格数据分析得到预设商品的价格变动影响；基于预设商品的市场需求变动影响、曝光变动影响以及价格变动影响确定导致预设商品销量波动的目标因素。本申请能够提高销量分析准确性，提高销量分析方法的适用范围和分析效率，降低分析执行难度。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种电商商品销量分析方法和系统。
背景技术
随着全球电子商务的兴起，国际零售贸易得到飞速发展，大量的国内中小型电商用户将零售业务扩展至国外市场，通过境外的电商平台将国内众多商品销往国外市场。伴随跨境业务的发展，基于ERP软件而开发的电商ERP系统逐步发展起来。电商ERP系统可以和电商平台深度连接，帮助国内的中小型电商用户统一管理其海外店铺，解决语言差异带来的障碍，可实现一个运营人员同时管理上百个电商店铺，大幅度提高店铺运营的效率。
电商ERP系统是通过既定的规则访问和控制电商平台的店铺，处理店铺运营各环节的动态数据，数据管理庞杂，同时还要满足多种类型用户的操作便捷性需求；因此现有已商业化的电商ERP系统的各功能模块都还处于功能逐步更新和完善的阶段，各软件企业在开发自家电商ERP系统时所制定的功能算法和规则也基本不一样，各功能模块随着用户需求变化会持续开发新的版本，以兼容更多的使用场景。
在实际电商活动中，商品销量会发生超出常规范围的波动，通常称为商品的销量异动。目前市场上的销量异动分析方法主要根据商品广告的流量及转化率进行分析，总结得到电商商品销量异动的原因，然而这种销量分析方式通常只能应用于广告投放较多的商品销量分析，而难以适用于广告投放较少、甚至不投放广告的商品上。
涉及本申请的其他技术问题，在后文进一步阐述。上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不表示上述内容全部都是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种电商商品销量分析方法和系统，可以分析多种类型商品的销量波动原因，能够适用于投放广告和不投放广告的商品，并提高分析结果的准确性。
为实现上述目的，本申请提出一种电商商品销量分析方法和系统，所述方法包括：
步骤S1：获取预设商品在电商平台上的销量数据；
步骤S2：当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，获取所述预设商品所在电商平台上的预设营销数据、流量数据以及价格数据，所述预设营销数据表征所述预设商品在所述电商平台上的市场需求，所述预设营销数据包括商品流量词数据和竞品销量数据，所述商品流量词为表征所述预设商品的主要属性、用于在电商平台上搜索所述预设商品的词语，所述流量数据表征所述预设商品在所述电商平台上的曝光程度；
步骤S3.1：针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动和竞品影响，并基于所述商品类目需求变动和所述竞品影响确定市场需求变动影响，所述竞品为属于所述预设商品对应商品类目的商品；步骤S3.2：针对所述流量数据分析得到所述预设商品的曝光变动影响；步骤S3.3：针对所述价格数据分析得到所述预设商品的价格变动影响；
步骤S4：基于所述预设商品的所述市场需求变动影响、所述曝光变动影响以及所述价格变动影响确定导致所述预设商品销量波动的目标因素。
本申请的其他特征和技术效果在说明书的后面部分进行阐述说明。本申请的技术问题解决思路和相关产品设计方案为：
申请人发现，电商平台的商品流量词搜索排名可以体现市场对商品类型的需求水平，如果将商品流量词搜索排名数据进行采集和分析，那么有可能从侧面验证出同类型商品的销量趋势。比如，当某商品的流量词搜索排名出现大幅度下降时，其排名出现明显变动的原因，很可能是因为市场对这类商品整体需求降低。因此，在商品销量分析系统的数据分析模块上设置市场分析模块，市场分析模块包括流量词模块，用于监控电商商品流量词的排名变化。
此外，申请人还发现竞品的销售情况也可能会对本商品的销售情况产生较大影响。例如，在市场对于同类商品的需求没有太大变动的情况下，若某商品更受市场欢迎，大量用户购买该商品，则同类的其他商品的销量会因此受到影响。如此，获取竞品的销量信息并进行分析，那么可以一定程度上验证造成本店铺商品销量波动的原因，并且还可以补充验证基于流量词搜索排名的分析结果，提高商品销量分析的整体准确性。因此，在市场分析模块上进一步的设置竞品模块，用于监控竞品销量变化趋势。
在此基础上，由于商品曝光程度是影响商品销量的一个重要因素，因此在数据分析模块上进一步的设置流量分析模块，流量分析模块包括广告流量模块和自然流量模块，用于监控商品的曝光程度变化。
此外，申请人还发现，商品的价格变动对商品销量变化也可以反映出商品销量的变化趋势。如果对商品价格信息进行加工处理，去除噪音后，对相同时期内的价格变化趋势和商品销量趋势进行分析，那么也可以一定程度上验证商品销量波动的原因。因此在数据分析模块上进一步的设置价格分析模块，用于监控商品和竞品的价格变化。
综上可知，如果将上述外部市场因素、曝光变动影响以及价格变动影响多种因素进行综合分析，那么可以大幅度的提高商品销量异动分析的准确性。而且，由于引入了外部市场因素和曝光变动影响等广告流量之外的评估因素，使得广告投放较少或不投放广告的商品也可以准确的分析出销量异动原因。
本申请对于商品销量的分析顺序也体现了上述因素的重要性区别，即外部市场因素、曝光变动影响以及价格变动影响的重要性由高至低依次递减。以及，本申请基于销量分析所需信息的获取难度较低，如商品流量词搜索排名数据、流量数据、价格数据等相关数据信息均可直接在电商平台上获取，降低了执行销量分析的难度，提高了销量分析的效率。
如此，本申请提出的电商商品销量分析方法，能够同时对广告商品和非广告商品进行有效销量分析，找出销量变化的影响因素，提高了销量分析方法的适用范围和分析效率，并提高商品销量分析结果的准确性，以及能够降低销量分析的执行难度，最终提升电商运营效率和企业利润。
本申请还提供一种系统，所述系统为电商ERP系统或电商平台系统，所述系统可以执行本申请各方法步骤的操作指令。
本申请还提供一种服务器，服务器包括存储器、处理器，本申请中的系统储存在存储器，处理器可以运行本申请各方法步骤的操作指令。
本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器，本申请中的系统储存在存储器，处理器可以运行本申请各方法步骤的操作指令。
参考图1，本申请的电商ERP系统包括商品模块、销售模块、采购模块、物流模块、仓库模块、财务模块、广告模块、客服模块、工具模块、权限管理模块和数据分析模块等功能模块中的一个或多个，各功能模块之间可以相互融合，也可以独立存在，还可以是一个功能模块作为另一个功能模块的子模块。本申请ERP系统的用户也可以称为店铺管理人员、卖家、运营、运营人员等，除特别申明外，其身份不做严格限定。
本申请中电商领域名词的含义及说明（本申请中英文单词的字母不区分大小写）。
（1）lisiting：商品详情页；
（2）PV：页面访问量；
（3）Review：产品评价；
（4）Rating：商品排行评分。
附图说明
附图用来提供对本申请的进一步理解，不构成对本申请的限制；附图所示内容可以是实施例的真实数据，属于本申请的保护范围。
图1为本申请一个实施例中电商ERP系统的功能模块示意图。
图2为本申请一个实施例中的电商商品销量分析方法的流程示意图。
图3为本申请一个实施例中的数据分析模块的结构示意图。
图4为本申请一个实施例中的应用原理示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本申请实施例做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，并不用于限定本申请。
图2示出了本申请一个实施例中的电商商品销量分析方法的流程示意图，该电商商品销量分析方法主要包括如下的步骤S1至步骤S4。
步骤S1：获取预设商品在电商平台上的销量数据；
步骤S2：当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，获取所述预设商品所在电商平台上的预设营销数据、流量数据以及价格数据，所述预设营销数据表征所述预设商品在所述电商平台上的市场需求，所述预设营销数据包括商品流量词数据和竞品销量数据，所述商品流量词为表征所述预设商品的主要属性、用于在电商平台上搜索所述预设商品的词语，所述流量数据表征所述预设商品在所述电商平台上的曝光程度；
步骤S3.1：针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动和竞品影响，并基于所述商品类目需求变动和所述竞品影响确定市场需求变动影响，所述竞品为属于所述预设商品对应商品类目的商品；步骤S3.2：针对所述流量数据分析得到所述预设商品的曝光变动影响；步骤S3.3：针对所述价格数据分析得到所述预设商品的价格变动影响；
步骤S4：基于所述预设商品的所述市场需求变动影响、所述曝光变动影响以及所述价格变动影响确定导致所述预设商品销量波动的目标因素。
本申请提出一种电商商品销量分析方法，当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，此时确定预设商品存在销量异动情况，则获取预设商品所在电商平台上的预设营销数据、流量数据以及价格数据。其中，预设营销数据表征预设商品在电商平台上的市场需求，具体包括商品类目需求变动和竞品影响，用于分析影响商品销量变动的外部市场因素；流量数据表征预设商品在电商平台上的曝光程度，用于分析影响商品销量变动的广告运营因素。针对上述预设营销数据进行分析得到预设商品的商品类目需求变动和竞品影响，即分别分析是否因用户对预设商品对应的商品类目需求降低，或者是否因竞品取得优势而影响预设商品的销量，从而确定市场需求变动影响；然后，在广告运营层面，针对流量数据分析得到预设商品的曝光变动影响，以及在销售策略层面，针对价格数据分析得到预设商品的价格变动影响；最后基于上述市场需求变动影响、曝光变动影响以及所述价格变动影响确定导致预设商品销量波动的目标因素，以使用户可以针对改善目标因素改善电商运营策略。
如此，本申请提出的电商商品销量分析方法，能够同时对广告商品和非广告商品进行有效销量分析，找出销量变化的影响因素，提高了销量分析方法的适用范围和分析效率，并提高商品销量分析结果的准确性，以及能够降低销量分析的执行难度，最终提升电商运营效率和企业利润。
图3示出了本申请一个实施例中的数据分析模块的结构示意图，数据分析模块包括数据获取模块、数据检测模块、市场分析模块、流量分析模块以及价格分析模块。具体地，数据获取模块用于在电商平台上获取执行商品销量分析所需的数据信息；数据检测模块用于检测商品销量是否发生异动波动；市场分析模块包括用于分析商品类目需求的流量词模块和用于分析竞品影响的竞品模块；流量分析模块包括用于分析广告流量变动影响的广告流量模块和用于分析自然流量变动的自然流量模块；价格分析模块用于分析商品与竞品的价格趋势变动影响。
下面分别对电商商品销量分析方法中的各个方法步骤做详细说明。
步骤S1：获取预设商品在电商平台上的销量数据。
具体地，电商ERP系统获取商品在电商平台上的销量数据，监控商品销量的波动情况。
步骤S2：当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，获取所述预设商品所在电商平台上的预设营销数据和流量数据，所述预设营销数据表征所述预设商品在所述电商平台上的市场需求，所述预设营销数据包括商品流量词数据和竞品销量数据，所述商品流量词为表征所述预设商品的主要属性、用于在电商平台上搜索所述预设商品的词语，所述流量数据表征所述预设商品在所述电商平台上的曝光程度。
具体地，当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，此时确定预设商品存在销量异动情况，则获取预设商品所在电商平台上的预设营销数据和流量数据。其中，上述预设阈值可以根据实际需求进行设置，在此不做具体限定；预设营销数据表征预设商品在电商平台上的市场需求，用于分析影响商品销量变动的外部市场因素，预设营销数据可以包括：商品流量词搜索排名数据、商品复购率以及商品优惠券领取量等；流量数据表征预设商品在电商平台上的曝光程度，用于分析影响商品销量变动的广告运营因素，流量数据可以包括：商品页面点击率、商品曝光率、广告转化率等。
步骤S3.1：针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动和竞品影响，并基于所述商品类目需求变动和所述竞品影响确定市场需求变动影响，所述竞品为属于所述预设商品对应商品类目的商品。
具体地，在外部市场因素中，主要是商品类目需求变动和竞品影响能够对预设商品的销量产生影响。其中，商品类目需求变动指的是市场上用户对预设商品对应的商品类目需求降低，因此预设商品销量也受到影响；竞品影响指的是在预设商品对应的商品类目中，其他与预设商品具有若干相同属性的商品是否具有了更好的竞争优势，从而导致在商品类目需求基本不变的情况下，由于竞品更受用户欢迎，导致用户对预设商品的需求降低。
步骤S3.2：针对所述流量数据分析得到所述预设商品的曝光变动影响。
具体地，从产品内部运营来看，在广告运营因素中，对于表征商品曝光的流量数据进行分析也能够判断产品销量波动的原因，具体可以选择广告投放和自然流量分配作为维度的切入点。其中，广告投放策略只要指不同广告投放策略以及广告投放策略的具体环节对于产品销量的影响，而自然流量则与产品的页面展示要素相关，如评论首页中差评，页面的差评数，排行评分，产品评论等，也可能与竞品变动有关，包含竞品标题变动，主图变动，五点描述调整等。如此，针对流量数据进行分析能够确定预设商品在电商平台上的曝光流量变动和展示效果，以确定导致预设商品的销量波动的目标因素。
步骤S3.3：针对所述价格数据分析得到所述预设商品的价格变动影响。
具体地，价格也是在电商活动中能够对商品销量产生影响的重要因素，通过对预设商品价格数据进行分析，能够确定是否因为竞品的价格更低，或者竞品采用了特殊的优惠规则，从而取得了竞争优势，导致预设商品的销量波动。
步骤S4：基于所述预设商品的所述市场需求变动影响、所述曝光变动影响以及所述价格变动影响确定导致所述预设商品销量波动的目标因素。
具体地，从以上外部市场因素、广告运营因素以及销售策略三个维度，分别对预设营销数据、流量数据以及价格数据进行分析，进而根据预设商品对应的市场需求变动影响、曝光变动影响以及价格变动影响与销量波动之间的关系，确定导致预设商品销量异动的目标因素，以供用户参考、调节电商运营策略。
进一步地，如图4所示，在一实施例中，所述预设营销数据包括商品流量词，所述商品流量词为表征所述预设商品的主要属性、用于在电商平台上搜索所述预设商品的词语，上述步骤S3.1的针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动，包括如下的步骤S3.11和步骤S3.12。
步骤S3.11：确定所述商品流量词在所述电商平台上的搜索排名数据；
步骤S3.12：针对所述商品流量词的搜索排名数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动。
具体地，在电商平台上，用户可以通过搜索一些商品流量词来筛选符合特定属性的商品，并且电商平台，如亚马逊，会将商品流量词的搜索排名数据进行公开。在本实施例中，通过对商品流量词的搜索排名数据进行分析，能够判断得到市场需求的变化，如预设商品的商品流量词在搜索排名中下降较大幅度，则说明市场上用户对该类商品的需求下降，即预设商品所属的的商品类目需求下降。
进一步地，在一实施例中，所述预设营销数据还包括所述预设商品所处预设类目的类目销量数据，以及对应所述预设类目的竞品销量数据；步骤S3.1的针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的竞品影响，包括如下的步骤S3.13和步骤S3.14。
步骤S3.13：将所述类目销量数据和所述竞品销量数据与所述预设商品的销量在变动程度和变动趋势上进行比对，得到第一比对结果；
步骤S3.14：根据所述第一比对结果确定对应所述预设商品的竞品影响。
具体地，将预设商品所属类目的销量数据、竞品销量数据以及预设商品的销量数据进行比对，若在商品类目销量变化趋势基本稳定的情况下，竞品和预设商品的销量变化趋势均发生了较大改变，则可以确定是竞品对预设商品造成了销量波动的影响。
例如，假定商品类目的销量变化趋势稳定，竞品的销量上升而预设商品销量下降，则说明是竞品获得了竞争优势，对预设商品销量波动产生了主要影响；同理，若竞品和预设商品的销量均下降，则说明在该商品类目下有其他商品取得了竞争优势，并对预设商品的销量波动产生了主要影响。
进一步地，在一实施例中，所述流量数据包括商品广告销量，步骤S3.2包括如下的步骤S3.21至步骤S3.24。
步骤S3.21：在所述电商平台获取应用于所述预设商品的各广告投放策略分别对应的商品广告销量；
步骤S3.22：确定所述商品广告销量对于所述预设商品销量波动的贡献占比，并将所述贡献占比达到预设比例的广告投放策略确定为目标投放策略；
步骤S3.23：基于所述目标投放策略确定导致广告流量变动的广告投放因素；
步骤S3.24：基于所述广告投放因素确定所述曝光变动影响。
具体地，广告投放策略包括投放流量词，自动投放，商品投放等策略类型；其中，投放流量词即给预设商品设定特定流量词，当用户在电商平台搜索该特定流量词的时候，搜索结果会显示上述预设商品；自动投放即电商平台或者电商ERP系统根据大数据分析结果自动给预设商品设置流量词；商品投放即将预设商品与某个目标商品建立绑定关系，当用户在电商平台上搜索到目标商品时，搜索结果会显示与目标商品存在绑定关系的预设商品。
可以理解，在实际电商活动中可能有多种广告投放策略应用于某一商品，毕竟各广告投放策略在资源投入上不同，对于商品销量产生的影响也不同。在本实施例中，获取电商平台上应用于预设商品的各广告投放策略分别对应的商品广告销量，进而确定商品广告销量对于预设商品销量波动的贡献占比，如存在商品广告销量的贡献占比较大、且该广告投放策略对于商品销量的贡献率为负值，则确定该广告投放策略为对商品销量波动产生主要消极影响的目标投放策略，以对该目标投放策略进一步分析，以及后续生成针对该目标投放策略进行调整的电商运营建议。
进一步地，在以上实施例基础上，上述步骤S3.23包括如下的步骤S3.231和步骤S3.232。
步骤S3.231：获取所述目标投放策略在曝光环节、点击环节以及转化环节分别对应的广告销量贡献率；
步骤S3.232：根据所述广告销量贡献率确定导致所述预设商品曝光变动的广告投放因素。
具体地，在电商平台上获取目标投放策略在曝光环节、点击环节以及转化环节分别对应的广告销量贡献率，该广告销量贡献率表征目标投放策略在曝光环节、点击环节以及转化环节对于商品销量的影响方向和影响程度。例如，若曝光环节、点击环节以及转化环节的广告销量贡献率分别为3.22%，5.46%以及-4.35%，则说明该目标投放策略在转化环节存在较大问题，用户应当针对目标投放策略的转化环节进行优化调整。
其中，对于广告投放策略中各环节的贡献率计算，存在以下公式：
一、加法拆解类型：
已知，
目标波动：
指标Y环比波动因子贡献率Ci计算公式:
可以理解，上述加法拆解类型公式适用于并列指标相加情况下的贡献率计算。
举例说明:总流量=广告流量+自然流量，其中Y为总流量，X1为广告流量，X2为自然流量，Y为本期总流量，Y1为本期总流量，Y0为上期总流量，ΔY%为总流量的环比值。如果用于计算广告流量和自然流量对总流量的变化的贡献，那么总流量的环比波动=广告流量贡献+自然流量的贡献，其中Cxi;为贡献率之和，Xi 1为广告流量或者自然流量的本期数据；Xi 0为广告流量或者自然流量的上期数据，下角标i代表广告流量或者自然流量。
可以理解，针对绝对值指标的维度拆解都是加法拆解。绝对量指标的同比/环比变化，就是各个分指标变化的加权求和，包括亚马逊平台的商品详情页（lisiting）的页面访问量（PV）总和等于各渠道页面访问量（PV）相加，那么总页面访问量PV 的变化贡献率等于各渠道分别的变化除以上个月的总页面访问量PV数。
通过数据发现，整体PV上升，但幅度不大，主要受到广告影响，其中广告PV环比下降-16.67%，贡献率为-10%，拉低了整体的流量增长。
二、比率拆解类型
已知，
分项的指标变化贡献：
分项的结构占比变化贡献:
目标波动：
指标Y环比波动因子贡献率 Cxi 计算公式：
,其中X1为本期数据，X0为上期数据，
为平均对数权重，存在公式：
可以理解，上述比率拆解类型公式适用于指标相比情况下的贡献率计算，即点击率，转化率等比率指标的归因。
举例说明:
商品点击率 = 点击量/曝光量，其中Y为商品点击率，S为点击量，P为曝光量。Sxi;代表点击量，点击量 = 广告点击量+自然点击量，Sxi;下角标i代表广告点击量或者自然点击量。 Pxi;代表曝光量，曝光量 = 广告曝光量+自然曝光量，Pxi下角标i代表广告曝光量或者自然曝光量，Pi代表广告曝光量占比总曝光量；Yi代表广告点击率或者自然点击率，Y0代表上期总点击率，Y1代表本期总点击率。Yi 1代表本期广告点击率，Yi 0代表上期广告点击率，Pi 1代表上期广告点击率，Pi 0代表本期广告点击率。
三、乘法拆解类型
已知
目标波动：
指标Y环比波动因子贡献率 Ci 计算公式：
,其中X1为本期数据，X0为上期数据，
为平均对数权重，存在公式：
可以理解，上述乘法拆解类型公式适用于绝对值指标相乘情况下，各分项对整体的贡献影响计算。
举例说明，
销量=流量*转化率，Y为销量，X1为流量，X2为转化率， Y0代表上期销量，Y1 代表本期销量。
进一步地，在以上实施例基础上，上述步骤S3.24包括如下步骤S3.241至步骤S3.243。
步骤S3.241：将所述预设商品的页面展示要素与预设展示标准进行比对，得到第二比对结果；
步骤S3.242：根据所述第二比对结果确定自然流量变动影响；
步骤S3.243：根据所述广告投放因素和所述自然流量变动影响确定所述曝光变动影响。
具体地，电商平台对于商品的曝光流量分配，包括广告投放带来的曝光流量和系统自动分配的自然流量。在本实施例中，自然流量与预设商品的页面展示要素相关，预设商品的页面展示要素为影响商品展示页面的展示效果的要素，包括商品展示页面的评论变动，评论首页中差评，Review页面中差评数，Rating商品排行评分等，对上述要素进行分析可以确定预设商品的页面展示要素产生的自然流量变动影响。
进一步地，在以上实施例基础上，上述步骤S3.242包括如下的步骤S3.2421和步骤S3.2422。
步骤S3.2421：将竞品的页面展示要素与预设展示标准进行比对，得到第三比对结果；
步骤S3.2422：根据所述第二比对结果和所述第三比对结果确定自然流量变动影响。
具体地，竞品的商品展示页面的展示要素变动，可能会导致竞品获取更多曝光流量，从而减少系统对预设商品分配的曝光流量。在本实施例中，会对自然流量分配产生影响的竞品的页面展示要素，包括竞品标题变动、主图变动，以及五点描述调整。本实施例通过分析是否因为竞品的页面展示要素发生了变动，使得竞品的页面展示效果更好，从而使得预设商品获得的自然流量分配减少，并最终导致了预设商品的销量异动。
进一步地，在一实施例中，步骤S3.3包括如下的步骤S3.31和步骤S3.32。
步骤S3.31：将所述预设商品与竞品的价格趋势进行比对，得到第四比对结果；
步骤S3.32：根据所述比对结果确定价格变动影响。
具体地，将预设商品与竞品的价格趋势进行比对，可以确定竞品是否因为价格较低而取得了竞争优势，从而导致预设商品的销量异动。其中，比对过程可以包括预设商品与竞品的初始定价和分别适用的优惠活动规则。
进一步地，在一实施例中，在上述步骤S4之后，所述方法还包括如下的步骤S5.1和步骤S5.2。
步骤S5.1：根据所述市场需求变动影响、所述曝光变动影响以及所述价格变动影响分别对应的优先级，对所述目标因素进行排序展示；
步骤S5.2：基于所述目标因素的排序展示结果生成对应的运营建议。
具体地，优先级的确定方式可以有多种：例如，可以根据市场需求变动影响、曝光变动影响以及价格变动影响分别对应的变动幅度确定优先级，即假定市场需求变动较大，价格变动较小，则将市场需求变动影响设为最高优先级，以及将价格变动影响设为最低优先级；又如，可以根据用户需求设定优先级，假定用户认为曝光变动影响是需要着重考虑和调整的因素，则可以主动将曝光变动影响设为最高优先级。
在确定优先级后，根据优先级对市场需求变动影响、曝光变动影响以及价格变动影响分别对应的目标因素的显示方式进行调整。例如，假定市场需求变动影响的优先级最高，则造成市场需求变动影响的目标因素——如市场上用户对该类商品的需求下降，以鲜明颜色和较大显示区域进行显示。可以理解，具体显示方式在此不作限制。在本实施例中，根据优先度对目标因素的显示方式进行调整，能够使得目标因素的显示方式与用户需求更为契合，提高目标因素的显示效果。
在此基础上，在根据优先度确定目标因素的显示方式后，生成对应的运营建议以供用户参考。例如，假定市场需求变动影响的优先级最高，目标因素为市场上用户对该类商品的需求下降，则生成运营建议为：调整当前商品的投入比例，甚至是建议更换其他商品进行推广销售，在此基础上添加其他辅助性或次要运营建议，如调整目标投放策略的特定环节等，即运营建议的主体部分与优先度高的目标因素相对应。在本实施例中，根据优先度生成运营建议，由于运营建议与优先度高的目标因素相对应，因此具有更高的可行性和有效性，以供用户进行参考。
在一实施例中，当针对预设营销数据分析确定商品类目需求变动达到预设幅度时，例如商品流量词的搜索排名下降达到预设幅度，则不再执行针对曝光变动影响和价格变动影响的分析步骤，并且直接生成对应的运营建议为：更换当前商品进行销售推广。因为，相较于其他因素而言，市场需求变动影响对于商品销量波动的影响程度最大，并且在很大程度上决定了卖家用户对于该商品采取的主要运营策略。若针对市场需求变动影响的分析步骤表现该商品类目在市场上需求整体下降较大，即消费者对该类商品的需求很低，则此时卖家用户难以通过调整运营策略来使商品销量恢复至正常状态，因此无需对其他可能造成商品销量波动的因素进行分析，从而节省系统运算成本，提高商品销量分析的效率。
以及，当针对预设营销数据分析确定竞品影响为导致预设商品销量异动的主要因素，即竞品的销量趋势优于预设商品的销量趋势达到预设程度，则直接执行针对竞品的页面展示要素与价格数据的分析，并将页面展示要素与价格数据两者之间影响更大的因素作为目标因素，包括：在竞品的页面展示要素调整较大时将页面展示要素确定为目标因素；或者在竞品与预设商品之间价格趋势相差较大时，将价格因素确定为目标因素，并基于目标因素生成对应的运营建议，并且不再执行针对曝光变动影响的其他分析步骤。
可以理解，在实际电商活动中，卖家用户通常需要管理多家店铺和大量商品，如果对于每家店铺的每种商品进行销量分析时，均需要经过上述外部市场因素、曝光变动影响以及价格变动影响多种因素进行综合分析，则会导致电商ERP系统运行成本过高，且销量分析效率低，从而影响电商运营管理的效率。为此，本实施例预设市场需求变动影响的分析具有最高优先级，基于预设市场需求变动影响的分析结果确定是否需要执行针对曝光变动影响和价格变动影响的分析步骤，能够对于受市场需求变动影响较大的商品省略后续关于曝光变动影响和价格变动影响的分析步骤，从而避免电商ERP系统因繁多的分析步骤造成运行成本过高，并且提高了分析效率，从而最终提高电商ERP系统的管理运行效率。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是在本申请的发明构思下，利用本申请说明书及附图内容所作的等效变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种电商商品销量分析方法，用于电商ERP系统的数据分析模块，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1：获取预设商品在电商平台上的销量数据；
步骤S2：当检测到所述预设商品的销量波动超出预设阈值时，获取所述预设商品所在电商平台上的预设营销数据、流量数据以及价格数据，所述预设营销数据表征所述预设商品在所述电商平台上的市场需求，所述预设营销数据包括商品流量词数据和竞品销量数据，所述商品流量词为表征所述预设商品的主要属性、用于在电商平台上搜索所述预设商品的词语，所述流量数据表征所述预设商品在所述电商平台上的曝光程度；
步骤S3.1：针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动和竞品影响，并基于所述商品类目需求变动和所述竞品影响确定市场需求变动影响，所述竞品为属于所述预设商品对应商品类目的商品；步骤S3.2：针对所述流量数据分析得到所述预设商品的曝光变动影响，所述流量数据包括商品广告销量；步骤S3.3：针对所述价格数据分析得到所述预设商品的价格变动影响；
所述步骤S3.1的针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动，包括：
步骤S3.11：确定所述商品流量词在所述电商平台上的搜索排名数据；
步骤S3.12：针对所述商品流量词的搜索排名数据分析得到对应所述预设商品的商品类目需求变动；
所述步骤S3.2包括：
步骤S3.21：在所述电商平台获取应用于所述预设商品的各广告投放策略分别对应的商品广告销量；
步骤S3.22：确定所述商品广告销量对于所述预设商品销量波动的贡献占比，并将所述贡献占比达到预设比例的广告投放策略确定为目标投放策略；
步骤S3.23：基于所述目标投放策略确定导致广告流量变动的广告投放因素；
步骤S3.24：基于所述广告投放因素确定所述曝光变动影响；
步骤S4：基于所述预设商品的所述市场需求变动影响、所述曝光变动影响以及所述价格变动影响确定导致所述预设商品销量波动的目标因素。
2.如权利要求1所述的电商商品销量分析方法，其特征在于，所述预设营销数据还包括所述预设商品所处预设类目的类目销量数据，以及对应所述预设类目的竞品销量数据；步骤S3.1的针对所述预设营销数据分析得到对应所述预设商品的竞品影响，包括：
步骤S3.13：将所述类目销量数据和所述竞品销量数据与所述预设商品的销量在变动程度和变动趋势上进行比对，得到第一比对结果；
步骤S3.14：根据所述第一比对结果确定对应所述预设商品的竞品影响。
3.如权利要求1所述的电商商品销量分析方法，其特征在于，步骤S3.23包括：
步骤S3.231：获取所述目标投放策略在曝光环节、点击环节以及转化环节分别对应的广告销量贡献率；
步骤S3.232：根据所述广告销量贡献率确定导致所述预设商品曝光变动的广告投放因素。
4.如权利要求3所述的电商商品销量分析方法，其特征在于，步骤S3.24包括：
步骤S3.241：将所述预设商品的页面展示要素与预设展示标准进行比对，得到第二比对结果；
步骤S3.242：根据所述第二比对结果确定自然流量变动影响；
步骤S3.243：根据所述广告投放因素和所述自然流量变动影响确定所述曝光变动影响。
5.如权利要求4所述的电商商品销量分析方法，其特征在于，步骤S3.242包括：
步骤S3.2421：将竞品的页面展示要素与预设展示标准进行比对，得到第三比对结果；
步骤S3.2422：根据所述第二比对结果和所述第三比对结果确定自然流量变动影响。
6.如权利要求1所述的电商商品销量分析方法，其特征在于，步骤S3.3包括：
步骤S3.31：将所述预设商品与竞品的价格趋势进行比对，得到第四比对结果；
步骤S3.32：根据所述比对结果确定价格变动影响。
7.如权利要求1所述的电商商品销量分析方法，其特征在于，在步骤S4之后，所述方法还包括：
步骤S5.1：根据所述市场需求变动影响、所述曝光变动影响以及所述价格变动影响分别对应的优先级，对所述目标因素进行排序展示；
步骤S5.2：基于所述目标因素的排序展示结果生成对应的运营建议。
8.一种商品销量分析系统，其特征在于，所述系统为电商ERP系统或电商平台系统，所述系统用于执行如权利要求1-7中任一项所述电商商品销量分析方法所包含的操作指令。
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