女性消费者（尺码45+）未必了解“卫衣”这一概念，因此建议将相关商品归入“上衣”类别进行销售。此类洞察能否由人工智能得出？还是说在此类场景下仍需人工介入？2024年，若想在Wildberries或Ozon平台上比竞争对手卖得更好，仅依靠内部和外部分析工具已远远不够。单靠市场平台在卖家后台生成的分析报告也无济于事。那么，当现有服务和市场平台无法提供所需数据时，卖家该去哪里获取这些数据以跻身头部行列？
我们每年都会编制一份市场上日益增多的电商平台外部分析服务综述。诸如<SellerFox>这样的工具可以帮助卖家分析细分市场、品类、品牌、商品和竞争对手，但无法回答以下需求：
- 电商平台买家的口味偏好如何？（在Ozon上，草莓味果酱还是覆盆子味果酱更受欢迎？）
- 根据生产国来看，平台上的商品分布情况如何？（为什么在Wildberries上，搜索“生产国-挪威”时买家更多寻找Omega-3胶囊，而搜索日本商品时则更多寻找眼药水、女式雨伞、挂画和T恤？）
- 目前主流的包装容量和类型有哪些？（在Yandex.Market上销售5升装的肥皂是否有利可图？）
- 哪些技术参数是商品中最受欢迎的，哪些尺寸和其他参数对于评估细分市场的重要性至关重要？（在KazanExpress上最常购买什么尺寸的T恤，以及人们最常选择什么颜色的服装？）
所有这些特性都可以按不同的电商平台、潜在收入损失、竞争程度、平均价格、周转率以及仓库分布情况进行细分研究。电商平台的外部分析服务能帮助卖家了解在特定时期平台上哪些商品更受欢迎。然而，这些服务不会为您做出结论，也不会生成假设或发现不同类别数据之间的关联。
在电商平台上进行扩展分析的7个步骤：
1. 从电商平台外部分析服务中导出数据：选择提供至少一个月、最好是一年统计数据的服务；
2. 手动清理数据，建立正确的商品清单。有时在Wildberries的“锅具与平底锅”类别中甚至会出现医用口罩——需过滤掉这类错误归类；
3. 丰富数据。在基础导出字段（商品名称、类别、平台运营模式、品牌、卖家、销量（件）、营收（卢布）、平均售价、评分、链接、SKU）的基础上，应增加增强型导出字段，其中包含：
- 原产国
- 商品规格/数量
- 包装类型
- 颜色
- 成分
- 重量与尺寸特征
- 商品描述中列出的参数
- 特定商品类别独有的特征
- 描述
- 其他
接下来，将两份导出数据（基础数据和增强数据）进行交叉处理，这里可以使用Excel来辅助完成；
4. 对数据进行二次清洗；
5. 补充关键特征数据；
6. 开展聚类分析；
7. 生成最终报告：（主要价格区间、主流运营模式、商品特点等）。
首先提醒一下，工作量不小。为了简化卖家的任务，在 Marketplace 分析服务 SellerFox 即将推出一个功能，Chat GPT-4 将自动分析表格和图表。
仅靠这些分析服务和 Marketplace 的数据，往往无法满足具体业务的需求。只有经过额外清洗的丰富数据，才能帮助获得客观全面的画面。无需再花费时间和精力手动收集信息。市场上已有解决方案，可以释放企业家的资源，并避免在进入 Wildberries、Ozon、Яндекс.Маркет、KazanExpress 以及在这些 Marketplace 上继续销售商品时出现错误。卖家可以参考带有丰富数据的报告示例，视频名为 "Marketplace 上没有的分析"