附商品分析全流程运营分析包括哪几个方面

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本节将介绍几个常用的商品分析模型，包括商品价格敏感度模型、新产品市场定位模型、销售预测模型、商品关联销售模型、异常订单检测模型、商品规划的最优组合。
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商品价格敏感度模型
商品价格敏感度模型是指通过研究找到用户对于价格是否敏感以及敏感程度的价格杠杆。利用价格敏感度模型可以辅助于销售定价，促销活动的折扣方式、参考价格、价格变动幅度等方面的参考。
例如：
促销活动时是否应该包含M2商品；当商品M3提价100元时，订单量会如何变化；在商品详情页的参考价格应该定为多少才能让客户感觉到已经降价并触发下单动作；满减、满返、跨品类用券等哪些方式最适合M4商品。
【附商品分析全流程运营分析包括哪几个方面】商品价格敏感度分析可以通过两种方式实现：
1.调研问卷法通过调研问卷的形式针对关注的品类或商品做调研分析是比较通用的一种方法。这种方法可以获得品类详细信息，并且可以通过问卷设置不同的关注信息点，收集到的信息更符合实际需求。
但是，当面临新的价格敏感度分析需求时，通常都需要重新开展调研分析工作。这种方式实施起来周期较长且反馈结果较慢，另外，当要收集的商品信息较多时，可能很难获得完整数据。
2.数据建模法通过数据建模的方式建立商品价格和销售量之间的关系模型是研究价格敏感度的有效方法。
这种方法实施起来相对简单：
首先，收集不同价格下的销售数据。价格敏感度模型需要有基于不同价格下的销售数据产生，因此需要商品运营部门针对性的做调价。这种调价动作根据需求的不同，可能是长期的，也可能是短期的。
长期的调价是一种“自然状态”，因为在一个较长周期内商品会经历生命周期的不同阶段，并结合商品促销、打折等运营工作产生多种价格和销售数据；而短期的调价更多的是为了采集数据而产生。
其次，数据建模分析。商品价格敏感度模型关注的主要是价格和销量之间的关系，可以用回归方法来解决。在回归方法中，自变量中除了价格外，还需要包含其他两类信息：
商品信息，商品品类、上市时间、同期竞争对手价格、是否参与促销活动、促销方式、折扣力度、通用属性等。客户信息，客户性别、年龄、收入、学历、会员级别、历史订单量、品类偏好度、活跃度、价值度等。之所以要将大量的商品信息和客户信息加入到回归模型中，是因为如果只针对价格和商品销售量做回归，那么价格本身能解释的商品销售量变化可能会非常有限，销量的变化还可能受到其他很多因素的影响，因此要在控制这些干扰因素的前提下做回归模型。
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新产品市场定位模型
新产品市场定位分析用于当企业新生产或策划一款产品时，需要根据市场上现有的竞争对手产品情况做定位分析。
该分析的目的是评估新产品与哪些产品能形成竞品关系，可以针对性地找到与竞品的差异性和优势，例如功能特点、使用周期、产品质量等，从而应用到产品定价、市场宣传、渠道推广等方面。
新产品市场定位分析可以通过基于相似度的方法实现。
例如：使用非监督式的KNN（K近邻），模型的核心是通过对新产品的数据与现有数据的比较，发现跟新产品相似的其他产品。
通过KNN实现新产品市场定位分析的步骤如下：
步骤1：数据准备。先准备好要训练的数据集，由于这不是一个分类应用，因此数据集中只包含不同竞品的特征变量即可，无需目标变量。步骤2：数据预处理。预处理过程根据数据集情况可能包括二值化标志转换、缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。需要注意的是，由于是基于距离的计算，分类和顺序变量需要做二值化转换，异常值（包括量纲和值的异常）都会对相似度产生重大影响。步骤3：建立KNN模型并训练模型。直接使用NearestNeighbors方法建立模型后使用fit方法做训练。步骤4：找到新产品最近的K个相似产品。使用KNN模型的 kneighbors方法获得指定数量的K个近邻。如下是一段简单但包含了核心步骤的示例：

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