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在互联网+引领的新时代，数据作为驱动的新能源，赋能商品运营，为商品运营带去新动力。

一、什么是商品运营

商品运营是围绕商品做全生命周期的管理，包括开发期、新品期、成长期、成熟期、以及衰退期。在这个过程中，总共分成三个业务单元：企划、供应链、运营。「企划」是根据市场需求、品牌调性、竞品情况来制定新品，并通过包装等营销手段，引导顾客进行场景化消费。「供应链」在这里更多是库存管理、物流发货。当然也是不可或缺的一环，比如配合运营触达玩法，在发货包裹中夹带精准推荐商品卡片等。除此之外的都是「运营」范畴，比如在电商平台配合平台运营根据人群、场景进行选品，跟踪、监控产品表现，及时调整产品定位并匹配安全库存。接下来我们跟踪一款产品的生命周期流程，看它是如何从诞生、到成长、到最后退出舞台的。

1. 开发期 —— 商品企划

对于品牌来说，在商品上市前，就需要洞察消费者需求、行业趋势、竞品动态、近期热点等，结合品牌调性，综合考虑后才能选好合适的商品。比如某电视剧开播就上热搜，剧女主DIY手链在B站评论区好评如潮，此时作为珠宝公司的企划判断有较好市场，当即研判该电视剧目标人群符合品牌调性，则着手策划电视剧同款新品。

2. 新品期 —— 种草造势在新品上市前就可以开始到小红书等社区找达人KOL发内容进行种草，或者与跨界品牌联名制造话题吸引关注。当然，根据品牌自身定位、资源，有不同打法：对于成熟品牌：可以利用头部资源引爆话题营销对于人气新锐：可以借流量明星抓牢粉丝破圈而对于大部分的零资源品牌：同样可以通过针对性内容提高种草力

3. 成长期 —— 打造爆品

站外的种草造势配合站内新品发售渠道拔草，通过利润折让，把销量冲到榜首，进而拿到更多平台分发的流量，再加上一点运气因素把新品打造成爆品。此时爆品的作用在于补充现金流，同时还能为店铺带来可观的流量。当然不是说爆品就等于引流品，同样也存在高价产品直接能为店铺带来利润。该阶段注意供应链库存的支撑。

4. 成熟期 —— 运营收割此时，除非是具有不可逾越门槛的商品，否则市场竞品都会迅速跟上发布对标新品，品类竞争加剧，销量放缓。为巩固先发者优势，品牌一般会在品类上横纵延伸，衍生出同风格或主题系列。或者通过场景化营销，引导顾客购买爆品的同时，搭配购买其他商品，实现连带销售，进一步挖掘剩余红利。

5. 衰退期 —— 清仓促销可能因为廉价替代品的出现，可能因为IP热度消逝，也可能因为内部结构调整，很多原因都会把商品带到这一阶段，曾经的爆品就不香了，产品逐渐被市场淘汰。挤压在仓库的库存就成了成本费用，需要通过会员赠礼、折价促销等方式进行清空，为下一个爆品腾出空间。

二、数据分析在商品运营的落地

前面是对单个商品以线性思维讨论生命周期，但是在实际业务会更复杂。因为面对成百上千乃至上万的商品，以及变化迅速的市场行情、竞品招式，人工的思路已经无法满足品牌发展需求，需要借助数据分析的工具，赋能商品运营。开篇时候说商品运营由企划、供应链、运营组成，那数据分析同样是与这三个业务单元配合开展。

1. 企划

新品开发其中的一个开端可以是由应对竞品的策略带来的。假设小米发布了可以短距离空间无线充电的手机，大受市场关注，则作为它竞品的华为、OV等品牌为了保住市场会采取措施，发布同样功能新品，或者发布划时代意义的产品降维打击。数据分析在这个过程中，则是通过竞品分析来落地。通过此消彼长的市场份额变化、品类占比、价格趋势、或多指标聚类等分析，洞察竞品在产品上的策略趋势，以提供应对建议。在天猫平台，情报通工具可以获取竞品的单品销售数据。通过对价格与品类交叉分析，发现A品牌的洗发水正往高端发力，B品牌则盘踞低端入门品类，若我司计划开拓洗发水品类，可建议从中端市场介入。接下来再结合分析该市场价位、人群、竞品等维度，给出更具体建议，例如：竞品的爆款分析：是否要从产品风格突破、差异化突破、客单价突破；竞争对手定位：如何超越竞争对手，从营销上突破；主推款的更换突破；店铺促销方案的突破；店铺文案设计的突破；竞争对手推广渠道：竞品是通过什么渠道做的可以，付费、免费、站外、直播、活动。

2. 消费者洞察

爆品都是洞察消费者心理的成功案例，比如瞄准年轻人“养生蹦迪”心理，推出 “无糖、非碳酸饮料”的元气森林，迅速抢占市场，一跃成为国内的网红饮料品牌。做消费者洞察的渠道主要通过内容社区(如小红书、微博)、APP联盟(基于消费者手机装的app来推断用户画像)、自有数据的平台(如天猫的数据银行)等。这里介绍一种利用社交平台洞察消费者的方法：Social Listening社会化聆听，此方法与做用户研究的VOC Voice of Custimer 用户之声相似，简单来说就是基于社交媒体，通过文本挖掘方法洞察用户的心理。它不仅用于产品企划阶段，在后续的营销传播也大有用处，比如对竞品做声量分析、了解网友对品牌的吐槽并推出解决方案等。知乎的苏格兰折耳喵大神详细介绍了其中一个实践方案，需要一个心理学方法和一个用户动机分析工具实现：

1）心理投射分析方法比如以前网易做的荣格心理学测试，就是一种心理投射：不同场景下用户的选择动作，代表着特定的心理暗示。每次的选择都会生成一个标签，最后再结合分析模型从这些用户标签信息中获得情感洞察。

2）Censydiam用户动机分析模型马斯洛需求理论是最著名的用户需求分析模型，它将人们的需求分为生理需要、安全需要、社会需要、归属需要、自我实现五个层次。但是马斯洛需求理论存在一个Bug：是否在经济萧条人们温饱(生理需要)受到威胁时，高端品牌(归属需要)就无人问津了呢？答案：不是。例如美国的「口红效应」，在大萧条期间，非必需品的口红销量反而上升，因为它可以对处在困境中的人们起到安慰作用。为了解决马斯洛需求理论的Bug，融合了多个心理学大佬理论的Censydiam用户动机分析模型诞生：它把人们行为动机分成享乐/释放、融合/沟通、服从/归属、舒适/安全、理性/控制、个性/独特、能力/地位、活力/探索，八种。有了方法和工具后，我们来看下如何落地。比如到微博平台洞察小米用户画像：找到最近期最活跃的小米官博认为官博下的粉丝为活跃忠粉，通过工具或爬虫拿到他们的标签，如旅游、美食、数码等将标签映射到Censydiam中，发现主要集中在“享乐/释放”、“活力/探索”、“个性/独特”根据享乐/释放，小米提出“堪比XBOX游戏机”、“双摄像头”等新功能活力/探索，也是MIUI开发版的各种不同玩法、功能尝鲜的印证个性/独特，表示用户追求个性化的用机体验，能有自己DIY的空间

3. 运营

打造爆品之测款在新品期，决定对商品成长期投入资源之前，需要让操盘人对商品具有足够的信心。此时，则需要通过测款来降低投入风险。测款的数据分析：针对收藏率、跳失率、停留时间、转化率等关键维度进行一周的数据统计。其中需要回溯爆品的历史数据，找到爆款的魔法数字，比如点击收藏比峰值达到20%的比例，则认为该款极具爆品潜力。商品定位 —— 聚类分群面对成百上千的商品，在资源有限的情况下，需要将商品进行分类，分配不同资源，以形成更具针对性的营销策略、玩法。此时数据分析以指标聚类的形式落地，如帕累托分析、象限分析、波士顿矩阵等。

1）单指标聚类——帕累托分析商品的帕累托分析是二八法则的升级应用，找到贡献最多、而数量少的那部分商品作为核心利润品，而其余商品如《长尾理论》那样满足细分人群需要。进而将商品划分为不同策略产品，并采用不同的行动方案提高商品管理效率。

如何计算：对评估指标(如销售额、利润等)进行排序；求出每个商品的累计数据；求出每个商品的累计数据占比；对每个商品的累计占比进行等级划分如累计占比<=70%为A类款，累计销售占比在70-90%之间的为B类款，累计销售占比在90-100%之间的为C类款。在实际业务落地过程中，因为数据分析很多时候属于后验型分析，即是在分析已经发生的现状。例如帕累托分析中，以销售额作为评估指标对商品进行划分会存在一个疑问：企业本来就对某款商品投入了大量资源或放到聚划算引流，现在的分析说它属于A类款，也只是企业操盘后的结果，不能对未来产生指导建议。这是单指标聚类最常被业务质疑的点，为了解决这个问题，或者说提供更多信息，就需要进行多指标聚类，其中最出名的就是波士顿矩阵。

2）多指标聚类——波士顿矩阵波士顿矩阵用业务增长率和市场份额两个指标进行聚类，形成四种分类，并形成针对性建议：明星商品：高增长率，高市场份额。建议进一步扩大资源投入，扩大竞争优势金牛商品：低增长率，高市场份额。维持资源投入，保持市场份额;问题商品：高增长率，低市场份额。扩大投入，转成明星商品;瘦狗商品：低增长率，低市场份额。处于衰退期，清仓处理。波士顿矩阵是从大局出发，制定商品的战略发展策略。实际业务中没有市场份额数据，可以用相对市场份额替代，即拿到4-5个竞品数据后，作为大盘，看商品在其中的市场份额占比。用于聚类的指标是根据场景目标选的，通过不同组合满足不同目的。例如业务场景是针对老客推荐商品，翻译过来就是想找出老客偏好的商品做成页面吸引回购，此时可以计算商品的老客TGI指标，与老客销量做指标聚类，对于高老客TGI、高老客销量的商品，就可以认为是老客偏好且有能力吸引回购的商品。此时，除了运营外，供应链也会针对商品所处的位置，采取相应的安全库存策略，以确保爆款产品不会脱销，滞销产品库存不会积压。

1）滞销款

根据二八原则，一个店铺80%的利润是由20%的商品带来的。那剩余的80%里面，除了平平无奇的商品，必定还存在拖累销售的滞销款。除了前面讲的指标聚类的方式做分类，现行业务以下方式进行判断：打分排名：适用于所有商品，先基于多指标制定排行榜打分标准，在一定的时段后，针对所有商品进行打分，排名最后5％～10％为淘汰对象；销售量/额：适用于单价低的商品，基于历史数据，找出销量/销额的生存线魔法数字，如300个/月，未达此标准的淘汰处理；这个过程中，数据分析师要深入了解业务才能找到数据异动背后的原因。如某商品参加一次直播活动销售数据很差，只通过数据很容易误判它不适合直播。实际上调研后发现是直播当天，因为平台运营设置错误，导致某平台上售价更低，以至于顾客直播看到货都跑去其他平台购买。这时就要运用商品组合分析法，以下是对这种方法的解读：也称为购物篮分析。现在常见的“福袋”就是一种商品组合玩法，目的是为了提高顾客客单，毕竟买两件要比买一件花更多钱。数据分析可以通过购物篮分析在此场景落地，分析不同商品组合的支持度、置信度、提升度，最终给出落地策略。在实际业务落地过程中，分析逻辑会更加丰富：不仅是单品之间的连带，还可以是风格、材质、价格等之间的关联不仅是单次订单的组合，还可以是顾客历史消费的商品组合在应用场景上，不仅是连带推荐，还可以是关联复购推荐目前最常见的关联分析算法是Apriori，理解原理后，通过Python掉包或自行计算，皆可轻松实现。

2）销售预测

销售预测当商品进入到成长期或成熟期后，已经沉淀了足够的数据可以对未来的销售趋势进行预测。但是事实上，大部分生意中，业绩是干出来的，而不是预测出来的，那为什么还要做销售预测呢？一方面是要帮助供应链在商品库存管理方面更加高效，另一个方面，要做复杂算法模型的意义在于探索影响生意的因子与销售之间的关系，帮助销售目标的制定，或制定完成目标所需的要素条件。在落地的过程中，销售预测模型不仅需要考虑周期性、区域性，还要把业务规律等因素量化进去，或者根据业务场景对模型预测结果进行补偿。否则，高大上的机器学习模型，报告准确率为90%，然而一旦要预测到更细品类就直接凉了。因为对于供应链来说，预测整体销售没有多大意义，他们操作的颗粒度是到SKU，所以模型预测结果起码得到二级分类能用才行。做销售预测的方法比较常见的有：MA移动平均，是许多时间序列预测的基础，通过设定时间窗口大小，计算平均值并推断/预测下一个时间窗口数据；ARIMA模型，它由AR（Auto Regress 自回归模型）+I（Integrated 差分）+MA（移动平均）组成，或者说ARIMA模型的拟合序列=周期序列 + 趋势序列 + 残差序列。看起来比较复杂但是不难理解，建议可以到知乎深入学习；Prophet模型，Facebook出的、比前两者更复杂的时间序列预测模型，但是它反而因为融入了更多业务因素（如季节），更具备可解释性，上手也不难；以及其他机器学习模型，如回归算法、XGBoost等，但这些实操效果发现，要做到高准确率，需要花费更大的功夫，还有头发的话就可以抓紧再学习。

3）流量拆解预测销售

除了以上方法外，诸如天猫等自有流量体系的电商平台还能根据流量的转化公式计算预期销售额。天猫618大促前，根据去年同期流量及近180天流量数据、转化率、结合品牌私域用户策略数据，可以得出618销售目标，并给出各流量渠道的投入预算。对于品牌来说，费用的投入就有了预期收入作依据。

4）库存分析

商品供应链另一大块的分析则是库存分析，分析指标包括：库存量、库销比、周转率、售罄率、齐码率、品类占比等。

三、结尾

在互联网+引领的新时代，数据作为驱动的新能源，同样衍生出“数据分析+”。数据分析+用户运营、数据分析+商品运营等，都是在用与传统方法不一样的数据思维来操盘，但这不意味着可以脱离业务只看数据。相反，本文多处都在强调融入业务做数据分析的重要性。

In the "Internet+" Era: Data-Driven Commodity Operations

Data, as the new energy of the digital age, empowers product operations, injecting fresh momentum into the management of goods throughout their lifecycle.



I. What is Product Operations?

Product operations encompass full lifecycle management of goods, spanning five stages: development, launch, growth, maturity, and decline. This process integrates three core functions: planning, supply chain management, and operations.

• Planning: Aligns with market demands, brand identity, and competitor dynamics to develop products and guide scenario-based consumption through packaging and marketing.

• Supply Chain: Focuses on inventory management, logistics, and tactical activations (e.g., inserting targeted product recommendations in shipment packages).

• Operations: Involves platform-specific product curation, performance tracking, inventory adjustments, and positioning optimization.

Below, we explore how a product evolves from conception to retirement:

1. Development Phase: Product Planning

Brands must synthesize consumer needs, industry trends, competitor insights, and cultural zeitgeists during pre-launch.

Example: A jewelry brand spots viral DIY bracelet trends in a hit TV series’ Bilibili comments, validates alignment with its target audience, and swiftly develops a "show-inspired" product line.

2. Launch Phase: Pre-Launch Buzz

Leverage platforms like Xiaohongshu (Little Red Book) for influencer seeding or cross-brand collaborations to ignite interest.

• Established Brands: Use top-tier resources for viral campaigns.

• Emerging Brands: Partner with influencers or celebrities for breakout reach.

• Resource-Limited Brands: Optimize niche content for grassroots traction.

3. Growth Phase: Building Best-Sellers

Bridge off-platform hype with on-platform sales channels. Drive rankings with strategic discounts to secure platform traffic boosts.

• Conversion Focus: Prioritize sales velocity to unlock algorithmic visibility.

• Inventory Syncing: Ensure supply chain readiness to avoid stockouts.

4. Maturity Phase: Maximizing Returns

As competition intensifies, brands extend product lines or deepen scenario-based marketing to upsell complementary items.

Example: Promote "complete looks" to increase average order value.

5. Decline Phase: Clearance Strategies

Transition aging products via member rewards, flash sales, or bundling to free resources for new launches.



II. Data-Driven Execution in Product Operations

While single-product cycles follow linear logic, managing thousands of SKUs in volatile markets demands advanced analytics. Below is how data integrates with planning, supply chain, and operations:

1. Planning: Competitive Intelligence

• Competitor Analysis: Track market share shifts, pricing trends, and SKU clustering to inform strategy.

Example:

Using Tmall’s Intelligence Tool, a beauty brand discovers competitors’ price-tier gaps and positions its shampoo in the midrange market.

• Actionable Insights: Recommend style differentiation, promotional overhauls, or channel pivots.

2. Consumer Insights: Decoding Demand

Social Listening: Analyze platforms like Weibo or Xiaohongshu to uncover unmet needs. Case Study: Yuanqi Forest capitalized on Gen Z’s "healthy indulgence" desire with sugar-free sodas.

• Psychological Projection Models:

◦ Censydiam Framework: Maps user motivations (e.g., "Exploration," "Uniqueness") to tailor features.

Example: Xiaomi leveraged user traits like “exploration” to design flexible UI customization.

3. Operations: Precision Execution

• Product Testing: Validate launch viability via metrics like click-to-cart ratios and dwell time.

• Portfolio Clustering:

◦ Pareto Analysis: Identify top 20% SKUs generating 80% profit (A-class) vs. long-tail tail items (C-class).

◦ Boston Matrix: Classify SKUs into Stars (high growth/share), Cash Cows, Question Marks, or Dogs for targeted resource allocation.

• Sales Forecasting:

◦ ARIMA/Prophet Models: Predict trends, balancing seasonality and external factors.

◦ Inventory Optimization: Align stock levels with SKU-level demand forecasts.

Advanced Applications:

• Basket Analysis: Use Apriori algorithms to uncover product affinities (e.g., style bundles).

• Clearance Strategies: AI-driven insights for markdowns, bundling, or channel-specific liquidation.



III. Conclusion

In the "Internet+" era, data-driven strategies like "Analytics+"—applying AI to operations, inventory, and marketing—are revolutionizing traditional workflows. However, success hinges on business-centric interpretation of data, not algorithmic prowess alone. As illustrated, embedding analytics within operational contexts—from supply chain agility to psychological profiling—enables brands to thrive in an ever-evolving marketplace.

A Final Note: Data is the compass, but domain expertise remains the map. Only through synergy can businesses navigate the digital frontier.

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