shopee竞店分析插件

104人浏览

1人回答

用户120****5924 2026-01-04

用户120****5924

下面给你一个面向 Shopee 的“竞店分析插件”完整落地方案，涵盖定位、数据源、核心指标、技术架构、前后端设计、可落地的模板与 SQL 示例、看板设计、以及实施路径。可用于自建插件（浏览器插件/数据看板插件）或作为数据平台的模块化组件。
一、插件定位与目标受众
- 定位
- 以“竞店分析”为核心，帮助商家实时了解竞争对手的Listing、价格、促销、Listing 质量、区域差异等，提供可执行的对标行动。
- 支持区域化（如深圳、华东等）、品类聚焦、以及时间序列对比分析。
- 目标受众
- 店铺运营负责人、品类经理、定价与促销负责人、广告投放负责人、商情分析人员等。
- 核心价值
- 快速识别价格竞争点、发现促销机会、优化 Listing 结构、把握区域热销品类、降低价格战风险。
二、数据源与合规
- 数据源类型
- 自有数据：自家店铺的 Listing、价格、销量、广告数据、库存、促销效果等。
- 竞品数据（合规来源，需授权或公开、可公开获取的竞品信息）：
- 竞品 Listing 信息（标题、价格、折扣、图片数、评分、评价数量、是否免运、上新时间等）
- 竞品促销与优惠信息（促销开始/结束、折扣幅度、可用券等）
- 竞品区域信息与热销品类分布
- 公开的区域性市场信号（如区域热门品类、价格区间分布的聚合数据）
- 需要遵循的平台政策与隐私合规：避免非法抓取、确保数据来源可追溯、仅使用授权或公开数据。
- 数据聚合与治理
- 数据字典、字段血缘关系、数据质量检查（去重、时效性、缺失值处理）
- 数据刷新频率：竞品数据以日/周为单位的抓取或接入，关键指标按需刷新（如每日或每周）。
三、核心指标与分析维度
- 竞店画像维度
- 店铺/竞品数量、品类覆盖、区域分布、Listing 品质信号（图片数、标题长度、是否有视频等）
- 价格与促销
- 对手均价、价格分布、最低价/最高价、折扣力度、促销覆盖 SKU、促销对销量的边际贡献
- Listing 质量与结构
- 平均评分、评分分布、评价增长、图片/视频数量、标题长度、关键词覆盖、是否免运、库存状态
- 销量与市场反应
- 热销 SKU、销量趋势、AOV、退货率、促销期销量增幅
- 区域与时效
- 区域性热销品类、区域价格带、物流时效信号
- 风险与机会
- 高退货、高差评 SKU 危险信号、价格战压力点、潜在机会点（如低价高评分的竞品缺货时的机会）
四、分析框架与工作流
1) 数据接入与对齐
- 统一时间粒度、区域字段、货币单位；对齐竞品与自有数据结构。
2) 指标计算与特征工程
- 计算价格竞争分数、促销强度指数、Listing 质量分数、区域热度指数等。
3) 竞店分群与画像
- 按品类、区域、价格带分组，建立竞店画像（强势对手、价格跟随者、潜在替代品等）。
4) 洞察输出与行动建议
- 输出可执行的定价策略、促销节奏、Listing 优化点、SKU 组合调整、区域性投放策略。
5) 监控与持续迭代
- 设置监控指标、阈值、告警，定期更新竞店集合与权重，迭代分析逻辑。
五、插件结构与技术方案（可落地的实现路径）
- 架构概览
- 前端插件/界面层：用户交互、看板、表格、可视化组件、导出按钮。
- 中台服务层（后端微服务/数据服务）：数据聚合、计算、缓存、API 暴露。
- 数据存储层：关系数据库（PostgreSQL/MySQL）、列式数据库/数据仓（BigQuery/Snowflake/ClickHouse）用于大规模分析和历史数据。
- 数据接入层：ETL/ELT 流程，定时抓取公开数据、授权数据或来自内部数据源的接口。
- 安全与治理：鉴权、日志审计、数据访问控制、敏感字段脱敏。
- 数据模型（简化示例）
- competitor_store(competitor_id, store_name, region, category_focus, listing_count, average_rating, last_updated)
- competitor_listing(listing_id, competitor_id, category_id, title, price, discount_percent, rating, rating_count, image_count, free_shipping, last_updated)
- promotions(promo_id, listing_id, promotion_type, discount_percent, start_date, end_date)
- price_history(listing_id, date, price)
- orders(order_id, listing_id, order_date, quantity, revenue)
- reviews(product_id, rating, review_text, review_date)
- 技术栈建议
- 后端：Python (FastAPI / Django) 或 Node.js (Express / NestJS)；数据计算可以使用 pandas/SQL。
- 数据库：PostgreSQL 或 MySQL 做实时数据，BigQuery/Snowflake 做历史与大规模分析。
- 缓存/队列：Redis 缓存热数据，RabbitMQ/Kafka 做任务队列。
- 前端：React/Next.js 或 Vue，D3/echarts 做可视化。
- API 设计：RESTful / GraphQL，提供必要的授权与速率限制。
- MVP 功能清单（最小可行产品）
- 竞店总览仪表盘：区域/品类层级的竞店数量、价格分布、促销覆盖率、Listing 质量信号。
- 价格对比模块：对手均价、价格区间、最常见折扣、价格变动趋势。
- Listing 质量与热销对比：TopN 竞品 listing 的质量信号对比。
- 导出与报告：CSV/Excel 导出，方便落地到日常运营。
- 基本告警：价格异常、促销异常、Listing 质量下降等简单告警。
- 安全与合规
- 数据来源需要合法授权，避免抓取平台禁止爬取的数据。
- 仅在合规范围内使用数据，保护商家数据与消费者隐私。
六、可落地的 SQL 模板与查询示例
示例假设表结构：competitor_store、competitor_listing、price_history、promotions、orders、region。
- 示例 1：深圳区域竞店数量与平均评分
SELECT region, COUNT(DISTINCT competitor_id) AS competitor_count, AVG(average_rating) AS avg_rating
FROM competitor_store
WHERE region = '深圳'
GROUP BY region;
- 示例 2：深圳区域对手价格分布（同一品类）
SELECT l.category_id, AVG(l.price) AS avg_comp_price, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY l.price) AS med_price, MAX(l.price)-MIN(l.price) AS price_spread
FROM competitor_listing l
JOIN competitor_store s ON l.competitor_id = s.competitor_id
WHERE s.region = '深圳'
GROUP BY l.category_id;
- 示例 3：价格对比与自家定价对齐（按品类）
SELECT a.listing_id AS our_listing_id, a.category_id, a.price AS our_price, AVG(b.price) AS avg_comp_price, a.price - AVG(b.price) AS price_diff,
CASE WHEN a.price < AVG(b.price) THEN 'undercut' WHEN a.price = AVG(b.price) THEN 'match' ELSE 'overprice' END AS price_relation
FROM our_listing a
LEFT JOIN competitor_listing b ON a.category_id = b.category_id
WHERE b.last_updated >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
GROUP BY a.listing_id, a.category_id, a.price;
- 示例 4：促销覆盖与销量效果（简化）
SELECT p.promo_id, SUM(p.discount_percent) AS total_promo_disc, SUM(o.quantity) AS units_sold, SUM(o.revenue) AS revenue
FROM promotions p
JOIN orders o ON o.order_date BETWEEN p.start_date AND p.end_date
GROUP BY p.promo_id;
- 示例 5：区域对比热销品类分布
SELECT r.region_name, c.category_name, SUM(o.quantity) AS units_sold
FROM orders o
JOIN competitor_listing cl ON o.listing_id = cl.listing_id
JOIN competitor_store s ON cl.competitor_id = s.competitor_id
JOIN region r ON s.region_id = r.region_id
JOIN category c ON cl.category_id = c.category_id
WHERE r.region_name = '深圳'
GROUP BY r.region_name, c.category_name
ORDER BY units_sold DESC
LIMIT 20;
七、看板设计与输出物
- 看板A：竞店总览（深圳/指定区域）
- 指标：对手数量、均价分布、价格区间、促销覆盖、Listing 质量信号、评分分布
- 看板B：价格与促销对比
- 指标：对手均价、价格波动、常态折扣、促销覆盖 SKU、促销带来的销量增幅
- 看板C：Listing 质量与热销
- 指标：TopN 竞品的图片数、标题长度、是否有视频、评分、评价增长、热销品类分布
- 看板D：区域对比与机会
- 指标：深圳 vs 其他区域的对比，区域热销品类、价格带差异、物流时效对比
- 看板E：洞察导出
- 一页式报告的洞察、建议与落地行动清单（定价、促销、Listing 优化、SKU 调整）
- 看板实现方式
- 使用 Looker/Tableau/Power BI 等自助分析工具，或自研前端实现可嵌入式仪表盘。
八、落地路径与实施计划（MVP 路线）
- 第1阶段（2–3 周）
- 明确数据源、字段标准化、建立基础数据模型、搭建简单的后端服务与 API 入口。
- 实现竞店总览与价格对比的初版看板。
- 第2阶段（2–3 周）
- 增加 Listing 质量与热销分析、促销影响分析、区域对比维度。
- 完成导出模板与简单告警机制。
- 第3阶段（2–4 周）
- 深化区域策略建议、SKU/Listing 的优化建议、定制化报告模板。
- 优化性能、完善缓存、增强数据刷新与监控。
- 第4阶段及以后
- 引入机器学习/统计建模（如价格弹性、需求预测的简易版本）、多区域对比扩展、跨平台集成。
九、实现中的最佳实践与风险点
- 数据来源与合规
- 确保所有竞品数据的获得方式合规，避免侵权与违规抓取。
- 数据质量
- 竞品数据可能存在时效性与误差，结合自有数据进行对比，设定数据可信区间。
- 性能与扩展性
- 对高维数据进行分区聚合，使用缓存与分层存储，确保前端响应快速。
- 用户体验
- 提供清晰的字段含义、可解释的指标定义，避免误解与误用。
- 数据隐私
- 不暴露敏感信息，按权限控制看板中的数据访问。
十、交付物清单
- 架构设计文档与数据字典
- 数据模型与 ER 图（简化版本）
- MVP 的后端服务代码结构与 API 设计
- 前端看板原型与 UI 组件草案
- SQL 模板集合（常用查询模板 + 按区域/品类的扩展）
- 使用手册与落地路线图
- 一页式演示稿模板（供内部沟通与汇报）
十一、可定制化与下一步
- 如需，我可以按你们的数据库结构给出具体的实现包：
- 针对你们的表字段名的可执行 SQL 包
- 插件的 API 设计草案（RESTful / GraphQL）
- 一页式“Shopee 竞店分析插件”演示稿模板
- 看板字段清单与字段映射表
- 请提供
- 你们的数据库类型（MySQL/PostgreSQL/BigQuery/Snowflake 等）
- 竞品数据的可获取性与来源（授权数据、公开数据等）
- 目标区域与重点品类
- 是否需要英文版本的模板
如果你愿意，我可以把以上内容整理成一个可直接落地的“Shopee 竞店分析插件”实施方案与一个可落地的 SQL 包。告诉我你们的数据结构、目标区域和优先关注的指标，我会给出定制化版本。

shopee数据分析深圳

shopee波兰市场分析