shopee竞争者分析

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用户133****7496 2026-01-04

用户133****7496

下面给你一个面向 Shopee 的“竞争者分析”完整分析方案，覆盖目标与受众、数据口径、核心指标、分析框架、可落地的模板与 SQL 示例、看板设计以及落地执行路径。若你愿意，我也可以把模板定制成你们现有数据库结构的版本。
一、分析目标与受众
- 目标
- 清晰描绘竞争环境，找出对你店铺影响最大的对手与机会点。
- 识别价格竞争、促销策略、商品结构、Listing 优化点，以及区域/品类的差异化机会。
- 提供可执行的对标行动：定价策略、促销节奏、上新策略、SKU 组合与广告投放调整等。
- 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、商家情报与市场研究等。
- 关注维度
- 价格竞争、促销行为、商品结构、Listing 质量、评价与口碑、物流与售后信号、区域差异。
二、数据口径与数据源（落地清单）
- 常用数据源（跨表设计示例）
- Listing 与商品信息：Listings、Products、Categories、Brand、Attributes
- 价格与促销：Prices、Promotions、Coupons、ShippingOffers、Discounts
- 销售与市场信号：Orders、OrderItems、Payments、Refunds、PromotionsApplied
- 评价与口碑：Reviews、Ratings
- 物流与售后：Shipments、DeliveryTime、Returns、Refunds
- 区域与时区：DimDate、Regions/City、Shop/Store
- 数据口径要点
- 时区统一：如 Asia/Shanghai、Asia/Taipei，日期粒度统一为日/周
- 货币与定价：若跨区域，统一币种、必要时汇总或分区展示
- 指标一致性：价格、折扣、销量、毛利、ROAS、曝光等定义统一
- 数据质量：去重、对账、促销与订单对齐、缺失值处理
- 数据治理产出物
- 数据字典、字段说明、血缘关系图、ETL 文档、可重复的分析脚本/模板
三、核心分析维度与指标体系
- 价格竞争与份额
- 对手均价、对手价格分布、低价门槛、价格变动频率
- 自家 SKU 的相对价格差、价格波动对销量的影响
- 促销与活动
- 对手促销频次、促销力度、促销覆盖的 SKU、促销对销量与利润的贡献
- Listing 与商品结构
- 对手 SKU 数量、品类覆盖、价格区间、明星 SKU、热销度（销量/评分/评论增长）
- 口碑与质量信号
- 平均评分、评分分布、负面评价主题、退货原因分布
- 物流与服务体验
- 平均发货时间、物流时效、免运费门槛、售后处理时长
- 区域与渠道差异
- 各区域竞争强度、价格策略差异、当地热销品类
- 风险与机会点
- 价格战压力、高性价比但评测不佳的 SKU、潜在假货/质量问题信号
四、分析框架与工作流程（5 步法）
1) 数据准备与对齐
- 统一时间粒度、区域字段、货币单位，清洗重复和异常记录，建立字段映射与血缘。
2) 指标计算与特征工程
- 计算对手价格分布、促销覆盖度、Listing 质量分数、评分情感、销量与价格的相关性等特征。
3) 竞争画像与对手分组
- 按品类/区域/价格带分组竞争对手，绘制对手画像（强势对手、潜在替代品、价格追随者等）。
4) 洞察产出与行动建议
- 输出对手在价格、促销、Listing 优化、SKU 结构、区域策略等方面的关键发现与可执行建议。
5) 监控与迭代
- 设置定期数据刷新与复盘机制，更新对手集合、权重、阈值，以及落地策略。
五、分析模板与可落地的 SQL 示例（通用模板，需按你们数据库微调）
假设数据表简化为以下字段：
- competitor_listings: (competitor_id, competitor_name, category_id, listing_id, price, discount_percent, rating, rating_count, stock_status, shipping_time_days, free_shipping_flag, promotion_id, last_updated)
- our_listings: (listing_id, category_id, product_id, price, rating, rating_count, stock_status)
- promotions: (promotion_id, promotion_name, start_date, end_date, discount_percent)
- orders: (order_id, listing_id, purchase_date, quantity, revenue)
示例 1：竞争对手价格分布概览（按品类）
SELECT
cl.category_id,
AVG(cl.price) AS avg_comp_price,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY cl.price) AS median_comp_price,
MAX(cl.price) - MIN(cl.price) AS price_spread,
COUNT(*) AS listing_count
FROM competitor_listings AS cl
GROUP BY cl.category_id
ORDER BY listing_count DESC;
示例 2：对手价格对比与自家定价对齐（同品类、同 listing_id 近似）
SELECT
ol.listing_id AS our_listing_id,
ol.category_id,
ol.price AS our_price,
AVG(cl.price) AS avg_comp_price,
(our_price - AVG(cl.price)) AS price_diff,
CASE
WHEN our_price < AVG(cl.price) THEN 'undercut'
WHEN our_price = AVG(cl.price) THEN 'match'
ELSE 'overprice'
END AS price_relation
FROM our_listings AS ol
LEFT JOIN competitor_listings AS cl
ON cl.category_id = ol.category_id
AND cl.last_updated >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
GROUP BY ol.listing_id, ol.category_id, ol.price
ORDER BY price_diff ASC
LIMIT 100;
示例 3：促销对比与销量相关性（简化版，需有销量数据）
SELECT
cl.competition_id,
SUM(p.discount_percent) AS total_promo_disc,
AVG(o.quantity) AS avg_units_sold_during_promo,
AVG(o.revenue) AS avg_revenue_during_promo
FROM competitor_listings AS cl
JOIN promotions AS p ON cl.promotion_id = p.promotion_id
JOIN orders AS o ON o.listing_id = cl.listing_id
WHERE o.purchase_date BETWEEN p.start_date AND p.end_date
GROUP BY cl.competition_id;
示例 4：Listing 质量信号评分（基于字段简单权重打分）
SELECT
listing_id,
category_id,
AVG(rating) AS avg_rating,
rating_count,
CASE WHEN stock_status = 'in_stock' THEN 1 ELSE 0 END AS in_stock_flag,
CASE WHEN free_shipping_flag = 1 THEN 1 ELSE 0 END AS free_shipping_flag,
CASE WHEN promotion_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END AS has_promo,
(0.4 * (rating / 5)) + (0.2 * (CASE WHEN in_stock_flag = 1 THEN 1 ELSE 0 END)) + (0.2 * (CASE WHEN free_shipping_flag = 1 THEN 1 ELSE 0 END)) + (0.2 * has_promo) AS listing_quality_score
FROM competitor_listings
GROUP BY listing_id, category_id, stock_status, promotion_id, free_shipping_flag;
示例 5：区域竞争强度（每个区域的对手数量与价格带分布）
SELECT
region,
COUNT(DISTINCT competitor_id) AS competitor_count,
AVG(price) AS avg_comp_price,
PERCENTILE_CONT(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY price) AS q1_price,
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP (ORDER BY price) AS q3_price
FROM competitor_listings CL
JOIN our_listings OL ON CL.category_id = OL.category_id
WHERE OL.region = 'target_region'
GROUP BY region
ORDER BY competitor_count DESC;
六、看板设计与可交付物
- 看板A：竞争对手画像
- 指标：对手数量、竞争强度、平均价格、价格分布、评分分布、促销活跃度
- 视图：按品类/区域切片的对手集合
- 看板B：价格与促销对比
- 指标：对手均价、市场价格带、价格差分布、促销覆盖率、促销对销量的假设贡献
- 看板C：Listing 质量与曝光
- 指标：对手 Listing 的评分、库存状态、是否免运费、是否带促销、图片与标题质量的简易评分
- 看板D：区域竞争地图
- 指标：区域层面的竞争密度、热销品类、价格区间
- 看板E：行动清单
- 基于分析结果给出定价策略、促销计划、SKU/Listing 优化点、上新/下架建议等，并分配负责人和时点
七、输出物与落地路径
- 产出物
- 竞争者分析报告（Executive Summary、洞察、建议、风险点）
- 数据字典与字段血缘
- 可重复执行的分析模板集合（SQL 模板、看板字段定义）
- 定期的对手监控看板或仪表盘草案
- 落地路径
- 第1阶段：建立数据源、对齐口径、输出基础对手画像
- 第2阶段：聚焦重点品类，输出价格与促销对比、_listing 质量分析
- 第3阶段：形成可执行策略（定价区间、促销节奏、Listing 优化清单、SKU 调整建议）
- 第4阶段：建立持续监控机制、定期复盘与模型/阈值迭代
八、落地注意事项
- 法规与合规
- 遵守平台规则，不进行违规抓取或侵犯对手隐私的行为；数据来源要合法、可授权。
- 数据质量
- 对手数据可能存在时效性与误差，结合自家数据进行对比与校核。
- 模型透明度
- 把关键指标与阈值公开给相关团队，确保可解释性和可执行性。
- 风险管理
- 对高价格对手、高促销对手设定对比基线，避免盲目跟随导致利润下滑。
九、定制化与下一步
- 如果你愿意，我可以把以上内容定制成：
- 针对你们数据表结构的可执行 SQL 包（按你们的数据库和字段名来改写）
- 一页式“Shopee 竞争者分析”演示稿模板
- 针对你们重点品类/区域的对标分析模板与看板字段清单
- 请提供
- 你们使用的数据库类型（MySQL、PostgreSQL、BigQuery、Snowflake 等）
- 竞争对手数据的可获取性与来源（内部数据、公开数据、授权数据等）
- 你们最关注的区域（如东南亚各国、台湾等）与品类
- 是否需要英文版本的模板
如果你愿意，我可以把这些要点整理成一个可直接使用的“Shopee 竞争者分析报告模板”和一个可落地的 SQL 包，方便你们快速落地。需要的话告诉我你们的数据结构与目标区域，我就给出定制版本。

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