服裝賣家對于羽絨服總是愛恨交織。理由不外乎羽絨服是一個高風險投資產品，收益與風險同在，利潤與庫存齊飛。假如遇上暖冬，或是沒有把握住流行趨勢，消費者不買賬，那么只能看著高成本投入的羽絨服成了堆積在倉庫的庫存。低價清倉肉痛，明年再來心痛。
因此，假如賣家們都有一雙慧眼，能上知天氣走向，下知人間冷暖，那么分分鐘提高羽絨服售罄率就不在話下。當然，要有預知能力有點困難，但是依靠科學的數據分析法還是可以有的。回歸死硬理性派，從行業大盤到商家店鋪的二維角度，告訴賣家如何以科學的，有理有據的數據分析來掌握自身命運。有了數據分析，賣家再也不用擔心羽絨服壓庫存啦。
外看價格與款式
隨風而動，賣家在運營的時候一定不能忽視對大環境的關注。當自己無法做出正確判斷時，看看大家都是怎么做的，如果隔壁老王和老李都說今年不好賣，那你也別逞強了。所以行業大盤數據可是賣家必讀的參考資料。
行業大盤的哪些信息對賣家是有借鑒作用的呢？一看價格二看款式。同行的價格分布和銷售情況可以告訴賣家消費者選擇的主流價格區間是什么，同樣，對款式結構和銷售情況的分析也是為了把握消費者的口味，總不能偏離主流市場吧。
那么問題又來了，賣家從哪里看大盤數據呢？很簡單，從淘寶或天貓首頁的女裝類目，互聯網好處就在于信息透明化。因天貓女裝市場較成熟，不似淘寶參差不齊多元化，因此可以天貓數據位參考。以下就是人人都可操作的手動分析環節，在天貓女裝類目下搜索羽絨服，抓取排名前三頁的180件單品，分析其單品成交量、客單價分布，以及店鋪的DSR評分。
心動價只需399元
天貓搜索前三頁共180個坑位，其中80%以上的寶貝成交量在1000件以上，且絕大部分寶貝的DSR（與描述相符）都在4.8以上，主流價格段為278~599元。結合這些平臺數據情況來分析賣家的羽絨服商品價格，如果店鋪引流寶貝價格段是集中在300~500元之間，則正好與平臺的大勢相符。
可以重點分析寶貝客單價格分布，集中在主流價格278~599元的寶貝有112個，其中386~489元的有30個，相較其余兩個價格區間的寶貝略少一些。可以重點分析這三個價格區間的寶貝類型和品牌風格。從而得出這三個價格區間銷量差別由什么因素造成，同時對比自身產品。賣家若想知道自身最好能做到什么業績，也就是該價位的“天花板”，亦可通過分析處于同一價格段的競品，觀察其月銷量即可。
此外，不容忽視的是，移動端與PC端價格的差異性。從雙11的數據可得出，移動端銷量的比重越來越高，有些已經超過50%，因此，關注移動端的消費情況也十分重要。通過同樣的商品搜索，移動端的平均成交額在300元左右，如此商家可以參考設定為手機專享價，或是專供款的定價參考。
中長款與連帽，時尚與保暖并重
隨后根據大盤數據來分析下目前消費者關注的羽絨服款式如何。對于款式的分析，一般包括衣服的版型和領子設計等情況。
不同版型的銷量
從上圖可以看出，消費者選擇最多的是修身連帽的商品，而直筒和斗篷型消費者選擇最多的也是連帽款。可見，在羽絨服的設計上，可以以連帽為主打款型，這也是消費者從御寒功能的角度出發。
不同衣長與風格的銷量分布
在款式的選擇上，以中長款為主，而版型無論是短款還是中長款都以韓版為主。
不同材質與填充物的銷量分布
在填充物中，絕大多數成交的商品，含絨量都是81～90%之間，性價比更高，結合羽絨服的面料，絕大多數成交寶貝采用的面料聚酯纖維。
不同流行元素的銷量分布
在流行元素中也可以看出，帶毛領是羽絨服的必備，今年的立體剪裁和裝飾也是一大熱門元素。
對于羽絨服這樣一種注重御寒功能冬季產品來說，消費者在選購時還是會注重其保暖性，因此，中長款、戴帽子、毛領等設計成了熱搜的關鍵詞。賣家在設計時除了添加一些當季的流行元素外，仍因注重這些常規元素的把握。
對內死磕用戶行為
修行之人提倡內外兼修，數據分析也是一個道理。在分析完行業數據外，千萬不要忘了店鋪自身的消費者購買行為分析，他們可是店鋪的金主，只有掌握了這些人的喜好才能做到投其所好。
四季有別，策略要變
看了很多商家不同季度的銷售情況，發現了一些很有趣的數據，有些商家棉服北京賣得好，但是羽絨卻是上海賣更好，連衣裙又是廣東省賣得好。也就是說同一個店鋪，不同品類在不同區域都有著明顯的銷售差異，因此羽絨服也要這樣來看。以天貓某女裝店鋪為例，其日均銷售額為40萬元左右，目標人群是30歲以上的中高端用戶，客單價在500元以下。截取占據其銷量TOP10的省份，了解他們在各月份購買羽絨服的情況，以提前做好不同區域的營銷部署。
數據顯示銷售最高的省市是北京、山東省、江蘇省、廣東省、河北省、河南省、遼寧省、上海、湖北省和天津。其中1月份購買力最高的是山東、江蘇、廣東；8月份就變成了北京、江蘇、河北；9、10月份增長迅速的是北京、山東、河北、河南、遼寧；雙11的數據會對11月份造成影響不做參考；12月份則是山東、江蘇、廣東、上海、湖北。店鋪可以針對最先冷起來的東北地區進行定向投向，其次是沿海地區，再是內陸。
春季（2～4月）南方城市余熱繼續：前三是北京、廣東、上海，四川突然奔至前四，而江蘇與山東更是跑到后面去了。排除北京作為一線城市的特殊情況（店鋪主要定向為一線城市的人群，特別是北京，所以北京人群購買量較大），可以看出北方客戶群對羽絨的購買力明顯減弱，而南方的客戶的卻還在保持著購買的余熱。因此可延長對南方地區的投放推廣。
夏季（6～7月）北方地區反季營銷：前三是北京、山東、陜西，在幾乎沒有人購買羽絨的是季節里，仍有客戶購買，說明了這些客戶對品牌的忠誠且是品牌中的吊絲類人群，受反季清倉活動刺激較大。可針對粘性更高的省份客戶，進行個性化的會員活動策劃，既能返利給客戶，也能帶動滯銷及清倉款的銷量。
秋季（8～10月）增值服務帶動忠粉：前三是北京、山東、河北，這個時期是羽絨服的新品上市的季節，且還沒到銷售旺季。說明這些客戶不僅對品牌的忠誠度較高，而且是品牌中的高價值人群。針對忠誠度高的客戶群體，以價值高的增值服務來提高用戶粘性。且店鋪里的SNS宣傳也是靠這批老客戶牽頭，找出各區域中的意見領袖，統一管理與維護，非常重要。
冬季（11～1月）銷售旺季大面投放：前三是北京、山東、江蘇，受大促刺激，粘性省份絕對是業績當前，但在數據分析的角度來看，更應該看重潛力省份，即哪些省份平常很少給店鋪貢獻，而在雙11與12期間卻突飛猛進，這里有浙江、山西、陜西，明顯受品牌風格小眾的影響，浙江這個人口大戶，之前對店鋪的貢獻卻一直不太給力，但是大促期間仍然盡顯人口大省的威力。大促和銷售旺季期間，注重對網購人群較多的強省市地區刺激。
24小時，朝十晚十最愛買
再看看24小時內的銷量分布情況。下圖可看出，整個店鋪最集中購買的時間有4個，0點時段、10點時段、14點時段及22點時段（假如將0點和22點合并成1個晚高峰，則為3個時間段）。各時間段的用戶情況如下分析。（注：已經排除了臘八節、雙11、雙12的數據）。從相關數據我們還可以發現，0點時候銷量最高的是新疆地區，這或許與新疆地區的作息時間與北京時間有2小時的時差有關，但除新疆外，銷量較高的省市仍以北上廣，這三個一線城市為主。從24小時的銷量高峰和用戶分布來看，商家可以針對10點之后的早高峰期間對用戶粘度高的省市定投，而到了晚高峰則以一線城市和消費強省為主。
因此，假如賣家們都有一雙慧眼，能上知天氣走向，下知人間冷暖，那么分分鐘提高羽絨服售罄率就不在話下。當然，要有預知能力有點困難，但是依靠科學的數據分析法還是可以有的。回歸死硬理性派，從行業大盤到商家店鋪的二維角度，告訴賣家如何以科學的，有理有據的數據分析來掌握自身命運。有了數據分析，賣家再也不用擔心羽絨服壓庫存啦。
外看價格與款式
隨風而動，賣家在運營的時候一定不能忽視對大環境的關注。當自己無法做出正確判斷時，看看大家都是怎么做的，如果隔壁老王和老李都說今年不好賣，那你也別逞強了。所以行業大盤數據可是賣家必讀的參考資料。
行業大盤的哪些信息對賣家是有借鑒作用的呢？一看價格二看款式。同行的價格分布和銷售情況可以告訴賣家消費者選擇的主流價格區間是什么，同樣，對款式結構和銷售情況的分析也是為了把握消費者的口味，總不能偏離主流市場吧。
那么問題又來了，賣家從哪里看大盤數據呢？很簡單，從淘寶或天貓首頁的女裝類目，互聯網好處就在于信息透明化。因天貓女裝市場較成熟，不似淘寶參差不齊多元化，因此可以天貓數據位參考。以下就是人人都可操作的手動分析環節，在天貓女裝類目下搜索羽絨服，抓取排名前三頁的180件單品，分析其單品成交量、客單價分布，以及店鋪的DSR評分。
心動價只需399元
天貓搜索前三頁共180個坑位，其中80%以上的寶貝成交量在1000件以上，且絕大部分寶貝的DSR（與描述相符）都在4.8以上，主流價格段為278~599元。結合這些平臺數據情況來分析賣家的羽絨服商品價格，如果店鋪引流寶貝價格段是集中在300~500元之間，則正好與平臺的大勢相符。
可以重點分析寶貝客單價格分布，集中在主流價格278~599元的寶貝有112個，其中386~489元的有30個，相較其余兩個價格區間的寶貝略少一些。可以重點分析這三個價格區間的寶貝類型和品牌風格。從而得出這三個價格區間銷量差別由什么因素造成，同時對比自身產品。賣家若想知道自身最好能做到什么業績，也就是該價位的“天花板”，亦可通過分析處于同一價格段的競品，觀察其月銷量即可。
此外，不容忽視的是，移動端與PC端價格的差異性。從雙11的數據可得出，移動端銷量的比重越來越高，有些已經超過50%，因此，關注移動端的消費情況也十分重要。通過同樣的商品搜索，移動端的平均成交額在300元左右，如此商家可以參考設定為手機專享價，或是專供款的定價參考。
中長款與連帽，時尚與保暖并重
隨后根據大盤數據來分析下目前消費者關注的羽絨服款式如何。對于款式的分析，一般包括衣服的版型和領子設計等情況。
不同版型的銷量
從上圖可以看出，消費者選擇最多的是修身連帽的商品，而直筒和斗篷型消費者選擇最多的也是連帽款。可見，在羽絨服的設計上，可以以連帽為主打款型，這也是消費者從御寒功能的角度出發。
不同衣長與風格的銷量分布
在款式的選擇上，以中長款為主，而版型無論是短款還是中長款都以韓版為主。
不同材質與填充物的銷量分布
在填充物中，絕大多數成交的商品，含絨量都是81～90%之間，性價比更高，結合羽絨服的面料，絕大多數成交寶貝采用的面料聚酯纖維。
不同流行元素的銷量分布
在流行元素中也可以看出，帶毛領是羽絨服的必備，今年的立體剪裁和裝飾也是一大熱門元素。
對于羽絨服這樣一種注重御寒功能冬季產品來說，消費者在選購時還是會注重其保暖性，因此，中長款、戴帽子、毛領等設計成了熱搜的關鍵詞。賣家在設計時除了添加一些當季的流行元素外，仍因注重這些常規元素的把握。
對內死磕用戶行為
修行之人提倡內外兼修，數據分析也是一個道理。在分析完行業數據外，千萬不要忘了店鋪自身的消費者購買行為分析，他們可是店鋪的金主，只有掌握了這些人的喜好才能做到投其所好。
四季有別，策略要變
看了很多商家不同季度的銷售情況，發現了一些很有趣的數據，有些商家棉服北京賣得好，但是羽絨卻是上海賣更好，連衣裙又是廣東省賣得好。也就是說同一個店鋪，不同品類在不同區域都有著明顯的銷售差異，因此羽絨服也要這樣來看。以天貓某女裝店鋪為例，其日均銷售額為40萬元左右，目標人群是30歲以上的中高端用戶，客單價在500元以下。截取占據其銷量TOP10的省份，了解他們在各月份購買羽絨服的情況，以提前做好不同區域的營銷部署。
數據顯示銷售最高的省市是北京、山東省、江蘇省、廣東省、河北省、河南省、遼寧省、上海、湖北省和天津。其中1月份購買力最高的是山東、江蘇、廣東；8月份就變成了北京、江蘇、河北；9、10月份增長迅速的是北京、山東、河北、河南、遼寧；雙11的數據會對11月份造成影響不做參考；12月份則是山東、江蘇、廣東、上海、湖北。店鋪可以針對最先冷起來的東北地區進行定向投向，其次是沿海地區，再是內陸。
春季（2～4月）南方城市余熱繼續：前三是北京、廣東、上海，四川突然奔至前四，而江蘇與山東更是跑到后面去了。排除北京作為一線城市的特殊情況（店鋪主要定向為一線城市的人群，特別是北京，所以北京人群購買量較大），可以看出北方客戶群對羽絨的購買力明顯減弱，而南方的客戶的卻還在保持著購買的余熱。因此可延長對南方地區的投放推廣。
夏季（6～7月）北方地區反季營銷：前三是北京、山東、陜西，在幾乎沒有人購買羽絨的是季節里，仍有客戶購買，說明了這些客戶對品牌的忠誠且是品牌中的吊絲類人群，受反季清倉活動刺激較大。可針對粘性更高的省份客戶，進行個性化的會員活動策劃，既能返利給客戶，也能帶動滯銷及清倉款的銷量。
秋季（8～10月）增值服務帶動忠粉：前三是北京、山東、河北，這個時期是羽絨服的新品上市的季節，且還沒到銷售旺季。說明這些客戶不僅對品牌的忠誠度較高，而且是品牌中的高價值人群。針對忠誠度高的客戶群體，以價值高的增值服務來提高用戶粘性。且店鋪里的SNS宣傳也是靠這批老客戶牽頭，找出各區域中的意見領袖，統一管理與維護，非常重要。
冬季（11～1月）銷售旺季大面投放：前三是北京、山東、江蘇，受大促刺激，粘性省份絕對是業績當前，但在數據分析的角度來看，更應該看重潛力省份，即哪些省份平常很少給店鋪貢獻，而在雙11與12期間卻突飛猛進，這里有浙江、山西、陜西，明顯受品牌風格小眾的影響，浙江這個人口大戶，之前對店鋪的貢獻卻一直不太給力，但是大促期間仍然盡顯人口大省的威力。大促和銷售旺季期間，注重對網購人群較多的強省市地區刺激。
24小時，朝十晚十最愛買
再看看24小時內的銷量分布情況。下圖可看出，整個店鋪最集中購買的時間有4個，0點時段、10點時段、14點時段及22點時段（假如將0點和22點合并成1個晚高峰，則為3個時間段）。各時間段的用戶情況如下分析。（注：已經排除了臘八節、雙11、雙12的數據）。從相關數據我們還可以發現，0點時候銷量最高的是新疆地區，這或許與新疆地區的作息時間與北京時間有2小時的時差有關，但除新疆外，銷量較高的省市仍以北上廣，這三個一線城市為主。從24小時的銷量高峰和用戶分布來看，商家可以針對10點之后的早高峰期間對用戶粘度高的省市定投，而到了晚高峰則以一線城市和消費強省為主。
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本文來源： 數據派中的羽絨服模型
