shopee数据分析深圳

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用户176****2068 2026-01-04

用户176****2068

下面给你一个面向 Shopee 的 “深圳区域数据分析” 实战方案，帮助你聚焦深圳区域的运营优化、广告投放、SKU/Listing 策略与库存管理。内容覆盖分析目标、数据口径、核心指标、分析框架、可直接落地的模板与 SQL 示例、看板设计以及落地路径。若你愿意，我可以把模板按你们的数据库结构和字段名定制成可直接执行的版本。
一、分析目标与受众
- 目标
- 清晰描绘深圳区域的销售与运营情况，找出增长点与风险点。
- 形成本地化的行动方案：上新节奏、定价与促销、广告投放、库存与物流策略，以及区域性 Listing 优化。
- 受众
- 深圳地区的店铺运营负责人、品类经理、广告投放负责人、库存/物流负责人、商情分析等。
- 关注维度
- 销售与转化（在深圳的 GMV、订单数、AOV、转化率）
- 广告与促销在深圳的投放效果
- Listing 与 SKU 结构在深圳的表现
- 价格竞争与区域性定价策略
- 区域环境的物流时效、退货与售后信号
二、数据口径与数据源（落地清单）
- 常用数据源（以区域切分为主）
- 交易与订单：Orders、OrderItems、Payments、Refunds
- 商品与库存：Products、SKUs、Inventory、StockMovements
- 价格与促销：Pricing、Promotions、Coupons、ShippingOffers
- 广告与投放：ShopeeAds、AdPerformance、Campaigns
- 客户与口碑：Customers、Reviews、Ratings、Returns
- 时间与区域：DimDate、Regions/City、Shop
- 区域与时区要点
- 时区统一：Asia/Shanghai
- 日期粒度：日/周/月，方便对深圳区域进行对比分析
- 区域维度：若表中有 city/district 字段，优先以 city = "深圳" 做粒度切分；若仅有区域字段，按可用粒度下钻（如区/县级）。
- 货币与定价：统一货币单位，若跨区域展示，考虑深圳本地币种（人民币 CNY）为主
- 数据质量与治理产出物
- 数据字典、字段血缘、ETL 文档、可重复的分析脚本模板
三、核心指标体系（按深圳区域聚焦的分组）
- 深圳区域店铺经营指标
- GMV_sz、Orders_sz、AOV_sz、CR_sz（转化率）、NewCust_sz、RepeatRate_sz
- 毛利_sz、毛利率_sz、TakeRate_sz、ROI_sz（若涉及广告 ROI）
- 库存周转_sz、StockoutRate_sz、退货率_sz、RefundAmount_sz
- 广告与促销
- AdSpend_sz、AdImpressions_sz、Clicks_sz、CTR_sz、CVR_sz、CAC_sz、ROAS_sz
- PromotionImpact_sz（促销对深圳区域销量与毛利的增量）
- Listing 与商品结构
- SKU_count_sz、TopSKU_sz、PriceDispersion_sz、Rating_sz、ReviewGrowth_sz
- Shenzhen 区域的热销品类分布、价格区间分布
- 区域对比与机会
- 与其他区域对比的价格区间、竞争密度、区域性热销品类
- 区域物流时效对比、缺货预警在深圳的提前值
- 风险信号
- 高退货/高差评 SKU 的深圳区域风险点
- 深圳区域的价格战压力与利润敏感性
四、分析框架与工作流程（5 步法）
1) 数据准备与对齐
- 按日期、区域维度统一口径，清洗重复记录，处理缺失值，确保深圳区域数据可比。
2) 指标计算与特征工程
- 计算核心指标（GMV_sz、Orders_sz、AOV_sz、毛利_sz等），派生特征如节日效应、促销强度、广告强度、区域热度等。
3) 深圳区域画像与对手对比（若需要）
- 针对深圳区域内的品类/SKU/Listing，生成对比画像，识别价格带、热销区、竞品分布等。
4) 洞察产出与行动建议
- 给出本地化的运营策略：上新节奏、定价区间、促销策略、广告预算分配、库存与物流优化等。
5) 监控与迭代
- 设置深圳区域的定期刷新与复盘，更新阈值、权重、对手集合，持续改进分析模型
五、可落地的分析模板与 SQL 示例（通用模板，需按你们数据库微调）
注：以下示例字段名需按你们实际表结构调整。
示例数据表概况（假设字段）
- orders(order_id, order_date, city, region, channel, customer_id, total_amount)
- order_items(order_id, listing_id, product_id, quantity, price, cost)
- products(product_id, category_id, price, cost, brand, listing_status, rating, rating_count)
- inventory(product_id, total_units, reserved_units)
- promotions(promotion_id, promotion_name, start_date, end_date, discount_percent)
- ad_performance(campaign_id, ad_group_id, platform, spend, impressions, clicks, conversions, revenue, date)
- reviews(product_id, rating, review_text, review_date)
- dim_date(date, year, quarter, month, week, day)
- region(region_id, region_name, city)
示例 1：深圳区域最近28天的销售与毛利概览
SELECT
SUM(oi.quantity * oi.price) AS revenue_28d_sz,
SUM(oi.quantity) AS orders_28d_sz,
AVG(oi.price) AS aov_28d_sz,
SUM(oi.quantity * (oi.price - oi.cost)) AS gross_profit_28d_sz,
SUM(oi.quantity * oi.cost) AS cost_28d_sz
FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
WHERE o.city = '深圳' AND o.order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 28 DAY;
示例 2：深圳区域广告投放效果（按广告系列/渠道）
SELECT
a.campaign_id,
SUM(a.spend) AS spend_sz,
SUM(a.revenue) AS revenue_sz,
(SUM(a.revenue) - SUM(a.spend)) AS profit_sz,
SUM(a.revenue) / NULLIF(SUM(a.spend),0) AS roas_sz
FROM ad_performance a
WHERE a.date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 28 DAY
AND a.city = '深圳'
GROUP BY a.campaign_id
ORDER BY roas_sz DESC;
示例 3：深圳区域热销 SKU 与毛利
SELECT
p.product_id,
p.product_name,
SUM(oi.quantity) AS units_sold_sz,
SUM(oi.quantity * oi.price) AS revenue_sz,
SUM(oi.quantity * (oi.price - oi.cost)) AS gross_profit_sz,
AVG(p.price) AS avg_price_sz,
AVG(p.cost) AS avg_cost_sz
FROM order_items oi
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE o.city = '深圳' AND o.order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL 28 DAY
GROUP BY p.product_id, p.product_name
ORDER BY gross_profit_sz DESC
LIMIT 100;
示例 4：Listing 质量信号在深圳区的简易评分
SELECT
l.listing_id,
p.category_id,
AVG(r.rating) AS avg_rating_sz,
COUNT(r.rating) AS rating_count_sz,
CASE WHEN i.total_units > 0 THEN 1 ELSE 0 END AS in_stock_sz,
CASE WHEN prom.promotion_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END AS has_promo_sz,
(0.4 * (AVG(r.rating) / 5)) + (0.2 * CASE WHEN i.total_units > 0 THEN 1 ELSE 0 END)
+ (0.2 * CASE WHEN prom.promotion_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END)
AS listing_quality_sz
FROM listings l
JOIN products p ON l.product_id = p.product_id
LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.product_id
LEFT JOIN inventory i ON i.product_id = p.product_id
LEFT JOIN promotions prom ON prom.promotion_id = l.promotion_id
WHERE l.region = '深圳'
GROUP BY l.listing_id, p.category_id, i.total_units, prom.promotion_id;
示例 5：深圳区域的区域对比（若有多区域）
SELECT
region_name,
SUM(revenue) AS revenue_sz,
COUNT(DISTINCT order_id) AS orders_sz,
AVG(AOV) AS aov_sz
FROM (
SELECT o.order_id, o.city, o.region, (oi.quantity * oi.price) AS revenue, o.order_date
FROM orders o
JOIN order_items oi ON oi.order_id = o.order_id
WHERE o.city = '深圳'
) t
GROUP BY region_name
ORDER BY revenue_sz DESC;
六、看板设计与可交付物
- 看板A：深圳区域总览
- 指标：GMV_sz、Orders_sz、AOV_sz、CVR_sz、ROAS_sz、毛利_sz、缺货率、退货率
- 展示：周/月趋势对比、与全量店铺对比、区域对比
- 看板B：广告与促销
- 指标：AdSpend_sz、Impressions_sz、Clicks_sz、CTR_sz、CVR_sz、CAC_sz、ROAS_sz、促销增量
- 看板C：SKU 与 Listing
- 指标：TopSKU_sz、价格带分布、评分分布、库存状态、上新贡献
- 看板D：区域对比与机会
- 指标：深圳 vs 其他区域的对比（价格、促销、热销品类、物流时效）
- 看板E：风险与机会
- 指标：高退货/负面评价 SKU、价格战敏感性、缺货预警等
- 看板工具建议
- Looker、Tableau、Power BI 等自助看板，结合定期输出的分析报告
七、输出物与落地路径
- 产出物
- 深圳区域分析报告（Executive Summary、洞察、行动建议、风险点）
- 数据字典与字段血缘、分析模板与 SQL 包
- 深圳区域专用的看板草案与可执行指标表
- 落地路径（建议的 4–6 周落地节奏）
- 第1–2周：建立深圳区域数据口径、搭建基础看板框架、输出初版区域概览
- 第3–4周：完成广告、促销、SKU/Listing 的深度分析，输出重点 SKU 与区域机会
- 第5–6周：形成本地化运营策略组合（定价区间、促销节奏、上新计划、库存策略），开始小规模落地
- 第7周及以后：持续迭代、优化看板、建立深圳区域的月度复盘机制
八、落地注意事项
- 数据与合规
- 使用授权数据，避免违规抓取或侵犯隐私；数据来源要可追溯与合规。
- 数据质量
- 深圳区域数据的时效性要高，定期对照平台对账，确保一致性。
- 模型透明度
- 报告中的指标定义、计算口径要清晰，便于跨团队理解与执行。
- 风险管理
- Shenzhen 区域可能受区域性促销节日、物流波动影响，需设置容错区间与警戒线。
九、定制化与下一步
- 如果你愿意，我可以把上述内容定制成：
- 针对你们数据库结构的可执行 SQL 包（按你们的数据表名和字段调整）
- 一页式“Shopee 深圳区域数据分析”演示稿模板
- 针对你们重点区域与品类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）
- 深圳区域数据的可获取性与来源（内部数据、授权数据等）
- 你们关注的区域粒度与品类
- 是否需要英文版本的模板
如果你愿意，我可以把以上要点整理成一个可直接使用的“Shopee 深圳区域数据分析模板”和一个可落地的 SQL 包。告诉我你们的数据结构、目标区域和优先关注的指标，我就给出定制化版本。

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