阿里巴巴数据参谋市场调研篇深度解析：数据赋能助力商业洞察的未来蓝图以用户视角介绍功能全貌

第2篇：晓懂的数据探索之旅

大家好，我是晓懂，一名充满好奇心的跨境电商人。在我的数据探索之旅中，我深入挖掘了阿里巴巴的线上数据系统。自平台完成了商品数字化、买家数字化和营销数字化之后，数据管家已经升级为核心基石。特别是在2021年1月，数据参谋功能进行了全面升级，成为了我最得力的数据分析决策工具。

升级后的数据参谋功能丰富，关联使用的难度也有所增加。数据维度的重复、统计口径的不一致等问题，都增加了使用的门槛。今天，我将与大家分享这些功能的特性和关系，帮助大家在市场调研和店铺诊断中更加得心应手。

一、数据参谋数据特性

我们按照不同的维度对阿里巴巴数据参谋的全功能进行拆解。通过我的观察和整理，我总结出了以下几个特点。

1. 数据分类：所有的功能数据可以分为行业数据和店铺数据。行业数据主要用于市场调研，而店铺数据则主要用于店铺诊断优化。这两类数据并不是完全独立的，有些功能同时包含了这两种数据。

2. 统计口径和储存长度：每个数据都有其特定的统计口径，如按照类目、地区、时间等。数据的储存长度也有所不同，最长的可以达到一年，最短的则是当天及时数据。长期观察店铺的话，需要定期摘录、整理、留存数据。

3. 数据颗粒度：数据颗粒度指的是数据的细化或综合程度的级别。不同颗粒度的数据在市场调研和店铺诊断中有不同的应用场景。例如，在市场调研中，我们可以深入到细分类目；而在店铺诊断中，我们可以比较全店状况再到具体类目。

4. 数据之间的关系：部分功能数据呈现并列和递进的关系。例如，市场参谋和产品参谋可以在同一特定行业中提取不同角度的数据；而从全球到国家的数据递进关系则可以帮助我们更好地了解市场情况。

二、市场调研应用

在掌握了数据的特性之后，我们就可以更好地进行市场调研。在纵向看数据时，我们可以从全球到国家，从全行业到特定行业；在横向看数据时，我们可以从人的视角、品的视角、词的角度和场的角度来分析数据。其中，全球层面的行业数据最为丰富，是我们进行基础调研的常用层面。

在进行市场调研时，我们可以利用各种功能来分析市场规模、市场增速、市场供需和市场转化等维度。例如，通过查看市场参谋的行业简报和产品排行榜等功能，我们可以确定要调研的细分类目市场；而通过查看访客画像和产品偏好等功能，我们可以了解客户的购买习惯和产品偏好。

一、纵深调研之人与维度探究

全球至行业的调研已经得到了广泛的关注。对于全球范围内的单类目，我们深入研究了访客画像，包括优选买家人群的身份特征、采购意向偏好、网站行为特征等等。通过这些数据的收集和分析，我们提供了直接投放广告的参考数据。进一步深入的是买家明细、买家标签等内容的分析，这些数据不仅展示了交易买家的占比情况，也为人群溢价投放提供了依据。全球单类目的市场参谋为行业买家分析提供了详尽数据，同时强调了不同身份标签数据的差异性分析的重要性。在考察全球市场的过程中，也逐步了解各个国家和地区的买家构成与特点。通过这些数据我们可以获取更加深入的买家洞察和更好的广告投放策略。我们从全球-单类目成功完成了对全球买家市场的纵深调研。完成了深度的纵向调研在精细化的人群数据方面。

二、关键词维度的调研概览与洞察

在调研过程中，我们也对关键词维度进行了深入研究。通过收集和分析全球单行业的访客画像和行业买家的关键词偏好数据，我们能够理解进店买家和交易买家的关键词使用习惯，进而获取关键词交易概率数据，为精准投放广告提供参考依据。同时我们也通过全球产品维度的调研了解到了行业的引流关键词和交易关键词分布。我们还关注了一些特定主题词的流行趋势和关联属性词的分析。在国家产品层面，我们深入洞察了关键词的搜索热度、增长趋势和竞争格局等，这为我们挖掘关键词价值提供了强有力的支持。完成了关键词维度的全面调研，这些关键数据对于理解市场动态和制定营销策略至关重要。

三、宏观维度的行业市场调研概览

在行业市场的宏观调研中，我们通过对全球全行业的数据分析获取了重要的市场信息。行业市场分析模块涵盖了交易规模指数、搜索次数指数等重要指标，这些指数为我们提供了市场规模和行业景气程度的直观反映。同时我们也关注了收汇与出货时间差指数的变化趋势，这反映了行业内买家对资金压力的需求变化。此外我们还通过国家维度的交易金额排行榜和搜索量排行榜来了解海外市场的需求分布。通过对交易热品的交易金额占比分析和交易金额同比飙升品分析，我们能够了解到主流产品的趋势和市场变化的新动态。这些宏观维度的调研为我们提供了全面的行业市场洞察。

四、微观维度的国家产品市场调研概览

在国家产品市场的微观调研中，我们聚焦于商品洞察与市场竞争趋势分析两大板块的工作，首先分析了关键商品的全球商机分布及其变化走势等信息指标通过再结合市场参谋工具中的相关数据从不同维度综合评估单一行业在不同国家的市场规模、增速及供需转化等情况确定了调研目标国市场进而深入了解该国市场需求和竞争态势并为其后的市场营销策略制定提供有力的数据支撑。同时我们也关注商品的价格区间分布和三维气泡图分析以获取更全面的市场信息。通过这些微观维度的调研我们获得了对目标市场的深入理解并为未来的市场策略制定提供了有力的支持。

全球与产品研究：深入洞察市场→重点国家与地区市场人群特征（买家数量占比，搜索趋势，最受欢迎的咨询品类及产品）；对国家-产品-人群维度的详细探索。

扩展买家画像：揭示买家排名，占比，终端占比，MOQ偏好，企业类型及采购规模等重要信息。

关键词指数与市场趋势：通过关键词热度排名，发现趋势榜单（Top100），并查看相关热门产品明细，包括图片，标题和价格参考。

市场洞察与品类分析：深入探索热门产品的市场分析，包括买家国家与地区分布，访问偏好排行（Top20），以及产品询盘偏好排行（无法直接对比，需手动记录）。同时关注品类访问热度排名Top20的类别，并探索该类别的热度与涨幅排名重合的类目。

贸易指数深度观察（仅限美国）：观察一年的采购趋势，了解市场是否有淡旺季，以进行针对性营销。同时观察美国贸易区域数据以了解竞争对手对美国的贸易体量，以及目的港易占比以优化运输路线开发。

国家-产品-关键词研究：洞察市场→搜索偏好，揭示搜索词热度与涨幅排名Top20的关键词，以及该国该行业的引流词分布。通过关键词指数探索热词榜、趋势榜等，并指定类目、国家搜索热搜词、飙升词、蓝海词等。

关联关键词分析：通过关键词指数了解关键词的热度分布、竞争度、变化趋势、扩展关键词等，并用图形展示词之间的关联程度。同时挖掘客户的其他采购需求，并参考关联属性词。通过竞品引流词了解关联词背后的购买需求。

除了上述对人和货的深度分析，在场方面的数据主要来源于流量来源和宏观市场分析。流量来源包括店铺访问人数、店内询盘人数、店内TM咨询人数和商机转化率等。这些可以获取行业平均和同行优秀每个渠道的流量。通过市场参谋了解行业买家分析以及场景偏好等。但当前流量参谋板块的数据维度相对简陋，期待其后续升级。

对于同行竞品数据，商家星等级、卖家特征、产品类型分析等都是重要的参考指标。通过市场参谋了解卖家特征、星级分布、年均询盘数和年均实收GMV等信息作为平台业绩规划的依据。但这些数据主要集中在店铺运营后的诊断优化模块，需要从品、行业、词、渠道、店铺等维度进行针对性的调研作为补充。

针对现有数据参谋的一些问题，提出以下优化建议：统一数据口径名称，如日、周、月、季度等；统一相同指标的命名；增加解释按钮图标以降低学习记忆难度；增加市场参谋和访客详情的场景偏好的“站外”指标；优化询盘买家的数据收集习惯；延长部分数据的有效留存时间以便长期分析；增加数据导出的功能以减少运营收集数据的时间，使运营有更多的精力进行图表数据的分析。希望阿里平台方能持续优化数据参谋的功能与体验。