服饰内衣品牌官方小店榜2026-06-26日榜

根据你提供的数据，我们可以从以下几个维度进行核心分析：

1. 品牌集中度

• TOP3品牌小店销售额占比：
  • 计算前三大品牌的销售额总和。
  • 分析这三大品牌销售额在所有品牌中的占比。

2. 多渠道投放

• 关联达人/直播/视频数的规模差异：
  • 统计每个品牌关联达人的数量（如Top10）。
  • 分析不同品牌的直播和短视频发布频率及覆盖范围。

3. 类目偏好

• 热门带货类目分析：
  • 列出各品牌小店最常出售的5个类目，比较这些类目在不同品牌中的分布情况。
  • 按照销售额高低排序，找出每个品牌的最佳销售类目和相对优势领域。

4. 运营效率

• 动销商品数与直播/视频投放的联动表现：
  • 计算各品牌小店的日均动销商品数量（即每天有交易记录的商品）。
  • 分析这些商品是否在直播间或短视频中被重点推荐，计算关联度。

具体数据处理示例：

1. 品牌集中度分析：

# 假设我们有一个DataFrame `sales_data` 包含每个小店的销售额信息

top3_sales = sales_data['销售额'].nlargest(3).sum()
total_sales = sales_data['销售额'].sum()

brand_concentration = (top3_sales / total_sales) * 100
print(f"TOP3品牌的小店销售额占比为：{brand_concentration:.2f}%")

2. 多渠道投放分析：

# 假设我们有一个DataFrame `marketing_data` 包含每个小店关联的达人数量、直播和视频发布情况

top10_reached_influencers = marketing_data.groupby('品牌')['达人数'].nlargest(10)
print(f"各品牌小店Top10影响力者：\n{top10_reached_influencers}")

# 计算直播/短视频覆盖范围
total_live_videos = marketing_data.groupby('品牌')['直播间数量'].sum()
total_short_videos = marketing_data.groupby('品牌')['短视频发布数'].sum()

print(f"各品牌小店直播/视频投放情况：\n{total_live_videos}, {total_short_videos}")

3. 类目偏好分析：

# 假设我们有一个DataFrame `category_sales` 包含每个类别和品牌的销售额

top_categories = category_sales.groupby('品牌')['销售额'].sum().nlargest(5).reset_index()
print(f"各品牌小店最常出售的前五类目：\n{top_categories}")

# 按照销售额排序，找出每个品牌的最佳销售类目
best_categories_per_brand = top_categories.set_index('品牌')['销售额']
print(f"最佳销售类目与相对优势领域：\n{best_categories_per_brand}")

4. 运营效率分析：

# 假设我们有一个DataFrame `inventory` 包含每日动销商品数量

daily_active_items = inventory.groupby(['品牌', '日期'])['商品数'].sum().reset_index()
brand_daily_sales = daily_active_items.groupby('品牌')['商品数'].mean()

print(f"各品牌小店的日均动销商品数：\n{brand_daily_sales}")

# 计算直播/短视频中推荐的商品关联度
video_recommendations = marketing_data.groupby(['品牌', '直播间/视频ID'])['推荐次数'].sum().reset_index()
avg_recommendation_per_brand = video_recommendations.groupby('品牌')['推荐次数'].mean()

print(f"各品牌小店在直播/视频中的商品推荐关联度：\n{avg_recommendation_per_brand}")

通过以上分析，可以全面了解不同品牌的小店在淘宝上的运营表现，并从中发现优势和改进的空间。

以上分析数据来源：互联岛