其他抖音小店榜2026-07-06~2026-07-12周榜

头部效应分析

1. TOP3小店日销售额占比：

   • 为了解决这个问题，我们需要计算前三大销售店铺的日销售额总和，并将其除以所有店铺的日销售额总和。

2. 类目分布：

   • 前三大店铺的分类是日用百货、鲜花小铺子、农业相关。

渠道效率分析

1. 关联达人/直播/视频数与销售额的相关性：
   • 计算每个店铺在最近一个月内的关联达人数量、直播次数及视频发布数量，并与日销售额进行对比。

类目特征分析

1. 高销量小店的热门商品类目分布：
   • 日用百货：凰鸟（708元）、依然百货五金店（31元）
   • 鲜花小铺子：安沐鲜花小铺子（63元）
   • 农业相关：君跃农业、敦煌高科、鼎木企业店

动销能力分析

1. 动销商品数与销售额的关系：
   • 计算每个店铺的日均动销商品数量，并计算其日销售额，观察两者之间的关系。

具体数据处理步骤

1. 头部效应分析

   # 假设df是包含所有店铺销售数据的数据框
   top3_stores = df.sort_values(by='daily_sales', ascending=False).head(3)
   total_daily_sales = df['daily_sales'].sum()
   top3_total_sales = top3_stores['daily_sales'].sum()
   top3_sales_ratio = (top3_total_sales / total_daily_sales) * 100
   print(f"前三大店铺日销售额占比：{top3_sales_ratio:.2f}%")
   

2. 渠道效率分析

   # 计算关联达人、直播次数和视频发布数量与日销售额的相关性
   channel_metrics = df.groupby(['related_influencers', 'livestreams', 'videos']).agg({'daily_sales': ['sum', 'count']})
   print(channel_metrics)
   

3. 类目特征分析

   # 计算高销量小店的热门商品类目分布
   high_sales_stores = df[df['daily_sales'] >= 100]  # 假设日销售额超过100为高销量店铺
   category_distribution = high_sales_stores.groupby('category').size()
   print(category_distribution)
   

4. 动销能力分析

   # 计算每个店铺的日均动销商品数量
   df['daily_active_items'] = df['sold_items'] / df['days_in_month']
   store_sales_vs_active_items = df.groupby('store')['daily_sales', 'daily_active_items'].mean()
   print(store_sales_vs_active_items)
   

结论与建议

1. 头部效应：

   • 如果前三大店铺的日销售额占比过高，说明这些顶级店铺的销售表现非常突出。可以考虑进一步研究它们的成功策略，并进行推广复制。

2. 渠道效率：

   • 通过分析关联达人、直播次数和视频发布数量与日销售额的关系，找出哪些渠道最有效。

3. 类目特征：

   • 热门商品类目的分布可以帮助识别哪些类别的产品最受欢迎，进而进行针对性营销。

4. 动销能力：

   • 动销能力强的店铺通常能更好地管理库存和提高销售效率。可以借鉴这些店铺的经验来提升其他店铺的表现。

请根据具体数据调整上述代码并执行分析。如果有更多详细的数据，也可以进一步细化每个步骤。

以上分析数据来源：互联岛