鞋靴品牌官方小店榜2026-07-13~2026-07-19周榜

根据你提供的数据，我们可以从以下几个核心维度进行分析：

1. 品牌集中度

• TOP3品牌销售额占比：
  • 计算前三个品牌的销售额总和占所有品牌销售额的比例。

2. 多渠道投放

• 关联达人/直播/视频数的规模差异：
  • 比较不同品牌小店关联达人的数量、直播场次以及视频发布数量。

3. 类目偏好

• 热门带货类目分析：
  • 统计每个类目的销售表现，识别出最受欢迎和最不受欢迎的类目。

4. 运营效率

• 动销商品数与直播/视频投放的联动表现：
  • 分析每个品牌小店的动销商品数量，并对比其直播或视频发布的频率及效果。

具体分析步骤：

1. 计算销售额占比

import pandas as pd

# 假设数据已经导入到一个DataFrame df 中，包含以下列: '品牌' 和 '销售额'
top_brands = df[df['品牌'].isin(['Top3BrandA', 'Top3BrandB', 'Top3BrandC'])]
total_sales_top_brands = top_brands['销售额'].sum()
total_sales_all_brands = df['销售额'].sum()

brand_concentration = (total_sales_top_brands / total_sales_all_brands) * 100
print(f"品牌集中度: {brand_concentration:.2f}%")

2. 多渠道投放

import pandas as pd

# 假设数据中包含以下列：'品牌', '关联达人数', '直播场次', '视频发布数量'
channel_distribution = df.groupby('品牌')[['关联达人数', '直播场次', '视频发布数量']].sum().reset_index()
print(channel_distribution)

3. 类目偏好

# 假设数据中包含以下列：'品牌', '销售额', '类目'
category_preference = df.groupby('类目')[['销售额']].sum().reset_index().sort_values(by='销售额', ascending=False)
print(category_preference.head())

4. 运营效率

import pandas as pd

# 假设数据中包含以下列：'品牌', '动销商品数', '直播场次', '视频发布数量'
operational_efficiency = df.groupby('品牌')[['动销商品数', '直播场次', '视频发布数量']].sum().reset_index()
print(operational_efficiency)

通过上述步骤，我们可以得到详细的分析结果，并从中得出相关结论。如果需要更具体的数值或者进一步的可视化展示，请提供更多详细的数据信息或具体要求。

以上分析数据来源：互联岛