铺货，作为一种市场推广策略，指的是企业通过多种渠道，将产品尽可能广泛地铺设到市场终端，旨在快速提升产品的市场覆盖率和消费者触达率。这种策略尤其适用于新品上市或拓展新市场时，能够迅速提升品牌知名度，抢占市场份额。虽然铺货在快速提升市场占有率方面具有显著优势，但在实际操作中也面临诸多挑战，需要精细化运营和有效的数据分析作为支撑。

一、传统铺货与电商铺货的区别

铺货策略在不同行业和场景下有着不同的应用方式。传统行业的铺货更侧重于线下渠道的拓展，而电商领域的铺货则更强调线上SKU的覆盖和流量获取。

• 实体流通行业：传统铺货模式侧重于与批发商、零售商等渠道建立合作关系，通过他们的销售网络将产品铺设到各个零售终端。这种模式下，渠道管理和合作策略至关重要，需要企业投入大量的资源进行渠道维护和支持。
• 电商行业：电商铺货模式则侧重于快速上传大量的SKU，以覆盖更广泛的商品种类和消费者需求。这种模式下，数据分析和运营优化至关重要，需要企业能够快速判断商品趋势和市场反应，并及时调整销售策略。

二、铺货模式的优缺点分析

铺货作为一种市场推广策略，其优势和风险并存。企业在选择铺货模式时，需要充分考虑自身的资源和能力，以及市场环境和竞争态势。

• 优点：
  • 快速占领市场：铺货能够迅速扩大产品的市场覆盖率，提高品牌曝光度，在短时间内抢占市场份额。
  • 收集市场反馈：通过广泛的铺货，企业可以快速收集来自不同渠道和消费者的反馈信息，了解产品的市场接受度和潜在问题，从而优化产品结构和营销策略。
• 缺点/风险：
  • 资金压力：铺货需要企业投入大量的资金用于产品生产、渠道拓展和市场推广，容易造成资金链紧张。
  • 库存风险：由于铺货量大，容易产生库存积压和损耗，增加经营风险。
  • 电商平台规则：在电商平台进行铺货时，需要遵守平台规则，避免重复铺货、侵权等违规行为，否则可能面临店铺降权、封禁等处罚。

三、电商铺货的数据化选品策略

在电商领域，数据化选品是铺货成功的关键。通过数据分析，可以更准确地把握市场趋势，选择有潜力的商品，提高铺货效率和转化率。九数云跨境BI将为卖家介绍数据化选品的一个思路与潜力品的数据特征。

1. 爬虫爬取listing排名数据：
   • 选择亚马逊平台上，运营者想要涉及的商品大类目。
   • 使用爬虫类程序抓取该类目前列商品排名信息(可以是前10000个商品信息，也可以是前1000个商品信息，具体抓取数量视类目竞争度而定)。
   • 设定数据抓取更新周期，一般为4~12小时。
   • 将排名变化数据导入数据分析软件，建立模型评估该商品是否为“爆款”。
   • 使用所有listing优化方法对于“爆款”产品进行系统性优化，争取在竞争对手获得大额市场份额前抢占先机。
2. ABA搜索词数据分析：
   • 亚马逊ABA是Amazon Brand Analytics的缩写，ABA的数据主要来源是用户在前台搜索框内输入的搜索词，亚马逊汇总了这些买家搜索关键词的频次统计。
   • ABA的数据构成有：搜索频率排名、搜索词排名，反映搜索关键词排名与搜索词流量大小，排名越小代表流量越大。搜索词数据是用户实际需求的具体表现，搜索词排名上升代表了对标细分市场的需求也在增加，反之的话减少。所以说可以通过ABA的数据的上升和下降，侧面反映目标细分市场的上升和下降。

四、铺货类运营模式的产品取舍

针对铺货类运营，运营者需要对自身上架的产品做出取舍。一般而言铺货类运营应该选择客单价适中、出货快、拥有部分或全部自有供应链资源的产品进行销售。

1. 客单价适中：客单价过低，说明该产品成本较低，直接大规模上架这类产品的卖家不会是少数，竞争人数的增多会减少产品成长的空间，所以不能选择客单价过低的产品。相反，如果客单价过高，这意味着产品本身对品牌附加值或者产品制作工艺有较高的要求，而选择铺货类运营的产品供应链普遍弱于“精品类运营”，因此也不可以选择客单价过高的产品。
2. 出货快：铺货类运营相比精品类运营多了一个测款的过程，一旦一个产品流量表现出色且持续产生订单，运营者就需要联系供应商开始备货。因此如果一个产品的出货速度不能保证，那么就意味着该产品listing无法保证100%的FBA库存，一旦竞争对手有更优质的供应商，且竞争对手能够做到更快地生产产品，那么自身的listing成长空间就极其有限。
3. 拥有部分或全部自有供应链资源：如今亚马逊平台上采用铺货类运营的卖家数量较多，甚至很多卖家的供应商都是同一家工厂，那么初期即使在运营层面有所差异，后期随着产品卖家的增多各个卖家彼此之间也会进入同质化竞争。因此，如果运营者不能通过自有的供应链资源将产品进行差异化改善，就无法在运营后期获得较大的市场份额。

五、九数云BI助力铺货型电商数据分析

对于追求以量取胜的铺货型电商企业，九数云BI能够提供强大的数据分析能力，帮助企业快速判断商品趋势和市场反应，及时调整策略，并密切关注各类商品的库存情况，避免库存积压或断货，保证现金流。九数云BI通过以下功能，助力企业在铺货模式下实现精细化运营：

• 多维度数据整合：九数云BI能够整合来自电商平台、供应链、物流等多个渠道的数据，打破数据孤岛，实现数据集中管理和统一分析。
• 实时数据监控：九数云BI提供实时数据监控功能，能够动态监测商品销量、库存、流量等关键指标，帮助企业及时发现问题和抓住机遇。
• 智能报表生成：九数云BI内置丰富的报表模板，能够快速生成各类销售报表、库存报表、利润报表等，帮助企业全面了解经营状况。
• 自定义分析：九数云BI支持自定义分析功能，企业可以根据自身需求，灵活定制分析指标和分析维度，深入挖掘数据价值。

通过九数云BI的数据分析能力，铺货型电商企业可以实现以下目标：

• 快速测款选品：通过分析平台数据，快速识别潜在爆款商品，提高选品成功率。
• 优化库存管理：通过实时监控库存数据，合理安排进货计划，避免库存积压和断货。
• 提升运营效率：通过自动化报表生成和数据分析，减少人工操作，提高运营效率。
• 精准营销推广：通过分析用户行为数据，精准定位目标客户，提升营销推广效果。

总结

铺货作为一种快速提升市场占有率的有效策略，在实体流通和电商领域都有着广泛的应用。然而，铺货并非简单的商品堆砌，需要精细化的运营和数据分析作为支撑。九数云BI作为高成长型企业首选的SAAS BI工具，能够为铺货型电商企业提供强大的数据分析能力，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。