京东商家对于对手销量目前是无从下手的，所以今天搜索书生就分享几个比较简单的分析对手销量和流量访客量级的方法，从而知晓对手量级后，知己知彼，百战不殆，合理的计算和预估对手首页所有商品销量。你的分析能力提高之后，你把握运营方向也会提高。
京东DMP和商智以及评价系统归属大数据部门之后，最近一系列的动作频繁，不管从数据的开放也好，还是数据算法支持上，都得到了良好的借鉴和参考作用，更有效的帮助商家提供更良好的运营方法论，那么京东数据在处理上也会不断完善，很多瞄点都安装错误，但是数据计算不准，比如我们搜索流量，如果在搜索一个关键词的时候，点击商品商品，然后访问店铺首页，从店铺首页，进入到另外一个商品上，然后在进入到你搜索点击进来的商品，这个整体瞄点是搜索可能相对准确，但是京东是归类到店铺入口，或者搜索入口，但是不计算关键词，所以瞄点错误，导致访客计算错误，也导致销量入口计算错误，也导致整体总数据不准确的思维，但是我们可以提出需求，那么瞄点错误，在大数据上显示也就发生错误，大数据在处理瞄点会差用高并发系统，通过一定的大量搜索量级一次性处理大量的数据源，那么下面我们就来计算几种销售和访客计算方案。
京东评价系统隶属于京东大数据部门开发的渠道，而且L3的系统也是利用大数据的高逻辑算法呈现给商家，折叠系统，过滤系统等等，都跟大数据有关联，那么大数据近期有一个动作就是折叠数据和默认数据，这两个数据其实可以结合，然后进行一个精细的计算公式，呈现给各位的商家，那么默认评价就是购买后的20天【T+0】所展现的评价默认效果，那么简单的公式：订单收货总量=评价显示量+默认评价+折叠评价量。【搜索书生研究学院会员金卡周四晚八点招商贴首发】
这个是一个很简单的计算公式，小学我们就学会了，只是我们不善于去发现对手的商品销量和一些京东对前端的修订变化，做搜索我们一定要非常清楚京东整体搜索前段变化了什么样子的数据， 我们可以通过这个结合，来呈现给客户商家查看。
首先第一步：
然后第二步：
最后第三步：去后台订单管理--收货订单--查看SPU的收货信息，然后把他量化开，也可以单独计算sku哦，不一定要spu，看你思维怎么去转弯了，刚才搜索书生已经讲到了，大数据的瞄点，难免会有一些误差，所以不管我们是以什么商品做分析，你大概只能计算到比较少的误差。
京东DMP是京东大数据API接口所提供的定向人群数据，可以通过定向来求出商品的访客量还有销量，近期搜索书生在做一个事情就是，比如把首页的60个位子，我用表格都求出的时候，数据量会发生什么变化，然后把数据数据进行一个量化，然后运作的产品上，比如这些60个位子所在的位子，他们的底层销量和底层访客，然后求出转化率来判定下这个商品有多少转化，他什么商品转化可以怎么好，然后在深入分析到行业版他的流量值是多少，什么入口，通过什么营销模式【此处上面的文字应该多读两遍，你就理解搜索书生我的意思了】而且通过这个分析模式，你基本可以对比出来，哪些产品为什么好卖，分析出来，整体的京东人群定位更倾斜什么价格端什么人群，什么款式，然后你就可以得到一个更大的发挥产品的价值哦。
第一步：【新建一个购物行为标签】
第二步：【然后输入标签名，比如针织衫女首页第一个位子】
第三步：【输入你要分析的sku】
输入完成后的sku然后你就选择不扩展，这样就不会把大量的数据扩展开了，你就基本要到了准确的sku数据。
第四步：【选择你要分析的流量还是销量】
下面就可以得出你要求出的数值，比如你要求出30天销量，那么你可以把访客的商品勾选去掉，然后点击创建标签。
第五步：【点击查看销量量级】
这个基本是京东大数据的计算逻辑，然后我上面已经讲到了，大数据的瞄点，不一致的话，我们得到的数据量级也有可能有误差，我大概计算下了，很多类目误差很小，5%左右，所以商家这个地方不要去担心，如果一款商品是通过搜索成交的误差很小很小，如果这个SKU通过的多个入口进行一个全范围成交的，可能误差的量级大一些，但是大概我衡量了以下，误差5%。还有很多人群分析和一些敏感度分析，这个对于你运营店铺，是一个非常有帮助的事情。
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