【电商趋势】中国电子商务发展新趋势报告

拓端数据观察到，618购物狂欢节前后，网民经常在微博、微信、新闻频道的网络数据表现中搜索关键词，并通过分析平台收集618条相关媒体报道和消费者提及数据。

据平台数据显示，从5月30日起，网络上关于618的讨论明显升温。5月30日，网上有3130个与语音相关的讨论帖子，大部分是关于“零点，天猫在618**大战中开了***枪”和“天猫618打响了价格战：如果你的电比京东贵，我会付钱！”从媒体源数据的对比可以看出，微信的话题传播速度略快于微博。

以微博为例，观察到活跃的用户群体较多，主要来自一、二线城市。他们关注的话题大多是购物等话题，更多的是女性化妆品的日常分享等话题。通过与微博的合作，品牌更容易与目标人群匹配。

买家切手不仅很好玩，卖家过海也很好玩。嘉年华过后，理性的卖家逐渐发现，在电子商务平台上，并不是我们所有的产品都能搭6***的便车。那么，销量与哪些因素有关呢？商家应该选择什么样的促销策略？

在品类销售方面，女性产品的销售情况较好，其中女鞋、女装有明显改善。看来，手工切割的主力军主要是女性消费者。

此外，从价格上看，在经历了过去几年的“双11”后，大部分卖家都成了“老司机”。虽然他们也采取促销活动，但几乎没有降价（约20%的产品没有降价）。从销量与降价的关系来看，降价促销的效果非常小。

从不同维度的得分来看，消费者对卖家的服务态度为满意，但降价明显达不到他们的预期。

女性消费者喜欢买什么？通过简单的分词和词频统计，我们可以发现双11期间销量为0的商品中，存在“夏”、“凉”等季节性词汇。同时，也有“新潮”、“韩版”、“时尚”等时尚词汇。

主题建模是一种常用的机器学习应用，主要用于文本分类。在意象方面，主题是一个桶，里面包含了出现概率很高的词。这些词与主题有很强的相关性。

如果机器能够理解隐式语义，它就可以显示相应的广告，这样点击率就会更高。在广告、搜索和推荐中，重要的问题之一是了解用户的兴趣以及页面、广告、商品等的隐含语义。

通过对商品关键词的LDA建模，我们得到该模型有三个主题：主题1是关于材料的（主要是麝香皮、羊绒等），主题2是关于风格的（主要是商务、韩文版等），主题3是关于颜色的（主要是咖啡、蓝色等）。通过机器理解的隐含语义，可以显示相应的广告，从而提高点击率。

无论是近的“天猫618”还是“京东618节”，众多电子商务巨头和品牌云集其中。正如马大达所言，我们都处在一个新的零售时代，并逐渐预见到消费需求的变化。在同质化严重的时代，如何进入消费者并赢得关注是每个品牌非常重要的课题。