分析农村电商现状？

一、分析农村电商现状？

1 农村电商的现状相对而言还比较薄弱，存在一些问题和挑战。2 原因在于农村地区的基础设施建设、物流配送、支付体系等方面还存在瓶颈和困难，同时对于农产品的质量和安全也存在一定的顾虑。3 为了解决这些问题，需要加强政策支持、优化物流配送、提升支付安全、加强品牌建设等方面的工作，同时也需要农民意识的提升和技能的提高，才能够推动农村电商的发展。

二、家具电商现状分析？

电商家居现状及前景良好。

随着中国家居品牌在海外生根发芽，跨境电商的家居市场得到了迅速发展，其年市场规模已达6300亿元。

同时，支付方式高科技、物流模式发展、售后服务实现自动化等等，这一切都为跨境电商提供了更加便利快捷的环境，也为家居品牌利用跨境电商营销及销售带来了无限可能。

三、传统电商现状分析？

传统电商是指以传统商业模式为基础，在互联网上进行商品销售和交易的电子商务形式。以下是传统电商的现状分析：

1. 市场竞争激烈：传统电商市场竞争非常激烈，主要由大型电商平台（如亚马逊、阿里巴巴、京东）和许多中小型电商企业组成。这些平台之间进行价格战、促销活动和服务优化，争夺用户和市场份额。

2. 渠道多样化：传统电商采用多种渠道进行销售，包括自有网站、第三方电商平台、实体店面等。这种多样化的渠道策略有助于扩大销售渠道和触达更多消费者。

3. 供应链管理挑战：传统电商需要建立完善的供应链管理系统，包括采购、仓储、物流等环节。供应链管理的效率和成本控制对于电商企业的竞争力至关重要。

4. 用户体验关键：传统电商需要注重用户体验，提供便捷的购物流程、安全的支付方式和及时的售后服务。用户对于购物体验的要求越来越高，电商企业需要不断优化用户界面、提升服务质量，以提高用户忠诚度和口碑。

5. 移动端崛起：随着智能手机的普及，移动电商正迅速崛起。传统电商企业需要适应移动端的趋势，开发响应式网页或移动应用，以满足消费者在移动设备上的购物需求。

6. 新兴技术的应用：传统电商企业也积极应用新兴技术，如人工智能、大数据分析、物联网等，以提升运营效率、个性化推荐和精准营销能力。

总体而言，传统电商面临激烈的市场竞争和消费者需求的不断变化，需要不断创新和优化，以保持竞争力并适应市场的快速发展。

四、电商环境现状分析？

电子商务（电商）环境现状分析需要考虑多个因素，包括市场规模、竞争格局、法律法规、技术发展、消费者行为等。以下是针对这几个方面对电商环境现状进行的简要分析：

1. 市场规模：全球电子商务市场规模在过去几年中保持快速增长。随着互联网普及率的提高和移动设备的广泛应用，越来越多的人开始选择在线购物。新冠疫情进一步推动了电商市场的发展，使得更多消费者转向线上购物。

2. 竞争格局：电商行业的竞争愈发激烈。大型电商平台如阿里巴巴、亚马逊、京东等占据了较大的市场份额，但许多垂直领域和本地电商平台也在迅速发展。竞争不仅发生在电商平台之间，还发生在品牌商、供应商和物流公司等整个产业链中。

3. 法律法规：各地政府对电商行业的监管政策不断调整。一方面，政府鼓励电商发展以推动经济增长；另一方面，政府也在加强对电商的监管，如在税收、知识产权保护、消费者权益等方面加强监管。企业需要密切关注政策变化，确保合规经营。

4. 技术发展：新技术对电商行业的影响日益加深。大数据、人工智能、区块链等技术的应用，使得电商企业在供应链管理、物流配送、市场营销等方面取得效率提升。同时，移动支付、数字货币等技术的发展也为电商带来了更多创新机遇。

5. 消费者行为：随着消费者对购物体验的要求不断提高，电商企业需要适应并满足消费者的需求。例如，消费者越来越关注商品的正品保障、个性化推荐、配送速度等。企业需要不断提升服务质量，以满足消费者不断变化的需求。

总之，电商环境现状分析需要综合考虑多方面因素。在当前形势下，电商企业需要关注市场动态、技术进步和消费者需求，灵活调整发展战略，以适应不断变化的市场环境。

五、电商罗盘数据怎么分析？

一．在后台当中直接查看

首先在直播时电商罗盘数据怎么查看方法当中，较为简单快捷的方式，便是商家在后台当中直接查看自己所需数据，并且由于它的直播间的自带功能，所以无需缴纳多余费用。一般情况能计算出用户与订单之间的比例，数据计算较为笼统，在详细数据方面比较模糊，如果是刚开始运营没有过多预算的商家，可以通过这一方式查看。

六、电商如何做数据分析？

不管你是数据分析师，还是店铺管理者，亦或是运营人员，如果要更好地做电商数据分析，可以聚焦这十大场景，实现电商数据从获取到分析的全链路打通，驱动业务！提高店铺GMV！

1、高层经营总览

高层在做商业决策的时候，往往需要参考各类数据指标，这个时候就需要一个高层经营总览看板，通过一个仪表板，进行全盘生意核心指标的总体呈现。

高层经营总览看板是电商数据分析中综合性最大的一项，除了辅助决策外，还可以结合利润、费用等指标综合评估各销售渠道在生意大盘中的占比及经营健康度。

关键词：全渠道、高层、经营

2、平台运营分析

随着业务的不断发展，很多卖家入驻了多个电商平台，如多个天猫店铺、京东店铺、拼多多店铺、天猫超市、微店等。订单和数据分散在各个店铺，如果各个平台分散分析，会带来标准不一致，和无法综合分析的问题。

这个时候需要统一数据出口，赋能电商运营部门通过同一数据门户随时查看各大各个电商平台运营的总览状况, 掌握数据指标。

关键词：电商、运营部、管理层

3、推广投放分析

推广投放是电商运营中最重要的一个部分，要及时跟踪各渠道投放转化率、调优整体营销方案ROI，乃至找对渠道、投对产品，快速占领市场以及消费者心智都需要进行推广投放分析。

关键词：站内 站外 投放

4、直播分析

现在直播大热，越来越多的电商卖家将自己的生意布局到了各个平台直播，如抖音电商直播、淘宝直播等。

直播分析能帮助运营者快速掌握抖音等直播平台运营情况及达人带货效果，了解每月直播场次、转化、交易情况及主推品的直播表现和达人贡献。

关键词：直播、短视频、带货

5、大促活动运营分析

活动期间，订单量暴增，各类成本核算也随之变复杂。因此促销活动也需要全链路分析，最终分析是否达成大促目的，如提高销售，吸引消费者，传递出品牌的核心价值等，进而提升品牌的影响力。

关键词：促销、电商、运营

6、行业市场分析

自上而下的分析思路对目标行业目前的市场容量和销售情况以及销售趋势进行从全局到重点的分析。

7、分销渠道分析

以销售的角度了解分销商对商品的接纳程度及地理位置分布，给大促活动提供库存支撑和做更合理地产品供应需求预测。

8、商品分析

结合全平台商品销售情况，进行体系化商品诊断及商品增速分析，快速定位爆品与增长缓慢的商品，助力后续优化工作。

9、评论语义分析

以消费者为中心，追踪以及分析 购买商品的客户评价，及时调整自身的产品与服务与消费者预期的匹配性。

10、用户观察分析

旨在分析用户购买行为、用户地域分布及复购情况，用户付款方式等，助力于运营对用户打标、 后续计划及推广的执行。

以上就是电商数据分析的10大分析场景解析。上面的数据看板我为了省事直接使用的九数云BI的模板图。

九数云BI能帮助电商卖家能打通各大电商平台店铺数据，全局了解整体情况，决策效率高；将绩效和运营情况量化绑定，定位业绩问题，精细化管理。使用九数云做电商数据分析，电商运营负责人可以根据自己的运营逻辑，跨平台、跨系统自由搭建报表，按时间/工具/品类/店铺/竞品等多维度查看和分析数据，监控全平台投放效率，找到最优投放路线。使用九数云做电商数据分析，电商财务人员可以轻松计算绩效与库存数据，数据异常时能自动预警，无需再花费大量时间去做机械的重复数据核算工作。

七、亚马逊电商现状？

亚马逊早已经过了捡钱的时代，这是铁打的事实。但是时代不同了，竞争情况不同了，如果你在这个时候还在幻想着能靠亚马逊来实现一夜暴富的梦想，那你可以考虑转行了，亚马逊根本无法满足你的这个“梦想”。

亚马逊终究是个电商平台，电商平台的本质是产品为王，一切的运营手段都应该以产品作为思考的核心。如果你的产品没有过硬的质量，那么即便你上了很多的review，即便你刚开始将产品推的很高，但是随着时间的推移，这款产品终究会被淘汰出亚马逊平台。因为世界上没人是傻子，顾客更不是傻子。

八、外贸电商现状？

外贸电商的现状是:由于受到世界经济萧条的影响，整个外贸电商的生意比往年都下降了， 但是也有少部分的万亩电商业绩还在逆境中成长。

九、电商运营如何做数据分析？

电商数据分析，估计是80%数据分析师的启蒙场景；从商品角度出发，从用户角度出发，或者从店铺角度出发，三个方向都能聊；看似不同视角，但电商的分析永远只有一个核心，即如何帮商家打造爆品

爆品！电商永远的核心。当然要凭空了解电商的马太效应，不容易；咱们还是先说基本法，掌握好基本的分析技能，一步步采石才能接近大教堂之愿景

1. 电商数据是什么？如何养成基本的分析能力？

电商数据会分为产品或商品模块、用户模块和店铺模块，这里面的最小数据元，当然就是大家常说的SKU（Stock Keeping Units）；为保证阅读的流畅性，朋友们不用纠结SKU的定义；一个简单例子，“300ml的罐装无糖可乐”，就是一个SKU，包含了一个产品的规格、包装和味道等特性；而SPU在这个例子中，就是“无糖可乐”，更多是描述一个细分的类目

所以不用急着关心工具。了解一下全貌，知道电商数据长啥样，以及由此衍生的分析场景有哪些；有这些认知在脑海里，比那些只会玩弄Excel、或者会一点Python入门的工具人厉害多了；入门的阶段，场景的作用要远大于工具，多听多练多接触实战

比如从产品角度出发，讲好供货和销售的两个端口的故事很重要

• 行业、类目或单个商品的销量跟踪，by 周/月/季度/年的环比、同比等
• 不同价格带的销量对比分析，找到同一品类的高中低端产品，以及销量、销售额的高中低分布
• 对比不同产品的毛利、净利和库存周转率表现，从收益角度看产品流通
• 关心产品的复购率、跨购率（一般简化为一个产品对所有订单的覆盖率）

能看出来，当提及产品的复购和跨购时，实际上已经从产品的维度跳到了订单或用户的维度；因为“复购”说明数据库能识别同一个用户有多次购买同一产品；所以产品、用户、店铺三个模块并不是孤立的

回答我们开头讲的电商核心，“爆品”；如果用这三个模块来理解“爆品”，那就是同类商品中销量Top的SKU（产品角度），或对于用户覆盖率最高的SKU（用户角度，覆盖率高可以理解为大部分在该店消费的顾客都会买该产品，类似于必买品），或店铺销售额中占比最高的SKU（店铺角度）

如果你在面试中被问到类似的问题，解答何为爆品，你能马上从以上三个角度解答，那恭喜你，一是你即将通过面试，二是说明你已经具备基本的分析能力；这个东西说起来简单，哪怕很多人看了这篇回答，日后遇到类似问题还是无头绪；因为这不是一个Excel公式或者Python代码，公式和代码你记下来下次就会用了，但对于分析能力，你看过或听过，未必就是你的

可能很多朋友第一次听到关于电商分析的三个模块，对上面的一些基本概念还不是很了解，比如SKU、爆品，包括AARRR消费者模型等；这些概念学起来并不难，只是不太建议全程自学，概念多而杂，多听一些有专业老师带班学习的入门和科普课程，能帮助入门同学更结构化地梳理知识，还有一些日常工作需要使用的数据分析方法、思维、模型的分享与使用

而且还有很多好玩的实战案例。

关于智能马桶的分析，我应该多次提到了；我以前被问到过，如何用最快的数据分析方法，论证智能功能对于马桶的必需程度？说白了，就是买一个智能马桶值不值

有两个方法：1）看智能马桶的电商销量占全部马桶的电商销量，比例如何；2）看智能马桶在同价格带里与其他同类商品的电商销量，对比如何

没错，以上两种最快最简单，一个是占比，一个是对比

1）看占比怎么看——关键是找用户的对标

首先对比智能马桶和全部马桶的平均价，看相差多少，这部分就是溢价（大概差一千元左右）；以及智能马桶的电商销量占全部马桶电商销量的比例是多少，这部分说白了就是VIP的占比，图中统计就是27%；也就是说花一千块的溢价，成为27%的VIP会员，你是否愿意。有了这个比例你就有了参照，比如你的收入水平是Top27%吗，比如你是否在生活中花过类似的溢价率去买到27%左右的会员体验呢，如演唱会买更靠前的座位（各价位段的座位占比是可以统计的）、买知识星球的课加入头部博主的私密群（私密群人数占博主粉丝人数是可以算的）等等

所以乍一看买一个智能坐便器值不值，问题很虚；但通过问题一转化，就能变到可以量化的标准，你就可以拿着这个量化标准去反问需求方

2）看对比怎么看——关键是找产品的对标

另外一个，看对比怎么看；这个更直接。同价格带里总有些同类产品是必需的，比如油烟机；如果在该价格带里，智能马桶的销量接近油烟机，甚至超过；是不是就说明智能马桶已经是很多人的必需品了

当然这个案例，可以往深了做；比如你从用户模块切入，先找到和消费者（向你提问的那个人）画像相似的群体，根据收入/性别/年龄/消费观等等画像做一个聚类，如果智能马桶在这个聚类群体里订单覆盖率很高（比如大部分都买过智能马桶），那智能马桶对于那个向你提问的消费者来说，大概率就是必需品了

大概率？多大叫大概率，如果设这个群体中有可能买智能马桶的概率为p，反之则为（1-p），则完全又可以变成一个p-value的问题，或者Wald-Test问题；当然这样就把问题往参数估计、置信区间的方向引了，完全走向了技术化；这一段你没仔细看也没关系，我后面都不会提晦涩的数学了，也就这里说到兴起提一嘴，别跳转别跳转

毕竟除了技术进阶，数据分析的进阶还有很多维度。

2. 电商数据分析的进阶

电商运营的角色，一个很核心的职能就是帮助商家组货，在不同的季度、不同的大促节点下调整选品策略，同时还能帮商家排好秒杀品、引流款、利润款的坑位及定价策略；这所有的动作都是围绕那个最根本的核心，尽可能帮商家卖出爆品，继而通过爆品为商家带来流量沉淀，为商家的其他商品引流，为电商平台拉新粗活

所以判断一个电商运营的数据分析能力高低，其实就是看他能不能从海量的电商平台数据中找到自己的爆品方法论；从一开始的读报表找信息，到学会简单的分析和销量业绩的跟踪，再到搭建一套完整的数据分析体系用于识别爆品、定选品策略，其实就是一个电商运营做数据分析的进阶之路；

这个进阶路径不是一蹴而就的，特别是入门的阶段有专人指导、能在实际应用场景中打好基础，会少走很多弯路，所以先给大家推荐↓「数据分析名师实战训练营」，无论是数据分析技能、模型、思维还是数据分析实战项目应用、演练一应俱全，可以让自己对数据分析有个整体的了解

如果觉得上面的内容都比较熟悉了，咱就可以接着聊几个进阶模型；如果对于产品、用户和店铺侧三个分析模块的基础知识还想再了解了解，可以翻回我开头的部分，也可先体验一下我推荐的训练营，毕竟接下来的内容还是有些小难度的

2.1. ECR模型

ECR（Efficient Cusmter Research）是很典型的产品模块和用户模块相结合的分析模型，这个模型在帮助电商商家在选品组货、排布坑位（秒杀品、引流品、利润款等）的过程中，能起到很大作用

选品组货，核心原则是找到产品中不可或缺的SKU或SPU（对SKU概念还不清晰的小伙伴请翻回第一部分），所谓镇店之宝

镇店之宝有四个维度，1）竞争核心——该品牌与同行竞争的招牌；2）消费者青睐——该品牌核心消费群体的心头之爱；3）供应充足——有足够多的规格和细分SKU供选择；4）消费者忠诚——消费者只选择该品牌的SKU

• 竞争核心：一般用品牌的Loyalty Index，就是这个品牌在同类产品的市场份额，所以Loyalty Index = 该品牌相应SPU的销售额 / 相应SPU的市场总销售额，这个比例越大，说明该品牌在相应SPU的市场份额越高，在这个SPU类目里竞争优势越大
• 消费者青睐：每个品牌都会有核心群体，这个核心群体在相应SPU中带来的销售总额，就是这个SPU最直接的价值
• 供应充足：这个维度主要是讲供应柔性，就是消费者既可以选300ml的易拉罐装可乐，也可以选500ml的瓶装可乐，可以选无糖的，也可以选香草味的；总而言之就是在可乐这个SPU下，消费者有足够多的选择，能满足不同的场景、不同的偏好
• 消费者忠诚：这个厉害了，在电商场景里能得到消费者高忠诚度，是很难很难的事情；消费者忠诚理解起来倒简单，就是消费者只要一想喝可乐，只会选某品牌的某特定产品，这就是忠诚；忠诚的消费者人数比例（占买过这个品牌相应产品的总人数比例），就是消费者忠诚度

ECR模型很常用，也是很多平台内嵌的系统模型，虽然综合了产品和用户模块，但总体来看还是以产品为主导；接下来再分享一个用户视角主导的模型

2.2. 客户满意度模型

图的左边先不要看！左边不要细看！都是些偏算法模型。如果你不太关心技术向的内容，想把更多精力放到业务理解上，只看图右侧即可

消费者满意度由三个方面组成：对品牌的形象认知、对某次消费的期望、消费和产品的体验；顾客满意度就是基于认知→期望→体验→反馈，整个链路，把每一步都量化到数据库和模型算法里，帮助电商运营长期跟踪品牌健康度和消费者反馈

这实际上就是消费者AARRR模型的延申，细心的读者肯定发现我第一章就提到了AARRR模型，没发现的小伙伴建议再次回顾全文

关键是，认知→期望→体验→反馈，每一步有哪些量化指标，以及每一步怎么关联起来、怎么衡量相互影响；比如反馈，系统就可以抓取用户对于店铺的评分、对于产品的评价进行定量以及定性的自然语言处理分析，综合这些指标进行因子分析，先得到一个初步的满意度指标

其他的环节也同理，最后模型会再运用到线性回归和协方差矩阵，把因子分析统一到结构方程模型中；总而言之这里头就是技术细节，从业务理解上，大家只要熟悉了AARRR模型，就能掌握

2.3. 选品优化模型

最后再提一下选品优化，呼应一下我们全文的主题，帮商家选爆品！

选品优化一般有两个优化目标，提高销售额和提高毛利率（Revenue and Profitability）

逛超市的朋友都知道，一般大品类上，超市布局会有大致的分门别类；到具体区块的类目中，每一个架子不同层怎么排布，都是有学问的，比如消费者站立的时候能平视的几层，就是黄金展位；哪些产品应该放在黄金展位，选价格便宜的还是选最畅销的，还是选利润最高的，这里头都有设计

选品优化模型基于不同的目标（比如销售额或毛利率的最大化），会通过模型确定三个方面——定品、定价和定位；定品就是要上哪些品类大概要上多少量，定价就是综合利润空间和优惠促销之间去平衡，定位就是选货架的露出

这里头会涉及很复杂的模型，还会涉及不同产品间的转化关系；比如有些消费者在超市中没找到可口可乐，可能就会选百事可乐，这就是一个转化；但有些消费者就是不选，买不到可口可乐就掉头走人了，这就是一个转化失败，一次消费者流失

细心的朋友肯定发现了，这里头提到的，就包含了上面ECR模型中的消费者忠诚度；没错选品优化本身就包含了ECR模型和顾客满意度的版块，这个庞大工程有时候不能全由模型解决， 还会相当一部分的人工经验进行调校

今天先说到这里了， 以后有机会再详细展开每一个模块。不嫌啰嗦可以关注本人的知乎号和专栏，当然也欢迎报名我极力推荐的课程，毕竟性价比高，学了就会学有所成、孰能生巧

十、电商平台男装类目应该分析哪些数据？

此前，知衣科技发布了《2022服装行业洞察与分析：Q4女装电商数据复盘》作为“2022年终盘点系列“的开场。

第二篇《2022服装行业洞察与分析：Q4男装电商数据复盘》，从男装角度复盘第四季度市场数据：

本文要点

大盘1. 环比同年Q3，在双11双12加持下，Q4男装的商品销售额上涨了146.48%。2. 环比Q3单品均价上涨了59元，与主力销售品类的客单价有关。3. 同⽐分析2021与2022第四季度的男装销售表现，22年走势更为平稳。品类1. 与同期女装的销售额品类占比接近，Q4男装也以保暖属性突出的羽绒服、外套、毛针织衫等品类为主，占较大比重。2. 具体到每个月，棉⾐品类同比降幅最大，只在12⽉份有微幅度的上涨。3. 对比Q4男装与女装的品类分析，卫衣、毛呢大衣与毛针织衫呈相反趋势。趋势1. 2022Q4羽绒服品类的双12销售额与双11持平。2. 男装的主力销售价位段与机会开发价位段，分别比女装高50和100元。

从第四季度的男装电商宏观大盘来看，2022年Q4男装商品的整体销量达到了2.26亿件，商品销售额达到378.30亿元，其中共上新商品162.19万件，单品平均价格167元。

环比22年Q3男装的市场销售数据，Q4男装大盘的双销数据基本实现了大幅上涨，尤其是商品销售额达到了146.48%的环比上涨，但上新数下跌了近40万件，单品均价亦上涨了59元，与主力销售品类的客单价有关。

纵观Q4整季男装的市场销售表现，受双11预售和⼤促影响，销售额在10/31-11/13这两周达到了峰值，分别为60亿元和52亿元，同理在双12期间略有微涨。

同⽐分析2021与2022第四季度的男装销售表现，知衣科技注意到2022年走势更为平稳。

从价格⽅⾯来看，12⽉的商品单价稳定在177元左右，11⽉有14.29%的降价趋势，⽽10⽉份有16.18%的涨价幅度，或与双11活动促销调价、活动力度强相关。

受季节气温影响，⽻绒服是2022第四季度男装的主⼒销售品类，销售额占⽐为20.79%，其次是休闲裤、夹克、卫⾐和⽑针织衫品类，销售额占⽐都在10%-15%之间。

与同期女装的品类分布大致接近，保暖属性突出的羽绒服、外套、毛针织品类均占较大比重。

具体到每个⽉来看，11⽉份的全部关键品类的同⽐销售额都有不同程度的下滑，尤其是棉⾐品类，下跌幅度高达47%。

⽻绒服、休闲裤、夹克、⽜仔裤则在10⽉和12⽉的同⽐都有所增⻓。⽽卫⾐、衬衫、⽑呢⼤⾐，只有在10⽉份是上涨的，棉⾐品类只在12⽉份有微幅度的上涨。

推测受疫情影响与双11预热活动影响，人们的消费预期发生调整，且大部分消费者在10月预热期内释放完服装消费需求，因此11月正式活动期内的消费有所下降。

知衣科技将第四季度男装核心品类销售额、同比变化与均价表现等变量元素作为主要参考，综合评估了部分男装品类的表现，可以大致归纳为5大类型：

高销低下滑品类：羽绒服

中销低下滑品类：卫衣、休闲裤、夹克

中销高下滑品类：毛针织衫、棉衣

低销低下滑品类：牛仔裤、T恤、衬衫

低销高下滑品类：毛呢大衣

与Q4女装相比，男装对毛呢大衣、卫衣、毛针织衫的需求表现与女装行业呈相反趋势，在女装，卫衣正处于低销高下滑趋势，而毛呢外套与毛针织衫则属于高销平稳/高增长品类。

根据男装热销品类在第四季度的销售趋势可知，受双11预售和⼤促影响，所有关键品类都在10/31-11/13⽇这两周达到了销售峰值。

另外，在双12活动期内，也就是12/05-12/11这⼀周，全品类出现了销售额的⼆次峰值，尤其是⽻绒服品类，销售额与双11⼤促持平；⽻绒服、棉⾐、衬衫等品类则在10/10-10/16这周，也出现过微⼩的峰值。

通过对2022第四季度男装电商中不同价位段的销售表现，及其所表现出来的正向走势与反向走势中，知衣科技认为：

50-300元是男装需要确保的主力消费价位段，比女装略高50元。

300-500元是产品开发的机会价位段，比女装略高100元。

基于全面的市场销售数据洞察，知衣科技借助AI智能算法提炼了2022第四季度男装的风格、图案、颜色、廓形、工艺等8大维度流行趋势。

从上升热度词云可知，Clean Fit、美式、军绿色、山系、机能、高克重、复古是2022第四季度有明显增幅的男装趋势关键词，服装商家在新一季的设计/选款中可作为参考。

接下来，知衣科技将围绕词云中上升趋势明显的日系休闲、美式街潮、美式简约、Clean Fit4种热点，展开推荐其代表性款式、品牌与小红书达人推荐。

“日系休闲”代表品牌推荐：DAIKON Lab、南鹤NAHRACN、MRBOXX盒子工作室

小红书达人推荐：MiTcH、饺子仙、等等再等等

“美式街潮”代表品牌推荐：MEDM、BIPOLAR、Remedy线上商店

小红书达人推荐：科科银行、李生蚝、TYPE3

“美式简约”代表品牌推荐：boneless旗舰店、rass旗舰店、climaxvision旗舰店

小红书达人推荐：谢文睿WillRay、小周要假期、noffk

“Clean Fit”代表品牌推荐：ZPZstudio卓胖子轻熟韩风、OSENS男装旗舰店、Prale

小红书达人推荐：askyddd、hesennseiii、Shawng

以上便是本次《2022服装行业洞察与分析：Q4女装电商数据复盘》的全部公开内容。