引言
在美国市场稳步增长基础上，Temu也不断加快全球步伐，现已进入47个国家，光23年9月份就进驻了10个国家，创造单月扩张国家数的最高纪录。
随着市场的不断扩大和竞争的日益激烈，了解销售数据和市场占比趋势成为了制定有效战略的关键。
我对Temu电商平台英国区2月份的销售数据进行了采集并深入分析，包括商品类目占比、销售额分布、价格区间分布以及新品占比等多个维度。
可视化分析
数据展示
item_get获得商品详情
item_review获得商品评论列表
item_search按关键字搜索商品
请求地址: http://wechat:17610352720.cn
采集的字段包括：商品名、商品id、原价、现价、一级分类、二级分类、店铺id、销量等；
def send_request(url):
proxy = ProxyClient.random_ip()
session = requests.Session()
proxies = {
"http": f"http://{proxy}",
"https": f"http://{proxy}"
}
cookies = {
'region': '211',
'language': 'en',
'currency': 'USD',
'timezone': 'Asia%2FShanghai',
'shipping_city': '211%2C211000000022022',
}
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/112.0',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
}
response = session.get(
url,
headers=headers,
proxies=proxies,
cookies=cookies,
# params=params,
timeout=10,
allow_redirects=False
)
# html = response.text
raw_data1 = re.findall(r"window\.rawData\s*=\s*(\{.+?\});", response.text, re.DOTALL)
raw_data = json.loads(raw_data1[0])
print(raw_data)
商品类目占比分析
通过对英国区各类目商品数量分布进行分析。可以看出各个类目的商品占比，可以帮助商家更容易找到该平台的蓝海类目蓝海产品。
销售额分析
销售额是衡量市场表现的重要指标之一。我们对不同类目的销售额分布进行了详细分析，发现了一些类目的销售额增长较快，和一些潜在的增长空间。为我们调整产品策略和市场推广提供了有力支持。
价格区间占比分析
了解不同价格区间的商品销售情况有助于我们理解消费者的购买行为和市场竞争情况。通过对价格区间的分析，大家可以更好地定价产品，满足不同消费群体的需求，提高销售额和市场竞争力。
各类目新品占比分析
新品对于电商平台的吸引力和竞争力至关重要。我们对各个类目的新品情况进行了研究，找到了几个类目中新品占比较高的类目进行新一轮的布局。
写在最后
通过以上分析，我们全面了解了英国区Temu平台2月份的销售数据和市场趋势，反应了消费者的购买偏好和市场竞争格局。
这些数据和分析为我们未来的市场营销和产品策略提供有力的支持和指导，帮助我们抢占市场先机，实现业务增长和持续发展。
本数据持续更新，欢迎砸单~
该分析仅供学习交流使用，禁止用于商业用途，不构成任何投资建议。
数据采集、产品定制开发、数据分析
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