1，电商比价怎么做

电商比价肯定要用慢慢买这样专门做商品比价的软件来做，这样的数据更全面，更精确，更实时。
可以看看运通网城电商园怎么做的，吴蚊米上好像看到过一篇文章，关于电商怎么干

电商比价怎么做

2，在哪找产品的价格区间竞品以及销售量

首先要看你要找那一类的产品进行分析。现在很多行业基本都已经高度互联网化了。可以通过合作购物网站进行竟品的价格、策略分析。可以的到市场中去寻找相对应的价格。官网也是一个很有效的渠道。还有可以通过行业内的前辈进行咨询。
任务占坑

在哪找产品的价格区间竞品以及销售量

3，怎么设置电商价格和实体店的价格比例

一般来说，线上产品要比线下产品有一定优惠，具体的优惠要根据产品自身定价和店铺成本来衡量，建议线上店铺和实体店店铺不要有过多产品重合，会影响线下产品的销量的，达到最好的效果是线上做上新和卖仓底货，线下卖热销，当然现在比较困难了
很简单，因为电商减去了传统的很多渠道。过去我们买一双鞋，需要在实体店买，实体店需要去经销商拿货，经销商需要去厂家拿货。一层一层的阶段。这当中，少不了成本和利润的增加。所以你会发现实体店都是很高的价格。但电商就不一样，货直接从厂家拿，直接通过电商平台销售。那中间的环节就没有，所以环节减少，价格也就减少了。
网上售价*1.5=市场价。最少要除以1.5倍，才能等于市场价，一般其它电商都是除以2倍以上的。因为实体店运作成本高，除以建议你除以1.5以上倍数就可以了

怎么设置电商价格和实体店的价格比例

4，电商网站分析如何做竞品分析

做竞品分析首先要问三个问题：根据以上三个问题，可以有一个做竞品分析的基本思路了。分析竞品，分三个步骤：1.选择竞品，做好定位(选择两个产品最好，最多三个)2.竞品分析，得出结论(选择恰当的分析方法来分析，根据分析得出结论)3.根据结论，得出建议做竞品分析，最重要的事情有两件，一件是得出结论，一件是得出建议。你要根据你的分析，得出一个正确的结论。一个网站，你要跟根据它的PV(易观百科：PV)、UV(易观百科：UV)、IP等多方面的运营数据来得出结论，数据的变化原因是什么。竞争对手的网站你可以去相互对比，比较趋势，一般的数据你可以在站长或alexa那找一下，然后再对比多个统计网站，有一些网站它在不同统计网站的数据是不一样的，不能轻易下结论，多找几家找正确的数据。分析维度可考虑以下几点：1.运营数据(IP，UV，PV，着陆页，跳出率等)2.网站体验(界面，操作，能用，亮点，优势等)再看PC客户端产品：刚刚网站的不适用于PC客户端。你可以查到自己的一些数据，很难难查到对手产品的客户端的数据，比如一些装机量、使用时间，这个时候你做竞品分析就不能从数据过多入手了，你可以从用户体验和产品性能等方面来下手分析，PC客户端的竞品分析可以从以下几点进行入手：1.用户体验(易观百科：用户体验)(包括产品细节、UI设计、BUG数量和用户反馈等等)2.信息架构(从界面、性能、功能完善等多维度入手，把竞争对手的优势学习，劣势做预防等等)3.产品趋势(从用户需求、市场需求、竞争需求三个维度入手)不限以上三个，可自由散发思维。
做竞品分析首先要问三个问题： 根据以上三个问题，可以有一个做竞品分析的基本思路了。分析竞品，分三个步骤： 1.选择竞品，做好定位(选择两个产品最好，最多三个) 2.竞品分析，得出结论(选择恰当的分析方法来分析，根据分析得出结论) 3.根据结论，得出建议 一个网站，你要跟根据它的pv(易观百科：pv)、uv(易观百科：uv)、ip等多方面的运营数据来得出结论，数据的变化原因是什么。竞争对手的网站你可以去相互对比，比较趋势，一般的数据你可以在站长或alexa那找一下，然后再对比多个统计网站，有一些网站它在不同统计网站的数据是不一样的，不能轻易下结论，多找几家找正确的数据。 分析维度可考虑以下几点： 1.运营数据(ip，uv，pv，着陆页，跳出率等) 2.网站体验(界面，操作，能用，亮点，优势等) 再看pc客户端产品： 刚刚网站的不适用于pc客户端。你可以查到自己的一些数据，很难难查到对手产品的客户端的数据，比如一些装机量、使用时间，这个时候你做竞品分析就不能从数据过多入手了，你可以从用户体验和产品性能等方面来下手分析，pc客户端的竞品分析可以从以下几点进行入手： 1.用户体验(易观百科：用户体验)(包括产品细节、ui设计、bug数量和用户反馈等等) 2.信息架构(从界面、性能、功能完善等多维度入手，把竞争对手的优势学习，劣势做预防等等) 3.产品趋势(从用户需求、市场需求、竞争需求三个维度入手) 不限以上三个，可自由散发思维。 最后是手机客户端，移动app的分析。这次可以有数据了。比如装机量，你可以从各大网站以及电子市场来综合一下一个大概，数据可能不是很精准，但可以作为一个分析的维度来做参考性或决策，可从以下几个维度入手： 1.产品体验 2.产品数据 4.功能对比、需求对比、迭代对比等

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