数据分析之 商品价格分层之添加价格带

在分析货品数据的时候，我们会对商品的价格进行分层汇总，也叫价格带，​​

一、价格带的定义​​

​​价格带（Price Band）​​：将商品按价格区间划分（如0-50元、50-100元、100-200元等），形成结构化分类。
​​示例​​：

低端价格带：0-99元  
中端价格带：100-499元  
高端价格带：500元以上

​​设置价格带的六大核心价值（重点提炼版）​​ ✅

---

​​1️⃣ 精准用户定位​​

​​关键词​​：需求分层、转化提升
​​核心作用​​：

• ​​匹配消费能力​​：区分价格敏感型与品质导向型用户，针对性推荐商品。
• ​​场景应用​​：在搜索页/类目页提供“价格区间”筛选器，​​缩短用户决策路径​​（如“50-100元”专区）。

---

​​2️⃣ 商品结构优化​​

​​关键词​​：供给分析、市场缺口
​​核心作用​​：

• ​​发现机会​​：通过销售额、销量、利润的分布，识别供给不足或过剩区间（如某价格带销量占比80%但商品仅占20%）。
• ​​策略调整​​：补货高潜力价格带，淘汰低效商品。

---

​​3️⃣ 定价策略指导​​

​​关键词​​：竞争避让、心理定价
​​核心作用​​：

• ​​差异化竞争​​：避开竞品密集价格带（如主攻竞品薄弱的“200-300元”区间）。
• ​​提升购买欲​​：利用“左位效应”（如定价99元而非100元）。

---

​​4️⃣ 供应链效率提升​​

​​关键词​​：库存管理、资源匹配
​​核心作用​​：

• ​​库存分级​​：高频低价商品（日用品）备货充足，低频高价商品（奢侈品）按需采购。
• ​​成本优化​​：低价带用经济物流，高价带强化包装与服务。

---

​​5️⃣ 营销活动增效​​

​​关键词​​：分层触达、爆款打造
​​核心作用​​：

• ​​促销设计​​：设置价格带专属活动（如“100-200元满减”）。
• ​​精准推送​​：向高端用户推荐高价新品，向下沉市场主推低价爆款。

---

​​6️⃣ 数据驱动决策​​

​​关键词​​：趋势预判、区域洞察
​​核心作用​​：

• ​​消费趋势​​：监测价格带占比变化，判断用户消费升级/降级。
• ​​区域策略​​：一线城市推高端，下沉市场重低价，实现“千城千策”。

---

​​一句话总结​​

价格带通过​​结构化数据分层​​，打通“用户-商品-运营”全链路，实现精准运营、资源优化与决策提效！

二、设置价格带的六大核心价值​

1. ​​精准定位用户需求，提升购买转化​

• 用户行为匹配​​：
  不同消费能力的用户对价格敏感度差异明显。通过价格带划分：
  • 低端价格带吸引价格敏感型用户（如学生、年轻群体）；
  • 高端价格带吸引品质导向型用户（如中高收入人群）。
• ​​场景应用​​：
  在搜索页/类目页提供“价格区间”筛选器，帮助用户快速定位目标商品，​​减少决策时间​​（如淘宝的“价格从低到高”排序）。

2. ​​优化商品结构，发现市场机会​​

• ​​分析维度​​：
  • ​​销售额分布​​：识别哪些价格带贡献主要收入；
  • ​​销量分布​​：发现用户集中购买的价格区间；
  • ​​利润分布​​：评估不同价格带的盈利能力。
• ​​示例​​：
  • 若80%销售额来自100-200元价格带，但该区间商品数量仅占20%，说明存在​​供给不足​​，可针对性补货；
  • 若500元以上价格带销量低但利润率高，需加强营销（如捆绑促销、会员专享）。

​​3. 指导定价策略，平衡竞争与利润​​

• ​​竞争对标​​：
  分析竞品在不同价格带的分布，避免直接价格战。
  • ​​避让策略​​：若竞品在100-200元密集布局，可主攻200-300元差异化区间；
  • ​​渗透策略​​：在竞品薄弱价格带推出高性价比商品（如小米早期切入“千元机”空白带）。
• ​​心理定价​​：
  将商品定价在价格带上限附近（如99元、199元），利用“左位效应”提升购买意愿。

4. ​​优化库存与供应链管理​​

• ​​库存分配​​：
  根据价格带销量预测，动态调整采购计划：
  • 高频低价商品（如日用品）需保证库存深度；
  • 低频高价商品（如奢侈品）可减少备货，采用预售模式。
• ​​供应链协同​​：
  针对不同价格带商品匹配供应资源（如低价带商品选择低成本物流，高价带商品提供精致包装）。

5. ​​提升活动营销效率​​

• ​​促销设计​​：
  • ​​满减梯度​​：根据价格带设置阶梯优惠（如“满100减20”覆盖中端价格带）；
  • ​​爆款打造​​：在核心价格带中选取1-2款商品作为引流款（如“9.9元秒杀”）。
• ​​用户分层触达​​：
  向不同消费层级用户推送匹配价格带的商品（如向高端用户推荐高价新品）。

6. ​​数据驱动的市场洞察​​

• ​​趋势预测​​：
  监测价格带销售占比变化，预判消费升级或降级趋势。
  • 若高端价格带销量持续增长，可能反映用户购买力提升；
  • 若低端价格带占比扩大，需警惕市场下沉或经济压力。
• ​​区域差异化策略​​：
  对比不同地区价格带分布，制定区域化运营策略（如一线城市主推高端商品，下沉市场侧重低价带）

三、技术实现（源码），
最笨的方方法就是写if函数，如果 有那种包分组进行价格带设置的就嵌套if判断，先判断分组品类再判断价格然后返回价格带
如

if [Division] = "ACC" then// ACC 品类的独立分档逻辑if [RRP] > 600 then "600以上"else if [RRP] < 50 then "0-50"else if [RRP] < 100 then "50-100"else if [RRP] < 150 then "100-150"else if [RRP] < 200 then "150-200"else if [RRP] < 250 then "200-250"else if [RRP] < 300 then "250-300"else if [RRP] < 350 then "300-350"else if [RRP] < 400 then "350-400"else if [RRP] < 450 then "400-450"else if [RRP] < 500 then "450-500"else if [RRP] < 550 then "500-550"else if [RRP] <= 600 then "550-600"else null  // 理论上不会执行到此处

还可以进行动态的返回价格带比较方便，用着也比较舒服

这个的业务背景是

在服饰下面的羽绒服 羽绒服300一档，棉服100一档

鞋子100一档

配饰 50一档
但是这样子不直观，我也不太收悉这个，但是很方便

思路是用三个变量存储不同的档位
 

// 新增价格带列添加价格带 = Table.AddColumn(追加的查询,"价格带",each letDivision = [Division],ProductType = [Product Type],RRPValue = [RRP],Interval = if Division = "ACC" then 50else if Division = "FTW" then 100else if ProductType = "Down Jacket" or ProductType = "Down Vest" then 300else 100,// 修正分档起点（解决 50 → 0-50 而非 50-100）Lower = if RRPValue = null then null else Number.RoundDown((RRPValue - 0.1) / Interval, 0) * Interval,Upper = if RRPValue = null then null else Lower + Interval,// 动态超限返回值Band = if RRPValue = null then nullelse if Division = "ACC" and RRPValue > 600 then "600以上"else if Division = "FTW" and RRPValue > 1000 then "1000以上"else if (ProductType = "Down Jacket" or ProductType = "Down Vest") and RRPValue > 2100 then "2100以上"else if Division = "APP" and RRPValue > 2100 then "2100以上"// else if Upper > 2100 then "2100"else Text.Format("#{0}-#{1}", {Lower, Upper})inBand,type text
)

代码介绍

​1. 核心目标​​

​​动态生成价格带标签​​：根据商品所属品类（Division）和类型（ProductType），结合建议零售价（RRP），自动划分价格区间，输出类似 0-50、50-100、1000以上 的文本标签。

2. 实现逻辑拆解​​

​​（1）按品类和类型设定动态间隔（Interval）​​

• ​​规则优先级​​：
  1. 若品类是 ACC（配饰类），间隔为 ​​50​​；
  2. 若品类是 FTW（鞋类），间隔为 ​​100​​；
  3. 若类型是 Down Jacket（羽绒服）或 Down Vest（羽绒背心），间隔为 ​​300​​；
  4. 其他情况默认间隔为 ​​100​​。
• ​​意义​​：不同品类价格差异大，需精细化分档（如低价配饰按50元分档，高价羽绒服按300元分档）。

​​（2）计算价格区间上下限​​

• ​​关键技巧​​：
  • ​​修正分档起点​​：通过 RRPValue - 0.1 避免临界值归入错误区间（如50元归为 0-50 而非 50-100）。
  • ​​数学逻辑​​：

  • Lower = Floor((RRPValue - 0.1) / Interval) * Interval  
    Upper = Lower + Interval
    

    示例

  • 若 RRP=50、Interval=50 → Lower=0、Upper=50 → 标签 0-50；
  • 若 RRP=100、Interval=100 → Lower=0、Upper=100 → 标签 0-100。

• （3）处理超限价格​​

• ​​规则​​：
  1. 若品类为 ACC 且价格 > 600 → 标签 600以上；
  2. 若品类为 FTW 且价格 > 1000 → 标签 1000以上；
  3. 若类型为羽绒服/羽绒背心且价格 > 2100 → 标签 2100以上；
  4. 若品类为 APP（服装类）且价格 > 2100 → 标签 2100以上。
• ​​意义​​：避免无限分档，对超高价格商品统一归类为上限值+“以上”。

• ​​（4）最终输出格式​​

• 常规区间：#{Lower}-#{Upper}（如 0-50）；
• 超限区间：直接标记为上限值+“以上”（如 600以上）

•  代码亮点​​

  ​​（1）动态适应业务规则​​

• 通过品类和类型的组合条件，灵活调整分档逻辑，满足不同商品的价格带需求。

• ​​（2）临界值精准处理​​

• 通过 RRPValue - 0.1 解决整数边界问题（如100元不会被分到 100-200，而是归为 0-100）。

• ​​（3）异常值兜底​​

• 对超高价格商品统一标记上限值，避免出现不合理区间（如 2000-2100、2100-2200 等）。