为您解析电商数据化运营

铺行业线梳理

无论做什么样的类目,怎样的店铺,一般是先从自己的一个行业线开始梳理。

知道自己主要的产品是在哪几个类目之下,因为知道自己所在的类目,就知道自己所在的行业线是什么样子,因此,要对此进行分析涉及到的一个类目的大盘数据情况是什么样子的,比方说一直是大盘增长还是大盘下降的,那么我们肯定是要选择那些有增长趋势的类目去做,确定好了之后,要知道整年的运营阶段是什么样子的,比方说如果做服装打底裤这一块,肯定也要分秋冬春夏,那么,产品布局应该是哪个阶段是怎么样子的。

清楚了每个阶段的产品布局之后,要提前进行测款操作,比如说确定好马上要上冬款,这里面可能有各种的款式;比如说之前做的代理可能要有花纹的,那种基本款没有花纹的颜色也有区别。那么要知道客户实际愿意接受哪个款,哪个款热卖反馈好,再有针对性的去做推广和备货,有目的性的去运营。

之前接触的很多老板没有测款的概念和流程,总以为自己觉得好看的款式,就一定能热卖,最后其实是不是这样的,还是要针对实际的客户群的喜好,去进行一个筛选,这样才是数据化运营的核心。

而且从平台的搜索机制来讲,肯定是更倾向于把转化率好的,评价好的产品优先展示给消费者,这样后期对产品的打爆,也相对更容易一些。

测试出来有潜质的爆款,在重点发力前一定要进行二次优化。因为这样才能节省更多的推广成本。转化率高相应的权重也会高,带来免费流量也更多。天猫运营的核心还是在产品的点击率和转化率上。所以优化转化率是非常有必要

产品的宽度

怎样拓宽产品的宽度和加深产品的深度,需要有一定的数据去支撑。

以图书店铺为例

它的子类目主要产品是托福类产品的话,背后哪些人群是会去考托福的?可能更多的是大学生,所以可以围绕大学生群体进行拓宽产品的宽度,比如报考管理类研究生,包括雅思,也会涉及到英语四六级这些类目进行产品宽度的拓宽。

另外一个拓宽的思路可以参考买家人群画像里面关联购买类目,比如说刚才定位主要是考研类的人群,其实后台数据搜索出来关联的类目,有移动数字卡、大学教材,联通充值卡、自由组合套装笔记本等,相应选择的思路,比如说考研,涉及到图书类目更多关联的是大学教材,和大学生群体肯定很符合,包括管理学理论MBA也是可以的。

还有一个扩展思路,是对于产品的增值服务,也是有指导性作用的,比如买这样产品的人,还会买其他哪些内容吗?如果通过政府赠送,是不是更能增加转化率?比如考研的产品加一个笔记本或者加一个手机保护壳,也能促进它的转化。

产品的深度

以托福子类目为案例,从生意参谋后台直接调出托福类目下面的热销排名的商品,说明这些商品在类目上面受市场欢迎程度比较高,可以作为参考,结合供应链优势,分析产品,首先是不是有供货和货源的优势情况,比如拿货的价格是不是优势,这样进行产品深度的扩展。

各行业线数据分析

1:知道各类产品线的运营节奏(各产品线的淡旺季,上新及其清仓节奏)

2:知道在哪些月份扩充产品线从而让全年运营保持平稳

3:知道行业的发展趋势,是上升还是下降(从而对于店铺的营业额的波动做到心中有数)

上新过程中的数据化测款

测款基本上会用到两种方式,第一种通过老客户测款,比较节约成本。现在基本上都有客户的微信群,把一些比如马上要推的款式发到群里面,让老客户去投票。

另一种通过新客户去测款,比如通过直通车测款。比如需要测的款式,看它的数据反馈,来得出哪些款是有潜质的。

流量来源:直通车关键词搜索流量。

试推用词:流量占比较大的相对精准的词。

试推出价:高出价,快速获取流量进行定款。

定款的六大维度

点击率:直接反应了买家对这款宝贝的兴趣度。点击率更高的宝贝,在相同的展现量下,可以带来更多的流量。

转化率:直接反应了买家对这款宝贝的接受度。更高的转化率可以在同样的推广力度下获得更多的销量。

客户反馈情况:直接反映了买家对这款宝贝的认可度。直接影响到后期的转化率,质量得分等关键要素。

UV价值:UV价值等于毛利*转化率,直接决定了直通车推广的力度。更高的UV价值用更高的出价,获得更好的排名,获得更多的流量。

收藏率:反映了这款宝贝的潜力,收藏率越高说明潜在买家越多。通过后期对宝贝的优化,可以得到更高的转化率。

同品类竞争度:同品类的竞争度直接决定了直通车的PPC,也决定了打造的难易程度。

量化定款维度

最后可以肯定的是确定点击率是大于行业平均的,转化率也是是高于行业平均的。UV价格越高越好,收藏率备选参考,等于说选款的时候,很多产品进行测款的时候,点击率也OK,转化率也OK,选不出怎么办?那么再比一个收藏率,就是这样一个概念。

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