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    淘寶店家高效數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)怎么實(shí)現(xiàn)

    2023-01-17| 13:31|發(fā)布在分類(lèi)/淘寶知識(shí)|閱讀:50

    本文主題淘寶,淘寶小張,淘寶問(wèn)答。

    淘寶店家高效數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)怎么實(shí)現(xiàn)

    怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng),是每個(gè)商家都想要了解的點(diǎn),這里幕思城電商就用一個(gè)實(shí)際的活動(dòng)復(fù)盤(pán)幫助各位了解這個(gè)應(yīng)該怎么做,想了解的各位快來(lái)這里看看吧。

    在人人都在談運(yùn)營(yíng)和大數(shù)據(jù)的時(shí)代,每個(gè)人都會(huì)對(duì)運(yùn)營(yíng)說(shuō):一定要用數(shù)據(jù)說(shuō)話,做到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)”,但到底該如何做呢?

    一、數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)四大前提

    1.及時(shí)獲取運(yùn)營(yíng)所需的數(shù)據(jù):

    明確應(yīng)該獲取的數(shù)據(jù)是什么,比如訂單量、注冊(cè)量、閱讀量、頁(yè)面訪問(wèn)量、訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)等;

    可獲取到數(shù)據(jù),并不是所有的數(shù)據(jù)都可以調(diào)取,只有前期埋點(diǎn)并能采集到的數(shù)據(jù)才能獲取;

    及時(shí)獲取數(shù)據(jù),很多公司的運(yùn)營(yíng)并不能直接獲取數(shù)據(jù),一般要先與技術(shù)溝通,明確需求以及排期。而很多數(shù)據(jù)是擁有時(shí)效性的。比如,在活動(dòng)期間沒(méi)有及時(shí)獲取到潛在購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)id,導(dǎo)致發(fā)送優(yōu)惠信息延遲,用戶(hù)在其他渠道購(gòu)買(mǎi)了商品。

    2.合理定義數(shù)據(jù)分析的維度與指標(biāo):

    定義的維度與指標(biāo)”越貼近業(yè)務(wù)需求,越能發(fā)揮數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值。但是,很多公司對(duì)數(shù)據(jù)的劃分很模糊,即使在分析時(shí)能合理定義,但因前期沒(méi)有對(duì)這些維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,也無(wú)法進(jìn)行分析。

    3.選擇并使用高效的數(shù)據(jù)分析工具:

    選擇正確的數(shù)據(jù)分析工具可以事半功倍。好的數(shù)據(jù)分析工具,不僅要滿足現(xiàn)階段業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析,還要滿足企業(yè)發(fā)展過(guò)程中數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)與業(yè)務(wù)變化后的數(shù)據(jù)分析。

    因此,可能會(huì)用到Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner等工具。掌握這些工具,對(duì)運(yùn)營(yíng)人員的要求過(guò)高,按這樣標(biāo)準(zhǔn)去培養(yǎng)一個(gè)運(yùn)營(yíng)人員,所付出的財(cái)力與精力相當(dāng)于培養(yǎng)一名數(shù)據(jù)分析師。

    4.擁有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力,能與實(shí)際工作相結(jié)合:

    數(shù)據(jù)分析能力,簡(jiǎn)言之,能從繁雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、總結(jié)規(guī)律,并能給出優(yōu)化方案。而做到與實(shí)際工作相結(jié)合,不僅要求運(yùn)營(yíng)人員深入了解業(yè)務(wù),還要有極強(qiáng)的邏輯分析能力,才能將數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)融合。

    那么,數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)就是偽命題了嗎?當(dāng)然不是,下面以某電商運(yùn)營(yíng)小張的對(duì)618的活動(dòng)復(fù)盤(pán)為例,講述如何高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)。

    二、背景

    在618期間,某小型美妝電商運(yùn)營(yíng)小張做了一次全新嘗試的為期15天的大促活動(dòng)《年中大促,賠”你玩到底》,效果不錯(cuò)。因此,領(lǐng)導(dǎo)讓小張給大家做一次活動(dòng)復(fù)盤(pán),并且強(qiáng)調(diào)要用數(shù)據(jù)說(shuō)話。

    此次618活動(dòng)期間(6.6-6.20),小張有兩個(gè)主要嘗試如下:

    1.個(gè)性化短信提醒。在6月16日到6月20日活動(dòng)期間,為了集中發(fā)力引導(dǎo)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi),新增對(duì)不同用戶(hù)的個(gè)性化短信提醒。比如,給在活動(dòng)之前將商品加入購(gòu)物車(chē)的用戶(hù)發(fā)送你想購(gòu)買(mǎi)的寶貝降價(jià)了!”;給活動(dòng)期間瀏覽面膜商品的用戶(hù),發(fā)送面膜優(yōu)惠券”等。

    2.細(xì)化推薦模型。主要細(xì)化了詳情頁(yè)的個(gè)性化推薦模型,比如,新增消費(fèi)習(xí)慣相同的用戶(hù)在大促期間購(gòu)買(mǎi)的商品推薦等。

    完成當(dāng)天的必要工作,小張開(kāi)始準(zhǔn)備活動(dòng)復(fù)盤(pán)。小張首先梳理了復(fù)盤(pán)的重點(diǎn):

    活動(dòng)的整體效果。例如,總銷(xiāo)售額、總訂單量、總購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)數(shù)等;

    活動(dòng)期間,用戶(hù)的行為分析。例如,訪問(wèn)時(shí)間、地域分布、優(yōu)惠券使用情況分布等;

    活動(dòng)商品分析。例如,不同品類(lèi)商品售賣(mài)分析、同類(lèi)商品售賣(mài)分析等;

    活動(dòng)資源位分配分析。例如,banner位、開(kāi)屏彈窗、相關(guān)推薦等;

    活動(dòng)引流分析。例如,投放的不同渠道的引流人數(shù)、ROI等。

    三、活動(dòng)的整體效果

    活動(dòng)的整體效果是對(duì)一次活動(dòng)的綜合評(píng)估,對(duì)于電商活動(dòng)總銷(xiāo)售額、總訂單量、總購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)數(shù)、平均客單價(jià)等都需要分析,且必須分析其環(huán)比與同比,才能看出具體增長(zhǎng)情況。

    小張通過(guò)查看數(shù)據(jù)得知,618促銷(xiāo)期間比去年同期銷(xiāo)售額高出約2000萬(wàn),環(huán)比增長(zhǎng)40.9%(如圖1),同比增長(zhǎng)了55%。

    小張進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),6月16日至6月20日銷(xiāo)售情況非常不錯(cuò)。分析得知,這可能與此次活動(dòng)的個(gè)性化短信提醒嘗試有關(guān),提醒促單的轉(zhuǎn)化率高達(dá)30%,比原有轉(zhuǎn)化率高了一倍。

    分析完活動(dòng)的整體效果,只是復(fù)盤(pán)的第一步,效果不管是好或者壞,都需要通過(guò)進(jìn)一步的細(xì)分分析,分析出其原因及之后的優(yōu)化建議。比如,上面得知個(gè)性化短信提醒能有效提高轉(zhuǎn)化率,在之后的活動(dòng)中就可以將設(shè)置更多個(gè)性化提醒或者將周期拉長(zhǎng)等。

    四、基于用戶(hù)行為的數(shù)據(jù)分析

    在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天,誰(shuí)能抓住用戶(hù),誰(shuí)就能加大勝算。用戶(hù)行為分析,是抓住用戶(hù)必不可少的一環(huán),也是每次復(fù)盤(pán)必須著重分析的一點(diǎn)。

    小張對(duì)消費(fèi)用戶(hù)的訪問(wèn)時(shí)間、地域分布、優(yōu)惠券使用情況等進(jìn)行了一系列分析。大促活動(dòng)定一個(gè)合理的優(yōu)惠力度會(huì)事半功倍,這個(gè)優(yōu)惠力度要對(duì)大多數(shù)人有吸引力且在可控成本下能使優(yōu)惠后的利潤(rùn)最大。

    由圖3看出,用戶(hù)活動(dòng)期間每天使用優(yōu)惠券金額為50-100元的占比最大,由圖4看出,在整個(gè)活動(dòng)期間使用優(yōu)惠券占比最大的金額為100-200元,說(shuō)明用戶(hù)會(huì)有重復(fù)使用優(yōu)惠券的可能性,在之后的活動(dòng)中就可以基于此情況優(yōu)化。比如,提高高額優(yōu)惠券的使用占比,因?yàn)橐话愀哳~優(yōu)惠券往往對(duì)應(yīng)高訂單額度;設(shè)置單品優(yōu)惠券等。

    用戶(hù)行為有很多可分析的點(diǎn),對(duì)于上面提到的優(yōu)惠券使用情況分布這一點(diǎn),就可以再進(jìn)一步分析不同地域的用戶(hù)對(duì)優(yōu)惠券的使用情況。比如,一線城市使用優(yōu)惠券的金額大,三四線城市使用優(yōu)惠券的金額相對(duì)少,所以針對(duì)不同地域的人可以發(fā)送不同金額的優(yōu)惠券。通過(guò)分析數(shù)據(jù),你能解鎖很多運(yùn)營(yíng)密碼,而不是像走迷宮,不知道哪條路是對(duì)的。

    五、活動(dòng)商品分析

    電商平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一就是商品競(jìng)爭(zhēng)力,商品價(jià)值直接影響用戶(hù)是否愿意購(gòu)買(mǎi),而商品推薦管理會(huì)直接影響商品的銷(xiāo)售量,進(jìn)而影響總銷(xiāo)售額。

    小張公司是一個(gè)小型美妝電商平臺(tái),商品品類(lèi)包括潔面、化妝水、精華、面膜、防曬等。小張首先對(duì)不同類(lèi)別商品進(jìn)行了分析,分析發(fā)現(xiàn),此次活動(dòng)中總銷(xiāo)售額占比最大的是防曬品類(lèi)。這與預(yù)期一樣,因?yàn)樘鞖廪D(zhuǎn)熱,防曬幾乎成為女性每天必備且用量最大的商品。

    小張又對(duì)同類(lèi)別的不同商品進(jìn)行了分析,以防曬品類(lèi)為例(圖5),可以看出排名第一的防曬是ZILAIX防曬噴霧(抖音網(wǎng)紅同款防曬),第二名是RECIPE防曬噴霧,第三名是安耐曬。因此,在未來(lái)拓品時(shí),可以嘗試抖音上的網(wǎng)紅產(chǎn)品,因?yàn)槎兑粢呀?jīng)打開(kāi)了產(chǎn)品知名度,不用再做用戶(hù)教育。

    電商活動(dòng)中一般將高價(jià)值商品分為兩類(lèi),一類(lèi)單價(jià)低,銷(xiāo)量大的商品,另一類(lèi)是銷(xiāo)量不一定最大,但是單價(jià)高,總銷(xiāo)售額高。小張通過(guò)分析得到了這兩類(lèi)商品的商品id,并為其建立了商品分群,方便之后活動(dòng)調(diào)用。但是分析過(guò)程中,小張發(fā)現(xiàn)了一個(gè)異常情況,有一個(gè)平常熱銷(xiāo)的防曬衫銷(xiāo)量異常低,小張為了查詢(xún)?cè)蜻M(jìn)行了轉(zhuǎn)化漏斗的分析

    該防曬衫在6月9日之后就沒(méi)有銷(xiāo)量了,小張經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)該防曬衫在6月9日就搶售一空,但因?yàn)榇蟠倨陂g太忙沒(méi)有及時(shí)查看庫(kù)存,所以沒(méi)有及時(shí)補(bǔ)貨,造成了大量損失。

    從上述幾個(gè)例子,我們可以看出通過(guò)數(shù)據(jù)分析不僅可以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在,還能找到優(yōu)化方案。比如,當(dāng)發(fā)現(xiàn)此次因沒(méi)有及時(shí)發(fā)現(xiàn)沒(méi)貨而造成損失,以后可以設(shè)置庫(kù)存報(bào)警機(jī)制,當(dāng)庫(kù)存低于20件自動(dòng)給商品運(yùn)營(yíng)者發(fā)送郵件報(bào)警,讓運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)補(bǔ)貨,并且在每次大促之前都要檢查一遍商品庫(kù)存,防止大促期間斷貨。

    六、資源位分配分析

    活動(dòng)中的資源分配是極為重要的一件事,好的分配方式會(huì)給活動(dòng)效果帶來(lái)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng),同理,不合理的分配方式也會(huì)帶來(lái)極大消極影響。

    在以前,小張只能看到各個(gè)資源位的PV,通過(guò)單一的數(shù)據(jù)并不能判斷資源位的價(jià)值,很多時(shí)候顯示PV較高,但事實(shí)上卻沒(méi)有形成實(shí)際轉(zhuǎn)化。小張一直以為banner位的點(diǎn)擊人數(shù)很多,轉(zhuǎn)化一定很好,并在此花了很多心思。但這次分析發(fā)現(xiàn),實(shí)際上banner位的轉(zhuǎn)化并不好。

    因此,之后需要優(yōu)化banner位的投放,比如點(diǎn)擊banner不直接跳轉(zhuǎn)商品詳情頁(yè),而是先跳轉(zhuǎn)到領(lǐng)取不同商品的優(yōu)惠券頁(yè)面再跳轉(zhuǎn)到商品購(gòu)買(mǎi)頁(yè)等。

    小張還發(fā)現(xiàn),此次詳情頁(yè)下方推薦購(gòu)買(mǎi)商品購(gòu)買(mǎi)率顯著提高(如圖7),這與本次活動(dòng)采用了新的推薦機(jī)制有關(guān)。這次采用的是新的個(gè)性化推薦機(jī)制,即根據(jù)用戶(hù)的原有瀏覽行為設(shè)置了相關(guān)細(xì)分模型,當(dāng)用戶(hù)的瀏覽行為符合某一細(xì)分模型的特征,就會(huì)按照此模型來(lái)進(jìn)行推薦。

    七、活動(dòng)引流情況分析

    對(duì)于電商平臺(tái),總銷(xiāo)售額=用戶(hù)數(shù)*平均客單價(jià),往往平均客單價(jià)相對(duì)固定,要增加總銷(xiāo)售額,主要是通過(guò)提高用戶(hù)數(shù),即流量,這個(gè)時(shí)候就需要引流,特別是在大促期間。

    在如今虛假流量泛濫的商業(yè)環(huán)境下,如何識(shí)別好的渠道,好的投放方式、關(guān)鍵詞等,獲得高ROI變得更為重要。

    當(dāng)然不是,要判斷哪個(gè)渠道好,還要進(jìn)一步分析引流的用戶(hù)質(zhì)量,即這些用戶(hù)有沒(méi)有進(jìn)行注冊(cè)和購(gòu)買(mǎi)行為,這個(gè)時(shí)候注冊(cè)轉(zhuǎn)化率就是一個(gè)很好的指標(biāo),即注冊(cè)用戶(hù)數(shù)除以啟動(dòng)APP的用戶(hù)數(shù),這里所說(shuō)的用戶(hù)數(shù)是指各渠道引流的用戶(hù)數(shù),這個(gè)指標(biāo)可以更準(zhǔn)確的展示渠道效果,同理也可以計(jì)算購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率。

    小張除了對(duì)渠道進(jìn)行分析,還對(duì)渠道投放的關(guān)鍵詞進(jìn)行了分類(lèi)以及分析。小張將這些關(guān)鍵詞分成流量高質(zhì)量高、流量高質(zhì)量低、流量低質(zhì)量高、流量低質(zhì)量低這四個(gè)不同象限的關(guān)鍵詞并總結(jié)了優(yōu)化建議:

    在之后的促銷(xiāo)活動(dòng)中,對(duì)于流量高質(zhì)量高的關(guān)鍵詞,可以加強(qiáng)投放;對(duì)于流量高質(zhì)量低的關(guān)鍵詞,可以把成本節(jié)省出來(lái),投放質(zhì)量更高的關(guān)鍵詞;對(duì)于流量低質(zhì)量高的,可以針對(duì)性的在渠道投放;對(duì)于流量低質(zhì)量低的關(guān)鍵詞,可以停止投放或優(yōu)化。

    最終,小張做了一個(gè)非常詳細(xì)的分析報(bào)告只用了3小時(shí)(以上例子只是小張分析的一部分),第二天小張的運(yùn)營(yíng)復(fù)盤(pán)也得到了一致好評(píng),很多建議被采納,并列入二次深度討論范疇。

    結(jié)語(yǔ)

    從電商小張的618活動(dòng)復(fù)盤(pán)的例子,我們可以知道的是,雖然一個(gè)公司要做到滿足數(shù)據(jù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的四大前提非常困難,但是也有解決方案,就是使用一個(gè)比較好的數(shù)據(jù)分析工具。

    好的運(yùn)營(yíng)需要做到結(jié)合自身業(yè)務(wù),把數(shù)據(jù)榨干”,汲取有價(jià)值、有營(yíng)養(yǎng)的信息,形成自己的數(shù)據(jù)/分析報(bào)告。這樣不僅可以給領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)完美的答卷,也是對(duì)自己運(yùn)營(yíng)的一次總結(jié)提煉,獲得成長(zhǎng)。希望本文對(duì)你有幫助!

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