開淘寶店鋪我該對店鋪個人精細化管理維護嗎？

         寫了這么久，發(fā)現(xiàn)包括的內容越來越廣了，下次修改的時候打算把題目改成“數(shù)據(jù)驅動的電子商務運營和網(wǎng)絡營銷”：）建議先閱讀本系列其他文章：上次列了一些案例給大家討論，這次來公布答案——答案的意思并不是說“沒有仔細去研究理論，完全從實踐出發(fā)的話，我所用過的客戶族群細分的方法主要有三種：再次建議先看一下網(wǎng)絡營銷數(shù)據(jù)解讀（八）——客戶族群細分（Segmentation）2-1，自己思考一下那些例子再看這篇文章，因為：回到那些例子，我們一個個來聊比如說我們考評產品經理績效，可能就沒有把他們每個人所消耗的營銷資源算上，也可能沒有把相應的倉儲成本算上（有些貨很容易簽收和發(fā)貨，有些很麻煩——例如要記錄每個盒子SN號或者需要特別儲存環(huán)境），還可能沒有把對應的RMA費用算上（比如一個產品賣很好，但是賣100個有20個壞掉，18個用戶退換貨），以后有機會寫數(shù)據(jù)驅動的電子商務運營的時候再詳細說如果一定要自己拍腦袋想模型（這是我經常做的事情如果網(wǎng)站獲取新用戶的方式方法比較多樣和豪邁的話，我們可以用用戶屬性來細分流量還可以用在別的方面，比如說根據(jù)訪客的IP來分Segment，看看南方訪客北方訪客行為有沒有什么區(qū)別，有沒有什么變化趨勢，說不定可以通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)自己電信網(wǎng)通有一邊的網(wǎng)速不行讓客戶都跑了還是根據(jù)客戶對應的產品品類來分，不細說了（題外話：上一篇網(wǎng)絡營銷數(shù)據(jù)解讀（八）——客戶族群細分（Segmentation）2-1的留言里Sucirst對于CRM的接觸點有一個比較詳細的介紹，建議去看一下）然后我們再看每日訪問時間這個報表（根據(jù)時間——每個小時——來組織數(shù)據(jù)），發(fā)現(xiàn)剩下3組人在訪問時間的模式上有明顯的差異，由此我們可以合理猜測說之所以有這幾組不同的訪問模式，是因為他們來自在不同時間點的訪問，然后我們可以很自然的想說我們應該根據(jù)訪問時間來劃分用戶族群看數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)來推測可能的原因、找到可能的優(yōu)化點所以，我們可以做的第一件事情就是按照如果還要更細化，其實”產品詞“還得再細分成”產品品牌詞“、”品類詞“、”產品詞“、”購物詞“等，搜索每一種詞的用戶都處于購物決策的不同階段，需要為它們設計不同的目標和指標來衡量效果，這里就不細講了，對于絕大部分公司應該還沒必要做這么細另外，在上一篇網(wǎng)絡營銷數(shù)據(jù)解讀（八）——客戶族群細分（Segmentation）2-1的留言里，Teamilk99提出了一個很好的觀點：我們不能光看ROI，還得看Return的量剛看了傳漾（Disclosure: 和作者有合作關系）新系統(tǒng)的Demo，他們也提供自定義的Segment功能）來做細分之外，我們也可以首先可以考慮的是這其實是個很常見的現(xiàn)象：我們在考評績效的時候，常常沒有能夠將其他支持部門對相應績效的支持成本合理的算進來周日來組織信息）”訪客“的行為軌跡和其他三組顯著不一樣，我們就知道說等會兒可以試試看說把用戶分成“工作日訪問者“和”周末訪問者“去仔細看數(shù)據(jù)從Segment角度來說，我們可以把用戶除了可以用”瀏覽“行為（這個可以用GA的Advanced Segmentation實現(xiàn)，其他高級工具例如Omniture, Coremetirs或者WebTrends也都有很簡單的工具可以幫你做這樣的細分                

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