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    宁静趣谈生意参谋新应用之产品结构分层数据诊断分析(提升流量价值)
    发表于 时间:2016-5-30 11:13:44  查看:1490 次  回复:4 次  复制链接
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    前言:生意参谋,对于大多数运营而言,生意参谋是我们日常接触最多的数据运营工具,但是我发现从身边的学生和朋友聊天过程中,发现很多人虽然天天都在看生意参谋,但是实际上一点都不了解它,更别说更深入的解读数据,用一句话来形容大家对生意参谋的感觉那就是“最熟悉的陌生人”!

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    生意参谋是我们日常运营中最常用的官方工具,在此之前宁静也发表了两篇生意参谋的应用:

    生意参谋第一篇《运用生意参谋制作高质量标题》
    http://www.menbie.com/topic/1049872

    生意参谋第二篇《生意参谋经营概括指标隐藏的惊天秘密》

    http://www.menbie.com/topic/1052379

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    今天将由宁静继续给大家分享第三篇生意参谋新应用《产品结构分层数据诊断分析》

    前面我们说过,首页的指标是具有非常明显的代表意义的。所以接下来我们简单看下除了经营概括外,还有哪些指标是重要的:

    从上面这些指标中,我们简单的做个解释和延伸:

    流量分析给出的三项指标反馈出来的是人群的浏览深度,而这要求的是我们对产品关联布局,页面设计引导的能力,阿里巴巴对于我们的考验是流量内部消化能力。

    商品分析这里重点强调的产品的喜好度,但是这个要注意一点,不要看收藏/加购绝对值,而是要分析里面的比率。这里一定要注意做好关联应用(下面我们会重点分析品类数据)

    交易分析这里我们要看清楚里面表达的信息,下单后的转化能力(下单支付转化率)临门一脚的能力是很重要的,买家支付件数(我们上面一直在强调关联的重要性)

    ---------------------------------------------------

    上面我们讲诉了产品需要侧重的指标,接下来我们就需要重点对产品数据进行数据分析!

    备注:以下所有数据来源于生意参谋商品数据,分析的过程是经过处理后展示的。

    从生意参谋提取商品类目数据

    从上面下载数据出来分析:


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    分析开始:

    1.在上图这些高流量款中,我们发现转化率比较好的两款产品都是T恤,而且一个是80元,一个是81元价位,转化率分别为(1.64%,2.63%),而从其他的价位段的转化率比较差来看,可以简单说明该店铺引入人群定位的价格段在80左右。而第二款178的牛仔裤,虽然流量很大,但是其转化率却非常差,远低于同行平均的转化数据(看下图)

    2.接下来我们继续发现,牛仔裤虽然流量那么多,但是其搜索流量却很少(该款主要流量来源直通车,但是一样转化数据表现教差,直通车投放的人群标签没有卡好,这需要调整),但是从收藏率来看,该款是最高的,加购物车率算在里面算中等水平,说明在目前的产品款式喜好度不算差,但是其转化率却出奇低,有很大因素应该是在价格性价比上以及人群引入方面原因。


    3.上面我们说到价格上,我们从下面这张分析图同样得到验证,第二流量款虽然收藏加购在产品中还算可以,但是其加购支付率却非常低,下单支付占比也偏低,我们发现有一个共性,价格在150以上的产品明显要比价格150以下的加购支付率和下单支付占比要低很多(这是否可以发现了该店铺的人群接受价位段呢?我们往下分析)


    4.下面我们在继续看下引流款的访问深度或者跳失率。我们发现第一款产品能够分出去的有至少一万以上的流量,那么我要非常注重这些分出去的流量对于关联产品的表现情况,一般如果搜索T恤不购买那么他的需求依旧是t恤为主,那么我们的产品分层是否能够消化就很考验了。(关联产品的好与坏可以在下面第五步体现到


    5.从下面图里我们要分析的是非搜索流量(注:下面的数据是已经去除上面热销款影响的数据,而且也非主力直通车等付费流量的产品数据),从下面的图表中我们发现t恤品类(以T恤为例子),价格100-150是该店铺的主要开发价格段,有15个产品,其整体转化率而言都相对比较低,另外我们会发现具体产品中,越靠近80-98,100-138以内左右的,其转化率则会有提升,而目前50-100的产品仅仅只有3款(转化率2.3%,比100-200价格段的高出),因此这里我们可以给该类价格段的产品做一个扩充(备注:搜索引擎不仅仅是关注该产品引入的流量的本产品转化情况,同时也会观测引入的流量在店铺整体的表现情况,关联产品的分析是非常重要的对于流量的消化,因为这个可以更好的判断你所引入的人群是否适合你店铺整体的定位。


    6.最后我们对第一个单品做一个监控分析给大家做个展示,具体这里就不去解释那么多,很多指标是根据生意参谋衍生出来的,至于一些指标的解析不明白的可以。

    从上面的图表中我们可以看大到该产品的指标是在往良性发展的。这也是为什么我们要做趋势图的分析对指标做监控,就是为了让产品优化到良好的趋势发展。

    --------------------------------------------------

    数据本身就是反馈了消费者购物行为,这也是为什么阿里一直在强调数据化运营!

    2011年阿里首次把“数据”列为阿里未来十年的核心战略。

    2015年生意参谋完成了多数据整合。

    2016年阿里大会多次强调数据化运营,也是今年三大主流运营之一。

    后续更多关于宁静电商数据运营分析,可持续关注宁静!

    宁静:

    8电商数据分析经验,资深企业数据化运营,唯一一个从一开始就坚持做数据化运营者

    深圳企业文化咨询企业共好集团行业研究员

    天猫第一女装淘品牌数据分析师

    天猫男包淘品牌商品管控及数据分析师

    电商商学院特邀讲师 认证讲师主评委

    宁静电商数据化运营创办人(遍及韩都衣舍、马克华菲、良品铺子、博洋家纺集团、teenzone等)

    擅长淘宝天猫店铺数据诊断、电商企业数据化运营、商品问题数据分析,挖掘数据潜在规律,是目前国内少数把电商数据化运营形成体系化导师,开创以数据分析为手段提升学生思维能力的教学方式。




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