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雙11沒賺錢?因為你不懂這3步數據分析

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-10-24 07:17:25  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:23

雙11已經過去了,很多人都說沒賺到錢,下面我就跟大家講講如何利用生意參謀三方面的數據,洞察行業和對手,進而更好地指導店鋪運營。
生意參謀數據分析
如何預估大促流量和加購回流數?
雙11期間,有同學問我兩個問題:
1、雙11當天,流量/交易額會比平時多多少?
2、如何通過預熱期的效果預估雙11當天的回購情況?
要解決上面的問題,不能靠拍腦袋決定,要對過往的市場數據進行跟蹤收集,才能確定合理的預估值。
這里,我們通過數據來分析。
生意參謀數據分析
生意參謀數據分析
如第一張圖,這是我們收集到的商家中,預熱期效果(1-10號的加購數)在雙11當天的回訪占比。
從數據可以看到,這里面從第七層級到第五層級的回訪占比相差不會太大,基本都是在30%-35%之間。
也就是說,如果你雙11預熱期間的加購量是10000,那可以預估雙11當天能有3000的回訪。同樣的,我們可以收集數據看往年雙11的加購轉化率。按我之前做的一些店鋪,加購當天轉化率可以達30%-40%,也就是說,這部分流量可以貢獻3000*30%=900單。
第二張圖的商家等級是在5~7層級,從流量爆發角度看,商家爆發倍數相對穩定在2~5倍之間。其中等級越高的第七層級(前四家),流量爆發會在4倍左右。
但是,從交易爆發看,同為第七層級的商家表現相差很大。第一家是因為活動跟平時的價格相差不大,第四家是是因為客單低,降級金額不大。從這可以看出,銷售的爆發跟店鋪自身策略有關系。
所以我們在收集數據時,一定要根據商家情況做好分類,在預估時才能對號入座,而不是弄一些跟自己本身沒什么共性的商家來做參考。
分類收集時,具體可以從下面幾個維度去做:
1、等級問題;
2、折扣力度:活動降價幅度大小也是區別日常與活動爆發力的非常重要的因素;
3、是否會場商家;
4、單品還是全店動銷;
5、多品類還是單品類;
6、高客單還是低客單。
通過上面的維度,我們可以對一些不同商家進行歸類分析,方便下次大促做參考。
至于上邊的數據從哪來,這個可以看生意參謀-競爭情報。
首先在競爭情報-競店監控里,把店鋪的數據復制出來(時間取1號到10號),然后在競店入店來源對比這里,把每個店鋪雙11當天的加購流量復制出來。這里的數據都是指數化,不是真實數據,但沒關系,我們并不需要看絕對值,只需要對比出不同店鋪之間的回訪占比就可以了。
 
生意參謀數據分析
生意參謀數據分析
如何利用數據確定流量結構?
隨著流量被千人千面分割,人群分層也以價格和瀏覽軌跡為主要因素被切割。其中,瀏覽軌跡是我們難以干預的,但價格我們可以通過定價來調整。
目前,常見的定價分析主要是通過商家市場來分析,這會導致分析出來的結果往往是低價商品占據市場,真實的人群需求與商家供給出現不平衡。比如,某個價格段需求多,但市場商品選擇性卻少。
對此,我們可以這樣分析:
1、確定產品的核心主詞,鎖定目標市場。選定你產品最重要的屬性詞,且要保證這個詞是這類產品基本都會用的。
生意參謀數據分析
2、鎖定最低目標價格。根據產品成本和目標毛利,確定最低價;
3、按銷量排序,找出優質商家。
4、利用競爭情報統計數據。把這些找到的產品數據放入競爭情報進行競品配置。
生意參謀數據分析
5、記錄每個產品的流量結構數據和產品的價格。
生意參謀數據分析
6、統計不同價格段的流量結構。
生意參謀數據分析
把上面收集的數據整理成最后一張圖,就可以知道,我們要切入的市場最終預估能達到多少分配量。
以上圖為例,從流量整體結構看,手淘搜索流量是最大的,其中100-150元區間的手淘搜索流量最大,但從下面的分配情況看,200-300元的平均分配值更高。這就說明,市場上的人群對200-300元的產品需求更高,但市場商品這個價格段的產品比較少。另外,從付費流量來看,付費的比例也非常低(注意分析的時候要區分天貓和淘寶商家)。
通常,我們在分析一個關鍵詞市場數據的時候,往往看到都是低價的多,所以為了跟市場競爭,很多商家都會偏向選擇低價進行惡劣競爭,卻往往忽略了市場消費者真正的消費能力和消費產品的匹配性。通過這個方式,你將可以更好了解市場需求,更好地給產品進行定價。
當然,如果你要在高價市場競爭,那就要更多地關注你的產品質量、款式、客服溝通能力、視覺展示、服務。這個就不在這里展開了。
如何了解對手的流量策略?
所謂知己知彼,才能夠合理的制定策略,為什么我們的競爭對手能夠快速獲取大量的免費流量?是什么指標觸動了流量入口?這個應該是很多新手或者老手運營都會去關注的地方,現在通過競爭情報可以關注自己想要關注的任何產品,而且可以關注最近三個月的數據。
具體分析步驟:
1、選擇要分析的商品(流量榜或人氣寶貝)
選擇商品要注意5大問題:a.品牌弱;b.最好是新店;c.爆發流量是免費搜索為主;d.爆發性強;e.價格類似。
生意參謀數據分析
生意參謀數據分析
2、放入競爭情報采集數據。
3、記錄早期(自然搜索流量爆發前一周)核心數據。包括收藏/加購/流量/支付/流量渠道/關鍵詞等。
生意參謀數據分析
生意參謀數據分析
生意參謀數據分析
競爭對手5大關注點:a.點擊率;b.轉化率;c.收藏加購率;d.流量結構;e.關鍵詞效果。
除了點擊率之外,上面其他四個數據都可以在上面的圖表中收集整理,這樣子我們就可以分析該產品前期爆發情況、數據表現力以及流量結構分布,了解到底是什么數據導致他們自然搜索流量快速增長。
4、分析5-10個產品,整理出規律。
5、行業比較。
為什么這些數據能夠促動搜索增長,是因為數據優于行業水平,還是各個結構比例的問題?
可能還有人問,為什么比較下來,我們的數據表現和競爭對手、市場比并不差,但就是沒有人家爆發性強?這里答案就是——時機!
作為一名合格的運營,一定要掌握好市場時機,在最好的時段發力,借勢增長,這樣才能快速爆發。
上述關于大促預估、流量結構分析、競爭對手分析的干貨就到這里,希望大家看了都有所收獲。

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