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如何利用數據篩選爆款

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-04-05 09:40:58  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:22

打造爆款,是提高店鋪流量的重要方法。要培養爆款,在前期必須得做好一系列的準備工作,包括選款、測試、運營等。選款最為重要,它是決定你網店銷量的一切基礎。在這過程中,數據的分析很關鍵,如何利用數據篩選爆款,讓它成為你店鋪,甚至同行的閃耀之星。

按以前傳統的選款做法,主要有兩種方式:按喜好選擇和按單一維度選款。
第一種像按喜好選擇,此方式有點像賭博式的做法,缺少必要的數據參考,主觀性強,失誤率特別大。在后期的運營中,賣得好或許是運氣好;若賣得不好,就成為了滯銷品甚至庫存了。
第二種按單一維度選款。這種選款方式有一定的數據作為參考,但因為只看某一個維度的數據,如轉化率丶如流量等,會有很大的片面性和偶然性,同樣會選款不準。
其實,篩選潛力主推款寶貝就是從各方面進行數據綜合分析,確定出最有希望打造成真正爆款的寶貝。那這些數據都有哪些呢?拿到這些數據后該怎么分析呢?
(一)利用數據篩選爆款
一般看某款寶貝是否有潛力,可以從點擊率、轉化率、收藏量和成交量四個維度的數據進行綜合考量。這些數據可以從店鋪正在進行的直通車推廣中得到。
當掌柜確定了以上四個數據的維度后,就可以從店鋪的直通車后臺按這些數據維度,下載我們需要的數據報表。在時間上,掌柜最好選擇下載七日的報表,因為要說一款新品,7天的數據相比3天和30天更有時效性和準確性。當原始報表下載后,對于沒用的信息掌柜可以刪除掉,保留寶貝名稱、點擊率、成交量、收藏量和轉化率。
當報表下載后,掌柜不用借助過多復雜的軟件工具進行分析,只需使用EXCEL即可。首先在報表中找到四個數據維度,分別對應的最大值,我們會發現,轉化率高的寶貝,對應的點擊率、成交量和收藏量卻相對較低;而點擊率高的寶貝,對應的成交量、收藏量和轉化率也并不是很理想。所以從這里我們可以看出,按單一維度數據選款是不合理的。
若我們將毛衣A的點擊率、成交量、收藏量和轉化率相加,只會得到一個錯誤的結果,因為每個維度的數值單位不同,是不能相加的。所以我們必須找到一個科學的計算方法,就是“多變量綜合評價法”。利用統計學當中經常使用的“多變量綜合評價法”來對毛衣A的多個維度數據進行標準化。公式如下。
第N個標準化值=第N個值-該列最小值/該列最大值-該列最小值
對應的EXCEL公式:=(H2-MIN(H:H))/(MAX(H:H)-MIN(H:H))
當表格中所有寶貝的總分值都求出來后,我們可以對總分值這一列進行降序排序,即可將總分值按最大到最小進行重新排列,從而找到總分值最高的寶貝,分別是毛衣N丶毛衣P和毛衣Q。這將是我們之后將要重點培養的三款寶貝。
(二)爆款數據哪里來
都說數據分析,也就是先有數據才有分析。利用數據化篩選潛力主推款的數據來源渠道有兩個。
第一個是直通車。我們可以在店鋪直通車后臺的直通車報表中獲取我們需要的數據。我們選取數據維度要遵循“綜合+降序”的原則,綜合是指數據不是獨立存在的,每項數據維度之間必然都有一定的聯系,需要綜合分析才能得出正確的結果;降序是指我們要選“往上走”的數據維度。
第二個是量子恒道。在量子恒道中,有一項“寶貝被訪排行”的功能,我們可以在這里獲取需要的數據。對于剛上架不久且零銷量的寶貝,建議選取的數據維度:PV、UV、平均停留時間,這些數據維度都是“往上走”的,帶有降序性質;最后還要單獨分析寶貝的跳失率。如果某款寶貝的總分值較低,而跳失率得分較高,說明這款寶貝的內頁需要進行重點優化。
對于有一定銷量的寶貝,我們也可以利用量子恒道獲取數據指標,但與零銷量寶貝的選取功能維度不同,我們要在“寶貝銷售排行”這項功能中,獲取對應的數據。建議選取的數據維度從拍下件數、成交用戶數、轉化率和收藏量四個參考數去看。
店鋪如何利用數據篩選爆款? 一定要有數據做未支撐點,前期做好調查研究工作,方能選到合適店鋪的潛力爆款。

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