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利用數(shù)據(jù)化挖掘淘寶潛力爆款

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-04-06 08:54:12  來源:電商聯(lián)盟  作者:樂發(fā)網(wǎng)  瀏覽次數(shù):22

  在店鋪打造主推款的過程中,我們總會遇到各種各樣的難題,比如怎么引流、怎么促銷、怎么維護(hù)顧客,怎么提高寶貝的綜合評分……其實(shí),最重要的還是選款部分,但卻很少有人能夠采用比較科學(xué)的方法去操作它。需要指出的是,這里所說的選款不是去批發(fā)市場選款式,而是從出售中的寶貝進(jìn)行選款,以確保我們能把大部分精力投入在運(yùn)營主推款上,這嚴(yán)格來說,屬于二次選款的操作。

  傳統(tǒng)的選款方式out了
  Bug:主觀性強(qiáng),失誤率大
  傳統(tǒng)的選款方式主要有兩種,但是這兩種選款方式都不是很科學(xué)。
  第一種方式是按喜好選擇。這是一種被大部分淘寶賣家所運(yùn)用的選款方式。面對眾多款式,老板一拍腦袋,靈光一現(xiàn),親自指定若干個款為這個季度主推的潛力爆款,大有指點(diǎn)江山的氣勢。但是這種賭博式的選款方法,缺少必要的數(shù)據(jù)參考,主觀性強(qiáng),失誤率特別大。在后期的運(yùn)營中,如果這些款賣的較好,那只能說明你運(yùn)氣較好;如果滯銷變成庫存,那你是否在下個季度還是拍腦門子選款呢?
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  第二種是按單一維度選款。這種選款方式也有很多淘寶掌柜使用。這種選款方式有一定的數(shù)據(jù)作為參考,但因?yàn)橹豢茨骋粋€維度的數(shù)據(jù),如轉(zhuǎn)化率、如流量等,會有很大的片面性和偶然性,同樣會選款不準(zhǔn)。
  科學(xué)篩選正當(dāng)?shù)?/div>
  武器:多數(shù)據(jù)維度
  篩選潛力主推款寶貝就是從各方面進(jìn)行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)都有哪些呢?拿到這些數(shù)據(jù)后該怎么分析呢?
  一般看某款寶貝是否有潛力,可以從點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、收藏量和成交量四個維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量。這些數(shù)據(jù)可以從店鋪目前進(jìn)行的直通車推廣中得到。
  當(dāng)掌柜確定了這四個數(shù)據(jù)維度,就可以從店鋪的直通車后臺按這些數(shù)據(jù)維度,下載我們需要的數(shù)據(jù)報表。在時間上,掌柜最好選擇下載七日的報表,因?yàn)樽鳛橐豢钚缕穪碚f,7天的數(shù)據(jù)相比3天和30天更有時效性和準(zhǔn)確性。原始報表下載以后,掌柜只需刪除無用的信息,只保留寶貝名稱、點(diǎn)擊率、成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率,但是為了方便大家更好理解和有一個全局直觀的認(rèn)識,我保留了狀態(tài)、所屬推廣計劃、展現(xiàn)量、點(diǎn)擊量這些維度的數(shù)據(jù)。
  報表下載以后,掌柜無須借助多么復(fù)雜的軟件工具進(jìn)行分析,只需使用我們常用的EXCEL即可達(dá)到選款的目的。我們首先在報表中找到四個數(shù)據(jù)維度分別對應(yīng)的最大值,我們會發(fā)現(xiàn),轉(zhuǎn)化率高的寶貝,對應(yīng)的點(diǎn)擊率、成交量和收藏量卻相對較低;而點(diǎn)擊率高的寶貝,對應(yīng)的成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率也并非很理想。所以從這里我們可以看出,按單一維度數(shù)據(jù)選款是不合理的。
  我們都知道,如果要將一個班級的學(xué)生成績進(jìn)行排名,只需將學(xué)生的各科成績錄入EXCEL并相加就可以按降序得出。
  基于此理,我們也可以計算出店鋪寶貝毛衣A的綜合得分。但是否將毛衣A的點(diǎn)擊率、成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率相加即可得出呢?如果你將這四個維度的數(shù)值進(jìn)行相加,只會得到一個錯誤的結(jié)果,因?yàn)槊總€維度的數(shù)值單位不同,是不能相加的。所以我們必須找到一個科學(xué)的計算方法,這就是下面將要講到的“多變量綜合評價法”。
  我們可以利用統(tǒng)計學(xué)當(dāng)中經(jīng)常使用的“多變量綜合評價法”來對毛衣A的多個維度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。公式如下。
  第N個標(biāo)準(zhǔn)化值=第N個值-該列最小值/該列最大值-該列最小值
  對應(yīng)的EXCEL公式:=(H2-MIN(H:H))/(MAX(H:H)-MIN(H:H))
  如下圖的EXCEL表格,在毛衣A的點(diǎn)擊率列另起一列作為結(jié)果存放列,命名為“點(diǎn)擊率分值”,填入公式,即可輕易得出該項(xiàng)數(shù)據(jù)維度的分值。
  知道了毛衣A點(diǎn)擊率分值如何計算,對于成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率的分值,我們便可如法炮制,分別用公式求出它們對應(yīng)的分值,最后另起一列命名為“總分值”,用于存放毛衣A最后的總分值。總分值的計算也很簡單,即:點(diǎn)擊率分值+成交量分值+收藏量分值+轉(zhuǎn)化率分值,運(yùn)用求和函數(shù)即可得出,這里就不贅述。我們求出毛衣A的總分值后,可將公式下拉填充,即可快速求出其它寶貝的各項(xiàng)數(shù)據(jù)維度的分值及它們最后的總分值。
  當(dāng)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(jìn)行降序排序,即可將總分值按最大到最小進(jìn)行重新排列,從而找到總分值最高的寶貝,分別是毛衣N、毛衣P和毛衣Q。這將是我們之后將要重點(diǎn)培養(yǎng)的三款寶貝。
  數(shù)據(jù)哪里來?
  數(shù)據(jù)分析,先有數(shù)據(jù)才有分析。我們數(shù)據(jù)化篩選潛力主推款的數(shù)據(jù)來源渠道之一就是直通車。
  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(shù)據(jù)。這里需要注意的是,我們選取數(shù)據(jù)維度要遵循“綜合+降序”的原則,綜合是指數(shù)據(jù)不是獨(dú)立存在的,每項(xiàng)數(shù)據(jù)維度之間必然都有一定的聯(lián)系,需要綜合分析才能得出正確的結(jié)果;降序是指我們要選“往上走”的數(shù)據(jù)維度,比如,點(diǎn)擊率、收藏量、轉(zhuǎn)化率和成交筆數(shù)是越大越好,而跳失率則是越小越好,我們不能把一個“往上走”的數(shù)據(jù)維度和一個“往下走”的數(shù)據(jù)維度總分值放在一起相加。最后建議下載7天的報表,數(shù)據(jù)誤差較小。
  第二個數(shù)據(jù)指標(biāo)來源渠道就是我們掌柜每天都在用的量子恒道。
  在量子恒道中,有一項(xiàng)“寶貝被訪排行”的功能,我們可以在這里獲取我們需要的數(shù)據(jù)。對于剛上架不久且零銷量的寶貝,建議選取的數(shù)據(jù)維度:PV、UV、平均停留時間,這些數(shù)據(jù)維度都是“往上走”的,帶有降序性質(zhì);最后還要單獨(dú)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(nèi)頁需要進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。
  對于有一定銷量的寶貝,我們同樣可以利用量子恒道獲取數(shù)據(jù)指標(biāo),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(xiàng)功能中,獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。建議選取的數(shù)據(jù)維度:拍下件數(shù)、成交用戶數(shù)、轉(zhuǎn)化率和收藏量。
  數(shù)據(jù)指標(biāo)不是越多,最后得出的結(jié)果就越準(zhǔn)確。要看數(shù)據(jù)指標(biāo)是升序性質(zhì)還是降序性質(zhì)。要遵循“升序+升序”,“降序+降序”的數(shù)據(jù)維度選取原則。不同工具取得的數(shù)據(jù),不可混用;即使它們含義一樣。如量子恒道里的“轉(zhuǎn)化率”和直通車?yán)锏?ldquo;點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率”。

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