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标题: 数据化监控分析流量价值渗透 [打印本页]

作者: 老y 时间: 2015-4-21 16:28
标题: 数据化监控分析流量价值渗透
在运营工作中，可能面临以下问题。
我的宝贝如何通过合理地“数据化监控”和执行完成宝贝增益效果呢？
为此，首先我们需要会引入“流量价值”得概念。
流量价值概念：关于流量价值地理解方式方法，常见的有两种方法。
第一种理解方法：流量价值（UV价值）=转化率*客单价。
第二种理解方法：流量产值（UV产值）=转化率*纯利。
关于这两种分析方法，需要通过采集相关的数据进行说明，大家参考下表：

　　通过以上图表分析，我们得出下面结论：
1，宝贝产生的纯利行为和IUV价值并没有多大关系（IUV价值至始至终都没有变化）。
2，宝贝产生的纯利行为和毛利率丶退货率以及付费广告有着密切的关系。
但是我们如何将流量价值植入到纯利分析里去呢？那我们需要对流量价值进行重新定位，参考下表：

　　再分析，得出下面结论：
1，宝贝产值纯利行为和店铺ROI丶引流成本以及IUV价值就有密切关系了，因此，在我们针对宝贝流量价值分析的时候，可以更进一步关注流量价值的预算，以保证纯利收益。
2，宝贝是否盈利不是单纯看你的ROI，有的宝贝就算ROI=1:20不见得就能赚钱；有的宝贝就算ROI=1：0.5就能赚钱，希望这一点，对大家投放付费广告的时候有一定的分析帮助。
3，宝贝ROI分析，可以根据运营策略的调整，针对付费广告ROI丶单品运营ROI丶单品带动
产品线ROI以及店铺ROI，运营，是一种策略，而不是简单的推广，更不是简单的数据集合，大家切记！
流量价值渗透：
这可能又是一个新的概念，何谓流量价值渗透？关于流量价值渗透产生的店铺营业额又当如何计算？
我们可能看到这样的活动宝贝，T恤包邮9.9元，这个铁定是赔本的。我们先不管卖家到底是怎么想的？单纯从盈利角度而言，我们进入这样的宝贝，可能看到宝贝的详情页植入了密密麻麻的关联销售和搭配套餐。商家可能这样想，反正我这个宝贝是赔钱的，那我就希望更多的买家能够“冲动”消费一下，购买其他的宝贝，“理想很丰满，现实很骨干”，首先，活动勾引的流量群体大多都是购买力底下的消费者，那么针对你店铺的高品质宝贝，形成的转化又有多少呢？况且如此销售模式，对提高店铺客单价又有多高的成功率呢？
PS：而且，如此之做，同时会对该宝贝的搜索权重可以说是“直接杀死”，因为，所产生销量的客户群体以及宝贝页面呈现的数据反馈用户体验非常之糟糕，那么这款宝贝在活动之后，可能就已经实现了自己的“宝贝梦想”了。
其实已经关联到一个核心—流量渗透，只是商家可能自己都没有意识到这一点。
那关于流量渗透的分析方法又当如何呢？常见有两种分析方法：
第一种分析方法：直接利用量子后台和生意参谋进行数据采集。
第二种分析方法：利用跳失率拓展流量价值数据。
我们先探讨第一种数据分析方法，大家参考下表：

　　可以观察图表，我们可以得出以下结论：
1，宝贝带来的IPV，产生的“退出本店”占比非常之高，可以断定，这个宝贝浪费了大量的流量。
2，宝贝带来的IPV，一部分转化为订单，一部分转化率收藏以及加入购物车，如此，能利用到的这部分IPV，我们当以优化为之。
针对“1”，我们需要做的就是分析宝贝为什么进来大量的IPV流失。分析要点：
考虑流量精准性
考虑针对店铺产品线运营模式，对自身店铺产品理解深度当如何？
考虑视觉和文案，是否能通过页面表现有效提高点击率。
针对“2”，我们需要做的就是让用户更多的加入收藏和加入购物车，因为，加入收藏和购物车的宝贝，我们有“江湖策”和购物车营销工具利用，简简单单几个设置，或许就可以提高宝贝精准流量和转化，就算没有转化，对宝贝的人气权重影响也是非常大的。另外有一点，部分真实买家对于购物车的宝贝有“强迫症”，他们总是想让自己的购物车“空空如也”，当我们利用购物车营销的时候，选择一个够吸引力的文案，对于网购经验不丰富的买家而言，往往就会下单，这个道理，我相信大家既然是做淘宝的，应该懂的！
再如，引导买家收藏宝贝和加入购物车，我们不但可以在详情页里植入信息也可以通过好评返现来实现，那怎么实现呢？
如果店铺活动比较多，可能考虑到店铺DSR问题，我们可以考虑设置好评返现（就是买家给予全五星好评，截图到售后旺旺，商家记录对应打给5-10元的红包），我们试想，对你这个红包感兴趣的客户，始终是感兴趣的，为什么不额外要求他收藏店铺和收藏3个以上的宝贝再返现呢？对于你这个红包不感兴趣的客户，就算你好评返现15元，不见得客户会对你的宝贝进行好评，因此，个中判断与取舍大家可以自己拟定，最好最佳的方式，就是自己先根据店铺的实际情况是测试。
第二种方法：利用跳失率拓展流量价值数据。
a，如何通过数据化监控规划好店铺产品线。
b，数据化监控店铺视觉和文案表现能力。
c，店铺流量来源导向以及宝贝流量来源分析。
d，店铺产品行为用户如何通过数据化分析。

作者: 飘雪无垠 时间: 2015-4-21 16:29
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