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淘宝数据化运营

456 人参与  2016年04月09日 00:38  分类 : 电商运营  点这评论

本文适用于被以下问题困扰多时的商家:

1、我怎么看自己的数据?

2、 一麻袋图表意义是什么?

3、别家做得怎么样?比我好呢,还是比我差?

4、整体行业到底还能不能可持续发展了?


首先,欲善其事必先利其器。如果没有一个好用的数据工具,那么再好的运营也无法做好分析。


在这里,推荐关注生意参谋平台:http://d.alibaba.com,这是阿里巴巴重兵打造的首个商家统一数据平台,面向全体商家提供一站式、个性化、可定制的商务决策体验。


生意参谋平台基本上解决了“器”的问题。那么对于商家来说,有了装备,必然是需要使用技巧。



数据化运营:关注什么?

数据化运营这个概念大家都不陌生,真正陌生的是我们需要重点关注哪些数据才能做好数据化运营。


简而言之,我们可以从空间和时间两个纬度思考。


空间上:我们首先需要了解自己的数据——看自己的数据;其次,我们肯定想了解竞争情况;再次我们身处的市场环境,当然也需要了解——行业大盘数据。


基本上你已经知道从空间上我们要看三类数据:自己的、竞争情况、市场大盘的。

从时间纬度上看,数据又可以分为实时数据也分为历史数据。



市场数据:怎么看?


进入生意参谋后,可以看到一个入口是市场行情。在这里,我们可以看到更多关于市场行情的情况。

市场行情

行业洞察

人群画像

搜索词分析

行业直播




对于已经有一定数据化运营思路的商家,人群画像的功能是非常值得深入挖掘的。


人群画像:通过对搜索人群及买家人群的分析,了解潜在买家的特征及喜好;通过对卖家人群的分析,了解行业内的竞争态势。在人群画像中,生意参谋提供了多个纬度,帮助商家更好地了解自己的买家情况。


通过对店铺目标用户的细分,对买家的社会属性、淘宝属性、搜索习惯、品牌偏好、类目偏好等进行交叉维度分析,帮您清楚定位买家人群,从而制定更有针对性的设计风格、价格策略、推广策略等。


通过对搜索词维度下的人群分析,帮助卖家通过社会属性、淘宝属性、行为偏好等多视角分析人群特征,从而在店铺装修风格、商品风格、商品定价等各方面更精准的到达目标用户;


通过对多个不同搜索词对应人群的对比分析,帮助卖家更有针对性的掌握不同人群的不同特征,提升商品的转化率!





在帮助商家更好地规划商品上,生意参谋也提供了多种纬度的方法:

面向有品牌的商家,生意参谋提供丰富的排行榜信息,了解自有品牌及竞争品牌的排名。


同时提供详细的品牌粒度的交易、买家、卖家的效果数据。了解当前的品牌的趋势,子类目构成占比,这类品牌商品价格带构成如何,哪类买家喜欢这个品牌。


针对标类标品,哪些型号热卖让您一目了然。同时提供标品的数据详情及趋势、价格构成、买卖家画像等维度的分析,深入了解这款标品的数据表现。除此之外的热销和热门商品榜单,帮您找准自己位置,定位竞品。


从商品的属性入手,让您了解市场上的热卖属性及组合,结合您自己店铺的商品情况,帮您找到买家的需求点。同时提供强大的属性组合功能,您可以自由选择最关注的多个属性,查看组合后的数据表现和热卖榜单,立体规划热卖商品。


面向搜索词优化、词投放的需求商家,提供最近的相关行业的丰富的词排行榜信息,并针对原始词进行分词,更有目的的分析热词。






竞争情况:如何看?

如果你想要了解竞争情况,生意参谋同样也提供了一个参考纬度。


譬如,商家老王查看了他的商品已经有100个人浏览过了,5个买家爽快的购买了。挺好的,但是,如果从竞争的思路来看,事情又有了一些新的思考纬度:


思考纬度

流失的95个人去了哪里?

他们是随便逛逛?我的东西不好?

流失的95个人他们最后买的是什么类型的商品?

从这个纬度出发,进入生意参谋后,你可以在专题工具中找到竞争情报。




竞争情报分析可以提供竞店分析、竞品分析以及一键关注等功能。


竞店分析主要可以分析的内容有:购买流失、类目相似同层级、搜索关键词(后续放开TOP、更细分层的群体)


购买流失的深入分析——流失用户喜欢去买的竞品,购买流失竞品商品分析。




同类店铺的引流渠道探秘——每个类目引流的渠道各有不同,差异是很大,你如何引流呢?搜索流量争夺的关键词数据——每天有什么样的店铺在和我抢搜索关键词?


五大关键数据

搜索带来的访客数

搜索引流的能力

搜索引导下单卖家数——代表着实际的转化人数

搜索引流宝贝数——代表着店铺引流能力的健康程度,一般来说搜索引流覆盖的宝贝数越多越好

访客数、人均浏览量就不说了,这是最基本的指标。线图文编辑工具,大量节省您排版的时间,让工作更轻松高效。


此外,生意参谋的竞品分析提供了:店铺购买流失人数TOP商品、购买流失金额TOP商品分析,帮助你在选品上作出一些决策。


来源:王卿博客

本文链接:http://wangqingqing.com/?id=78

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本文标签:数据化运营  

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