生意参谋

 

      宁静老师又来啦！上次参谋长邀请拥有8年数据分析经验的宁静老师给大家讲解店铺诊断技巧，稿子发出后倍受好评。今天，参谋长邀请宁静老师为大家继续讲解数据化运营技巧，主题是如何利用生意参谋分析产品数据。据说，内容很干，但是掌握起来也不容易哦。

 

本期分享嘉宾：宁静

      很多人天天都看生意参谋，但一点都不了解它，更别说深入地解读数据。

      之前我说过，生意参谋首页的指标具有非常明显的代表意义，具体可见《做了8年数据分析，他是这样用生意参谋的》。今天，我们继续来看下，除了经营概括外，生意参谋上还有哪些指标是值得我们重视的。

      对上边几项指标，我们可以简单作个解释和延伸：

 

      流量分析给出的三项指标，反映的是人群浏览深度，这要求我们在产品的关联布局、页面的设计引导方面要做好，这也是阿里对我们流量内部消化能力的考验。

 

      商品分析这里重点强调的是产品的喜好度，但是这个要注意一点，不要看收藏/加购绝对值，而要分析里面的比率。这里一定要做好关联应用。下面我们会重点分析品类数据。

 

      交易分析要看清楚的是里面表达的信息，下单后的转化能力（下单支付转化率），临门一脚的能力是很重要的，还有买家支付件数。我们之前也一直在强调关联的重要性。

 

      上边我们说了产品需要注重的指标，接下来我们就需要重点讲解，如何对产品的数据进行分析！

 

      备注：以下所有数据来源于生意参谋，分析过程经过处理后展示。

 

      首先，从生意参谋提取商品的类目数据。

 

       从上面下载数据出来分析：

分析开始：

 

       1、在上图这些高流量款中，我们发现，转化率较好的两款产品都是T恤，而且一个是80元，一个是81元，转化率分别为1.64%和2.63%，其他价位段的转化率比较差。这可以简单说明，该店铺引入人群定位的价格段在80元左右。第二款178元的牛仔裤，虽然流量很大，但转化率非常差，远低于同行平均的转化数据（看下图）。

 

 

 

       2、接下来我们继续发现，牛仔裤虽然流量多，但搜索流量很少。该款主要流量来源直通车，但是转化数据也很差，直通车投放的人群标签没有卡好，这需要调整。但从收藏率来看，该款是最高的，加购物车率算中等水平，说明目前的产品款式喜好度不算差。但转化率出奇低，有很大可能是因为性价比和人群引入不精准的原因。

 

 

       3、上面我们说到价格上，我们从下面这张分析图同样可以得到验证，第二个流量款虽然收藏加购在产品中还算可以，但是加购支付率非常低，下单支付占比也偏低。

 

       我们发现有一个共性，价格在150元以上的产品明显要比价格150元以下的加购支付率和下单支付占比低很多。这是否可以发现该店铺的人群接受价位呢？

 

      我们接着往下分析——

 

       4、我们继续看引流款的访问深度或跳失率。我们发现，第一款产品能够分出去的有至少一万以上的流量，那么我要非常注重这些分出去的流量在关联产品上的表现情况。一般来说，如果搜索T恤不购买，那他的需求依旧是T恤为主，那我们的产品分层是否能够消化就很考验了。关联产品的好与坏可以在下面第五步体现到。

 

 

       5、下图我们要分析的是非搜索流量。注意，下面的数据是已经去除上面热销款影响的数据，而且也非主力直通车等付费流量的产品数据。

       从下面的图表中，我们发现，T恤品类（以T恤为例子）中，价格100-150元是该店铺的主要开发价格段，有15个产品，其整体转化率都相对比较低。

 

      另外我们会发现，具体产品中，越靠近80-98元、100-138元以内的，其转化率会有提升。目前，50-100元的产品仅仅只有3款，转化率2.3%，比100-200价格段的高。因此，这里我们可以给该类价格段的产品做一个扩充。

 

      备注：搜索引擎不仅仅是关注该产品引入的流量的本产品转化情况，同时也会观测引入的流量在店铺整体的表现情况。流量的消化、关联产品相关的分析是非常重要的，因为这个可以更好地判断你所引入的人群是否适合你店铺整体的定位。

 

 

       6、最后我们对第一个单品做一个监控分析，这里给大家做个展示，具体这里就不去解释那么多，很多指标是根据生意参谋衍生出来的。

 

 

       从上面的图表中我们可以看到，该产品的指标是在良性发展的。这也是为什么我们要做趋势图分析，对指标做监控。

 

      我们的目的是，对产品不断优化，让它朝着良好的趋势发展。

 

派代网友评价

 

       仁仁仁仁：宁静的数据分析在电商界是独树一帜的，重数据分析过程，不浮夸！国内少有的态度真诚的电商老师！

 

       匿迹MING：层层剖析，数据直观清晰，能很好阐述店铺商品结构信息，通过数据挖掘店内运营商品信息，最终能落实到运营层面的决策方向。

 

      18874093267：好像看不懂。（网友回复：别大致看看就说看不懂，这是参谋里的数据做成柱形图，方便看变化趋势）