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【C2C案例】煙花燙:原創(chuàng)女裝怎樣利用大數據“賽馬”
發(fā)布時間:2016年07月07日 10:36:33

(電子商務研究中心訊)    每季度上新300款的原創(chuàng)設計女裝店鋪,如何做到短時間內快速評選產品,再反映到運營端和供應鏈端?煙花燙天貓旗艦店使用生意參謀提供的數據,建立了一套科學的“賽馬”機制。2015年雙11后開始實行該機制后,2016年1-5月,店鋪銷售額同期增長超過100%。

    煙花燙天貓旗艦店每季度新品大約300款左右,我們要在短時間內對對這300款產品的表現進行評選,再在運營端和供應端及時進行相應的調整。

“優(yōu)良中差”的評選標準尤其重要,這不能靠感覺來判斷,也不能簡單的靠銷量來“相馬”。我們使用生意參謀提供的數據,建立了一套科學的“賽馬”機制,用數據指標多維度綜合評價,運營團隊再有針對性地給每個款相對公平的機會,調整后參加下一輪的“賽馬”。這樣最后真正能跑出來的款,一定是優(yōu)質款。

    每周一次賽馬,2-3次賽馬的結果,基本上就能確定“優(yōu)良中差”。

    第一輪:綜合打分

    生意參謀里的商品分析功能,提供了完整的商品數據,粒度非常細,除了訪客、成交方面的指標,還有加購、收藏和頁面停留時間等能夠反映顧客對商品喜好的指標。

    我們在評選商品“優(yōu)良中差”的時候,往往會遇到以下問題:

    訪客量大的商品,轉化率低;

    轉化率高的商品,成交量少;

    成交量多的商品,客單價低;

    那到底什么樣的商品才是優(yōu)質的?我們需要用到綜合評價分析法,使用多個指標對多個商品進行打分。月訪客量指標的數據往往是成千上萬,而轉化率指標是百分比,所以我們首先需要把各項指標數據進行標準化,這樣大家才能在同一個頻道進行計算和比較。

    標準分計算出來之后,再根據各個指標的權重,相加得到綜合總分。在生意參謀的商品效果明細功能里,可以按每日下載商品的所有指標:

    下載后,使用綜合評價分析法,對指標數據標準化加權計算,得到最終的打分結果,這個結果就是一份商品“賽馬”成績單:

    第二輪:調整商品流量和轉化

    第一期成績單出來之后,我們需要通過對商品的流量和轉化的調整,給商品更多公平的機會,爭取讓它們在在下一期“賽馬”中獲得進步。對于不同類型的商品,調整的策略也不同:

    對于訪客數高,綜合分高的商品,逐步提高訪客數;

    對于訪客數高,綜合分低的商品,逐步降低訪客數,同時考慮更大優(yōu)惠/搭配調整,提高轉化率;

    對于訪客數低,綜合分高的商品,逐步提高訪客數;

    對于訪客數低,綜合分低的商品,考慮更大優(yōu)惠,提高轉化率;

    策略如果沒有有效的執(zhí)行,那就是空談。執(zhí)行是否到位,我們可以用生意參謀中專題工具板塊的單品分析進行監(jiān)控:

    商品訪客數在下一期的賽馬中是否呈現上升趨勢,轉化率、停留時間等指標是否呈現上升趨勢,可以通過趨勢圖非常清晰的看到,如果沒有執(zhí)行到位,可以第一時間進行改進。

    第三輪:每期賽馬結果對比

    除了看趨勢,還要看每一期賽馬的累計值,確認這一期與上期對比是否達到調整目標。累計值需要從生意參謀里每天下載的商品效果明細數據匯總。

    2-3期賽馬結束后,基本上就能準確判斷商品的“優(yōu)良中差”,接下來就是商品策略的調整,優(yōu)秀的商品補單,良好的款繼續(xù)保持,中等和差的款盡快打折和去庫存。

    既然是“賽馬”,馬兒的長處短處通過前面的調整我們應該非常了解,揚長避短,才能讓整個“馬群”有最優(yōu)的表現。我們會發(fā)現有的訪客量大的商品,經過幾輪調整之后,綜合分還是偏低,說明這類商品引流能力強,可能屬于“叫好不叫座”類型的商品,通過生意參謀中的單品分析,來源去向功能里能看到該商品的訪客主要去了哪里,我們及時調整這個商品的關聯產品,把該商品作為流量入口,如果關聯的商品調整的好,最終整體的成交也會好。

    作為一家從淘寶網發(fā)展起來的原創(chuàng)設計女裝品牌,煙花燙運營團隊對產品極度重視,所有的運營策略和動作,都以產品為核心來運作。在煙花燙運營團隊內部,“人人都是產品經理”,通過生意參謀的數據驅動各個環(huán)節(jié)的調整和優(yōu)化,真正把數據化運營做到極致。

    我們從2015年雙11后開始全面啟動產品“賽馬機制”,通過半年的優(yōu)化調整,對2016年春夏新品的提升起到了積極的推動。在大家的努力下,2016年 1-5月煙花燙天貓旗艦店與2015年同期相比,銷售額增長率超過100%,“賽馬機制”功不可沒。(來源:天下網商 文/煙花燙天貓旗艦店 李晶晶;編選:中國電子商務研究中心)

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