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利用数据化挖掘淘宝潜力爆款

2022-02-22 18:48:47 其他跨境

利用数据化挖掘淘宝潜力爆款全文2366字,带上耳机,听听看

利用数据化挖掘淘宝潜力爆款编辑导读

在店铺打造主推款的过程中,我们总会遇到各种各样的难题,比如怎么引流丶怎么促销丶怎么维护顾客,怎么提高宝贝的综合评分……其实,最重要的还是选款部分,但却很少有人能够采用比较科学的方法去操作它。需要指出的是,这里所说的选款不是去批发市场选款式,而是从出售中的宝贝进行选款,以确保我们能把大部分精力投入在运营主推款上,这严格来说,属于二次选款的操作。传统的选款方式out了Bug:主观性强,失误率大传统的选

利用数据化挖掘淘宝潜力爆款

利用数据化挖掘淘宝潜力爆款正文

在店铺打造主推款的过程中,我们总会遇到各种各样的难题,比如怎么引流丶怎么促销丶怎么维护顾客,怎么提高宝贝的综合评分……其实,最重要的还是选款部分,但却很少有人能够采用比较科学的方法去操作它。需要指出的是,这里所说的选款不是去批发市场选款式,而是从出售中的宝贝进行选款,以确保我们能把大部分精力投入在运营主推款上,这严格来说,属于二次选款的操作。

传统的选款方式out了

Bug:主观性强,失误率大

传统的选款方式主要有两种,但是这两种选款方式都不是很科学。

第一种方式是按喜好选择。这是一种被大部分淘宝卖家所运用的选款方式。面对众多款式,老板一拍脑袋,灵光一现,亲自指定若干个款为这个季度主推的潜力爆款,大有指点江山的气势。但是这种赌博式的选款方法,缺少必要的数据参考,主观性强,失误率特别大。在后期的运营中,如果这些款卖的较好,那只能说明你运气较好;如果滞销变成库存,那你是否在下个季度还是拍脑门子选款呢?

第二种是按单一维度选款。这种选款方式也有很多淘宝掌柜使用。这种选款方式有一定的数据作为参考,但因为只看某一个维度的数据,如转化率丶如流量等,会有很大的片面性和偶然性,同样会选款不准。

科学筛选正当道

武器:多数据维度

筛选潜力主推款宝贝就是从各方面进行数据综合分析,确定出最有希望打造成真正爆款的宝贝。那这些数据都有哪些呢?拿到这些数据后该怎么分析呢?

一般看某款宝贝是否有潜力,可以从点击率丶转化率丶收藏量和成交量四个维度的数据进行综合考量。这些数据可以从店铺目前进行的直通车推广中得到。

当掌柜确定了这四个数据维度,就可以从店铺的直通车后台按这些数据维度,下载我们需要的数据报表。在时间上,掌柜最好选择下载七日的报表,因为作为一款新品来说,7天的数据相比3天和30天更有时效性和准确性。原始报表下载以后,掌柜只需删除无用的信息,只保留宝贝名称丶点击率丶成交量丶收藏量和转化率,但是为了方便大家更好理解和有一个全局直观的认识,我保留了状态丶所属推广计划丶展现量丶点击量这些维度的数据。

报表下载以后,掌柜无须借助多么复杂的软件工具进行分析,只需使用我们常用的EXCEL即可达到选款的目的。我们首先在报表中找到四个数据维度分别对应的最大值,我们会发现,转化率高的宝贝,对应的点击率丶成交量和收藏量却相对较低;而点击率高的宝贝,对应的成交量丶收藏量和转化率也并非很理想。所以从这里我们可以看出,按单一维度数据选款是不合理的。

我们都知道,如果要将一个班级的学生成绩进行排名,只需将学生的各科成绩录入EXCEL并相加就可以按降序得出。

基于此理,我们也可以计算出店铺宝贝毛衣A的综合得分。但是否将毛衣A的点击率丶成交量丶收藏量和转化率相加即可得出呢?如果你将这四个维度的数值进行相加,只会得到一个错误的结果,因为每个维度的数值单位不同,是不能相加的。所以我们必须找到一个科学的计算方法,这就是下面将要讲到的“多变量综合评价法”。

我们可以利用统计学当中经常使用的“多变量综合评价法”来对毛衣A的多个维度数据进行标准化。公式如下。

第N个标准化值=第N个值-该列最小值/该列最大值-该列最小值

对应的EXCEL公式:=(H2-MIN(H:H))/(MAX(H:H)-MIN(H:H))

如下图的EXCEL表格,在毛衣A的点击率列另起一列作为结果存放列,命名为“点击率分值”,填入公式,即可轻易得出该项数据维度的分值。

知道了毛衣A点击率分值如何计算,对于成交量丶收藏量和转化率的分值,我们便可如法炮制,分别用公式求出它们对应的分值,最后另起一列命名为“总分值”,用于存放毛衣A最后的总分值。总分值的计算也很简单,即:点击率分值+成交量分值+收藏量分值+转化率分值,运用求和函数即可得出,这里就不赘述。我们求出毛衣A的总分值后,可将公式下拉填充,即可快速求出其它宝贝的各项数据维度的分值及它们最后的总分值。

当表格中所有宝贝的总分值都求出来后,我们可以对总分值这一列进行降序排序,即可将总分值按最大到最小进行重新排列,从而找到总分值最高的宝贝,分别是毛衣N丶毛衣P和毛衣Q。这将是我们之后将要重点培养的三款宝贝。

数据哪里来?

数据分析,先有数据才有分析。我们数据化筛选潜力主推款的数据来源渠道之一就是直通车。

我们可以在店铺直通车后台的直通车报表中获取我们需要的数据。这里需要注意的是,我们选取数据维度要遵循“综合+降序”的原则,综合是指数据不是独立存在的,每项数据维度之间必然都有一定的联系,需要综合分析才能得出正确的结果;降序是指我们要选“往上走”的数据维度,比如,点击率丶收藏量丶转化率和成交笔数是越大越好,而跳失率则是越小越好,我们不能把一个“往上走”的数据维度和一个“往下走”的数据维度总分值放在一起相加。最后建议下载7天的报表,数据误差较小。

第二个数据指标来源渠道就是我们掌柜每天都在用的量子恒道。

在量子恒道中,有一项“宝贝被访排行”的功能,我们可以在这里获取我们需要的数据。对于刚上架不久且零销量的宝贝,建议选取的数据维度:PV丶UV丶平均停留时间,这些数据维度都是“往上走”的,带有降序性质;最后还要单独分析宝贝的跳失率。如果某款宝贝的总分值较低,而跳失率得分较高,说明这款宝贝的内页需要进行重点优化。

对于有一定销量的宝贝,我们同样可以利用量子恒道获取数据指标,但与零销量宝贝的选取功能维度不同,我们要在“宝贝销售排行”这项功能中,获取对应的数据。建议选取的数据维度:拍下件数丶成交用户数丶转化率和收藏量。

数据指标不是越多,最后得出的结果就越准确。要看数据指标是升序性质还是降序性质。要遵循“升序+升序”,“降序+降序”的数据维度选取原则。不同工具取得的数据,不可混用;即使它们含义一样。如量子恒道里的“转化率”和直通车里的“点击转化率”。

(转自卖家网)


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