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《三大数据运用揭秘竞争环境》

文章作者:admin 发布日期:2019-01-03
 
互联网大数据的建设开发及逐步开放预告着DT时代的来临,如果说IT时代是互联网时代的前端。网络平台、数据库等基础设施通过IT技术搭建,而DT时代则是互联网的后端,通过数据驱动商业价值是接下来的核心。

现如今大数据已经愈发成熟,但是大数据更多情况下更像站在云端,网络平台是电商的基础,而平台里的卖家才是驱动商业发展的动力,大数据商品是为商家服务的。而目前商家数据化运营的能力却十分薄弱,相比于高大上的数据,我们的发展方向致力于大数据的小运用,让更多数据运用真正辅助商家,从而真正做到数据驱动商业价值。这也算是大数据下的小而美。



注释:本次分享的主要数据来源于生意参谋-竞争情报数据的三大运用

第一部分:双十一活动流量预估及加购回流

在双十一期间,经常有同学会问我下面这两个问题,掌握了这两个问题预估可以及时的让商家能够更好的协助一些新手把握好备货预估量。

1.双十一流量/交易额比平时多多少?

2.预热期间效果双十一当天回购情况如何?


要解决上面的问题,并非是靠拍脑袋决定的,而是需要对过往市场的数据进行跟踪收集,才能够从中找到适合我们的预估值。接下来我们来看看数据





第一张图是收集到的商家里预热期(1-10号的加购数)在双十一当天的回访占比,从数据我们可以看到,这里面从第七层级到第五层级回访的占比相差并不会太大,基本都是在30%-35%。也就是比如你双十一预热期间的加购量是10000,那么就可以提前预估到双十一当天会有3000的回访,我们同样可以收集数据往年双十一的加购转化率,按照我之前做的一些店铺,加购当天转化率可以达30-40%,那也就是这部分的流量就可以贡献3000*30%=900单。

第二张图左边图的商家分析等级是在5层级到7层级,从流量的爆发角度,商家的爆发倍数基本相对稳定在2-5倍之间,其中等级越高的第七层级(前四家)流量爆发在4倍左右,但是从交易爆发上同为七层级的商家表现相差很大(第一家是因为活动跟平时的价格相差不大,第四家是主要客单低,降级金额不大),从这可以看到销售的爆发还跟店铺自身策略等因素有关系。

所以我们在收集数据的时候,一定要给商家情况做好分类,这样子在预估自己的时候才能够找到对号入座,而不是弄一些跟自己本身没什么共性的商家来做自己的参考预估,那么具体可以从下面几个方面去做好分类收集:

1.等级问题

2.折扣力度(活动降价幅度大小也是区别日常与活动爆发力非常重要的因素)

3.是否会场商家

4.单品还是全店动销

5.多品类还是单品类

6.高客单还是低客单

通过上面的分类方式,我们就可以把双十一活动一些不同情况的商家进行归类分析,方便下次双十一做对应的参考。

接下来我们看下上面分析的数据来源:




首先在竞争情报-竟店监控这里把店铺的数据复制出来(时间是取1号到10号),然后在竟店入店来源对比这里,把每个店铺双十一当天的加购流量复制出来。因为这里的数据都是指数化,我们并不需要看绝对值,只需要通过对比出之间的回访占比就可以了。

第二部分:流量布局数据化

随着流量的千人千面分割,人群分层以价格和浏览轨迹为主要因素被进行切割,其中浏览轨迹难于干预,而价格我们可以通过定价来选择,而目前的定价分析则都是通过商家市场来进行分析,这就会导致,我们分析的结果往往出来的都是大多是低价商品占据了市场,这就容易导致真实的人群需求与商家供给的不平衡关系。比如某个价格段需求多,却市场商品选择性少。

分析步骤:

1.确定产品的核心主词,锁定目标市场(选定跟你产品最重要的属性词并且这个词基本这类产品都会用的)



2.锁定最低目标价格(自己根据产品成本和目标毛利要求确定的最低价)

3.按销量排序(优质商家)

4.竞争情报统计数据(把这些找到的产品数据放入竞争情报竞品配置)



5.记录每个产品流量结构数据和产品的价格放入excel



6.统计价格段流量结构分析



从上面收集的数据整理成最后一张图,就可以知道我们要切入的市场最终能够预估达到的分配量,从流量整体结构来看,手淘搜索流量是最大的,从整体数据来看其中100-150的手淘搜索流量是最大的,但是从下面的分配情况来看,200-300的平均分配值要更高,这样子说明市场上的人群对于200-300的产品需求高但市场商品这个价格段比较少可选择。另外从付费流量来看,付费的比例也非常低。(注意分析的时候要区分天猫和淘宝商家)

第三部分:让竞争对手数据原形毕露

所谓知己知彼,才能够合理的制定策略,为什么我们的竞争对手能够快速获取大量的免费流量?是什么指标触动了流量的入口?这个应该是很多新手或者老手运营都会去关注的地方,而以往市场行情看的很有局限性,很多商家想监控而难做到,而现在通过竞争情报则可以关注自己想要关注的任何产品。而且可以关注到最近三个月的数据。

具体分析步骤:

1.分析的商品选择(流量榜或人气宝贝)

选择商品注意5大问题:

a.品牌弱

b.最好是新店

c.爆发流量是免费搜索为主

d.爆发性强

e.价格类似



2.放入竞争情报采集数据

3.记录早期(自然搜索流量爆发前一周)核心数据

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