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數據化運營店鋪(十三):如何有效提高寶貝流量價值

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-10-06 09:30:14  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:24

今天我們分享的一個知識點,可能對于很多電商運營朋友而言,概念不是非常熟悉。這次分享的主題核心是“寶貝流量價值分析”以及“如何有效地提高寶貝滲透值之流量價值”。
一、流量價值概念:
關于流量價值地理解方式方法,常見的有兩種方法。第一種理解方法:流量價值(UV價值)=轉化率*客單價;第二種理解方法:流量產值(UV產值)=轉化率*純利。關于這兩種分析方法,需要通過采集相關的數據進行說明,大家參考下表:
數據化運營店鋪(十三):如何有效提高寶貝流量價值
通過以上圖表分析,我們得出下面結論:
1.寶貝產生的純利行為和IUV價值并沒有多大關系(IUV價值至始至終都沒有變化);
2.寶貝產生的純利行為和毛利率、退貨率以及付費廣告有著密切的關系。
但是我們如何將流量價值植入到純利分析里去呢?那我們需要對流量價值進行重新定位,參考下表:
數據化運營店鋪(十三):如何有效提高寶貝流量價值
再分析,得出下面結論:
1.寶貝產值純利行為和店鋪ROI、引流成本以及IUV價值就有密切關系了,因此在我們針對寶貝流量價值分析的時候,可以更進一步關注流量價值的預算,以保證純利收益。
2.寶貝是否盈利不是單純看你的ROI,有的寶貝就算ROI=1:20不見得就能賺錢;有的寶貝就算ROI=1:0.5就能賺錢,希望這一點,對大家投放付費廣告的時候有一定的分析幫助。
3.寶貝ROI分析,可以根據運營策略的調整,針對付費廣告ROI、單品運營ROI、單品帶動產品線ROI以及店鋪ROI。
二、流量價值滲透:
何謂流量價值滲透?關于流量價值滲透產生的店鋪營業額又當如何計算?
可能大家曾經關注第三方活動時(以折800為例),我們可能看到這樣的活動寶貝,T恤包郵9.9元,這個鐵定是賠本的。我們先不管賣家到底是怎么想的?單純從盈利角度而言,我們進入這樣的寶貝,可能看到寶貝的詳情頁植入了密密麻麻的關聯銷售和搭配套餐。商家可能這樣想,反正我這個寶貝是賠錢的,那我就希望更多的買家能夠“沖動”消費一下,購買其他的寶貝,“理想很豐滿,現實很骨干”。
首先,活動勾引的流量群體大多都是購買力底下的消費者,那么針對你店鋪的高品質寶貝,形成的轉化又有多少呢?況且如此銷售模式,對提高店鋪客單價又有多高的成功率呢?其實這種運營做法,其實已經關聯到一個核心—流量滲透,只是商家可能自己都沒有意識到這一點。
那關于流量滲透的分析方法又當如何呢?常見有兩種分析方法:第一種分析方法:直接利用量子后臺和生意參謀進行數據采集;第二種分析方法:利用跳失率拓展流量價值數據。我們先探討第一種數據分析方法,大家參考下表:
數據化運營店鋪(十三):如何有效提高寶貝流量價值
可以觀察圖表,我們可以得出以下結論:
1.寶貝帶來的IPV,產生的“退出本店”占比非常之高,可以斷定,這個寶貝浪費了大量的流量。
我們需要做的就是分析寶貝為什么進來大量的IPV流失。分析要點:流量精準性。考慮針對店鋪產品線運營模式,對自身店鋪產品理解深度當如何?考慮視覺和文案,是否能通過頁面表現有效提高點擊率?
2.寶貝帶來的IPV,一部分轉化為訂單,一部分轉化率收藏以及加入購物車,如此,能利用到的這部分IPV,我們當以優化為之。
我們需要做的就是讓用戶更多的加入收藏和加入購物車,因為,加入收藏和購物車的寶貝,我們有“江湖策”和購物車營銷工具利用,簡簡單單幾個設置,或許就可以提高寶貝精準流量和轉化,就算沒有轉化,對寶貝的人氣權重影響也是非常大的。
另外有一點,部分真實買家對于購物車的寶貝有“強迫癥”,他們總是想讓自己的購物車“空空如也”,當我們利用購物車營銷的時候,選擇一個夠吸引力的文案,對于網購經驗不豐富的買家而言,往往就會下單。
再如,引導買家收藏寶貝和加入購物車,我們不但可以在詳情頁里植入信息也可以通過好評返現來實現,那怎么實現呢?
如果店鋪活動比較多,可能考慮到店鋪DSR問題,我們可以考慮設置好評返現(就是買家給予全五星好評,截圖到售后旺旺,商家記錄對應打給5-10元的紅包)。
我們試想,對你這個紅包感興趣的客戶,始終是感興趣的,為什么不額外要求他收藏店鋪和收藏3個以上的寶貝再返現呢?對于你這個紅包不感興趣的客戶,就算你好評返現15元,不見得客戶會對你的寶貝進行好評,因此個中判斷與取舍大家可以自己擬定,最好最佳的方式,就是自己先根據店鋪的實際情況是測試。
第二種方法利用跳失率拓展流量價值數據。針對流量滲透值,我們需要做的是將流量滲透值轉化為高效的流量價值,那么如何數據化監控和運營提高流量價值呢?我留下幾個操作思維邏輯,供大家獨立思考:
1.如何通過數據化監控規劃好店鋪產品線;
2.數據化監控店鋪視覺和文案表現能力;
3.店鋪流量來源導向以及寶貝流量來源分析;
4.店鋪產品行為用戶如何通過數據化分析。

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