在这个大数据时代,很多行业都开始挖掘企业自身的大数据价值,而在数字化竞争越来越白热化、同质化的今天,对于企业的客户尤其是C端客户,如何让辛辛苦苦引进来的新客变成老客,老客不流失成了一大难题,尤其是电商行业。不仅如此,在数字化交易的背景下,越来越多的商家开始使用诸如DataFocus、集客CRM等做数据分析,以想要做数据化营销。但无论工具怎么先进,分析还是得靠数据分析师的人脑和思维,以思维驱动工具。思维驱动的意义就在于看到数据的呈现,能够了解其背后含义,并剖析其影响因素,从而辅助决策。那么本篇我们就以真实案例来列举一些常见的行业品类排名数据,讨论意义并剖析影响因素。

行业品类排名数据针对电商的比较多,以下将展示某真实快消品品牌的数据,由于保密性考虑,数据呈现以文字描述。

数据呈现:

1、从排名稳定性看,干性肌肤这个品类最稳定,美白淡斑其次。混合型肌肤最不稳定,在2017.8-12月及2018.2-6月排出前5。

2、滋养系列受季节性影响不大,基本全年需求稳定

数据意义:

评估店铺热销品类在指定时段的销售持续性

影响因素:

1、分类设置合理性 2、季节影响 3、推广力度

数据呈现:

1、从热卖度和客户认可度来看,面膜一直位居第一,但从15年4月开始,美白系列被春夏补水系列追赶,可见标题中含季节关键词会大大提升搜索。

2、澳洲类目在全年热销,并未受季节影响;去黑头洗面奶在18年10-12月(秋冬季)排名靠后,受季节影响度大。

3、双膜组合自从17年7月推出后,受认可度较高,可见一定程度上组合面膜中的美白、滋润功效利于选择障碍客户挑选。

4. 付款率分析:身体乳液的付款率总体上升,突破84%;而其他两个商品的付款率有待提升。

数据意义:

评估店铺热销商品在指定时段的销售持续性,付款率如何

影响因素:

1、爆款策略 2、季节影响 3、推广力度 4. 催付措施

那么我们可以参考一下方法和步骤来具体实施数据分析后的战略。

1、品类设置:

首先,合理设计品类,忌讳品类过多且杂乱无章。其次,将商品归到对应的品类中,一个商品可归为多类,但是要有据可循,切勿乱归类。最后,定时管理品类,将热销品类置前。

2、商品标题设置

尝试在季节性产品前加入具有暗示和指导性的季节专有关键词。

3、适当推组合装

帮助选择性障碍、初次购买不确定客户进行选择,迎合客户“中杯心理”。

4、单独提升爆款付款率

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