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【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

2012-05-08|HiShop
導讀:您是哪一類店家? 發現一個問題,市面上被稱作“數據分析”的工具很多,很多人是為了數據分析而買了這樣一個軟件,結果常常是用了幾天就放在一邊了。 ...

您是哪一類店家? 

     發現一個問題,市面上被稱作“數據分析”的工具很多,很多人是為了數據分析而買了這樣一個軟件,結果常常是用了幾天就放在一邊了。

         各種數據 看不懂 有木有 ! 

數據的三個層次

數據統計:將大量原始數據呈現在我們面前。

數據分析:通過多原始數據的分析提煉,對現狀進行評估比較,發現問題解決問題。

數據模型:也就是數據挖掘,數據建模,利用數學函數尋找數據中的內在規律,進行預測。

店家的四種類型

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

您是直覺型店家?還是分析型店家?

                      ————————是這樣割的么————————

以下是我參考使用過的一個最基本的解決方案模型。分享之

店鋪提升效率只需四步

任何一個可靠的決策的誕生都是有一個過程的:

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

第一步 確定:確定想要解決的問題是最首要的任務。對于大部分的店鋪來說,最想要解決的問題就是:我們要提升店鋪銷售量。

第二步 分解:從邏輯分析的角度講:將確定的問題分解成更具體的小問題是最有效的方法。會影響店鋪銷售量的因素有很多:店鋪屬性(級別,裝修),流量,流量轉化率,回頭客,客服,售后服務,產品本身屬性(價格,產品圖片),物流成本,物流質量等等。

第三步 評估:用你亮晶晶的大眼睛發現有意思的變量,對這些關鍵變量進行逐一的分析,比較,假設,評估。對于數據的動態分析和靜態比較等。

第四步 決策:得出最終決策。比如,將那個銷量提升的產品放到首頁,鏈接相關其他產品,這樣促進了關聯銷售和首頁轉化率。

這樣的決策是根據數據分析得來的。數據的不穩定性告訴我們要進行周期性的數據分析。

                      ————————難道是這樣割的————————

關于尋找潛力爆款的簡單分析過程

下面這家店是一家運動品商店,先看數據吧!

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

開始分析

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

確定:增加銷售額

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

分解

1、店鋪首頁成交比例占全店比例較小

2、成交金額與拍下金額存在很大差距

3、熱賣寶貝與人氣寶貝不一致,有打造爆款的潛力

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

評估

思路

首頁轉化率低 --因為-- 客戶無法在首頁馬上找到想要的寶貝 

客戶拍下后不成交  -- 因為-- 價格,客服,關聯銷售    

熱賣寶貝與人氣寶貝不一致 -- 因為 --  沒有好好利用流量或者轉化率高的商品卻沒有流量優化

        所以 --- 優化首頁,確定潛力寶貝打造爆款,以單品引來大批流量帶動全店銷售額增加

 

    觀察下面的兩個圖,很明顯,流量最大的寶貝300+,首頁上并沒有顯示出來這一優勢,成交寶貝只有一個

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

 

然后我們分析一下熱賣寶貝和人氣寶貝到底是誰出了問題?

按照下面的方法把這兩個寶貝進行個性化分析

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

【數據分析】之【優化店鋪的分析模型方案】附案例

   很快,我們發現者兩種寶貝哪一個的表現更優了,第一個寶貝就是我們想找的潛力寶貝!我們可以優化他的各種屬性,然后等著流量滾滾來吧!

                 ————————要不這樣割一下看看————————

總結

1 每個行業都有各自行業的特點,了解細分行業的市場份額,了解你的競爭對手是誰,了解對手的銷售情況,了解客戶的相關數據。數據就是流量,流量帶動銷量,銷量提升效益!

2在進行決策的過程中,將問題分解的越細小,就越容易接近最優決策。

3 知道的相關信息越多,了解的越具體,做出的假設越少,對自己的決策就會越有把握。所以數據來源和數據展現的方式也很關鍵

4 模型只是參考,在運用的時候要靈活,不要太糾結于流程。我不保證這個模型可以適用于任何問題,比如某些奇葩坑爹超級無敵變態的惡心問題,但是一般的問題還是可以應付的。

 

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