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如何利用生意參謀來診斷店鋪問題

發布時間:2015-09-29發布者:愛貨網瀏覽次數:

  淘寶平臺每年的店鋪數都在增加,初入淘寶的賣家也很多,店鋪運營知識、診斷知識卻少得可憐。雖然能知道競爭對手的情況,但是對于自己店鋪內的情況卻很迷茫,只知道流量或者營業額下滑了,但是卻無從下手,找不到根本原因,最終只能病急亂投醫,隨便搞個促銷或者參加個活動。所以今天主要講的是通過生意參謀找出店鋪的根本問題。解決方法不做詳解。

  一、找出店鋪的大問題

  淘寶上一個店鋪的存在,最終目的無非就是想盈利,盈利也與店鋪的營業額掛鉤,而營業額如果下滑了,那必然是訪客數,轉化率或者客單價出現問題,因為營業額=訪客數*轉化率*客單價。

  所以一個店鋪最大的問題就是營業額下滑,其次就是訪客數,轉化率或者客單價出現異常現象。

  二、尋找根本原因

  為了方便下面的講解,拿一個店鋪進行舉例:

  這是一家賣潮流男鞋的4皇冠店鋪,在生意參謀的數據中顯示3月16日的時候開始營業額就突然間下滑,從2W5下滑到1W3左右,下降幅度48%。這必然存在一些問題而導致的,而時間點就要抓準3月16日當天。從這個時間段初步可以排除受季節性和節假日的影響,接下來根據生意參謀里的數據進行分析。

  (一)分析訪客數情況

  根據營業額=訪客數*轉化率*客單價。先從訪客數入手,分析訪客數情況

  從途中可以看到,原本店鋪訪客數上升趨勢良好的,但是在3月16日突然間下滑,從8800左右下滑到5000左右,下滑幅度43%。說明訪客數直接影響到了店鋪的營業額,而且也說明了當天一定發生了什么事才導致了數據的下滑。

  知道是訪客數出現了問題,那現在有兩個問題需要重點關注,一個就是流量地圖(路徑:經營分析-流量分析-流量地圖),主要是看各個渠道的流量情況,并分析是哪個流量渠道出現了問題;另一個是針對單品的商品效果(路徑:經營分析-商品分析-商品效果-單品分析),主要是單品的訪客數情況,判斷是否因為哪個熱銷寶貝的訪客數突然下滑,導致拉低店鋪整體的訪客數。而本人最常用的方法是直接看單品的訪客數情況,畢竟訪客數最終還是作用的寶貝上,所以這么異常的數據一定是訪客數較高的那些寶貝所影響的,只要再這個異常的時間段里找出這些異常的寶貝出來,再根據這個異常的時間段觀察流量渠道的幅度變化,就能清楚的知道是哪個寶貝的哪個流量渠道出現問題。先看下熱銷寶貝的流量情況,并把異常的寶貝篩選出來。

  從單品分析的結果看出,這兩款銷量較高的寶貝在3月16日過后,第一款流量就持續下滑,第二款卻直接下架了,這說明這款寶貝在3月16日可能是違規被下架,或者寶貝本身出現問題下架處理了。找到問題的根源之后,最后就找出第一款寶貝在3月17日的流量地圖中哪個流量渠道的下滑幅度是最大的,或者購買“來源去向”,這個可以直接看到流量占比變化情況,并針對流量占比較高的渠道,到流量地圖中查看當天的情況判斷是否是其流量渠道引流出現問題。

  分析完流量之后不要以為就完了,影響營業額有三個維度,每個維度都要詳細看下,避免遺漏。接下來分析轉化率的情況。

  (二)分析轉化率情況

  通過生意參謀近30天的轉化率數據反映,店鋪的轉化率從3月19日開始下降。看到這樣的數據,首先要分析這轉化率是PC端還是無線端影響到的。

  從以上數據可以反映出,店鋪的轉化率主要是受PC端的影響,下降幅度較大,而且后期也沒有上升的趨勢。初步判斷可能是PC端的某個引流渠道有異常或者高流量的寶貝轉化率太低,以至于拉低全店的轉化率。

  先從流量渠道上分析

  從以上的圖可以看到,PC端的淘寶免費下單轉化率偏低,主要是淘寶搜索的下單轉化率偏低,這也直接證明了是淘寶搜索的轉化率影響到全店的轉化率,而且PC端淘寶免費流量占比達到70%,也直接反應出淘寶免費這個流量渠道的轉化率嚴重影響到全店的轉化率。

  接下來對流量較高的寶貝進行轉化率的分析:

  從PC端的單品轉化率來看,根據訪客數排序,主要是圖中三款寶貝的轉化率影響較大。特別是第一款,流量占比最高,但是卻沒有轉化。

  所以,影響到這店鋪轉化率主要是這三款寶貝的免費流量所帶來的轉化率不理想,解決方法主要是單品的頁面問題,其中涉及到的有店鋪等級、DSR、銷量、評價、促銷等。

  最后,剩下店鋪的客單價分析。

  (三)分析客單價情況

  從圖中反饋店鋪的客單價雖然有所波動,但是整體來說還是比較平穩。但是,不要以為這樣就沒事了。客單價跟寶貝的定價有直接的關系。

  這款寶貝是店鋪目前的熱銷款,而這寶貝的定價只在77元,而且還是包郵,正常情況下,客單價至少也是90以上。也許會有人認為買鞋子就是買一雙,很少人買兩雙,有這種想法就是大錯特錯!只要促銷足夠吸引買家,買兩雙以上都不是問題。但是店鋪的促銷除了包郵,還有滿99元減2元,滿300元贈送禮物,一個是沒有吸引力,一個是門檻高,對這店鋪的客單價來說作用完全不大。

  所以針對客單價需要針對寶貝和買家的購買特性,設置符合這店鋪的促銷手段,如滿99元減10元,滿150元贈送禮品等。

  三、思路梳理

  這個店鋪營業額下滑主要原因是由于店鋪內一個寶貝下架和熱銷款流量下滑,導致全店流量下滑,再加上店鋪促銷力度不吸引買家,導致轉化率不高,客單價也偏低,所以最終導致流量和轉化率都下滑。因此,各項數據都在下滑的情況下,營業額也下滑。

  四、數據輔助分析

  上面簡單的例子反應了診斷一個店鋪所需要查看的數據會比較多,除了以上的流量、轉化率和客單價三個大維度去診斷外,還需要配合查看其它的一些數據。

  比如,老客戶占比,像上面舉例的這個店鋪已經是4皇冠了,但是老客戶的占比才6.76%,這明顯沒對老客戶做好維護。

  而且無線端的老客戶占比排在第三的位置,無線端本來就是維護老客戶的重要工具之一,正常來說這種等級的自主訪問流量在無線端應該是排在第二以上的位置的。

  又比如寶貝分析,像PC端流量最高的寶貝不是店鋪里的銷量最高的寶貝,而且第一款連轉化都沒有,這樣的流量分配很不健康,還有PC端整體的轉化率都偏低,這些都是這個店鋪存在的問題。

  另外還有支付率,跳失率,平均訪問深度等,這些維度在進行診斷中都要加進去相互參考。

  五、總結

  通過從生意參謀對這店鋪進行診斷后所體現出來的問題,基本上都是廣大賣家經常會遇到的問題,知道了問題后再針對問題想一些解決方案,用于解決各個維度的問題。總結一下:

  1.了解大問題所涉及到的各個維度。如以上例子從營業額出現問題,分析到訪客數、轉化率和客單價可能存在問題;

  2.根據細分下來的維度繼續細分直到找到問題的根源。凡是出現問題總會有原因,而找出根源就能想辦法解決;

  3.不僅要考慮到數據趨勢是否正常,還需要考慮到數值是否正常。如以上例子中的客單價,雖然趨勢穩定,但是客單價對于店鋪的價格來說屬于偏低;

  4.結合生意參謀里的其他數據進行分析。如提高支付率能直接提高店鋪的營業額和轉化率;

  5.分析整體數據時要將PC端和無線端分開進行分析。畢竟兩個數據所產生的數據偏差太大,有的店鋪無線占比高,有的店鋪PC占比高。

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