快好知 kuaihz

2017最新数据化选款弯道超车必备!实操分享

如今互联网时代,拼的可能不一定是资金,也不一定是团队,拼的更多的可能是数据。例如阿里巴巴如果没有阿里云作为数据支撑,可能也难以有今天的的市值。不仅是互联网时代,更是数据化时代,掌握了数据,你就有了机会。

因此,选款之后我们需要做的就是测款了,上一次分享过关于测款的一些思路,但是很多派友们,还是会有些疑问,所以今天再写一篇,那么如何才能从数十个或者更多个产品中去找出最有潜力的款。如果没有行业的经验和敏锐的嗅觉,那么就必须依托工具去辅助我们数据化测出潜力款。

数据化测款实操解析:

很多人觉得测款不重要,之前我也是这样认为的,但是通过这些年的经验,有成功的也有失败的。告诉我测款是非常有必要的,如果我们对这个款的受众人群和我们所能操作起来的把握度都不够清楚,试问你怎么可能做的好这个产品?当然有一种人除外土豪!

1.测款的必备工作:

无论做运营还是推广,都应该要对数据足够敏感,才有可能做好推广和运营。通过以上图片分析,我们可以得出行业的加购率收藏率,以此作为参考,同时对照自己产品的数据,我们就知道到底我们的产品加购率好不好,收藏率是否优秀。

加购率=加购人数/访客数=3496847/22390614=15%

同理收藏率=1736166/22390614=7%

你可能会问,加购率收藏率为什么这么高?

是的,这个时候我们应该分析一下为什么,从产品属性分析,有些产品是多SKU,那么一个访客可能会存在多个加购,也就会出现加购率非常高的情况,那么我们可以通过行业经验分析平均一个访客大概可能会加购多少,假设一个访客可能会加购3个,那么15%/3=5%,这个时候加购率可能就是5%,在对比我们自己的产品去参照,就能很清晰的判断出我们的产品加购率收藏率在多少才算比较好,推广的成功机会更大。

大家都知道测款首先是看点击率,其次是收藏加购率,最后是看转化率。这里给到大家参考的是行业收藏加购率的计算方法。

直通车竞争分析这个数据,其实也给了我们一些隐藏的内在信息。

(1)全部竞店点击率,优质竞店点击率,我们的点击率。通过数据对比参考,我们可以清晰的判断出点击率达到什么样的程度,会更值得去推广。

(2)通过总加购和总收藏数据,还有点击量,我们可以计算出加购率和收藏率,同样可以对比我们推广的产品加购率和收藏率。

(3)通过点击转化率,我们可以对比参照我们产品的转化率,和分析同行销量排名靠前的商品的优势,最后可以看出我们的转化率情况,跟同行对比我们产品的优势。

综上所述,我们所有的数据都有了对比,有了参考指标,那么接下来就只是需要拉入数据,筛选产品,最后宁缺毋滥。这样的数据化测款,如果做到够细致,够极致,我相信众多产品当中,你一定可以通过数据再加上自己的行业经验,能够有一定的判断性,从而降低我们的风险,提升成功打造爆款的机会。

2.数据化测款实操步骤:

1)计划选择:

优选一个过去7-14天没有数据的计划

2)日限额设置:

具体看类目和产品数量去设置。最好是能够让每个产品拉入200以上点击,避免偶然性。

3)投放平台:

一般只投放无线端,折扣100%,其他关闭

4)投放时间:

可以参照根据行业模板

5)投放地域:

可以根据产品季节,地域需求等情况去设置,或者通投关闭其他。

6)添加产品:

把需要推广的产品加入到计划里面去,如果产品比较多,建议尝试5个产品左右一个计划,这样也有利于精细化管理。

7)添加关键词:

根据产品类目和属性情况,优选添加100个左右关键词,相关性和属性不相符的关键词及时删除,确保数据数据面够广,测款的效果才会更好。

8)关键词出价:

关键词出价参照行业均价和自己能承受的预算设置,可以出到行业1.2-1.5倍左右。

9)搜索人群:

测款期间可以开,也可以不开,根据自己需求去设置既可。

10)创意设置:

设置四个创意,图片轮播。

11)测款时间:

一般2-7天,具体根据数据量情况决定,数据量越大参考价值越大。

总结:数据化测款核心是数据分析

通过数据分析,数据对比,我们会发现什么样的产品才是我们最值得推广,同时也可以筛选到潜力款更快速的为打造爆款做准备。但是数据化测款,一定要有一定的数据量,比方说数据量100和1000的时候可能结果都不一样。但是具体根据自己预算和承受能力去放大数据量。总之数据越大参考价值越大,具体大家可以自行把握。

温馨提示:

1.分享主要是给大家提供思路和启发,但是不一定适合所有人,可能你的方式比我的更好,如果要操作提取对自己有帮助的,结合自己的想法和类目去操作。

2.关于预算大家根据自己实际情况合理设置,没有固定值。

直通车交流 QQ/微信 1561592149 (备注卖家资讯)

本文"2017最新数据化选款弯道超车必备!实操分享"为卖家资讯编辑编创,转载请注明出处(本文转载于:卖家资讯http://www.maijia.com/news/article/384261)

本站资源来自互联网,仅供学习,如有侵权,请通知删除,敬请谅解!
搜索建议:数据化  数据化词条  弯道  弯道词条  超车  超车词条  必备  必备词条  分享  分享词条