速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

跨境头条 2年前 (2022) iow
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速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

大数据的概念无疑是现在互联网时代中最热门的话题之一,感觉一夜之间所有的行业都在说大数据,但是很多跨境电商中小卖家觉得“大数据”是行业大卖家们才可以玩转的东西,实际上“大数据”的背后是一个行业的数据精细化挖掘并进行合理的数据分析最终运用到业务上的过程,以店铺运营为例,能够做好速卖通店铺运营的卖家对于速卖通数据分析一定运用的很好。接下来我们看看如何做速卖通数据分析。

一、速卖通数据分析-后台展示

速卖通后台关于数据分析的所有板块都在“速卖通数据纵横”板块,其中包括:实时风暴、商铺概况、商铺流量来源、商铺装修、商品分析。速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

二、速卖通数据分析-精细化商品分析

点击速卖通数据分析板块-速卖通数据纵横-商品分析路径有自定义指标,点击有很多下拉框指标如图:速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

上图中所示指标是衡量商品好坏的重要标准,那么速卖通卖家做单品数据分析时需要关注核心指标有:搜索曝光量,商品页浏览量,商品页访客数,搜索点击率,浏览-下单转化率,平均停留时长,加购物车次数,加收藏夹次数。

影响核心指标的因素如下:

●    搜索曝光量,商品页浏览量,商品页访客数这3个指标成正比关系,受自然排名影响最大。

●    搜索点击率的主要影响因素是商品主图,商品价格和商品标题

●    平均停留时长的影响因素为商品详情页描述,商品特性,关联营销和视频

●    浏览-下单转化率的影响因素为商品价格和商品详情页描述

●    成交转化率影响因素是商品价格

●    加购物车数和加收藏夹数的影响因素都是商品价格,商品详情页描述及商品详情页引导

三、速卖通数据分析-数据纵横下载及分析

下载店铺内产品核心指标

在数据纵横中-商品分析页面按照类目,国家,产品和时间维度下载店铺内商品数据进行分析。导出表格进行处理如图:速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

在每一列中添加平均值,将表中高于平均值的数据做底纹突出。

其中表中数据显示购买意向=(加购物人数+加收藏夹人数)/UV速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

以购买意向为中间值将表格划分为两块,左边为优化产品数据,右边挖掘潜力款数据。速卖通数据分析案例:后台商品数据分析及优化建议

图中A、B两款产品的优缺点该如何优化,首先通过表中我们可以看到A和B两款产品的共同优缺点如下:

优点:

曝光高,访客多,排名好,这说明这两款商品的详情页描述做的不错,针对拥有这样数据的商品通常需要继续直通车推广,以保证持续出单以及保持转化率。

缺点:

通过数据可以推断这两款商品的主图应该做的不够好,可能是吸睛度不够,角度问题,颜色问题等导致。在这种情况下很多人给出的建议是优化主图以符合审美,从而提高点击率。但是问题在于主图不符合谁的审美?哪个目标市场的点击率低?主图应该如何优化?

四、常用且有效的主图优化方案

这里有一套常用且有效的主图优化方案:

1、通过直通车创意主图进行效果检测,因直通车是最快、最直接、最有效的方法

2、针对卖家,分析目标市场最热销的SKU颜色

3、针对买家,分析目标市场买家最热搜的SKU颜色

经过以上分析后得到相关目标市场最热销SKU颜色后,对主图进行相应的优化调整,这样才能有效的提高商品的搜索点击率。

版权声明:iow 发表于 2022年8月11日 am11:32。
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