数据分析在商品全生命周期运营的落地
编辑导读:在互联网+引领的新时代,数据作为驱动的新能源,赋能商品运营,为商品运营带去新动力。本文从对商品运营、数据分析在商品中的营销落地展开陈述,并列举相关分析方法,给读者最真切的阅读体验,一起来看看吧。
商品运营是围绕商品做全生命周期的管理,包括开发期、新品期、成长期、成熟期、以及衰退期。
在这个过程中,总共分成三个业务单元:企划、供应链、运营。
「企划」是根据市场需求、品牌调性、竞品情况来制定新品,并通过包装等营销手段,引导顾客进行场景化消费。「供应链」在这里更多是库存管理、物流发货。当然也是不可或缺的一环,比如配合运营触达玩法,在发货包裹中夹带精准推荐商品卡片等。除此之外的都是「运营」范畴,比如在电商平台配合平台运营根据人群、场景进行选品,跟踪、监控产品表现,及时调整产品定位并匹配安全库存。接下来我们跟踪一款产品的生命周期流程,看它是如何从诞生、到成长、到最后退出舞台的。
对于品牌来说,在商品上市前,就需要洞察消费者需求、行业趋势、竞品动态、近期热点等,结合品牌调性,综合考虑后才能选好合适的商品。
比如某电视剧开播就上热搜,剧女主DIY手链在B站评论区好评如潮,此时作为珠宝公司的企划判断有较好市场,当即研判该电视剧目标人群符合品牌调性,则着手策划电视剧同款新品。
在新品上市前就可以开始到小红书等社区找达人KOL发内容进行种草,或者与跨界品牌联名制造话题吸引关注。
当然,根据品牌自身定位、资源,有不同打法:
对于成熟品牌:可以利用头部资源引爆话题营销对于人气新锐:可以借流量明星抓牢粉丝破圈而对于大部分的零资源品牌:同样可以通过针对性内容提高种草力
站外的种草造势配合站内新品发售渠道拔草,通过利润折让,把销量冲到榜首,进而拿到更多平台分发的流量,再加上一点运气因素把新品打造成爆品。
此时爆品的作用在于补充现金流,同时还能为店铺带来可观的流量。
当然不是说爆品就等于引流品,同样也存在高价产品直接能为店铺带来利润。
该阶段注意供应链库存的支撑。
此时,除非是具有不可逾越门槛的商品,否则市场竞品都会迅速跟上发布对标新品,品类竞争加剧,销量放缓。
为巩固先发者优势,品牌一般会在品类上横纵延伸,衍生出同风格或主题系列。
或者通过场景化营销,引导顾客购买爆品的同时,搭配购买其他商品,实现连带销售,进一步挖掘剩余红利。
可能因为廉价替代品的出现,可能因为IP热度消逝,也可能因为内部结构调整,很多原因都会把商品带到这一阶段,曾经的爆品就不香了,产品逐渐被市场淘汰。
挤压在仓库的库存就成了成本费用,需要通过会员赠礼、折价促销等方式进行清空,为下一个爆品腾出空间。
前面是对单个商品以线性思维讨论生命周期,但是在实际业务会更复杂。
因为面对成百上千乃至上万的商品,以及变化迅速的市场行情、竞品招式,人工的思路已经无法满足品牌发展需求,需要借助数据分析的工具,赋能商品运营。
开篇时候说商品运营由企划、供应链、运营组成,那数据分析同样是与这三个业务单元配合开展。
新品开发其中的一个开端可以是由应对竞品的策略带来的。
假设小米发布了可以短距离空间无线充电的手机,大受市场关注,则作为它竞品的华为、OV等品牌为了保住市场会采取措施,发布同样功能新品,或者发布划时代意义的产品降维打击。
数据分析在这个过程中,则是通过竞品分析来落地。
通过此消彼长的市场份额变化、品类占比、价格趋势、或多指标聚类等分析,洞察竞品在产品上的策略趋势,以提供应对建议。
在天猫平台,情报通工具可以获取竞品的单品销售数据。通过对价格与品类交叉分析,发现A品牌的洗发水正往高端发力,B品牌则盘踞低端入门品类,若我司计划开拓洗发水品类,可建议从中端市场介入。
接下来再结合分析该市场价位、人群、竞品等维度,给出更具体建议,例如:
竞品的爆款分析:是否要从产品风格突破、差异化突破、客单价突破;竞争对手定位:如何超越竞争对手,从营销上突破;主推款的更换突破;店铺促销方案的突破;店铺文案设计的突破;竞争对手推广渠道:竞品是通过什么渠道做的可以,付费、免费、站外、直播、活动。
爆品都是洞察消费者心理的成功案例,比如瞄准年轻人“养生蹦迪”心理,推出 “无糖、非碳酸饮料”的元气森林,迅速抢占市场,一跃成为国内的网红饮料品牌。
做消费者洞察的渠道主要通过内容社区(如小红书、微博)、APP联盟(基于消费者手机装的app来推断用户画像)、自有数据的平台(如天猫的数据银行)等。
这里介绍一种利用社交平台洞察消费者的方法:
Social Listening社会化聆听,此方法与做用户研究的VOC Voice of Custimer 用户之声相似,简单来说就是基于社交媒体,通过文本挖掘方法洞察用户的心理。
它不仅用于产品企划阶段,在后续的营销传播也大有用处,比如对竞品做声量分析、了解网友对品牌的吐槽并推出解决方案等。
知乎的苏格兰折耳喵大神详细介绍了其中一个实践方案,需要一个心理学方法和一个用户动机分析工具实现:
1)心理投射分析方法
比如以前网易做的荣格心理学测试,就是一种心理投射:不同场景下用户的选择动作,代表着特定的心理暗示。每次的选择都会生成一个标签,最后再结合分析模型从这些用户标签信息中获得情感洞察。
2)Censydiam用户动机分析模型
马斯洛需求理论是最著名的用户需求分析模型,它将人们的需求分为生理需要、安全需要、社会需要、归属需要、自我实现五个层次。
但是马斯洛需求理论存在一个Bug:是否在经济萧条人们温饱(生理需要)受到威胁时,高端品牌(归属需要)就无人问津了呢?
答案:不是。
例如美国的「口红效应」,在大萧条期间,非必需品的口红销量反而上升,因为它可以对处在困境中的人们起到安慰作用。
为了解决马斯洛需求理论的Bug,融合了多个心理学大佬理论的Censydiam用户动机分析模型诞生:它把人们行为动机分成享乐/释放、融合/沟通、服从/归属、舒适/安全、理性/控制、个性/独特、能力/地位、活力/探索,八种。
有了方法和工具后,我们来看下如何落地。
比如到微博平台洞察小米用户画像:
找到最近期最活跃的小米官博认为官博下的粉丝为活跃忠粉,通过工具或爬虫拿到他们的标签,如旅游、美食、数码等将标签映射到Censydiam中,发现主要集中在“享乐/释放”、“活力/探索”、“个性/独特”根据享乐/释放,小米提出“堪比XBOX游戏机”、“双摄像头”等新功能活力/探索,也是MIUI开发版的各种不同玩法、功能尝鲜的印证个性/独特,表示用户追求个性化的用机体验,能有自己DIY的空间
打造爆品之测款在新品期,决定对商品成长期投入资源之前,需要让操盘人对商品具有足够的信心。
此时,则需要通过测款来降低投入风险。
测款的数据分析:针对收藏率、跳失率、停留时间、转化率等关键维度进行一周的数据统计。
其中需要回溯爆品的历史数据,找到爆款的魔法数字,比如点击收藏比峰值达到20%的比例,则认为该款极具爆品潜力。商品定位 —— 聚类分群
面对成百上千的商品,在资源有限的情况下,需要将商品进行分类,分配不同资源,以形成更具针对性的营销策略、玩法。
此时数据分析以指标聚类的形式落地,如帕累托分析、象限分析、波士顿矩阵等。
1)单指标聚类——帕累托分析
商品的帕累托分析是二八法则的升级应用,找到贡献最多、而数量少的那部分商品作为核心利润品,而其余商品如《长尾理论》那样满足细分人群需要。
进而将商品划分为不同策略产品,并采用不同的行动方案提高商品管理效率。
如何计算:
对评估指标(如销售额、利润等)进行排序;求出每个商品的累计数据;求出每个商品的累计数据占比;对每个商品的累计占比进行等级划分如累计占比<=70%为A类款,累计销售占比在70-90%之间的为B类款,累计销售占比在90-100%之间的为C类款。
在实际业务落地过程中,因为数据分析很多时候属于后验型分析,即是在分析已经发生的现状。
例如帕累托分析中,以销售额作为评估指标对商品进行划分会存在一个疑问:企业本来就对某款商品投入了大量资源或放到聚划算引流,现在的分析说它属于A类款,也只是企业操盘后的结果,不能对未来产生指导建议。
这是单指标聚类最常被业务质疑的点,为了解决这个问题,或者说提供更多信息,就需要进行多指标聚类,其中最出名的就是波士顿矩阵。
2)多指标聚类——波士顿矩阵
波士顿矩阵用业务增长率和市场份额两个指标进行聚类,形成四种分类,并形成针对性建议:
明星商品:高增长率,高市场份额。建议进一步扩大资源投入,扩大竞争优势;金牛商品:低增长率,高市场份额。维持资源投入,保持市场份额;问题商品:高增长率,低市场份额。扩大投入,转成明星商品;瘦狗商品:低增长率,低市场份额。处于衰退期,清仓处理。波士顿矩阵是从大局出发,制定商品的战略发展策略。实际业务中没有市场份额数据,可以用相对市场份额替代,即拿到4-5个竞品数据后,作为大盘,看商品在其中的市场份额占比。
用于聚类的指标是根据场景目标选的,通过不同组合满足不同目的。
例如业务场景是针对老客推荐商品,翻译过来就是想找出老客偏好的商品做成页面吸引回购,此时可以计算商品的老客TGI指标,与老客销量做指标聚类,对于高老客TGI、高老客销量的商品,就可以认为是老客偏好且有能力吸引回购的商品。
此时,除了运营外,供应链也会针对商品所处的位置,采取相应的安全库存策略,以确保爆款产品不会脱销,滞销产品库存不会积压。
1)滞销款
根据二八原则,一个店铺80%的利润是由20%的商品带来的。
那剩余的80%里面,除了平平无奇的商品,必定还存在拖累销售的滞销款。
除了前面讲的指标聚类的方式做分类,现行业务以下方式进行判断:
打分排名:适用于所有商品,先基于多指标制定排行榜打分标准,在一定的时段后,针对所有商品进行打分,排名最后5%~10%为淘汰对象;销售量/额:适用于单价低的商品,基于历史数据,找出销量/销额的生存线魔法数字,如300个/月,未达此标准的淘汰处理;这个过程中,数据分析师要深入了解业务才能找到数据异动背后的原因。
如某商品参加一次直播活动销售数据很差,只通过数据很容易误判它不适合直播。
实际上调研后发现是直播当天,因为平台运营设置错误,导致某平台上售价更低,以至于顾客直播看到货都跑去其他平台购买。
这时就要运用商品组合分析法,以下是对这种方法的解读:
也称为购物篮分析。现在常见的“福袋”就是一种商品组合玩法,目的是为了提高顾客客单,毕竟买两件要比买一件花更多钱。
数据分析可以通过购物篮分析在此场景落地,分析不同商品组合的支持度、置信度、提升度,最终给出落地策略。在实际业务落地过程中,分析逻辑会更加丰富:
不仅是单品之间的连带,还可以是风格、材质、价格等之间的关联不仅是单次订单的组合,还可以是顾客历史消费的商品组合在应用场景上,不仅是连带推荐,还可以是关联复购推荐目前最常见的关联分析算法是Apriori,理解原理后,通过Python掉包或自行计算,皆可轻松实现。
2)销售预测
销售预测当商品进入到成长期或成熟期后,已经沉淀了足够的数据可以对未来的销售趋势进行预测。
但是事实上,大部分生意中,业绩是干出来的,而不是预测出来的,那为什么还要做销售预测呢?
一方面是要帮助供应链在商品库存管理方面更加高效,另一个方面,要做复杂算法模型的意义在于探索影响生意的因子与销售之间的关系,帮助销售目标的制定,或制定完成目标所需的要素条件。
在落地的过程中,销售预测模型不仅需要考虑周期性、区域性,还要把业务规律等因素量化进去,或者根据业务场景对模型预测结果进行补偿。
否则,高大上的机器学习模型,报告准确率为90%,然而一旦要预测到更细品类就直接凉了。
因为对于供应链来说,预测整体销售没有多大意义,他们操作的颗粒度是到SKU,所以模型预测结果起码得到二级分类能用才行。
做销售预测的方法比较常见的有:
MA移动平均,是许多时间序列预测的基础,通过设定时间窗口大小,计算平均值并推断/预测下一个时间窗口数据;ARIMA模型,它由AR(Auto Regress 自回归模型)+I(Integrated 差分)+MA(移动平均)组成,或者说ARIMA模型的拟合序列 = 周期序列 + 趋势序列 + 残差序列。看起来比较复杂但是不难理解,建议可以到知乎深入学习;Prophet模型,Facebook出的、比前两者更复杂的时间序列预测模型,但是它反而因为融入了更多业务因素(如季节),更具备可解释性,上手也不难;以及其他机器学习模型,如回归算法、XGBoost等,但这些实操效果发现,要做到高准确率,需要花费更大的功夫,还有头发的话就可以抓紧再学习。3)流量拆解预测销售
除了以上方法外,诸如天猫等自有流量体系的电商平台还能根据流量的转化公式计算预期销售额。
天猫618大促前,根据去年同期流量及近180天流量数据、转化率、结合品牌私域用户策略数据,可以得出618销售目标,并给出各流量渠道的投入预算。
对于品牌来说,费用的投入就有了预期收入作依据。
4)库存分析
商品供应链另一大块的分析则是库存分析,分析指标包括:库存量、库销比、周转率、售罄率、齐码率、品类占比等。
在互联网+引领的新时代,数据作为驱动的新能源,同样衍生出“数据分析+”。
数据分析+用户运营、数据分析+商品运营等,都是在用与传统方法不一样的数据思维来操盘,但这不意味着可以脱离业务只看数据。相反,本文多处都在强调融入业务做数据分析的重要性。
如果你对商品运营有不同的看法,或者哪部分想深入了解,欢迎留言讨论~
本文由 @饼干哥哥 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载。
题图来自Unsplash,基于CC0协议。
本文系作者:
小庄
授权发表,鸟哥笔记平台仅提供信息存储空间服务。
本文为作者独立观点,不代表鸟哥笔记立场,未经允许不得转载。
《鸟哥笔记版权及免责申明》
如对文章、图片、字体等版权有疑问,请点击
反馈举报
我们致力于提供一个高质量内容的交流平台。为落实国家互联网信息办公室“依法管网、依法办网、依法上网”的要求,为完善跟帖评论自律管理,为了保护用户创造的内容、维护开放、真实、专业的平台氛围,我们团队将依据本公约中的条款对注册用户和发布在本平台的内容进行管理。平台鼓励用户创作、发布优质内容,同时也将采取必要措施管理违法、侵权或有其他不良影响的网络信息。
一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规,对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
1)反对宪法所确定的基本原则;
2)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一,损害国家荣誉和利益;
3)侮辱、滥用英烈形象,歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉;
4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动;
5)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;
6)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;
7)散布谣言,扰乱社会秩序,破坏社会稳定;
8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;
2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;
3. 发布垃圾广告信息:以推广曝光为目的,发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容,或进行相关行为。主要表现为:
1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式:
2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容;
3)多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容;
4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。
4. 色情低俗信息,主要表现为:
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。
5. 不实信息,主要表现为:
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时,本网站将依据相关用户违规情节严重程度,对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号,或者滥用多个帐号发布违规内容时,本网站将加重处罚。
三、申诉
随着平台管理经验的不断丰富,本网站出于维护本网站氛围和秩序的目的,将不断完善本公约。
如果本网站用户对本网站基于本公约规定做出的处理有异议,可以通过「建议反馈」功能向本网站进行反馈。
(规则的最终解释权归属本网站所有)