《淘宝量子》第一篇浅谈活跃商品-淘宝营销引流淘宝干货

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11月27日更新：我觉得蛮缺少如何分析广告以及关联销售的效果的，这篇文章会提到，希望大家瞄瞄，有问题给我留言。11月25日更新：是不是提供点数据，才更有说服力。介绍背景下，前公司做童装，几个技术人员专门开发数据统计系统等，api开发。开始有做些推广，不多，现在完全不做推广，一个商城的订单在500左右。之前有招收大量的C店，做分销。一些基础数据店铺定位：0-3岁儿童一站式购物（童装、用品、玩具），价格30-80店铺信誉：5心-4钻店铺数量：80个测试结果：1.店铺商品数量800个以上，店外活跃商品数占比10%-20%，有销量商品个数占全店商品10%-20%，平均1~2单/天；2.店铺商品数量500-800个，店外活跃商品数占比20%以上，有销量商品个数占全店商品20%以上，有1个以上商品30天销量20真实销量10个，10个以上商品30天销量5个真实销量2个以上，平均2~5单/天；3.店铺商品300-500个，店外活跃商品数占比50%以上，有销量商品个数占全店商品50%以上，1-3个商品销量50个真实销量20个以上（已形成小店的拳头商品），可稳定在5单/天。前提：请相信我们的专业不会遗忘上下架橱窗等基本条件，且公司已经帮分销商优化好标题主图详情图等。商城数据稍后奉上。这里总结下以下内容，下载宝贝被访排行，对比同期数据，分析（入店商品个数与入店总UV）（被访商品总个数与被访商品总UV）（有店内流量商品总个数与店内流量总UV）间的关系。通过只做销量不做其他推广，优化店铺内功，使店铺活跃商品达到期望标准，即达到期望订单。更新完毕！~先扯淡闲话，本人学计算机出身，有幸进入这个用程序来支持数据分析的电子商务公司。在公司常说的一句话：以市场为导向，用数据说话。说个题外话，刚看到这篇文章——车品觉：电商数据驱动仍在初级阶段，链接：http://www.ebrun.com/20110816/31434.shtml。表示对自己鼓励一下！在扯淡幕思城上搜索量子，干货9篇，总共45篇，20%干货占比；搜索数据，120篇左右干货，总共630篇，接近20%干货占比。结论自己想…Lz.taobao.com，这个量子官方的，每天登陆就有100积分，2K积分就能换一个月使用权，谁都可以用。进入扯淡主题，第一次写，先来点幕思城上还没提到的新东西润润喉——淘宝上的活跃商品（淘宝的解释是一定时间段内有浏览量有销售的商品，具体数值没有给出，这里暂且不管是否有销售）点击“宝贝被访排行”下载数据报表下载完成后，有几个步骤：1.最后一列添加“店内UV”,表示某宝贝总UV-入店UV，为店内广告、陈列、搜索等带来的访客数；2.店内UV的计算公式就是“宝贝访客数”-“入店”，操作方法：点击“店内UV”下面的空格，输入公式回车，或者按住键盘上的=号在点击访客数字在按住-号在点击入店数字在回车（不会excel的学去，这很仔细了的吧…）3.店外活跃商品数：按多到少排序入店一列，很容易计数出有入店访客的活跃商品数，反之入店为0访客的，就是今天的不活跃商品。店外活跃度=活跃商品数/全店商品数，越低越危险，1000个商品每天只有100个商品带流量是很恐怖的事情…二八原则，20%商品带来80%流量…最低限度每天也需要20%的商品都能有入店访客，不满足回家种田…上下架分布和橱窗推荐不说了的吧？请保证这个是正确并正常运行的。对比上周同期，上上周同期等，即可得出今天的流量是否正常，分入店UV总数升不变降入店商品个数升不变降六种情况。举例分析一种情况，入店UV升入店商品数降，少数商品（一般是主推商品）推广优化给力至流量提高，少数商品被不管不问掉入不活跃商品范畴。解决方法：找出上周上上周活跃商品，确定上下架橱窗正常，当季有市场，标题优化，价格不偏离市场，主图吸引人，做销量，完毕。其他三个情况自己分析…小思路：活跃商品数影响店铺权重，店铺权重影响商品排名，商品排名影响活跃商品数。4.店内活跃商品数：按多到少排序宝贝页访客数一列，很容易计数出全店店内活跃商品数，反之0访客商品，就是店内不活跃商品。请关注这些店内不活跃商品，他们是否当季有市场，是否符合店铺定位，是否有做广告图，是否有陈列出来，是否分类正确让买家能找得到，主图是否处理正确不模糊焦点，如果都做得对还是一周没一个点击，不好意思，这个商品可以回家种田了。PV/UV能说明店铺内功，全店商品访客数个数对比入店商品个数，更能细致说明内功问题所在。具体分析等大师来解答…活跃商品总UV升不变降活跃商品个数升不变降也有六个情况。举例分析一个，活跃商品总UV升活跃商品个数降，广告、陈列及关联销售做得好，有商品过季或者店铺访客访问深度达到限度。5.店内UV分析：对比同期，店内UV越多，直接说明了广告、陈列及关联销售做得好，具体哪个商品是从哪个广告哪个分类带来多少流量都可以统计得出。店内总UV与店内商品个数也有六个情况…郑重申明：必须数值达到一个基础值，分析数值才有意义，80,430是基础值。关于B2C数据，有个朋友是做手机商城的，一直在纠结该让技术部统计哪些数据，当然跳失率，转化率等是基本，然而总少考虑活跃商品总UV与活跃商品数之间的关系道出来的问题。数据是数据，万变不离其宗。

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