产品运营

网站运营优化专题:产品优化分析

当下我们浏览购物网站或APP的时候,常常会发现网站或APP给我们推荐一些商品,仔细观察会发现这些推荐品跟我们曾经浏览过的商品有某种类似。

例如,最近在网站上APP上搜索过“眼霜”,之后,页面的中间就出现了眼霜的推荐。

网站运营优化专题:产品优化分析

那么这些网站究竟是如何推荐的呢?他们又是怎样做产品分析的呢?其实,产品的优化和推荐,还得从用户的喜好说起。

电商网站就好比是公司的一个名片,好的网站,能够攫取用户的眼光,能够放慢用户浏览的脚步,能够引导用户完成订单转化,这对于拉新、留存有很重要的作用。

产品分析的最终目的就是提升商品销量,首先要了解用户的需求,知道用户要什么,哪些产品受欢迎,进而根据这些数据指导产品优化和活动推广。这也是为什么要做产品分析的原因。产品分析可以从多角度去分析去优化,以99click商助科技SiteFlow运营优化分析系统为例,我们从用户喜好、产品销售周期谈起。

了解用户对于产品的喜好

了解用户喜好,帮助我们掌握用户这些信息:

访客对哪些产品更感兴趣?什么原因?

哪些产品看得多但卖得少?

哪些产品看得少但是下单率很高?

每个产品的生命周期是怎样?

哪些品类最受关注?

哪个品牌的产品卖的最好…..等等。

掌握这些信息就需要通过产品分析来实现,产品分析帮助我们更深层次的了解用户喜好、用户的购买力、产品关注度等信息。

案例分析:某次活动手机产品的在线表现

网站运营优化专题:产品优化分析

通过分析,我们可以很直观的看到手机产品的销售情况,哪个牌子的手机受欢迎,排行前几名的都是谁等等这些信息。

统计每个在售产品的浏览、收藏、放入购物车行为,对产品的热门和热销情况做精准把握,可以指导产品负责人的采购策略(选品、进货量)。

由于不同的指标反映不同的情况,透过数据指标的变化发现商品中存在的问题。在这里为家介绍一下常见的数据指标所代表的意义:

浏览量、用户数:反映出商品的关注度、兴趣度高低

入篮量、入篮率、入篮UV(UV比率):反映用户实际购买情况,比如放购车多长时间就实现转化等。

收藏量:反映出用户的喜好程度,用户的收藏行为暴露了用户的喜好。

以上这些数据直观展现了每一件商品的实际情况,透过这些数据去发现问题,比如哪些商品卖的多,哪些商品看的多卖的少,哪些商品经常被收藏但转化不高等等。通过结果去分析原因。

了解产品的生命周期变化,掌握产品销售周期

通过对商品/品类的热度分析,观察浏览、购买等相关数据波动曲线,了解商品的生命周期,比如某商品的热卖时长等。

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从上图我们可以观察到这一商品某段时间内的浏览量、入篮量、订单量等数据,通过对比浏览量和购买量数据分析商品的生命周期,结合周期内具体的浏览和销售情况,可以让产品负责人快速调整该产品的销售策略。

如何透过数据分析指导产品运营优化呢?

一、掌握网站商品的整体销售情况

产品分析帮助我们了解网站商品的基础数据。通过产品分析,我们可以快速掌握分析产品的浏览量、点击量、订单、入篮量、购买用户数等信息。帮助企业了解不同商品、不同品牌用户的关注度、购买力等信息。通过这些数据判定产品及用户的关注度。如下图所示:

网站运营优化专题:产品优化分析

 

通过上图我们可以看出某段时间网站整体的销售额、订单及产品的浏览、入篮、购买情况;并能直观展现销售额TOP10的分类和产品。这些数据为我们分析出用户的喜好。产品分析目的就是将商品卖给真正有需求的用户。

二、透过产品分析进行精准营销

这里我们将精准营销延伸为两方面,一是精准的商品推荐,二是关联产品的推荐,如搭售相关的产品。

首先通过分析产品,了解会员对不同商品的喜好,进行精准商品推荐。如下图所示:

网站运营优化专题:产品优化分析

 

通过对会员分析,我们知道哪个会员浏览了什么商品,哪些会员收藏了什么商品,哪个会员买了什么商品等等一系列的行为数据,从这些数据我们就可以分析出会员喜欢什么,进而根据会员喜欢进行商品推荐。

此外还可以分析得出哪些商品受欢迎,如图所示:

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(注:红色代表A商品  蓝色代表B商品)

这是我们截取了某一段时间2款商品的数据图,通过分析这些数据我们得出商品B最受会员的欢迎,那么可以针对这款产品进行推荐,通过一些活动比如节日促销,会员优惠等活动,这样一来既提升了商品销量,又提升了用户的粘性。

其次,关联产品的推荐

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根据对产品的浏览关联的统计数据,产品负责人可以根据关联情况,提供产品推荐和套装,提高单个订单的金额,增加销售机会。如某用户浏览了某一品牌电脑,那么跟这个品牌有关的商品都可以推荐给用户。

利用大数据进行精准营销是目前数据服务产品和企业的心愿,用大数据洞察用户的心理,也是运营和产品人员需要具备的功能。

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