阿里国际站建立地域联动同比分析,提高阿里国际站询盘概率

通过捕获历史询盘国家构成数据,建立Excel地域联动表,进行数据化分析,去找到与阿里巴巴国际站店铺(此方法不适用于杂货铺)最匹配的地域人群,从而进行精准化的人群营销,提高整个平台的客户询盘概率

大家好,我是Luxury,时隔近半个月再次和大家分享一下我们的实操心得,因为最近确实比较忙,只能是空余时间写作分享,今天主要分享一下我们在提升整店询盘概率方面的数据优化逻辑。为什么是研究询盘概率而不是询盘量?因为询盘概率属于评估性数据,而询盘量只是一个客观性数据,从成本方面考虑,询盘概率可以为精准营销提供参考依据,因此提升询盘概率可以最低成本的提高询盘量

前言

在分享之前我想说一下我的一些看法,我们8月份刚开始做的时候,由于是经验不足,经常会去参加一些阿里组织由代运营公司承办的线下培训。关于询盘这一块,只要你的询盘低,他们的一致强调的就是价格太高、运费太高、不提供样品,还有最最重要的一点–详情页做的太差。如果你把前面提到的都优化完了询盘还是低,他们最终会说–你的产品不行。我是比较反感这样的理由的,你仔细想想,一样的品类,为什么别人询盘高我就不行?难道同行的详情页就是大师级设计,我模仿不来?这种无法用客观数据评估的要素根本构不成重要的影响理由。

因此基于以上的思考,我提出了不一样的看法:在你产品内功做好的情况下(价格差距不大、主图详情不非常丑),前端的要素展示(含主图、价格、运费、详情页等)只是询盘的很一般的影响要素最核心且可数据量化的要素是产品背后精准的人群,即把你的产品展现给想要的人,才能最大化的提升询盘概率。而目前国际站给我们提供的数据中,能衡量人群询盘概率的指标仅有–地域人群,因此今天分享的实操经验就是通过数据化分析,去找到与店铺(此方法不适用于杂货铺)最匹配的地域人群,从而进行精准营销,提高整店的询盘概率。

案例举例

幸存者偏差:假设当月整店有50个询盘,40个来自美国,剩下10个来自英国,你发现你店铺的询盘基本上集中在美国,所以你认为美国是最值得营销的地域,但如果当月美国访客1000个,而英国访客只有100个,不难看出,这时候美国的询盘率是4%,英国是10%,也就意味着美国的询盘多是因为当月访客来了很多美国人,并不能直接代表美国就是你店铺最精准的人群,这时候你认为你应该优先营销哪些国家?很显然是英国。

产品与人群基本不对应:你一阵瞎推,但通过数据分析后,应该是越南、泰国等东南亚地区的询盘率最高,但是当下你店铺的访客60%以上来自于巴西、秘鲁等南美国家,这种情况下店铺的询盘率还会高吗?很显然不会。
理解以上两个例子之后,相信大家对于地域人群的询盘概率有了更深入的认识,即我们不再是仅进行询盘地域分布的统计,还要通过地域联动分析,建立地域人群询盘概率指标,进而挖掘出切合整店的精准人群,接下来就是实操过程。

建立地域联动分析表

第1步,进入数据概览,按月收集访客、询盘、TM咨询的地区分布情况。分别点击访客、询盘、TM咨询,会出现下图左侧地区分布饼图,依次点击饼图中的子图,将右侧数据复制粘贴到Excel中。

国家及地区分析

第2步,对访客、询盘、TM咨询的地区分布分别进行整理汇总。分别对粘贴到EXCEL的访客、询盘、TM咨询等数据进行整理,并通过数据透视表将合并地域、月份等指标,分别统计一个周期的情况。

绘制地域联动表

第3步,利用VLOOKUP函数进行地域联动分析,并建立地域询盘率指标。利用VLOOKUP函数将访客、询盘、TM统计周期内的数据整合到一张表格中,并建立询盘率指标,地域询盘率=(询盘+TM)/访客数,并倒序排列,同时结合自身情况考虑样本量,比如各地域人数>100人才具有参考意义等。

创建VLOOKUP函数

通过以上3步,建立了地域联动分析,并分析出了各地域的询盘概率情况,确定了与整店产品最契合的精准地域人群。同时,地域联动分析的用途非常广泛,总结了一下有以下几个常用点:

店铺自查:自查近期的访客画像是否与店铺精准地域人群契合。

标题词路布局:每个关键词背后都代表着一类人群,不同的关键词匹配不同的人群匹配不同的产品(后期会分享)。
P4P营销:可通过定向推广、爆品助推进行地域性营销。
最后说一句,询盘率的影响要素很多,我只是站在我的角度挖掘出可以用数据衡量的核心优化指标,这只是一个运营技巧之一,你可能有你的观点,但请求别杠,在产品内功良好的基础上,找到数据化的指标去优化,才能最大化的提高整店的运营效率!

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