[电商活动分析]之预热期数据监控与预测

前言:每年的下半年都有很多大活动,之前有粉丝留言说不知道该怎么去做活动复盘,数据复盘作为运营中非常核心的一个模块,对于店铺的优化和提升有着不可忽视的意义,但是在整体的活动分析中,复盘是作为末端的一个组成部分,所以这篇会先讲活动分析的前端,活动预热期的数据监控和业绩预测,之后再聊活动数据复盘应该怎么做

本篇解决的问题:

① 如何更加合理的预测正式期的业绩

② 怎么做预热期的数据监控

OK,我们之前也一直在强调,无论是做数据分析之前还是做一个运营策略之前,最核心的就是要确定目的是什么?

本篇的目的已经非常明确了

为什么要做预热期的数据监控,其根本原因就是为了利用预热期的数据进行正式期的业绩预测,并在预测业绩之后与目标业绩做对比,找到预期业绩高于或低于目标业绩的原因,及时的调整推广等资源的投入,尽最大可能完成预期目标

例如,预期业绩高于目标,找到为什么预期业绩高的原因,是因为流量比预期涨了,还是因为加购率比预期高了

如果流量涨了,是哪个渠道涨了,是由于什么原因涨了,涨的流量是否有效,是否还有进一步提升的空间

如果是加购率上升了,是哪些产品的加购上升导致的,这些产品又是为什么上升的,比如做了单品营销活动导致的加购率上升,又或者是因为竞品没做活动,我们做了导致的,这些上升的部分是否会真正形成购买力

打个比方,如果是秒杀9.9的商品加购上升了,对于整体来说贡献不了业绩,就需要把这个因素剔除,重新计算

同理,如果是预期业绩低于目标,找到是因为什么原因业绩做不到目标,是流量少了还是加购少了,是哪些渠道,哪些产品的变化所导致,追根溯源,直到找到最终的原因为止

OK,回归正题

一、如何进行活动业绩的预测

想要做业绩的预测,我们首先得想明白一个问题,业绩从哪里来?

最容易想到也最常规的业绩构成方式就是

业绩=访客数*转化率*客单价

所以很多朋友在进行业绩预测的时候就去预估流量,然后乘以转化和客单的方式进行业绩预测,这也是最简单的预测业绩的方式

图1-1

这里用一张导图来表示这种预测方式,我称之为流量预测法,需要注意的是,其中的访客数也好,转化率也好,客单价也好,都要基于不同时期,不同的活动类型,预热时长,营销利益点考虑指标的增幅或下降,详细的请看图

另外,还有一部分人会想到通过加购的人来预测,为什么?

我们都知道,预热期是没办法直接成交的,所以客户只能通过加购收藏的形式把产品先提前锁定,而收藏加购的人又大多数都会在活动开始的时候来进行购买,所以,这就会衍生出一种业绩的预测方式,通过预热期的加购人数来预测正式期的业绩

因为主要以客户加购为核心预测,我称之为客户预测法,用公式来表示就是:

业绩=预热期客户业绩+正式期客户成交业绩

业绩=(预热期加购人数*预热期加购转化率*客单价)/预热期业绩占比

具体如下图

图1-2

同样的,这里将涉及到通过历史的活动加购转化率,预热期占比预估今年的加购人数,加购转化率和业绩占比预估

可能会有人问这些数据从哪里看,普及一下

路径:生意参谋-作战室-活动分析,如图1-3

图1-3

图1-4

选择同比参考的活动,看复盘数据就能看到选择的活动的预热期加购人数,加购转化率和预热期金额占比了

以上两种应该是最多人想的到,并且应用的方式

但是除此之外,我们考虑业绩构成除了流量思维,客户思维之外,构成业绩的核心其实还有商品,全店的业绩是由店铺内每一个商品业绩加总而来,所以还有一种以商品业绩预测从而预估全店的模式

业绩=商品1业绩+商品2业绩+……商品n业绩

业绩=主推款商品业绩+其他商品业绩

而其中商品的业绩计算方式可以分为流量思维和客户思维两种,主要考虑的因素是爆款的变动对于业绩的影响

例如主推款有做单独的营销活动,比如前1000名0元购,或者是裤子第二件免单之类的玩法,这样的结果就是爆款的流量和加购人数占比会占店铺的绝大比重

如果直接用全店的数据进行预估,可能存在较大偏差, 所以,我们可以采取爆款单独核算+其他款业绩的构成方式,单独考虑由于营销等原因所带来的加购率,转化率以及客单价的变化,具体如图1-5所示

图1-5

所以,总结一下,既然是预测业绩,自然要从业绩的构成出发,业绩除了可以由流量转化而来,还可以从客户成交而来,除了从客户成交而来,还可以从商品加总而来,所以业绩预测一共有3中预测模式

这里需要注意的是,无论是那种业绩预测的方式,变量因子越多,预测的不确定性越大,例如官方活动有没单独报聚划算淘抢购,有没有会场资源,甚至是会场的流量切分方式,活动的营销方式,营销力度,每个因子预估差一点点就会导致结果的偏差很大

所以如果你是日销型店铺,并且营销方式变化不大,相对而言预测结果会更准确,因为我们都是通过历史数据作为预测和参考依据的

但是如果你是活动型的店铺,并且每次营销活动的产品和力度都不一样,比如这次做买一送一,下次做0元购,对加购率和转化率的影响变化就更加难以预估,预估结果的准确性自然会下降

所以,为了提高准确度,我们希望尽可能的多用不同的方式预测,取区间值来进行区间的预测,以便提高预测数值的精准性,减少误差率

最后给大家看一张业绩拆解预测图,我们能实现的是通过选择日期,自动计算同期活动截止到相同日期的流量和加购变化,从而自动进行业绩预估,简单点说就是更新原始数据,在选择日期就可以预测出根据最新的数据得到的业绩预测结果

图表如下,能根据上述方法看出多少看各自水平了

图1-6

我能告诉大家的是,我自己实践这种预测方式的准确率能达到90%以上,如果你自己已经能预估超过这个准确度的预测方式就用自己的就好了

二、如何做预热期的数据监控

前面已经提到过了,做预热期的数据监控一方面是为了预测业绩,另一方面是为了找到预期业绩上涨或下降的原因,无论是哪个原因,都要求我们除了收集本次活动预热的数据外,还得收集同比参考活动的数据

那么收集的数据维度有哪些

我们主要分为两个核心维度,全店维度,和单品维度

首先我们来说全店维度

全店维度数据监控的目的是为了预测全店的业绩,而全店的业绩主要是通过流量,加购来预估的,所以主要监控的数据维度就是流量和加购

这里我就不多说了,直接上图

图2-1

首先是预热期每天的流量对比及增长幅度,其次是分PC无线的流量变化,然后是PC,无线的客户访问深度变化幅度

流量都很简单,大家都会看,访问深度稍微解释一下,访问深度越高代表客户看的产品越多,客户的连带购买率越高,最终会影响客单价的提升,一般而言访问深度会在做全店类型凑单活动的时候显著提高,例如多件多折

然后就是核心的免费流量渠道流量变化和最核心的大流量渠道的细分流量数据预热期趋势对比(考虑数据安全问题,图表已隐藏数据)

PS:由于涉及到数据问题,把相关数值从图表上隐藏,自己做的时候可以把数值直接展现出来,好做对比

以上就是预热期数据监控中的核心数据,主要以流量和加购为主,目的是为了预测全店的业绩

到这里按照以往的套路一定会有人问我要表或者是问怎么做,再交一个简单的点办法,如果你不会做表,简单的数据监控直接用生意参谋也能看,当然前提是开通作战室,

路径:生意参谋-作战室-活动对比-活动详情

图2-2

这里可以看到基本的流量,收藏加购和渠道详情的数据,并且除了细分渠道数据不能实时对比外,其他数据的都支持细分到每小时的实时对比,之前也说到过预热加购人数预测业绩的预热期加购转化率和预热期支付金额占比也在作战室的复盘模块,所以还不会用的同学可以用起来了

(此处感觉又再给生意参谋打广告…….)

不过单品数据再生意参谋就没办法这样看了,这也是我为什么喜欢自己做表的原因,自定义性强,想看什么数据做什么数据,而且还不怕像生意参谋里的数据时间过了历史数据看不到了

接下来,我们看单品监控

既然全店监控的目的是为了预测全店的业绩,同理单品监控的目的也是为了预测单品的销量和业绩,而单品监控我们一般只针对店铺的爆款来做,毕竟产品那么多,只有对业绩贡献大的产品做才有意义,尤其是单品如果有单独营销活动的话,更需要单独进行预测

但是这里可能有人会问,店铺产品如果太多,到底要取多少单品来监控呢,我的建议是如果产品少全监控都没问题,如果产品多,取头部10%~20%的产品或者预测业绩累计贡献率能达到60%~70%的产品即可

另外做单品预测还可能存在一个问题,我们以店铺维度来做的时候,流量和加购等数据都是以全店为维度的,每年统计这个数据的时候统计口径都是一样的,但是单品不一样,因为每年都会上新产品,今年的爆款未必是去年的爆款,所以这就要求我们把去年同期的爆款TOP款数据也放到表里好进行对比和参考

就拿我们男装秋冬的羽绒服来说,虽然每年的爆款不一样,但是今年卖最好的短款羽绒服和去年卖的最好的羽绒服这样来比较就可以了,同类型同产品梯度对比就行

所以,首先是历史的爆款数据,其中会包括业绩,销量预测,流量,加购和细分流量渠道的所有数据,如下图

图2-3

甚至核心单品的每个细分流量渠道数据,预热每天的趋势都可以直接看到,以便和今年的数据进行对比

为了方便与同期的爆款单品对比,还专门做了一个可以直观对比的版本,可以选择今年TOP产品中的任意产品和去年的任意产品进行对比,数据自动根据选择的产品更新,并用去年产品的数据预测今年产品的销量和业绩

具体如下图

图2-4

其实单品结构和全店结构类似,预热期都是以业绩预测为目的,所以指标都是流量,收藏加购,算法也一致,唯一的区别是单品预测会考虑到单品的营销点人为的调控转化和客单等,以达到更加精准的预测目的

OK,到这里活动预热期的数据监控和预测就差不多说完了,希望对大家有帮助

商家所拥有的数据都是一样的,但能让他发挥出多大的价值完全取决于你,电商没有教科书,所有人都是摸着石头过河,而数据可以帮我们缩短这个摸索的过程,未来数据化运营的能力必将成为运营必备的能力,没有之一,而我只是希望让越来越多人能够尽早认识到而已

写在2019:

这是2019的开篇,都说互联网寒冬将至,只是有些人畏惧洪流止步不前,而有些人却毅然决然逆流而上,我坚信只要目标明确,无所畏惧,再冷的寒冬都能给他趟出一条路来,风险和机遇一定共存,永远相信努力的人运气都不会太差!2019共勉之!

紫杉 2019-1-14

上一篇

不做好人群标签,车子月砸10万你也搞不起手淘搜索流量!

下一篇

对手淘端进行个性化快速打标

你也可能喜欢

评论已经被关闭。

插入图片
热线 热线
13424376529
QQ QQ
QQ在线咨询
微信 微信
微信
关注 关注
关注
返回顶部

微信扫一扫

微信扫一扫