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万字干货总结:最全的运营数据指标解读(5)

字号+ 作者: 来源: 2017-05-23

商品热度是一种快速见效的分析。可以将商品分为最热门Top20,最盈利Top20等,它依托二八法则,找出利润的抓手,很多营销会将它和连带率结合,像电子商务,重点推广多个能带来流量的热门爆款,爆款并不赚钱,而是靠

  商品热度是一种快速见效的分析。可以将商品分为最热门Top20,最盈利Top20等,它依托二八法则,找出利润的抓手,很多营销会将它和连带率结合,像电子商务,重点推广多个能带来流量的热门爆款,爆款并不赚钱,而是靠爆款连带销售其他有利润的商品。这种流量商品连带利润商品的策略并不少见。

  购物篮分析中最知名的想必是关联度,简单理解是,买了某类商品的用户更有可能买哪些其他东西。啤酒与尿布大概是最知名的案例了,虽然它是错的,但揭示了商品之间确实存在关联。

  关联分析有两个核心指标,置信度和支持度。支持度表示某商品A和某商品B同时在购物篮中的比例,置信度表示买了商品A和人有多少同时买了B,表示为A→B。老王每次去菜场买菜都喜欢买一把葱,在老王的菜篮(购物篮)分析中,葱和其他菜的支持度很高,可是能说明老王买葱后就一定买其他菜(葱→其他菜)么?不能,只能说老王买了菜会去买葱(其他菜→葱)。除此还有提升度。 最有名的是Apriori算法。

  关联分析并非只适用于购物篮,在很多营销场景中都会用它作为追加销售和交叉销售。常见有大额消费+现金贷,医疗健康+保险等,目的便是提高营收。

  进销存

  进销存是传统零售行业的经典管理模型,将企业商品经营拆分出采购、入库、销售三个环节,并且建立全链路的数据体系。在实际业务中,许多场景与进销存都息息相关。

  电子商务有几个基础概念,商品、SKU、SPU。商品就是对应消费者理解的单品,任何主流的电子商务网站,商品详情页都对应一个商品,也称为SPU。而在商品详情页中,还会涉及尺码,颜色,样式的选择,这类属性形成了SKU,最小单位库存。每一个属性都对应着不同的SKU,如一件衣服有SML三个尺寸,则这件衣服是一个SPU,三个尺寸对应着三个SKU。

  商品管理没有我们想象的那么简单,有些用户喜欢玫瑰金的iPhone,有些用户钟情于128G,如何更好地迈出这些商品,是从采购环节就开始的。

  采购包括广度、宽度、深度三个维度。广度是商品品类,越充足的品类越能满足消费者的消费,但是也带来管理难销售难的缺点。市面上手机品类总共有50个,某手机店出售30种,品类比为60%。

  采购宽度是SKU占比,代表商品供选择的丰富程度。iPhone有黑色、银色、玫瑰金三种颜色和16G、64G、128G三种容量,共9个SKU,如果手机店只卖玫瑰金色,则SKU占比0.33。采购深度是平均每个SKU的商品数量。

  库存是一个中间状态,采购是进,销售是出。库存是一个动态滚动的变化过程,我们常拿过去时间窗口内的库存消耗速度衡量现有存量的消耗。某商场4月每天消耗库存1000件,4月末的库存为5万件,则这5万件的需要50天才能消耗完,50天被称为库存天数。虽然公式是理想状况,但以其判断缺货是没问题的。

  销售环节大家更熟悉,指标聚焦在两个方面,销售的速度和销售的质量。销售速度常表示为售罄率,表示为时间窗口内的销售数量/时间窗口内的库存数量,这是比率,故可以用累计售罄率。某商品3月份累计售罄率50%,4月份累计售罄率60%,5月份累计售罄率80%,说明商品逐渐卖断货应该补货了,反过来售罄率一直低迷,则应该促销或者降低进货。

  销售的质量和折扣率挂钩,乃是实收金额和标准金额的比率。国内各种红包折扣促销非常多,折扣率的统计师是非常有必要的。折扣率的典型应用是价格弹性指数:当价格变化1%时,商品销量变化的百分比。这个指数将直接影响利润。

  进销存内容比较多,熟悉了留存活跃分析的人可能会稍有些不习惯。可是互联网变现的主流模式是电商或其变种,这方面的知识不可或缺。拿互联网金融来说,投资标的有典型的进货和库存特征,标的的投资额大小,风险等级与类型,标的剩余数量和预计库存天数,都是能直接适用进销存指标的。当分析师发现某理财标的库存天数过长,则要分析原因,是SKU过多,还是增长乏力。

  最后

  到这里,大家已经头晕了吧,业务是一个复杂体系,数据分析也从来不简单,两者结合都是充满挑战的。我的内容也没有囊括全部,比如电商还有搜索有效性的指标,用户在搜索框搜索,有多少为空搜索?而非空搜索中,有多少产生点击的有效搜索?小小一个搜索框也有很多门道。

  更重要的能力是洞察和发现,文章所有的指标,并非我发明的,都是市场营销与数据分析的前辈总结而出,但是我个人学习中,并非囫囵吞枣,每个指标我都会停下思索如何用?过往哪种经验能和他联系起来。数据分析短期内是无法快速获得业务经验,但是多思考是一种更好掌握的技巧。

  当然,分析中用不到那么多指标,往往两到三个关键指标足够,从业务方看,这些指标也不尽然是工作内容,大家别为KPI感到压力。更好的驱动与分析方式,是针对部门设立一个大目标,比如营收,将营收拆分成两到三个有逻辑关联的二级指标,如更多的付费用户能带来营收,更长的生命周期能带来营收,更高的客单价能带来营收。将二级指标分配个多个小团多或者按时间排期执行,二级指标也能拆分成三级。

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