淘宝电商如何获取精准访客提升店铺?
作者|张咖
电商访客是干什么的 电商访客数怎么计算
电商访客是干什么的 电商访客数怎么计算
淘宝低成本创业运营经验都在这里了。我2013年进入淘宝7年电商经验,从一件代发到现在与工厂合作,现在经营5家淘宝店,一直非常稳定,下面有部分晒单情况,当然只是淘宝上面的,还有微信里面客户很多,因为我选择的是小类目快消品,每年都会采购3-5次,每天分享自己的干货经验。
这是我入住今日回答的篇问答,也是新的开始,普通人唯有用时间换天分,用坚持换机遇,入住有点晚,但是我再坚持。
淘宝电商如何获取精准访客提升店铺?一、淘宝店铺自身诊断
1、选产品所带来的流量距
选品决定了类目的难易程度,如果我们选择的是衣服、3C电子等产品,那么意味着我们要付出很大的成本(时间成本、推广成本)等,类目太大,在线商品数量太多,会给我们造成推广难度,所以建议小卖家、淘宝低成本创业的卖家,选择商品宁愿小类目、前期赚钱少没关系,都是从小开始的,主要运营起来之后,逐渐增加相关品类即可。
但是如果你只有衣服类的供货商资源,该如何获取精准流量呢?
再大的类目都有缝隙,这个类目天猫商家再多,也有蚂蚁的生存之道,我们夹缝里面求生存,告诉你们一个公式(倍数=日搜索人气/在线商品数量),赶紧记下来,这属于方法,当倍数大于0.5基本就可以做,当然不同类目需要参考,下面截图给大家看一下:
大家看一下这词:倍数=搜索人气/在线商品数量>1,这个词真好,有点激动,这个小个子连衣裙行业真好,我都想做了,针对某个特定群体,有一定的搜索量,天猫商城占比也小于50%。我估计7天内出单没问题的。
2、标题寻找的方法及排列组合
找词公式:1天的搜索人气/在线商品数量,单日的搜索人气不要低于500(小类目除外),用同样的方法,检索出词语逐渐筛选合适的,然后进行组合。因时间有限,后期我会在视频中讲解,可以关注我。
3、直通车精准访客推广
直通车的作用只有一个,那就是找精准流量,开始推广时,单价不要出太高,逐渐递增,直到出现单访客下单,在逐渐提升单价,直通车就是一个不断调试的过程,切记一开始出高单价,回来很多无效的流量。这样直通车后期我会花10节视频给大家降解。
4、其他活动提升
当销量逐渐提升,达到活动的报名条件,可以去申请活动报名,包括:天天特价,猜你喜欢入池,淘抢购等,这一些活动是记录产品销量的。
二、淘宝社交电商族群
现在创业要想久一点、稳一点,就要多手段去维护粉丝,如果你的产品没有粘性,与客户没有互动性,那么你需要去步去看一下,选品的规则,平台来一个流量不容易,要把流量客户转化为私域流量(CRM客户关系管理)比如引流到微信里面,做长久的维护,这就是社交电商,我们要多手段、度去寻找客户、维护粉丝,从流量思维转变到运营用户思维。但是流量的获取一直没有停下,获取的流量客户都是新增流量。有了族群之后,让族群进行裂变,设计营销活动人裂变人(社交裂变)。 好了就讲这么多,纯手打,希望给个关注,我是【创业者张咖】8年电商运营经验,目前做项目与工厂合作。每天分享低成本创业、互联网、电子商务的知识。
电商销售主要做什么
电商销售的工作内容是:1、内容策划和编辑;2、内容传播素材的整体收集、编辑、校验、发布和维护;3、负责直播活动的策划和推广;4、负责品牌粉丝主题活动;5、提升店铺粉丝总数、粘性和活跃度。电商销售是指在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,基于浏览器的应用方式,实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
电商pv uv是什么意思
pv指的是浏览量, uv指的是访客量。
pv指的是店铺内部的访问量,如在于一定统计周期以内用户每次打开或刷新一个页面就记录1次,多次打开或刷新同一页面则浏览量累计,通常是衡量一个网络电商或网站甚至一条网络的主要指标。网页浏览数是评价网站流量常用的指标之一。
uv指的是店铺内的访客,统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为数据);访问网站的一台电脑客户端为一个访客。可以理解成访问某网站的电脑的数量。UV访客的统计是24小时内相同的客户端只被计算一次。一个UV可以用很多PV。
pv和uv的区别:
1、性质不同
店铺pv:店铺pv即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量。
店铺uv:店铺uv即访客数,指访问某个站点或点击某个网页的不同IP地址的人数。
2、正比不同
店铺pv:店铺pv与页面刷新次数成正比。
店铺uv:店铺uv与来访者的数量和页面刷新次数成正比。
3、计数不同
店铺pv:每一次页面刷新,就算店铺PV流量。
店铺uv:在同一天内,店铺UV只记录次进入网站的具有IP的访问者,在同一天内再次访问该网站则不计数。
电商怎么分析数据
电商分析数据方法如下:
一、依据用户画像,洞察需求
用户画像即用户信息标签化,通过收集用户的属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。
二、依据渠道数据分析用户来源
对电商卖家来说,分析“访客数”重要的是分析“流量来源”。分析不同流量来源的“数量”和“支付转化率”,找出“支付转化率”比较高的流量来源并想办法提高,不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。
这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览,并给出目标转化率。当涉及到有机搜索时,分析一些像搜索量和排名的指标能帮你获得更多的见解,比如该将广告预算花在哪儿,如何让用户更容易搜索到你等等。
三、店内转化率的数据分析
当用户来到店铺时,我们就要想办法将他们转化成顾客,但众所周知,并不是每个来店里的用户都会点加入购物车按钮。甚至在加入购物车后,也会有改变主意离开网站的可能。所以这一步我们可以用下面的电商转化指标来跟踪和优化线上购物体验:
1、销售转化率 ——已购买的用户和全部来到店铺的用户比值。
2、平均订单价值 —— 用户下单的平均金额。
3、放弃购物车率—— 在所有产生的订单中,未完成订单的占比。
四、提高营销推广的ROI
对店铺来说,如今流量已进入存量时代,营销渠道分散且复杂,更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO,通过数据分析,加强线上营销的精准,拓展线下新的营销场景,利用数据智能完成全场景全链路的布局,以达到高效转化与品效相结合。
五、产品数据分析
1、产品数据分分析
①整体分析:分为两个部分:销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入,至少购买过一次的用户数,平均订单价格、数量,退款数目等等。购物行为,你可以看到浏览了产品详情页的用户里,加入购物车的人数;或浏览产品详情页后终下单的人数。
②购物行为分析——我们可以依据更多和商品有关的数据,比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品,进入结算阶段的商品,以及购买人数来对用户购物行为进行分析。
2、销量数据分析
我们可以从后台数据分析中找到关于收入,税费、运费、退款金额,和卖出的商品数量。其中,总销售额以金额的形式呈现,是衡量我们线上店铺经营状况佳的“整体主要指标”(OMM)之一,可以用它来衡量业务的整体增长和发展趋势。
六、用户留存数据分析
聪明的商家知道忠诚顾客的价值。能够留住用户给你长期带来收入。永远要记住的是,获取新用户比留住老用户成本大得多。研究显示,用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。
七、用户数据分析
对卖家来说,我们要识别出哪些用户是你的真爱。他们不仅爱你的产品,也愿意向家人和朋友,他们简直是你的品牌大使。成功的电商企业会密切关注着这一阶段的指标并及时做出反应。
电商专业术语
以下为电商圈常见的术语、英文缩写、简称,它们经常出现在日常的工作中,例如:“你把今天的CVR数据拉一下,做个环比同比对比数据分析;针对店铺做个AIPL分析报告;店铺二楼页面需求需要重新评估??”本文列了淘系相关术语的概述和释义,按照“常见名词”和“数据类词”做分类,希望对大家日常工作有所帮助。
CVR转化率(conversionrate)的英文缩写为CVR,指一天的成交访客和总访客的占比,转化率越高访客质量越高,CVR应用广泛,也适用于信息流,SEM等数据指标。CVR=成交数量/总访客举例1:今日A店访客总人数10,成交人数1,CVR=10%。
举例2:今日SEM数据展现100次,终成交次1,CVR=1%。CTR点击率(clickthroughrate)缩写为CTR,指一段时间的点击量比上展现量,可以测试出广告图是不是有吸引力。建议做A/Btest,选出CTR高的素材,来加大后续的投放费用。CTR=点击量/展现量举例:店铺在搜索引擎或者信息流投了广告,今日展现为10,点击为1,CTR为10%。DAU日活跃用户数量(DailyActiveUser)为DAU。反映网站、APP、小程序、互联网其他应用等运营情况,相关的为MAU(月活量)。
CPUV访客付费(costperUV)缩写为CPUV,是指按照每位访客数量付费的方式计费,媒体投放带来的进店流量的成本。CPUV=总费用/UV举例:A店铺花费10元,终产生了访客1位,CPUV为10。名词类别人群资产指的是:将品牌商家在线上的人群用户定量化统计,统计的模型是AIPL,由阿里早设计提出,储在数据银行,构成品牌商家的人群资产。拆解如下:A:代表认知人群I:代表兴趣人群P:代表购买人群L:代表忠诚人群全域营销指的是:用户在阿里生态会有通用的ID账户。
这个ID可以让品牌商家从媒体传播端、到电商购物端的全链路、全渠道、消费者的行为、踪迹被可视化,实现精准有效实现运营,由阿里早设计提出。UNIDESK阿里设计提出的全域营销核心产品之一,实现“全链路”、“全媒体”、“全数据”、“全渠道”的营销。营销活动中的人群数据回流到数据银行,品牌可根据数据优化店铺营销动作。站内/站外站内:各电商平台里的叫做站内。举例:A品牌双十一开展了互动、电商内容、直播带货、促销等站内营销活动。
站外:电商平台外边所有的都叫做站外。举例:A品牌双十一开展了线下、私域等站外营销活动。GTAGMVToAIPL的缩写,AIPL为人群资产缩写,指通过GMV反推AIPL各链路上的人群体量需求,为下一阶段在营销品牌工作做数据支持。数据逻辑:计算新老客销售占比,测算出AIPL所需体量,根据不同链路人群转化率算出人群体量。FAST指的是:阿里系营销模型。AIPL是从量上统计品牌的人群资产总量,FAST是从质上衡量品牌人群资产健康程度。
拆解如下:F,Fertility,AIPL总量A,Aancing,AIPL转化率S,Superiority,会员总量T,Thriving,会员活跃率标品/非标品标品:有的规格和型号,款式与外表相同。举例:手机,电脑,家电等。非标品:没有明确规格和型号的商品。举例:服装类,鞋子等。SPU/SKU标准产品单位(StandardProductUnit)缩写为SPU。SPU是商品信息聚合的小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的,该描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
举例:iphone4就是一个SPU,与商家,与颜色、款式、套餐都无关。库存量单位(stockkeepingunit)缩写为SKU。SKU可以是以件、盒、托盘等为单位。SKU是物理上不可分割的小存货单元,在使用时要根据不同业态,不同管理模式来处理。举例:SKU在服装、鞋类商品中使用多普遍。搭配购指的是:组合款。电商销售中,商家经常将几件商品组合在一起做售卖。DSR卖家服务评级系统(DetailSellerRating)缩写为DSR。
评分标准取连续六个月内所有买家给予评分的算术平均值。指标范围拆解如下:宝贝与描述相符卖家的服务态度物流公司的服务卖家发货的速度价格带指的是:各个商品品种价格的与之间的范围区间。坑位/坑产坑位:固定的广告位。坑产:产品在固定广告位的销售额。淘宝8大人群指的是:主流电商对于所有人群的一个划分。包括以下8类人群:新锐白领资深中产精致妈妈小镇青年GenZ都市银发小镇中老年都市蓝领预热指的是:在活动开始之前的预告和氛围营造。
特点:在预热期间没有活动、让消费者看到即将开始的活动力度形式。预售指的是:已在售卖的商品。特点:这个商品可能不是现货、没有办法全额支付。举例:双十一A商品活动卖10元,预售先支付定金1元,等到支付尾款的时候,你再去支付剩下的9元,商家再给你发货。电商营销IP指的是:电商平台打造的各类营销活动专题。举例:超级品牌日、小黑盒、理想生活club、超级品类日、手猫日??S级/A级/B级指的是:电商促销活动的等级划分,不同等级大促流量不同,S级>A级>B级。
S级指的是平台级大促,比如双11、618这种A级指的是行业类目级促销,如3C数码节、新风尚等B级指的是店铺级常规促销活动尖货指的是:稀缺的、不愁卖的、价格不一般的货品。举例:IP款,联名款,明星款,爆品潜质款。货品结构指的是:按稀缺程度,以“金字塔”模型为基准进行分类。举例:头部为“尖货”,中部的为起量款、常青款,底部为承接款或长尾款。人群数据回流指的是:品牌在站外媒体端投放的人群数据回流到数据银行。优化站内数据,做二次触达实现精准转化。
人群颗粒度指的是:描述人群画像的精细化程度。举例:A店铺的人群颗粒度太粗,B店铺的人群颗粒度做的比较聚焦。GROW指的是:由天猫设计提出的,用于指导快消服饰行业品类有的放矢的增长模型,拆解如下:G,全称Gain,提升渗透力R,全称Retain,提升复购力O,全称bOOst,提升价格力W,全称Widen,提升新品延展力KA商家优质大卖家(KeyAccount)缩写为KA商家,指的是:销售额在行业类目排名前列的商家。特点:KA商家会获得一系列优先的特权和扶持。
CPS销售提点收费(costpersales)缩写为CPS。举例:应用于直播带货,现在很多达人、头部主播都会跟品牌商家谈按CPS收费。社交电商指的是:区别于以天猫、京东等大型电商平台的一种电商生态。特点:依托于社交关系完成的商品交易。举例:拼多多、社区团购、微信小程序。内容电商指的是:区别于以天猫、京东等电商平台的一种电商生态。特点:内容电商通过内容吸引用户,然后植入产品相关信息,引发购物欲。举例:知乎、。
PDP产品详情页或者宝贝详情(productdetailpage)的缩写为PDP。C2M消费者到生产者(consumertomanufacture)缩写为C2M。在搜集、整合消费者心理后评估出消费者需求,后信息发送给生产者。特点:降低商品售价和销售成本,满足小众消费者的个性化需求,促进消费者更深层次的消费。B店/C店B店:指的是天猫商城的店铺,一般为大的商家、品牌商,模式为“B2C”。C店:指的是在淘宝上开店的卖家,就是针对个人用户开店的,模式为“C2C”。
效果营销指的是:以各类平台与工具(组合门户、SEM、联盟)为依托,在深入研究互联网各媒体资源的定位、用户行为和投入成本等基础上,选择对于企业性价比的一种或多种的个性化的营销方式。特点:和品牌营销相对,以追求数据结果为导向的一种营销模式。举例:SEO/SEM,购买电商站内广告、做淘宝客、直播带货等。DMP达摩盘英文缩写为DMP。指的是:阿里妈妈基于商业化营销场景打造的人群精细化运营定向中台。
特点:涵盖消费行为、兴趣偏好、地理位置等数据标签。提供个性化人群圈选,识别店铺高价值人群,人群画像洞察与偏好分析,实现商家精准营销。TP/DP代运营服务商(TaobaoPartner)缩写为TP。指的是:淘宝认证的服务商家的托管,目前定义为电商代运营服务商。认证的运营服务商(DouyinPartner)缩写为DP。小二指的是:早为淘宝平台服务品牌商家和用户的,现在延伸到各类电商平台的。举例:天猫小二、京东小二、拼多多小二。
痛点/痒点/爽点痛点:本质上其实是恐惧。痒点:满足的是每个人的虚拟自我。爽点:是即时满足。淘客指的是:基于按成交数量计费的推广模式,赚取成交数量佣金的群体。淘口令指的是:通过文字在微信朋友圈进行分享。淘口令形式:一种是标准版,即用户直达商品页面;另一种是个性口令,用户直达是H5页面、店铺或者商品页面。店铺二楼指的是:进入品牌旗舰店按照指示下拉就可以进入二楼,通常作为品牌互动页面。
电商主要是干什么的?
你好, 电子商务专业目前目前的就业方向大致以网站编辑为基础工作,进而发展到网站优化网站推广等工作,以及后来的网站运营策划,再到网站运营主管。
这个电商主要是在淘宝,京东,各个电商平台帮商家处理订单问题
电商访客行为分析
数据源:
数据介绍: 数据集为2014年11月18日至12月18日期间电商平台访客的行为记录。
分析目的: 了解电商平台的流量情况,寻找畅销商品类目。
数据利用方式: Python 数据清洗 + tableau 可视化 + excel 表
分析思路:
分析步骤:
一、导入csv数据
表格样式
注:behior_type字段值中“1”代表“浏览”、“2”代表“收藏”、“3”代表“加购”、“4”代表“下单”。
二、了解字段属性
可见: 数据共1546万行,6个字段。Time字段用于分析时需要调整为datetime格式。
三、去重
可见: 去重处理后数据集行数同去重前一致,没有重复行。
四、异常值处理
因为id和category代表维度,实际只需判断behior_type字段数字是否有异常值;
可见: behior_type值4种,无异常。
五、缺失值处理
可见: 只有user_geohash字段有存在异常值。从表格数据来看,对本次分析没有多大作用,选择删掉该列。
六、time字段类型转换
可见: time字段已转换为datetime类型
七、导出清洗后的数据
八、将数据导入tableau
(一)流量整体情况
定活动日为12.11和12.12两天。
用count、countd、if组合函数筛选出behior_type字段=1的值,创建PV、UV计算字段;利用time字段,建立小时区间、日期范围、时间段等筛选器,下钻到每日的小时粒度进行观察。
全局(图1):
平日每小时流量变化(图2):
活动期间流量小时流量变化(图3):
由图1、图2、图3可知,日内访问流量分布呈以下规律:
所以, 为应对不同时间段的处理需求,应当合理进行资源调配,实现降低成本 。
活动期间与平常日的别:
可见: 活动日的活跃度提高较明显,UV较平日增加40%,客户页面平均访问量增加2-3个页面。
(二)每日总流量分析:
可见: 除了活动期间以外,每日的PV总量平均在44000左右,UV总量平均在10左右,相当于每个访客访问3.5个页面。
(三)每小时总流量分析:以整个期间为总体,按照小时的粒度进行展示。
可见: PV同日内流量变化趋势分析一致;而UV却与日内流量图异较大:晚间时段和白天时段相不大,没出现明显的流量增加。 说明店铺在不同日期的晚间时段有较多重复访问人,很有可能该部分人群是店铺常客,因此可针对该部分人群的用户画像(访问人群的访问行为画像见另一篇《电商访客行为画像》)制定合适的推广策略。
(四)总体转化率分析:
平日各环节与浏览量之间的转化率:
活动日各环节与浏览量之间的转化率:
可见: 活动日下单转化率是平日的1.7倍,加购转化率是平日的1.2倍。
(五)各行为阶段排名靠前的类目
可见: 浏览量和加购量靠前的品类下单量较为靠前,但并非完全正相关。
(六)各类目的下单-浏览转化率比较
按照下单数量降序排序:
可见: 下单量高的类目,浏览-下单转化率不一定高,其下单量高可能是因为曝光量高导致的。
进一步按照浏览量>100、下单量>100的条件进行筛选,按照转化率进行降序排序:
可见: 在排除可能性的情况下,有些类目浏览量不高,转化率很高。 重点关注有加购量、高转化率的类目(进一步降低的可能性),可能这当中有良好niche市场前景的产品,根据购买人群的用户画像进行精准营销 。
①浏览量-下单量散点图
②加购量-下单量散点图
从以上散点图可找到, 位于趋势线下部,浏览量或加购量较低但下单量较高的产品属于产品,应予以重视!