今天聊一聊如何用数据驱动运营。依照前两篇文章的划分,依旧是按照三个维度来阐述。自己、行业和同行。

关于自己的数据:

对于运营自身来说,数据分析是必然的,但却不是神化的。能利用好基础的数据,就已经很不错了。我自己也确实做过很多的表格,包括一些花里胡哨,看似高大上的分析,基本上都是帮别人做的,不同的商业规模有着不同的侧重点。

在我自己实操的过程中,很少用到表格。我觉得数据更多的作用,应该是辅助运营。能达到我们想要的效果就可以了,不需要去弄的很复杂。运营的核心应该落到思考的层面,我自己总结了运营的几个特性。

运营的节奏性:

一个产品的生长过程中,会涉及很多的环节。从市场调研,到标题拼写,再到测试和推广,大概要经过七八个步骤。每一个步骤,都影响着最终的产出。而运营必须要做的,就是把每一个环节都设计好,并且做到合格或是优秀。再把这些环节穿插起来,在心中形成完整的运营链路。每一个链路节点,都应该有至少一种打法及预备方案。

(单品运营链路图)

在运营一个产品或店铺的过程中,当思路足够清晰时,其实是可以直接看到结果的。有很多的运营,在做一个产品的时候,只停留在写标题和付费推广上,除了这两点,其他环节基本上没有操作,这种做法产生的结果往往只会听天由命。

如何操作一个产品。其中涉及的每一个环节如何用数据来支撑。其实这并不是一个难事,难的是没有去思考它。在产品发布时,可以参考数据管家词的数据,在产品优化时,可参考数据管家产品的数据,再活动报名时,也可参考产品的数据,再优化业绩时,可参考询盘数据等等,不再赘述。

运营的时效性:

对绝大多数的产品和词来说,都是有时效性的。要把握好运营的节奏,在一个产品或者词到了生命周期的尾声,一定要提前准备好替代的词和产品去运营,以防止流量下滑一蹶不振。其中,能指引我们的数据是排名和曝光。在数据管家排名查询中,可以了解自身的排名和效果情况。

当一个产品走下坡路的时候,先从运营的链路上查原因,如果是生命周期到了尽头,要及时替换,做好准备。比方说5月开始冬季属性的产品进入下滑阶段,那么在4月的时候,就要准备上架春夏属性的产品。以做流量的衔接。

同理,一个词的生命周期到了尽头,也要换一个产品去衔接流量。那么如何判断是生命周期到了尽头,可以参考关键词指数的趋势变化,以及排名和各指标的变化曲线。

运营的完整性:

开头有提到过,运营的过程,会涉及很多的环节。这些环节往往由不同部门完成。视觉有设计部、谈单有业务部。而在整个运营的链路中,所有的人都要沿着既定的路线去行走。包括,我要如何呈现这个产品,用什么词在什么渠道上去推广,用什么内容去触达买家,如何设计成交的链路。所有的一切都应该由运营来把握。

如果各个环节之间的衔接不够顺畅,往往会降低了产出的效果。运营想推功能A,设计却搞了个BCD,业务又懒散,加上各个环节是相互作用与反作用的关系,这样的运营链路产出效果自然不会理想。所以,运营人员一定要重视运营过程的完整性。

运营的随机性:

在运营的过程中,难免会出现各种各样的问题。而数据管家作为运营的指南针,很多日常的问题都可以通过数据管家来解决。目前数据管家对于数据的划分,还是比较不错的。关于词的模块,商品的模块。流量结构的模块,产品效果的模块等等。

对于大多数商家来说,这些基础的功能都是比较实用的了,而众口难调,它的功能也不可能满足所有商家的需求。除了前两篇文章提到的功能外,我们还可以通过数据的联结和挖掘,来辅助我们的运营。

数据管家的正确打开姿势(旗舰版)

(询盘与销售国家)

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(询盘与时间段)

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诸如,下载询盘的数据,进行处理,我们可以得到全店询盘产品的一个分布情况,以及国家的分布,不同国家对于不同商品的喜好度,时间喜好等等。这些数据可以指引我们进行关联性营销,直通车投放等操作。

除了询盘数据外,其他方方面面的数据,商家都可以根据自身的需求和目的来做整理分析。当然,不同的商家对于数据应用的需求不尽相同,能把握好核心的基础数据,也已经很不错了。

关于行业的数据:

行业分配量

在数据管家的行业版,实在是难以找到比较有价值的市场数据,尤其在执行的层面,显得疲软乏力。上文提到了词的热度竞争比,今天来聊一下市场的行业分配情况。我们可以在国际站首页搜索,来看某一个关键词或者是某一个品类的信保和订单情况。这里的数值可能无法完全说明行业分配量的情况。但是整理出的数据,可以让我们参考某一个品类或某一个词的行业表现,行业平均单价是高是低,走货量是多是少。自己是否与同行有悬殊的差距,是否具备差异化的价值点或竞争力等等,进而梳理运营链路,改变节点以调整方向。

行业价格段

在数据管家行业版商品洞察中,我们可以查看某一个品类的价格段分布情况。如果你不是数据管家行业版,或者是想做其他自定义的分析,可以去前台搜索,整理某一个关键词或者某一个类目下的前几页数据,然后去看他们的价格段分布来做参考。也可以只整理与自身产品相同或相似的产品数据,来分析我们的价格定在哪一个价位比较合适。

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(价格段分析)

行业属性特征

前文提到了通过对关键词的理解与拆分,来了解行业下品类和属性的分布情况。而在数据管家行业版,我们可以通过商品洞察中的飙升产品来了解其中飙升的属性和品类是哪些,将其属性或品类代入数据中,从而通过热度、竞争度的变化趋势来看它操作的难易程度,决定是否考虑切入。更详细的数据还是要到前台去收集,费时费力,并且不一定准确,权当参考。

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(飙升属性趋势图)

关于同行的数据:

产品对标

通过前台搜索,我们可以收集某一个关键词或者是某一个类目下前几页的数据,将与我们产品相同或相似的店铺特征全部整理下来。从价格、卖点、视觉等多方面来做对比,进而加深我们的产品在市场上的地位认知,亦可从中借鉴,去劣存优。来改善我们自身产品的内功。

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(同行特征分析)

同行概况

通过整理同行店铺,了解同行的品类布局,以及效果分布,通过效果分层,来猜测优秀同行的运作手段。挖掘效果突出产品的特征及视觉表现,进而启发思考。

在运营的工作中,会涉及很多条链路。其间相互交叉,互相作用。而运营者必须要梳理出几条清晰的核心链路,诸如一个产品从0到1的生长过程,一个店铺从0到1的布局过程。某一个活动或某一个目的的玩法链路,客户运营模型的种种节点与设计,等等。从更高的视野向下看,往往很多事情都变得简单,把握好核心的节点,去付出心血,路也许会越走越轻松。