今天来聊一个实操性的话题–询盘分析。

以往都是小伙伴提出问题,我来做成自动化爬虫工具的形式分享给大家。今天来带着大家,在不依靠任何工具的情况下,对任意平台快速的做一份询盘数据分析报告。

在实操演示之前,先抛出一个小问题,思考一下我们日常调整直通车的推广设置。是如何进行的。

根据数据来调整?

根据心情来调整?

根据主观意识来调整?

根据自己上班时间调整?

根据目标客户上班时间调整?

经常听到一些商家半夜爬起来操作直通车的消息,理由是大多数询盘都是来自深夜,这时候的推广效果会比较好。

基于此,向十几家商家做了调研。首先询问运营或业务人员,平台哪个时间段的询盘比较多,然后记下答案。接下来对平台询盘数据进行处理,与数据结果做比对。结果发现,没有一家的运营或业务说出的答案是可以准确命中自身平台数据的。

也就是说,大多数商家认为某一个时间段的询盘量比较大,往往只是个人感知而已,而个人感知很可能是你晚上想休息的时候来了几个询盘,触动了你的情绪,你就觉得大多数询盘都来自这个时间点。而现实情况根本不相符,如果基于感知,来调整直通车的推广设置,那么产生的效果也很容易走偏。

那么如何通过数字化来梳理询盘与时间的关系、不同国家的询盘产品偏好呢。接下来,将通过20个步骤,来演示如何用数字化分析询盘,为运营决策提供确定性的依据。有兴趣的小伙伴不妨跟着实操一遍。

(Tips:先大致看一下我们要分析的数据内容)

实操演示

首先获取询盘数据。

1.登陆阿里巴巴网站,进入询盘页面。

2.右键审查元素,或者按快捷键F12进入调试页面.

3.清空加载的网页数据。(目的是方便找到接下来新加载的数据,此步骤也可省略)

4.选择每页显示100条询盘数据。(目的是减少复制的次数)

5.右侧会自动加载刷新的页面数据。找到Network 选项卡。

6.点击XHR标签,找到“subjectlist.htm?….”存储询盘数据的列表。

7.右键展开所有折叠的数据。(360浏览器右键菜单没有”全部展开”的选项,其他大多数浏览器都有)

8.ctrl+A 全选数据,复制到Excel表中。

9.点击第二页数据,重复上述操作,按数据量需求复制多页数据到Excel表中,完成数据源的获取。

手把手教你做询盘分析

10.在Excel表中,选中所获取的数据列,清除数据格式。

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11.点击数据选项卡,点击分列。按分隔符号。

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12.分隔符号选择“其他”,输入英文状态下的“:” 点击完成。数据会按冒号为分割线将数据分割成两列。

13.在A列之后,插入一新列。输入函数=A1&COUNTIF($A$1:A1,”createTime”),并下拉填充。目的是将相同的询盘标签做区分。

14.在右侧任意空白处输入“时间”,下方输入函数=VLOOKUP(“createTime”&ROW(1:1),B:C,2,0),函数向下拖动填充。如果复制了100条询盘数据,就拖动至100行,函数按数据量做相应填充。

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15.接下来,我们对时间进行还原。点击开发工具,打开VB窗口。右键插入一个模块,在模块中输入下方时间转换函数,然后关闭VB窗口。
Function GetTime(data) As Date
    Dim sec, tt

    sec = VBA.DateDiff(“s”, #12:00:00 AM#, #1/1/1970 8:00:00 AM#)

tt = CDbl(data) / 1000

GetTime = VBA.FormatDateTime((sec + tt) / 60 / 60 / 24)

End Function

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16.在时间后面,输入刚刚定义的时间转换函数GetTime(要转换的单元格)。例”=GetTime(H2)”。然后向下拖动填充满。(如果转换结果为一串数字,修改单元格格式为日期格式即可)

手把手教你做询盘分析

17.在还原的日期单元格后,用函数分别将日期中的年、月、日、时、时间段提取出来。如图,在之后的单元格分别输入=YEAR(I2);=MONTH(I2);=DAY(I2);=HOUR(I2);=M2&”-“&M2+1。然后下拉拖动公式填充满。

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18.重复之前提取时间的步骤,将国家名称、询盘产品、业务员等内容,依次提取出来。

例:在相应的位置输入 =VLOOKUP(“countryName”&ROW(1:1),B:C,2,0),然后向下填充函数将国家名称提取出来。

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19.将数据全部整理好之后,对数据进行透视。全选数据源,点击Excel插入选项卡下的数据透视表,插入一张空白的透视表。

手把手教你做询盘分析

20.将要分析的数据标签,拖入数据表下方的行列值标签。对数据进行透视分析,制成数据报告。(公众号后台输入”询盘分析模板”,可获取此模板。)

关于数据透视表的更多用法,大家可自行百度,此处不过多赘述。

询盘与时间的关系。可以让我们知晓店铺询盘大多来自哪些时间,分布情况如何。以及细分到各个国家时,不同时间段询盘的分布情况。不论是对精细化的直通车推广,还是细分市场,做人群画像,都有着十分重要的指导意义。

此外,除了询盘与时间的关系,还可以分析国家与产品偏好。不同国家对于产品的询盘数汇总。

我们可以发现,有些国家的询盘多数都针对于同一款产品,基于此,我们可以对这个国家的此类产品进行深挖,在使用方式或偏好原因上寻找新的营销点。对于推广或产品改进上,也有一定的指导意义。如针对某产品询盘多的国家,适当加大推广溢价。

手把手教你做询盘分析

用数据分析询盘的方式,不仅仅可以修正我们的感知偏差,还可以让运营现状呈现得更加清晰直观,有利于我们做出正确的思考和决策。

此外,数据化运营的意义,除了帮助我们看清现状,捋顺运营的思路,做出正确的运营决策外,另外一个重要的意义,还在于为实现运营目的的每一步过程,尽可能持续性的提供确定性参考依据,以减少运营的损耗成本。增强成功的概率。

询盘分析是上一篇文章,数据化运营100问中的其中一问。也是运营人员了解自身效果,做相应调整的实用参考数据。如果你对此也有兴趣,不妨也去实操一遍,有何感悟,也可在下方评论做个交流。