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數(shù)據(jù)化篩選潛力爆款

在店鋪打造主推款的過程中，我們總會(huì)遇到各種各樣的難題，比如怎么引流、怎么促銷、怎么維護(hù)顧客，怎么提高寶貝的綜合評(píng)分……其實(shí)，最重要的還是選款部分，但卻很少有人能夠采用比較科學(xué)的方法去操作它。需要指出的是，這里所說的選款不是去批發(fā)市場(chǎng)選款式，而是從出售中的寶貝進(jìn)行選款，以確保我們能把大部分精力投入在運(yùn)營(yíng)主推款上，這嚴(yán)格來說，屬于二次選款的操作。


傳統(tǒng)的選款方式out了
Bug:主觀性強(qiáng)，失誤率大


　　傳統(tǒng)的選款方式主要有兩種，但是這兩種選款方式都不是很科學(xué)。

　　第一種方式是按喜好選擇。這是一種被大部分淘寶賣家所運(yùn)用的選款方式。面對(duì)眾多款式，老板一拍腦袋，靈光一現(xiàn)，親自指定若干個(gè)款為這個(gè)季度主推的潛力爆款，大有指點(diǎn)江山的氣勢(shì)。但是這種賭博式的選款方法，缺少必要的數(shù)據(jù)參考，主觀性強(qiáng)，失誤率特別大。在后期的運(yùn)營(yíng)中，如果這些款賣的較好，那只能說明你運(yùn)氣較好；如果滯銷變成庫存，那你是否在下個(gè)季度還是拍腦門子選款呢？
　　
　　第二種是按單一維度選款。這種選款方式也有很多淘寶掌柜使用。這種選款方式有一定的數(shù)據(jù)作為參考，但因?yàn)橹豢茨骋粋€(gè)維度的數(shù)據(jù)，如轉(zhuǎn)化率、如流量等，會(huì)有很大的片面性和偶然性，同樣會(huì)選款不準(zhǔn)。

科學(xué)篩選正當(dāng)?shù)?/span>
武器：多數(shù)據(jù)維度


　　篩選潛力主推款寶貝就是從各方面進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合分析，確定出最有希望打造成真正爆款的寶貝。那這些數(shù)據(jù)都有哪些呢？拿到這些數(shù)據(jù)后該怎么分析呢？

　　一般看某款寶貝是否有潛力，可以從點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、收藏量和成交量四個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量。這些數(shù)據(jù)可以從店鋪目前進(jìn)行的直通車推廣中得到。
　　
　　當(dāng)掌柜確定了這四個(gè)數(shù)據(jù)維度，就可以從店鋪的直通車后臺(tái)按這些數(shù)據(jù)維度，下載我們需要的數(shù)據(jù)報(bào)表。在時(shí)間上，掌柜最好選擇下載七日的報(bào)表，因?yàn)樽鳛橐豢钚缕穪碚f，7天的數(shù)據(jù)相比3天和30天更有時(shí)效性和準(zhǔn)確性。原始報(bào)表下載以后，掌柜只需刪除無用的信息，只保留寶貝名稱、點(diǎn)擊率、成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率，但是為了方便大家更好理解和有一個(gè)全局直觀的認(rèn)識(shí)，我保留了狀態(tài)、所屬推廣計(jì)劃、展現(xiàn)量、點(diǎn)擊量這些維度的數(shù)據(jù)。　　
　　報(bào)表下載以后，掌柜無須借助多么復(fù)雜的軟件工具進(jìn)行分析，只需使用我們常用的EXCEL即可達(dá)到選款的目的。我們首先在報(bào)表中找到四個(gè)數(shù)據(jù)維度分別對(duì)應(yīng)的最大值，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)化率高的寶貝，對(duì)應(yīng)的點(diǎn)擊率、成交量和收藏量卻相對(duì)較低；而點(diǎn)擊率高的寶貝，對(duì)應(yīng)的成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率也并非很理想。所以從這里我們可以看出，按單一維度數(shù)據(jù)選款是不合理的。　
　我們都知道，如果要將一個(gè)班級(jí)的學(xué)生成績(jī)進(jìn)行排名，只需將學(xué)生的各科成績(jī)錄入EXCEL并相加就可以按降序得出。　　
　　基于此理，我們也可以計(jì)算出店鋪寶貝毛衣A的綜合得分。但是否將毛衣A的點(diǎn)擊率、成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率相加即可得出呢？如果你將這四個(gè)維度的數(shù)值進(jìn)行相加，只會(huì)得到一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)果，因?yàn)槊總€(gè)維度的數(shù)值單位不同，是不能相加的。所以我們必須找到一個(gè)科學(xué)的計(jì)算方法，這就是下面將要講到的“多變量綜合評(píng)價(jià)法”。
　　
　　 我們可以利用統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)中經(jīng)常使用的“多變量綜合評(píng)價(jià)法”來對(duì)毛衣A的多個(gè)維度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。公式如下。

　　第N個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化值=第N個(gè)值-該列最小值/該列最大值-該列最小值
　　對(duì)應(yīng)的EXCEL公式：=(H2-MIN(H:H))/(MAX(H:H)-MIN(H:H))

　　如下圖的EXCEL表格，在毛衣A的點(diǎn)擊率列另起一列作為結(jié)果存放列，命名為“點(diǎn)擊率分值”，填入公式，即可輕易得出該項(xiàng)數(shù)據(jù)維度的分值。

　　
　　知道了毛衣A點(diǎn)擊率分值如何計(jì)算，對(duì)于成交量、收藏量和轉(zhuǎn)化率的分值，我們便可如法炮制，分別用公式求出它們對(duì)應(yīng)的分值，最后另起一列命名為“總分值”，用于存放毛衣A最后的總分值?？偡种档挠?jì)算也很簡(jiǎn)單，即：點(diǎn)擊率分值+成交量分值+收藏量分值+轉(zhuǎn)化率分值，運(yùn)用求和函數(shù)即可得出，這里就不贅述。我們求出毛衣A的總分值后，可將公式下拉填充，即可快速求出其它寶貝的各項(xiàng)數(shù)據(jù)維度的分值及它們最后的總分值。　　
　　當(dāng)表格中所有寶貝的總分值都求出來后，我們可以對(duì)總分值這一列進(jìn)行降序排序，即可將總分值按最大到最小進(jìn)行重新排列，從而找到總分值最高的寶貝，分別是毛衣N、毛衣P和毛衣Q。這將是我們之后將要重點(diǎn)培養(yǎng)的三款寶貝。

數(shù)據(jù)哪里來？


　　數(shù)據(jù)分析，先有數(shù)據(jù)才有分析。我們數(shù)據(jù)化篩選潛力主推款的數(shù)據(jù)來源渠道之一就是直通車。

　　我們可以在店鋪直通車后臺(tái)的直通車報(bào)表中獲取我們需要的數(shù)據(jù)。這里需要注意的是，我們選取數(shù)據(jù)維度要遵循“綜合+降序”的原則，綜合是指數(shù)據(jù)不是獨(dú)立存在的，每項(xiàng)數(shù)據(jù)維度之間必然都有一定的聯(lián)系，需要綜合分析才能得出正確的結(jié)果；降序是指我們要選“往上走”的數(shù)據(jù)維度，比如，點(diǎn)擊率、收藏量、轉(zhuǎn)化率和成交筆數(shù)是越大越好，而跳失率則是越小越好，我們不能把一個(gè)“往上走”的數(shù)據(jù)維度和一個(gè)“往下走”的數(shù)據(jù)維度總分值放在一起相加。最后建議下載7天的報(bào)表，數(shù)據(jù)誤差較小。

　　第二個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)來源渠道就是我們掌柜每天都在用的量子恒道。

　　在量子恒道中，有一項(xiàng)“寶貝被訪排行”的功能，我們可以在這里獲取我們需要的數(shù)據(jù)。對(duì)于剛上架不久且零銷量的寶貝，建議選取的數(shù)據(jù)維度：PV、UV、平均停留時(shí)間，這些數(shù)據(jù)維度都是“往上走”的，帶有降序性質(zhì)；最后還要單獨(dú)分析寶貝的跳失率。如果某款寶貝的總分值較低，而跳失率得分較高，說明這款寶貝的內(nèi)頁需要進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。
 

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