타오바오 점포 운영의 생각은 무엇입니까?
첫째, Taobao 매장 운영 아이디어는 무엇입니까?
1, 제품
자신의 범주를 맹목적으로 선택해서는 안 되고, 자신의 제품을 맹목적으로 선택해서는 안 된다. 너의 무지가 너의 향후 발전의 어려움을 초래할 수 있다는 것을 모른다.
2. 제품을 주문합니다
시장은 데이터를 통해 타오바오의 모든 범주를 분석할 수 있으며, 시장에 필요한 제품을 분석할 수 있다. 속성, 가격, 브랜드 등등.
가격시장이 관건입니다. 타오바오의 개성화는 주로 당신의 소비수준을 통해 제품을 당신에게 떠넘기기 때문입니다.
3. 군중 분석
너의 제품에는 반드시 특정 인파가 있어야 한다. 군중 세분화를 잘하면 트래픽이 더 정확해질 수 있고, 비즈니스 컨설턴트가 당신의 제품 인파를 나열할 수 있다. (조지 버나드 쇼, 자기관리명언)
4. 상세 정보 페이지
많은 판매자들은 여전히 이 부분을 중시하지 않고, 사람들이 단지 평가를 보고 있다고 생각한다. 나는 다른 누구도 상세한 페이지를 설계하지 않았다고 생각하는데, 나도 너무 걱정할 필요가 없다.
알고 보니 그의 고객은 너의 것이 아니다. 지금 제창하는 개성화는 바로 이렇다. 당신에게는 상세한 페이지를 만들어 특정 집단에 대한 문제점을 해결한 다음 경쟁사와 비교해서 제품의 차별화를 찾는 것이 매력적일 것이라고 믿습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 이렇게 하면 매우 다른 효과가 있을 것이라고 믿는다.
5. 제목 및 측정 단위
드롭다운 상자: 타오바오가 추천하는 키워드이며, 특히 휴대전화에서 트래픽이 가장 많이 변환되는 단어입니다. 타이핑이 불편해서 휴대폰 검색 티셔츠 드롭다운 상자에 키워드가 많이 나왔어요.
당신과 일치하는 키워드를 선택하고, 업무원과 확인해 보세요. 데이터가 다 나오거나, 직통 교통 분석을 보세요. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 전환된 것을 선택하고, 클릭 좋고, 경쟁이 크고, 제목과 결합된 단어를 선택하다.
둘째, 점포를 운영하면 어떤 데이터를 볼 수 있습니까?
1, 점포 순위
업계 순위의 중요한 분야는 시장 순위로 정보량이 많다. 벤치마킹 또는 경매점 순위, 거래지수, 검색 인기, UV 가치 등 중요한 정보를 직접 찾을 수 있습니다.
이 데이터를 운영 목표로 사용하거나 상위 상점 유형을 분석할 수 있습니다.
2. 군중의 초상
우리는 고객층의 비율에 우리 점포의 핵심 집단을 정의하여 점포 스타일에 맞출 수 있다. 핵심 연령대의 가장 두드러진 특징을 바탕으로 한 피드백 제품 포지셔닝
3. 지불 선호도
업종 범주의 가격 선호도와 경품점의 실제 데이터 표현에 근거하여 본점에서 참고할 수 있는 가격대를 얻어냈다.
점내 제품 배치도 과학적이어서 다른 가격 구간에 개입하는 것을 권장하지 않는다.
4. 속성 기본 설정
속성 선호도는 우리 제품의 특성을 분석하고 수정하는 것입니다. 우리는 유행하는 속성의 순위를 이용하여 우리 자신의 제품을 볼 수 있다.
속성 일치도, 문제 없음, 공간 개선 여부, 경쟁력 여부 등 세부 사항.
위의 데이터는 주로 그 제품의 음조, 포지셔닝, 가격이 인파 특성과 일치하는지 평가하는 것이다.
이러한 특징에 따라 편차를 재조정하고 수정하며 제품의 시각과 음조를 조정하여 제품의 경쟁력을 크게 높일 수 있습니다.
5. 경쟁 제품의 핵심 데이터
시장 통찰' 의 경쟁판을 통해 핵심 유량원, 구조, 전환, 경품 SKU 판매 데이터 등을 포함한 예비 지표 데이터를 얻을 수 있다.
이를 통해 경쟁사의 특정 트래픽 구조 및 트래픽 채널 소스를 분석하여 운영 아이디어를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 한 점포의 주요 유량원은 슈퍼 추천, 직통 열차, 손아귀, 제품 판매, 생방송 등이다.
6. 자신의 상점을 분석하다
자세한 주간 데이터에는 방문자 수, 판매, 전환율, 유료 부품 수, 고객 단가, 컬렉션 구매 등이 포함됩니다.
이러한 핵심 데이터를 바탕으로 보다 세밀한 제품 모니터링을 수행하고 점포의 일상적인 운영 계획을 수립할 수 있습니다.
데이터는 상점 문제 진단의 기초입니다. 우리 가게에 문제가 생겼을 때, 이를테면 유량이 떨어지고 전환률이 떨어지는 데는 이유가 있을 것이다.
데이터 분석을 통해 제품, 그림, 키워드 등을 지속적으로 최적화합니다. 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.